2025学生与技术报告：以技术、弹性学习与心理健康重塑高等教育未来

由妮可·穆斯卡内尔和克莉斯汀·盖撰写2025年4月14日，星期一 2025学生与科技报告：通过科技、灵活性和福祉塑造高等教育未来 版权：Canva Magic Studio AI 引言 高等教育中的学生体验在不断演变，受到技术进步、学生需求与期望的变化、劳动力需求的发展以及日益广泛的社会文化力量的影响。那么，目前学生的处境如何？在2024-25学年，他们的高等教育体验又是什么样子的？在本年度报告中，我们看到各高校持续整合数字工具和技术以及灵活的学习模式。虽然许多学生对学校的技术相关服务和支持表示满意，但其他人则觉得学校在技术采纳和实施方面表现平平或落后于时代。与此同时，我们继续看到学习模式偏好的转变，尽管疫情后在线和混合式学习有所扩展，但越来越多的学生倾向于选择线下体验。无论个人偏好如何，学生仍然认识到灵活学习模式的需求及其带来的机遇，例如更大的灵活性、改善的获取途径和个性化学习。然而，与学习模式相关的挑战依然存在，包括明确期望、确保不同模式间的一致性，以及支持学生适应这些模式。课堂之外，随着学生准备应对由人工智能和新兴技术塑造的日益复杂的就业市场，劳动力期望和职业准备能力仍然是关键关注点。虽然学生认识到技术相关技能的重要性，但许多人觉得自己在工作中运用这些技能方面准备不足。此外，心理健康和可及性继续是关键问题，越来越多的学生报告面临挑战，许多人觉得学校的支持不足。 在本年度报告中，我们审视了高等教育中学生在六个关键方面的体验，旨在为高校如何适应学生需求、提升其学习体验及为就业做好准备提供洞见。 混合式学习体验与技术服务和支持的满意度课堂中的生成式人工智能情态偏好劳动力准备无障碍通行与心理健康 关键发现 与技术服务和支持的满意度 绝大多数学生（69%）对其学校的技术相关服务和支持表示满意，然而大多数（72%）认为其学校利用技术提升学习体验的表现一般。 将所在机构视为技术采用前沿的学生，在技术相关服务和支持方面的满意度（85%）显著高于认为机构平均水平（68%）或落后的学生（34%）。 学生对技术相关服务和支持的满意度，很大程度上取决于可靠的校园互联网/Wi-Fi，以及他们是否认为教师在使用技术进行教学方面是有效的和精通技术的。 被认为在技术采纳方面处于前沿的机构的学生，感觉更有职业准备感，也更自信他们的教育价值。 情态偏好 在各类同步学习活动中，与2023年《学生与技术报告》的调查结果相比，学生表现出对线下课程模式的个人偏好有所增加。这些增长尤其体现在实验课或互动工作（自2023年以来增长了9个百分点）、教师讲座（增长了8个百分点）以及考试（增长了6个百分点）方面。 学生们在九个同步课程活动类别中的八个方面，显示出对“所有学生一起在校学习”模式的偏好有所增加，尤其是在学生展示（自2023年以来增加了12个百分点）、实验或互动工作（增加了9个百分点）、小组活动（增加了9个百分点）和考试（增加了8个百分点）方面最为明显。 学生年龄与课程模式偏好之间存在统计学上的显著关系。较年轻的学生，尤其是18至24岁的学生，倾向于偏爱线下课程体验，而较年长的学生则倾向于偏爱在线课程。 受访者指出，一些教师正寻求缓解学生的经济困难，最常见的方式是选择价格更便宜或免费的开放源代码课程材料（59%），将评估数字化以便学生不必打印材料（56%），以及不要求使用教科书（42%）。 混合式学习体验 虽然报告已修混合课程的学生人数略有增加（自2023年以来增长了7个百分点），但绝大多数学生（80%）仅修过1-3门混合课程。 虽然70%的学生完全同意或同意，混合课程中的参与期望已向他们清晰传达，并且59%的学生同意他们的教师有效地教授混合课程，但在混合学习的定义和促进方面出现了挑战。略少于一半（48%）的受访者完全同意或同意，教师在不同课程中遵循一致的混合实践。 课堂中的生成式人工智能 学生报告的课程中使用生成式AI的情况 somewhat 有限，其中43%的学生完全未在课程中使用它。常见的用途包括头脑风暴（33%）、完善想法（24%）和组织（24%）。 由于担心学术不端行为、对教师接受度的不确定以及限制性指导，学生可能会限制和/或低报他们使用人工智能的情况。51%的学生表示他们收到了关于人工智能使用的指导，52%的学生报告说大多数教师禁止使用人工智能。 当学校不鼓励使用生成式人工智能，且其未融入学术活动时，学生使用它的可能性会显著降低；职场对人工智能的期望也会影响使用情况，预期在职业生涯中使用人工智能的人更有可能参与其中。 劳动力准备 学生们更看重“软技能”而非技术技能，人际交往和沟通技能被视为最重要的职业能力。 与科技相关的技能，包括熟练使用非人工智能（AI）和人工智能（AI）工具及技术的技能，是受访者最不优先考虑的职业能力，分别仅由1%和3%的受访者选择。 学生们表示，他们觉得自己已经为大多数职业能力做好了充分准备，超过70%的人同意他们的教育正在有效地为他们做准备，但同意这一点的人显著减少。 2025年学生与技术报告：通过技术、灵活性和幸福感塑造高等教育未来 | E…（低于35%）的学生报告感觉在人工智能和非人工智能技术上有所准备。 学生们预计将使用生成式人工智能作为辅助工具，用于内容创作、研究、数据分析以及特定领域的应用，将其视为提高生产力的工具，而非取代他们工作的替代品。虽然55%的学生认识到生成式AI对他们的职业发展很重要，但只有20%的学生报告说他们从所在机构获得了相关培训。 无障碍通行与心理健康 尽管报告有心理健康障碍的学生比例有所上升（自2023年以来增加了14个百分点），但这并未导致学生向其所在机构的无障碍/残疾人服务办公室登记的人数发生显著变化。 在受访者中，有47%的残疾人或障碍人士表示他们已在其所在机构的无障碍事务办公室登记，但表示有工作的人士登记的可能性较低。住在由其所在机构未赞助的校外住房的学生也较少登记。 超过一半的学生（55%）表示对学校在心理健康方面的努力和服务感到满意，与2023年相比，满意度下降了13个百分点。 仅有半数（50%）受访者表示，其所在机构的心理健康与福祉支持清晰且易于获取，而仅42%的受访者同意或完全同意，其所在机构如今在应对学生健康与福祉方面做得比过去更多。 与技术服务和支持的满意度 学生对网络接入和技术服务感到满意，但认为其所在机构的科技策略一般。大多数学生（69%）表示对从其所在机构获得的技术相关服务和支持感到满意（见图1）。此外，多数学生（56%）对校园内互联网/Wi-Fi服务的质量表示满意——只有8%的学生表示他们不使用校园内的互联网/Wi-Fi。虽然许多学生对互联网/Wi-Fi感到满意，但多数 图2.按技术机构方法划分的技术服务满意度 可靠的互联网和精通技术的教学为学生满意度铺平了道路。 学生对技术相关服务和支持 satisfaction 的满意程度 closely linked 与 both 校园互联网/Wi-Fi 的质量 campus internet/Wi-Fi quality 和 教师有效使用 technology 的有效使用 instructors' effective use of technology 密切相关。Specifically, Specifically, 对校园互联网/Wi-Fi 质量更满意的学生 reported 报告了 higher 满意度 higher 满意度 对机构 institution 的技术 related 服务 services 和 support 支持 (see figure 3) (see figure 3)。Reliable 可靠的 internet/Wi-Fi access 访问 minimizes 最小化 technology related 相关 issues问题，such as 例如 连接性 connectivity problems 问题，while also 同时 also enabling使能够 students 学生更更容易 easily access 访问 technology related 相关 services 服务和 support 支持。Similarly, Similarly, 对教师 instructors 的 technology use 使用 更满意 greater 满意度 satisfaction 对应 corresponded 对应 higher 满意度 higher 满意度 对technology related 服务 services 和 support 支持。Tech-savvy tech-savvy 教师教师 areprobably 可能 better equipped 更好地 equipped 帮助 help students 学生 navigate 导航 tech related 相关 issues 问题 和 challenges 挑战。In addition 此外，these instructors这些 instructors 也 might 可能 also 也 implement 实施实施 technology 技术更更 seamlessly 顺利地 smoothly 在 their teaching 教学，smoothing 平滑的 the 学生学生 experience体验 with 与 course related 相关 technology 技术。Along these lines 沿着这些思路 along these lines，one student 一名学生 noted 指出： 我在Canvas或其他平台遇到的技术问题，都由IT支持或教授迅速解决了。 教师有效利用技术能提升学生的参与度。 学习。基于强调教师对塑造学生对技术相关服务和支持满意度的研究发现，我们要求学生分享教授使用技术改善其学习体验的实例，以及使其恶化的实例。许多学生指出，他们的教师有效使用了学习管理系统（LMS）、沟通技术和适应性及人工智能驱动的学习工具，从而改善了获取途径。 用于课程材料、改善沟通以及提升参与度和学习效果。另一方面，学生指出了技术使用不当的例子，如过度使用、使用不足以及不熟练使用——所有这些都导致学生产生挫败感并干扰学习。 有效运用技术的影响 数字平台，包括学习管理系统（LMS），能提升学生保持条理性、获取课程资料、管理截止日期以及高效完成任务的能力。 通信技术（例如电子邮件、视频会议、讨论板、在线问答）加强了师生之间的沟通，并使其更加高效。 视频内容（例如，录制的讲座、教学视频、多媒体资源）有助于学生掌握难点概念，并提供学习的灵活性（即，学生可以按自己的时间异步学习）。 技术有助于个性化学习体验，并使其更具吸引力（例如，通过使用自适应学习功能、虚拟辅导以及互动式和个性化的内容与反馈）。 用于生成模拟实验的工具有助于学生理解和应用抽象概念。例如，一名学生指出： 他们使用 JMP 和 StatKey 等工具，通过假设检验等实例，将复杂的统计概念可视化地展示出来。例如，教师并非仅仅解释抽样分布的原理，而是进行实时模拟，展示重复抽样的均值如何随时间形成正态分布。我们可以改变样本量，并即时看到它如何影响图形的形状和变异性。这种动手实践、动态互动的方式，使抽象概念的理解变得容易得多，并能将其与现实应用联系起来。 无效使用技术的影响 当教师缺乏技术能力时，这会干扰学习，并可能导致课堂时间浪费、课程作业杂乱无章、材料延迟交付以及作业上的困惑。 未能针对在线平台进行良好适配的课程材料会导致格式混乱、提交错误以及评分问题（即，当实施僵化的自动评分时）。 当教师未能充分利用沟通功能或未能及时使用它们时，学生会感到与教师脱节，好像教师无法提供帮助一样。 过度依赖技术或在不必要时使用技术，会复杂化学习过程，在某些情况下甚至损害教师的专业性。正如一位学生评论的那样： 在我给工程师上的统计学课