世界一流大学人工智能治理经验与启示——基于QS前十高校人工智能指南的比较研究

　　（一）样本选取与数据组成　　为确保研究对象的代表性与重要性，本研究选取2025年QS世界大学排名前十高校为样本，涵盖北美、欧洲与亚太地区。所选取研究对象处于知识创新的前沿阵地，其制度安排与政策发布对全球高等教育治理体系具有显著的扩散性与示范效应。　　在数据采集方面，研究遵循“权威性、正式性、适切性”三项标准，系统检索高校官方渠道发布的人工智能使用指南类政策^[19]，覆盖以下三类信息平台：①学校主站页面（如校长办公室、新闻中心）；②职能部门官网（如教务处、研究生院、学术诚信办公室）；③二级院系与研究中心（如工程学院）官网。　　为增强检索的全面性与准确性，本研究采用“双域关键词匹配策略”，分别构建“人工智能术语域”（AI、Generative AI、ChatGPT等）与“政策文本术语域”（Policy、Guidance、Procedure、Code of Conduct等）。初步检索共获得372份HTML/PDF文件。经专家小组采用人工内容审查法进行三轮筛选，剔除研究论文、媒体新闻、技术手册及非正式发布材料，最终保留35份具有正式效力、面向校内教职工与学生的人工智能政策指南作为研究资料。这些文本具有以下三个特征：一是制度权威性，由高校或其主要机构正式发布；二是教育适切性，聚焦教学、科研、学习、评估等核心环节；三是行为引导性，明确界定使用规范与责任义务。　　（二）对象厘定与数据处理　　高校人工智能指南作为制度政策类文本，在内容方面呈现出主题融合性强、表征形式复杂、结构不规则等特征，若以整篇文件为分析单位，容易掩盖文本内部不同议题之间的结构张力与价值差异。传统文本分析方法须假定“对象内部具有相对稳定的主题分布和生成模式”，故而在本研究中将单一指南文件作为分析对象并不适当。因此，在正式展开对研究资料的分析之前，本研究基于“段落级语义建模”思路^[20]，通过“图聚类分析”与“专家核验”的方式，尝试解决多议题文本分析中的结构性难题，进行对象粒度的厘定，操作流程如下：　　①段落级文本切分：将收集到的35份人工智能应用指南文本按自然段落进行划分，得到723段边界清晰、语义稳定的文本材料。②教育垂类语义表征：基于自研教育话语垂类模型，将段落逐一输入得到其分布式语义表征向量。③段落语义相似度计算：将同一高校所发布指南的所有段落视作全集，计算其中所含段落语义表征向量间的欧氏距离，构建“语义邻接矩阵”。④段落语义网络构建：以段落为节点，以0.5作为阈值，构建语义关系网络，描述指南中各段落在内容主题上的全局关系。⑤研究对象识别：基于具有前沿效果的算法，对段落语义网络进行社区发现，得到376个语义一致性较强的段落聚团（Cluster），作为研究对象候选。⑥研究对象厘定：组织教育技术与高教治理领域的3位专家对聚团语义一致性进行研判，形成35份文本共计312个语义单元，作为本研究的分析对象。　　（三）研究方法与分析流程　　为系统分析世界一流大学人工智能应用指南的特征与逻辑，本研究在完成对象厘定的基础上，构建涵盖主题识别、文本分类、事理抽取、网络分析与可视化呈现的多视角、多层次、多模态的研究框架，形成“模型支撑—人机协同—理论阐释”的分析流程，主要方法如下：　　1.主题建模：识别议题结构　　隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型作为一种基于词项共现概率的非监督建模方法，广泛应用于教育政策文本的语义结构挖掘中，具有较强的多议题识别能力^[21]。基于前述整理的312个语义单元，本研究采用LDA展开分析，旨在识别世界一流大学人工智能使用指南中的核心议题。考虑到模型性能与可解释性对研究结论的重要影响，本研究采用网格搜索法系统优化LDA模型的Dirichlet超参数（α与β），以困惑度指标衡量主题模型的整体拟合度，综合考虑主题稀疏性、一致性与判别性^[22]。　　为提升主题解释的教育契合度与理论有效性，本研究组织3位教育技术与高等教育治理领域专家开展研讨，围绕以下维度进行语义统合：一是关键词语义范畴与政策语言的对齐度；二是主题代表语段的归类解读与意向提取；三是主题与教育伦理、教学治理之间的理论映射关联。通过“专家共识+理论映射”机制，确保所提取主题能够有效刻画高校在人工智能治理中的主要政策诉求与价值取向。　　2.情感分析：研判价值取向　　传统情感分析方法多采用“积极—中性—消极”的三元分类体系，多用于描述内容性、陈述性文本，并不完全适用于指南类文件中结构性、导向性较强的内容。本研究将分类模式界定为更契合政策语境的“鼓励—限制”二元框架：“鼓励”表示高校在文本中呈现出支持、倡导、赋能的价值导向；“限制”指其表达出规范、禁止、防控的价值主张。　　为提升识别结果的准确性与解释力，本研究构建“人机协同”三阶段分析体系进行分析，旨在揭示世界一流高校在人工智能治理中所体现的态度立场，具体流程如下：①专家标注，构建基础标注语料集。基于已识别的主题分布，采用分层抽样法从312个语义块中抽取50条样本，确保不同主题在样本与整体中分布相近。组织3位教育政策与伦理研究领域专家对样本进行人工标注，判断其是否表现出“鼓励”或“限制”的政策取向，构建标注语料。为提升标注的一致性，标注过程中引入一致性评估（Cohen’s Kappa）系数，并通过交叉讨论协调异议结果，最终形成训练数据集。②模型训练，构建二元价值取向分类器。在高质量标注语料的基础上，基于团队自研教育垂类基座模型^[23]进行文本分类任务的迁移学习，对文本语义向量进行“鼓励—限制”二分类训练，对剩余262条未标注语义块完成自动分类，输出其初步价值取向判断结果。③专家复核，进行模型判断复验与调整。在模型所取得结果的基础上，再次组织专家团队对分类结果进行逐条审核。对于语义模糊、取向不明或模型失效的情况进行人工修正与标注更新，确保情感分析的有效性与正确性。　　3.聚类分析：挖掘制度样态　　本研究构建高校人工智能政策的结构性画像，旨在挖掘世界一流大学在人工智能治理中的类型特征与聚合模式。具体而言，本研究将目标高校人工智能指南文本中包含的语义块进行整合，形成“主题—取向”双重维度的高校政策分布矩阵，按下列步骤进行聚类分析：①治理模式表征构建。基于前述主题识别与价值取向分类结果，本研究基于“高校 ×（主题 × 价值取向）”构建“治理模式表征矩阵”，以高校在相关主题下“鼓励”与“限制”两个立场所占比例构成的向量作为其人工智能治理模式的量化表征。相较于频数法，采用比值法处理不同维度的取值权重，有助于规避因文本长度差异、表达风格异构等问题引发的结构性偏差，更真实地反映了治理资源配置及政策立场倾向。②相似度度量选择与聚类。“层次聚类法”无需预设类别数量，能够以涌现的形式揭示数据内部结构的递进性与层级性。在获得“治理模式表征矩阵”后，本研究基于欧氏距离以Ward最小方差法作为聚类策略，将高校划分为若干聚团，使属于同一聚团的高校在主题重心与治理立场表达方面具有较高一致性，可视作人工智能教育治理的“制度样态”。　　4.网络分析：建构话语场域　　本研究构建关键词共现语义网络，识别重要语义节点与关键词社区结构，旨在描绘世界一流大学人工智能治理话语的焦点场域，具体流程如下：①共现网络构建。以312个语义块为语料基础，提取各语义块中的关键词项，定义同一语义块中两个关键词的共现关系为一条无向边，边的权重依据共现频率计算，构建以关键词为节点、语义共现为边的关键词共现网络，反映文本中的话语结构与概念协同关系。②重要节点识别。应用PageRank算法^[24]计算关键词共现网络中各节点（关键词）的全局重要性。PageRank作为基于概率游走机制的图论方法，能够量化节点在整体网络中的重要性与影响力，为后续识别关键议题社区提供依据与基础。③局部语义聚合。在识别关键词的基础上，本研究采用LearnedNibble算法^[25]进行局部关键词聚类。LearnedNibble算法能够充分挖掘网络拓扑特征，以端到端无监督的方式自适应挖掘与给定节点局部协同关系显著、语义一致性强的子图。　　5.可视化：形成直观认知　　为增强研究的可读性与洞察力，本研究在实证分析的基础上构建了多维可视化体系，系统展示了高校人工智能治理的主题特征、结构关系与演化路径，具体形式如下：①基于“高校 ×（主题 × 价值取向）”分布矩阵，通过Seaborn库^[26]绘制聚类热力图与层次树状图，揭示高校在治理议题重心与价值立场上的异同。②运用Gephi软件^[27]构建关键词共现网络图，采用Fruchterman-Reingold布局算法^[28]，突出在政策文本中具有高度结构中心性的关键词节点；对前述LearnedNibble算法识别的局部语义聚团以明暗度进行区分，刻画政策语义网络中的焦点议题词簇。③基于EChart^[29]绘制桑基图，以时间为轴展示“高校—主题—取向”的演化路径，展示世界一流高校人工智能治理的议程设置与路径演化。　　6.质性分析：探讨模式动因　　为弥补量化分析在“如何如此”以及“能够如何”方面解释力的不足，本研究引入质性解释视角，对世界一流高校人工智能治理模式的差异动因展开理论辨析，旨在理解其治理样态的成因机制。本研究以各高校可获取的公开资料为基础，采用扎根理论的开放编码与轴心编码结合策略，关注政策背后的价值张力、伦理信念、组织路径，探讨不同禀赋高校为何对人工智能治理持有不同态度、为何重视不同议题、为何采用不同制度语言等问题；从高校的区域国别与职能使命出发，形成多元禀赋结构下高校人工智能治理模式的动因画像。

　　（一）世界一流大学人工智能指南的议题结构　　人工智能使用指南作为高校应对以生成式人工智能为代表的新兴技术加速进入教育场域的重要制度响应，呈现出议题多元、对象多样、导向清晰的特征。为探析具有全球领先地位的高校在人工智能治理中的议程设置特点，本研究以2025年QS排名前十高校发布的35份指南文本为基础，抽取312个结构化语义单元，运用LDA主题建模方法识别其内在议题结构。　　1.基于一致性指标的模型参数选择　　本研究首先通过“网格搜索”策略对模型先验参数进行优化，设定α∈{0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1}与β∈{0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1} 的组合区间，对每组参数训练200轮并计算模型“困惑度”。经交叉验证分析，最终确定参数配置为α= 0.1、β= 0.05时模型在拟合度与语义一致性之间取得较好的平衡。　　2.基于困惑度指标的主题数量选择　　在确定最优参数配置基础上，本研究以K∈[5, 20]为候选主题数量区间，绘制困惑度曲线进行模型性能评估。如图1所示，随着主题数量的增加，困惑度整体呈下降趋势，在K=9处出现收敛拐点，之后提升效果边际递减，说明模型在该点处获得较好的拟合精度与语义可分性。结合后续人工语义判读与主题解释的可行性，最终将 LDA 主题数设定为9，用于支撑本研究对高校人工智能治理议题的结构识别与内容抽取任务。

图1 LDA 困惑度曲线 渊琢=0.1袁 茁=0.05冤　　3.基于领域专家研判的主题归纳　　在所确定的9类LDA主题的基础上，本研究组织教育领域专家对每个主题所对应的高频关键词进行语义归纳与命名，确保模型输出具有教育政策的语境解释力与概念指向性。命名过程结合关键词聚合性、语义适当性与逻辑一致性，在充分协商基础上最终确立高校人工智能治理九大核心议题（见表1）。表1 世界一流大学人工智能指南九大主题关键词对照表

　　（二）世界一流大学人工智能治理的价值取向　　在识别世界一流大学人工智能使用指南中九大核心议题的基础上，本研究对各高校在政策文本中所体现的价值取向进行识别，对每条政策内容进行“鼓励—限制”二元标注，以揭示世界一流高校在治理语言中所体现的价值取向，如图2所示。

图2 世界一流大学人工智能治理制度样态聚类热力图　　1.价值取向分布概览　　整体来看，世界一流高校在人工智能治理中普遍展现出“鼓励为主、适度限制”的审慎支持型价值取向。鼓励性话语在多数议题中占据主导地位，反映出高校对人工智能教育赋能潜力的高度认可，并倾向于通过制度引导、使用规范等方式推动其合理融入教学实践。　　具体而言，政策表达中的积极取向主要集中在以下三个方面：①教学、科研与评估。高校普遍强调人工智能对教学模式改革和学术活动优化的促进作用，呈现出较强的教育创新导向。②教师职责保障。多数高校通过明确教师的引导职责与监督责任，建立技术应用的组织前提。③数据合规与知识产权保护，高校在涉及模型训练数据和内容生成合规性问题上，多采取“正向引导+风险提示”模式，体现出技术包容性与风险控制并重的治理逻辑。　　相较之下，限制性表达则多聚焦于制度边界与伦理风险领域，具体体现在三个方面：①人机责任界定。高校普遍强调学生在使用人工智能工具时需对内容负责，强化“署名规范”“学术责任归属”等意识。②学术风险防控。针对生成内容中可能存在的“虚构”“抄袭”等问题，多所高校设置明确的禁止条款与违规惩罚机制。③个人隐私保护。高校对提示词、生成内容中可能涉及个人、机构或科研信息的敏感数据表现出高度警惕，部分甚至采取严格限制。　　2.价值取向样态识别　　聚类结果表明，不同高校对人工智能治理议题在关注度与政策资源分配上呈现出较为清晰的聚团结构，分为以下三类典型治理样态：　　①积极激励型。该聚类包括苏黎世联邦理工学院、麻省理工学院、哈佛大学、新加坡国立大学、斯坦福大学，见图2聚类树左侧分支。此类高校在多数（甚至全部）议题上呈现出高比例的“鼓励性”表达，尤其在“人机权责界定”“教学科研评估”“教师指导责任”领域展现出高度一致的积极立场，体现出“积极引导—适度规范”的治理样态。　　②均衡谨慎型。该类型包括帝国理工学院、剑桥大学、牛津大学，见图2聚类树右侧分支。该类高校在人工智能治理政策表达中呈现出“多议题”覆盖、“鼓励—限制”并重的特征，以“人际权责界定”“知识产权保护“学术风险管控”为关切，强调人工智能在高等教育场景中使用的规范性与适度性，体现出“均衡关注—审慎考量”的治理样态。　　③议题导向型。该类型包括伦敦大学学院、加州理工学院，见图3聚类树中部两支。该类型高校人工智能治理议题的表达策略上呈现出个性化特点，在某些领域表达密度较高，在其他领域则保持相对静默，体现出“议题导向—灵活调适”的治理样态。　　3.价值取向演化特征　　通过分析价值取向面板数据，本研究得出世界一流大学人工智能治理关键趋势如下：　　①行动趋于活跃。2020—2022 年，相关治理行动集中于牛津大学，早期政策以“知识产权保护”“数据合规”为主，侧重风险防控。时至2025 年，各高校在“教学科研评估”“人机权责界定”“学术风险管控”等主题方面的政策条目显著增加，如伦敦大学学院“教学科研评估”条目达 29 项，反映了高等教育人工智能治理进入深水区。　　②院校间存在差异。剑桥大学（2025 年）在所有主题上的政策条目数量均领先，尤其在“个人隐私保护”（18 项）和“人机权责界定”（19 项）议题上表现积极，体现了其对人工智能伦理的关切。加州理工学院（2024 年）在多数主题下以 “限制” 为主基调，凸显其审慎态度。帝国理工学院（2023—2025 年）进入全面“鼓励”阶段，如2024年所有提及议题取向均为鼓励，2025年在议题数大幅提升的同时保持超九成的鼓励取向，反映其技术接纳度与治理能力的提升。　　③不同主题演变呈现差异。对于“知识产权保护”议题，各高校早期以“鼓励”为主，如2020 年牛津大学3项提及均为鼓励，后期“限制”增加；2025年剑桥大学16项提及中存在6项限制，凸显了版权争议。在“教学科研评估”议题下，各校 “鼓励” 占比显著提升，如2025年斯坦福大学6项提及均为鼓励，剑桥大学17项提及中有16项为鼓励，表明人工智能辅助教学评估成为主流方向。在“个人隐私保护”议题下，早期数据较少，近年逐步加强，剑桥大学2025 年有高达18项提及。“人机协作实践”议题存在“鼓励”与“担忧”的权衡，麻省理工学院2025 年 6项提及中鼓励与限制参半。“数据合规要求”议题呈现类似态势，伦敦大学学院2025 年7项提及中有3项为鼓励，揭示了提升效能与防治风险之间的张力。　　4.价值演化模式辨析　　在世界一流大学人工智能应用指南的不断更迭中，院校不仅在同一时间点表现出价值取向的差异，其自身在不同时期的人工智能治理价值取向与议程设置也在持续演化。通过比较同一高校在不同时期发布指南中的“鼓励—限制”比例结构，本研究提出三类典型的演化模式：收敛型、稳健型、发展型。　　①收敛型：从积极到审慎最后趋向平衡，以牛津大学为代表。牛津大学作为QS前十高校中最早发布人工智能指南的学校，其2020年、2022年、2023年、2025年四版指南中，价值取向的变化具有典型特点，如表2所示。2020年，其政策中鼓励性表达占绝对主导，全部议题均为正向引导，显示出其探索性与开放性态度。2022年，其开放姿态出现大幅回调，所有议题中“限制”比例显著上升，呈现“全面防御”态势，或与ChatGPT技术风波及学术界争议有关。2023年起，其治理话语趋于平衡，“教学科研评估”“教师指导责任”“人机权责界定”等议题均恢复鼓励性表达，呈现出“乐观—谨慎—协调”的三阶段转型路径，表明牛津大学在人工智能治理政策构建上既有伦理底线的坚守，也具备政策弹性的调适能力。表2 牛津大学人工智能治理价值取向表

　　②稳健型：价值取向一以贯之，以斯坦福大学为典范，如图3所示。斯坦福大学在其2023年、2025年两轮人工智能指南发布中，无论是“教学科研评估”“人机协作实践”等实践议题，还是“教师指导责任”“个人隐私保护”等敏感领域，均保持以“鼓励”立场为主的语言风格，甚至在多个议题中鼓励性表达比例高达100%，体现出典型的“技术拥抱型”特征。其特点或受益于所处硅谷环境、技术密集组织结构与实验文化的长期影响。

图3 斯坦福大学人工智能治理价值取向分年度桑基图　　③发展型：从探索到优化，以帝国理工学院为示范，在其2023年、2024年、2025年三版指南中，逐步实现话语体系从探索型向均衡型的转变。2023年，其在多数议题的表达方面偏谨慎，如在“教学科研评估”“个人隐私保护”等主题上限制性话语比例偏高。2024年，整体鼓励在其话语中占比上升，尤其在“人机协作实践”“数据合规要求”方面转向明显。2025年，其展现出成熟的表达姿态，所有议题均具备正向引导元素，同时也将限制性表达嵌入策略提示与条件限定中，形成“软性边界”模式，呈现出逐步试错、反馈优化的制度调适过程。　　（三）世界一流大学人工智能治理的话语场域　　人工智能应用在高等教育领域引发的治理关切，不仅体现在规范与制度中，更体现为政策话语体系中核心术语的组织结构。为探究世界一流大学人工智能治理场域中关键概念的组织逻辑，本研究构建了关键词共现网络，并基于节点PageRank值识别出语义主轴词项，通过挖掘关键词共现网络中联系紧密的“词簇”，揭示高等教育人工智能治理的前沿话题场域。　　1.话语主轴识别　　关键词在共现网络中的PageRank值，代表其在制度话语中的核心影响力。结果显示，“学生”“工具”“学习”“教师”“评估”“输出”等关键词的重要性显著，构成世界一流大学人工智能治理政策文本中的话语主轴，反映出高等教育人工智能前沿治理话语围绕责任主体、教学赋能、行为规约等形成的多维关注重点，如表3所示。表3 高校人工智能治理前十关键词

　　2.议题场域划分　　基于关键词之间的共现关系以及所形成的网络拓扑特征，本研究以前述话语主轴关键词为种子节点依次进行局部社区发现，识别出四个语义聚团，如图4所示。

图4 世界一流大学人工智能治理话语场域网络　　①学生学习与学术规范场域：学生、评估、教学、教职工、技术、学术诚信、教育、学术不端、伦理、机会、合理使用、论文、引言、作业、挑战、纪律、语法、图表，见图4与“学生”主题词相同灰度的词簇。该场域关注高校在人工智能使用场景中对学生学习行为、评估流程及学术规范的规训与防范，指向教学活动与生成内容的学术边界、诚信建设与行为评估机制；提倡“行为规范—责任认定—诚信教育”的学术体系。　　②教师责任与教学过程场域：工具、学习、教师、指南、政策、写作、反馈、学术、文档、考试、开发、来源、头脑风暴、总结，见图4与“工具”主题词相同灰度的词簇。该场域聚焦高校人工智能应用对教学实践的重塑与引导，指向生成式人工智能作为工具在教学活动中的角色转变与深度嵌入，强调“教师引导—工具规范—教学支持”的教育模式。　　③知识生产与版权保护场域：输出、提示词、准确性、责任、内容、图像、回答、确认、参考、流程、指导、大语言模型、版权、训练数据、引用、发表、用户提示词、审查，见图4与“提示词”主题词相同灰度的词簇。该场域着眼生成式人工智能在内容生产过程中引发的责任归属、输出可靠性与来源管理问题，覆盖从提示词设计、生成内容审核、输出准确性确认到责任划分的完整环节；体现了世界一流大学对生成式人工智能渗透知识生产流程的防控意识，揭示其构建“内容输入—生成控制—结果管理”的治理意图。　　④信息安全与个人隐私场域：数据、风险、剽窃、原则、知识产权、信息安全、保护、第三方、人工监督、平台、条款、机密数据、影响，见图4与“数据”主题词相同灰度的词簇。该场域聚焦人工智能在高等教育场景下使用过程中的数据合规、隐私保护等信息安全问题，关注风险防范与伦理边界设定，反映出世界一流大学“合规风险—技术伦理—平台监管”的一体化防治意识。　　（四）世界一流大学人工智能治理的模式动因　　在上述量化分析的基础上，本研究从区域国别与职能使命两个角度出发，探讨世界一流大学人工智能治理政策制定的动因，以期深入探究高校在议题关注、价值取向、话语建构等方面产生差异的机理。　　1.区域国别视角　　不同地区的高校在人工智能治理模式上的差异与其所处的社会文化、政策背景及科技发展阶段密切相关。①北美地区：以麻省理工学院、斯坦福大学为代表，北美高校强调“自主探索—伦理引导”双轮驱动机制，源于其长期强调教育中的学术自由与个体自主传统。在“科技—产业—高教”高度协同的创新生态下，高校政策体现出强烈的“技术乐观主义”色彩，人工智能被视为提升教学质量与科研效率的赋能工具。这一治理逻辑并非完全放任，而是构建于成熟的学术诚信制度与强效问责机制之上，实现“自主+责任”的共存。②欧洲地区：以牛津大学、剑桥大学为代表，欧洲高校人工智能治理呈现出“技术谨慎—伦理优先”的范式特征，源于其教育理念、制度文化与政策传统的多重影响。一方面，欧洲高等教育长期秉持“以人文精神涵养科学理性”的教育价值导向，强调以学习者为本与批判性思维的培养，这一理念指明人工智能不得越界为认知替代机制。另一方面，欧洲尤其是英国、瑞士等国具有较为严谨的制度文化，这种文化塑造了高校以制度正当性为底座、以责任伦理为约束的治理逻辑。③亚太地区：新加坡国立大学的人工智能治理模式则兼顾技术应用的创新与学术诚信的严格要求，呈现“技术赋能—价值规训”的双重路径。新加坡作为高度全球化且教育制度深受英美文化影响的国家，其高等教育政策在制度设计上体现出“精英治理”与“风险规避”并重的策略特征。在国家治理体系高度集中的背景下，大学在制度执行力与技术应用规范性方面具备较强的一致性。此外，东亚文化圈强调集体规范与学术成就的传统文化底色，也在一定程度上强化了高校对学术诚信与学习伦理的制度关注。　　2.职能使命视角　　高校的职能使命（综合型大学或理工类院校）在其人工智能治理模式中起着重要的作用。①综合型大学：以斯坦福大学、牛津大学为代表，展现出跨学科导向的人工智能治理特征，其根本动因来源于机构使命与学科结构。一方面，此类高校普遍承担“知识创新+社会服务”的双重功能，要求技术治理兼顾研究、教学与公共价值导向；另一方面，其内部具有丰富的学科资源和交叉平台，促使人工智能作为通用技术与多学科实现深度嵌合。②理工类院校：以加州理工学院、苏黎世联邦理工学院为代表，展现出应用导向的人工智能治理特征，其根本动因来源于办学目标与组织文化。一方面，理工类高校强调技术创新能力的培养与科研成果的转化效率，这种使命感驱使其在人工智能治理中倾向于强调政策的工具性与效率性，而非规范约束。另一方面，理工类高校偏重于任务导向与实践产出，其组织文化对“快速试错—制度反哺”模式具有包容性，更易接受技术前置、试点推进与多元责任协同的路径。

　　本研究以制度主义、教育伦理为理论基础，构建“态度—行动—比较”分析框架，采用定量定性相结合的方式，系统梳理世界一流大学人工智能治理议题、取向与动因，通过归纳“积极激励型”“均衡谨慎型”“议题导向型”三类典型样态，识别“学生学习”“教师责任”“知识生产”“信息安全”四个议题场域，从区域国别与职能使命角度阐释了不同高校治理路径背后的制度逻辑与文化适应机制，丰富了人工智能教育治理的比较研究视角，也为我国构建前瞻性、适应性和可持续性的高等教育人工智能治理体系提供了理论借鉴与策略启示。　　在教育强国与教育数字化战略持续推进的背景下，人工智能治理已成为我国高等教育改革的重要议题。高校需从全球趋势与本土需要双重维度出发，主动构建具有时代特征与中国特色的人工智能治理范式。本研究基于对QS前十高校人工智能指南的比较研究结论，提出以下建议：　　（一）以价值为引领，构建伦理嵌入的治理体系　　人工智能作为通用赋能技术，在教育领域的广泛嵌入不仅是工具理性下的必然选择，更是价值判断与文化调适的必经之路。我国高等教育人工智能治理体系的构建，不应仅限于功能规制与流程控制，更需以教育本体价值为依归，确立“育人为本、向善而治”的价值定位；应以伦理为根基、以育人为指引，通过制度化嵌入明确划定技术边界与实现价值的有效传导。具体而言，可设立人工智能教育伦理委员会，开展人工智能使用规范、教师伦理责任、学生学术诚信等方面的制度性规约，推动治理范式从“技术中性”向“价值内生”转型。　　（二）以禀赋为调适，推动差异化治理路径建构　　教育政策的成效依赖于其与教育生态系统的深度融合。国际经验表明，高等教育人工智能治理路径呈现出明显的类型化趋向，其背后是高校区位禀赋、知识结构以及使命职能的异质性调节机制。我国高校在文化背景、学科布局、发展阶段等方面呈现差异化、多样化、专业化的特征，需规避“一刀切”的治理逻辑，建立多元适配、因校施策的差异化路径体系。一方面，应鼓励综合性大学立足交叉学科优势，构建融通教学、科研与社会服务的协同治理机制；另一方面，专业类院校可聚焦技术实效性与伦理责任协同，通过建立“试点先行+动态调适”的渐进式治理样态，探索“治理弹性—组织能力”之间的动态匹配模式。　　（三）以能力为核心，夯实制度运行的支撑基础　　教育治理能力的建立不仅依赖制度设计的完备性，更取决于政策实施主体的能动性。面对人工智能带来的知识重构与组织变革挑战，我国高校亟需从系统能力建设角度出发，构建覆盖管理者、教师与学生三方主体的能力提升体系。管理者作为高校的建设者与掌舵人，应制定跨部门协同的数字治理机制，自发、主动、高效提升战略判断力与治理掌控力。教师作为高校人工智能治理一线的排头兵，学校应重视并落实对其人工智能教育素养的培训，赋能其在教学科研、人才培养、学科建设等方面的技术理解力与政策落实力。学生作为高校教育的对象与人工智能技术的使用者，学校应提升其信息素养、批判性思维与责任意识，引导其形成技术判断力与人本观念。　　总而言之，人工智能治理不只是高校应对技术挑战的管理命题，更是新时代教育系统面向复杂性、适应性与责任伦理重构的制度命题。构建具有中国特色的高等教育人工智能治理体系，应立足“价值—禀赋—能力”三位一体的系统框架，推进治理重心从“规则制定—行为控制”向“价值引领—能力建构”转型，在全球治理样态中作出本土回应，促进人工智能前沿技术与高等教育职能使命同向而行、协同共生，以创新、质优、可持续为目标，探索高校组织模式、知识逻辑与育人范式的新模式、新动能。