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created: 2026-04-21
title: 澳洲高校（墨尔本-悉尼）教育AI发展报告
tags: [教育AI, 澳大利亚, 墨尔本大学, 悉尼大学, 中外对比]
source: https://www.sydney.edu.au/news-opinion/news/2024/11/27/university-of-sydney-ai-assessment-policy.html
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# 澳洲高校（墨尔本-悉尼）教育AI发展报告

> 报告日期：2026-04-21 | 报告编号：RPT-AU-20260421 | 研究周期：W19

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## 一、研究背景

### 1.1 澳洲高等教育AI发展态势

澳大利亚在全球AI教育领域具有独特地位——既是英语国家中政策改革最激进的国家之一，也是"教育科技创业"与"企业深度合作"融合的典范。本报告聚焦澳大利亚两所顶尖高校：

| 机构 | 2024 QS世界排名 | 代表性AI创新 |
|------|----------------|-------------|
| **墨尔本大学** | 第13位（全澳第1） | AI原则框架、CAIDE伦理中心、EDUC91331课程 |
| **悉尼大学** | 第18位（全澳第2） | Cogniti平台、双轨评估政策、微软深度合作 |

### 1.2 报告目的

- 系统梳理两校AI教育战略与实践
- 与中国高校AI教育进行横向对比
- 提炼对中国高校AI转型的启示

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## 二、墨尔本大学：AI原则驱动的稳健路径

### 2.1 核心战略：AI原则（AI Principles）

墨尔本大学采用**"原则先行"**的AI教育战略，于2024年发布《University of Melbourne AI Principles》，确立三大核心方向：

| 原则 | 内涵 |
|------|------|
| **机会获取** | 为学生和教职员工提供利用AI的机会 |
| **风险管控** | 降低AI带来的风险，应对AI相关挑战 |
| **责任明确** | 帮助师生了解使用AI工具准备作业时的责任 |

**与中国的本质差异**：
- 中国高校：政策文件多为"禁止性规定"（不许做什么）
- 墨尔本大学：原则文件多为"赋权性规定"（可以做什么）

### 2.2 三大支撑机构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              墨尔本大学AI教育治理架构                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                         │
│  ┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌─────────┐ │
│  │     TLI       │    │    CAIDE     │    │  CSHE   │ │
│  │ 教学创新中心   │    │ AI与数字伦理  │    │ 教学峰会 │ │
│  │               │    │    中心       │    │         │ │
│  │ • 教师培训   │    │ • 伦理研究   │    │ • 年度会议│ │
│  │ • 资源开发   │    │ • 政策建议   │    │ • 评估研讨│ │
│  │ • AI工具指导 │    │ • 跨学科整合  │    │ • 最佳实践│ │
│  └───────────────┘    └───────────────┘    └─────────┘ │
│                                                         │
│              ┌─────────────────────┐                    │
│              │   AI Principles     │                    │
│              │   （总纲）          │                    │
│              └─────────────────────┘                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.3 EDUC91331：系统化研究生课程

墨尔本大学开设**EDUC91331 — Generative AI in Education**，是澳大利亚最系统的AI教育研究生课程：

| 维度 | 内容 |
|------|------|
| **课程性质** | 研究生学分课程（Handbook 2025） |
| **核心内容** | 教育环境中实施AI的全面理论与实践 |
| **特色模块** | 游戏化（Gamification）、多模态学习（Multimodal） |
| **目标群体** | 教育学研究生、Study Abroad学生、教育工作者 |

**中国对比**：
- 中国鲜有如此系统的"AI教育"研究生课程
- 多为"教育技术"课程中附带AI章节
- 墨尔本课程更接近"AI for Education"专业

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## 三、悉尼大学：Cogniti平台驱动的激进改革

### 3.1 Cogniti：教师创建的AI代理平台

悉尼大学最具标志性的AI教育创新是**Cogniti平台**，由Danny Liu副教授于2023年10月创建：

| 指标 | 数据（截至2024年6月） |
|------|----------------------|
| **参与机构** | 30所（澳、新及更广地区） |
| **AI代理数量** | 600+个 |
| **对话次数** | 31,500+次 |
| **用户数** | 10,000+人 |
| **覆盖课程** | 300个 |

**Cogniti的创新模式**：

```
传统模式：学校采购商业AI产品 → 教师使用
Cogniti模式：教师创建AI代理 → 学校提供平台
```

| 特征 | Cogniti | 商业产品（如Khanmigo） |
|------|---------|----------------------|
| **创建者** | 教师自己 | 企业/外部机构 |
| **定制化** | 完全按课程需求 | 通用设计 |
| **成本** | 平台+培训 | 商业授权 |
| **控制权** | 教师掌控 | 企业掌控 |
| **迭代速度** | 教师即时更新 | 依赖企业开发 |

### 3.2 双轨评估政策：政策创新的"悉尼模式"

悉尼大学于2024年11月发布**AI-integrated Assessment Policy**，2025年第一学期全面实施"双轨制"：

| 轨道 | 说明 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| **Lane 1 Option 1** | 完全禁止AI | 考试、口试 |
| **Lane 1 Option 2** | 监督条件下允许AI | 某些测验 |
| **Lane 2** | 鼓励与AI协作 | 开放式项目作业 |

**政策核心逻辑**：
> "任何居家评估都可以被AI高质量完成，全面禁止既不实际也不可执行。关键不是禁止AI，而是教会学生负责任地使用AI。" —— Adam Bridgeman

**-lane Option 1**: **Lane 2**（AI协作轨道）——这是悉尼大学对高等教育评估的根本性重新定义。

### 3.3 微软深度合作：从采购到共建

悉尼大学与微软的合作深度远超一般校企合作：

| 合作维度 | 具体内容 |
|----------|----------|
| **技术架构** | 基于Azure的LLM服务平台 |
| **核心模型** | GPT-4 Turbo + GPT 3.5 Turbo |
| **联合开发** | 33个MVP，政策导航工具 |
| **规模部署** | 130,000名师生使用Microsoft Copilot |

**合作模式对比**：
| 维度 | 悉尼大学-微软 | 中国校企合作 |
|------|---------------|-------------|
| **关系性质** | 共建平台，教师参与设计 | 学校采购，企业交付 |
| **数据控制** | 大学拥有数据控制权 | 企业持有核心数据 |
| **迭代方式** | 大学提出需求，快速迭代 | 标准化产品，周期更新 |
| **合作深度** | MOU长期战略合作 | 项目制合同 |

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## 四、中外对比分析

### 4.1 战略定位对比

| 维度 | 墨尔本大学 | 悉尼大学 | 中国代表高校 |
|------|-----------|----------|-------------|
| **核心理念** | AI原则+伦理框架 | 平台生态+政策改革 | 政策规范+应用落地 |
| **创新主体** | 学术机构主导 | 教师-学生共创 | 企业主导，学校采购 |
| **改革节奏** | 稳健渐进 | 激进突破 | 谨慎试点 |
| **全球视野** | 强（国际会议/合作） | 强（30所机构生态） | 中（国际合作增加） |

### 4.2 关键创新对比

| 创新类型 | 澳洲代表 | 中国代表 | 差距评估 |
|----------|----------|----------|----------|
| **AI课程** | EDUC91331（系统化） | 清华AI系列课程 | 中国接近 |
| **评估政策** | 双轨制（革命性） | 多为"允许使用"附加条件 | **显著差距** |
| **教师工具** | Cogniti（教师创建） | 商业产品（采购） | **显著差距** |
| **伦理框架** | CAIDE跨学科中心 | 伦理委员会（形式化） | 中国较弱 |
| **企业合作** | 深度共建（Azure） | 采购为主 | 中国追赶中 |

### 4.3 关键人物对比

| 人物 | 机构 | 学术引用 | 贡献 |
|------|------|----------|------|
| **Danny Liu** | 悉尼大学 | 1,723次 | Cogniti创始人，AI教育平台化 |
| **Adam Bridgeman** | 悉尼大学 | — | 双轨评估政策主导者 |
| 马少平 | 清华大学 | — | 中国AI教育先驱 |
| 王志东 | 北京大学 | — | 教育技术研究 |

**重要发现**：Danny Liu的1723次学术引用虽不及CMU的Ken Koedinger（52,210次），但其"学术创业"模式（Cogniti从学术研究到商业化平台）对中国的"高校科技成果转化"有重要参考价值。

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## 五、对中国的启示

### 5.1 政策层面：建立"赋权型"AI教育原则

| 中国现状 | 建议方向 |
|----------|----------|
| 多为"禁止性"规定 | 转变为"赋权型"原则 |
| 缺乏系统性AI教育框架 | 建立国家级AI教育原则 |
| 评估政策滞后 | 制定双轨制评估指南 |

### 5.2 平台层面：探索"教师创建"模式

| 中国现状 | 建议方向 |
|----------|----------|
| 学校采购商业产品 | 建立高校AI代理创建平台 |
| 教师缺乏技术能力 | 提供Low-code/No-code工具 |
| 平台互不兼容 | 建立国家AI教育平台标准 |

### 5.3 合作层面：从采购到共建

| 中国现状 | 建议方向 |
|----------|----------|
| 校企合作=采购 | 建立深度共建模式 |
| 数据归企业 | 明确数据归属权 |
| 产品标准化 | 需求驱动快速迭代 |

### 5.4 人才层面：培养"学术创业者"

| 中国现状 | 建议方向 |
|----------|----------|
| 学术与创业分离 | 鼓励学术创业 |
| 教师评价重论文 | 增加教育创新指标 |
| 缺乏Cogniti式案例 | 打造标杆案例 |

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## 六、总结

### 6.1 核心发现

1. **墨尔本模式**：原则先行 + 伦理支撑 + 系统课程
2. **悉尼模式**：平台驱动 + 政策突破 + 企业共建
3. **共同趋势**：从"禁止AI"转向"赋能AI"

### 6.2 中国行动建议

| 优先级 | 建议 | 预期影响 |
|--------|------|----------|
| **P0** | 制定"赋权型"国家AI教育原则 | 政策突破 |
| **P1** | 建立高校AI代理创建平台试点 | 模式创新 |
| **P2** | 制定双轨制评估政策指南 | 评估改革 |
| **P2** | 打造3-5个Cogniti式标杆案例 | 示范效应 |

### 6.3 全球定位

| 机构 | 全球定位 |
|------|----------|
| **墨尔本大学** | 英语国家中AI教育伦理与政策领导者 |
| **悉尼大学** | 全球高等教育AI评估改革标杆 |
| **中国** | 应用落地强，政策创新弱，追赶中 |

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## 参考文献

1. University of Melbourne AI: https://www.unimelb.edu.au/ai
2. University of Melbourne AI Principles: https://www.unimelb.edu.au/ai/university-of-melbourne-ai-principles
3. University of Sydney AI Assessment Policy: https://www.sydney.edu.au/news-opinion/news/2024/11/27/university-of-sydney-ai-assessment-policy.html
4. Cogniti AI Platform: https://cogniti.ai
5. Danny Liu Profile: https://profiles.sydney.edu.au/danny.liu
6. Microsoft x Sydney University: https://news.microsoft.com/en-au/features/teaching-and-learning-in-the-ai-era-how-the-university-of-sydney-is-empowering-staff-and-students-with-ai-across-the-institution/
7. Cogniti AFR Award: https://www.sydney.edu.au/news-opinion/news/2025/06/03/cogniti-an-ai-stunt-double-for-teachers-wins-afr-ai-award.html
8. 2025 AI in Higher Education Symposium: https://educational-innovation.sydney.edu.au/teaching@sydney/2025-ai-in-higher-education-symposium/
9. Melbourne CSHE: https://melbourne-cshe.unimelb.edu.au
10. Generative AI in Education (EDUC91331): https://handbook.unimelb.edu.au/2025/subjects/educ91331