堪萨斯大学最新研究显示，美国各高校的新闻课程在人工智能使用规范上缺乏统一标准，导致学生面临困惑。研究团队分析了来自 15 所大学的 60 份教学大纲，发现各校甚至同一学校内不同课程对 AI 的态度差异巨大。这些课程主要分为三类：将 AI 视为学习威胁、在严格限制下允许其作为工具，以及将其作为伦理与职业议题进行探讨。 具体而言，写作类课程倾向于视 AI 为威胁，强调原创性，禁止使用以避免学术不端；设计或摄影类课程则允许在严格界限内将其作为辅助工具；而媒体伦理与法律类课程则将其作为职业伦理的讨论对象。尽管这种多样性反映了行业尚在探索期，但研究人员指出，这种混乱的教学环境不利于学生适应未来的职业需求。 博士生 Samuel Muzhingi 指出，这种不一致的政策让学生难以判断该遵循哪位教授的指导。联合研究负责人 Alyssa Appelman 强调，虽然行业实践尚在磨合，但教育机构应提供更清晰的指导。研究建议，包括新闻与大众传播教育协会在内的认证机构应制定统一标准，帮助学校建立一致的校内政策。 作者呼吁，教师应在课程伊始明确对 AI 使用的期望，不仅在于技术操作，更在于帮助学生理解其局限性及其对新闻业的影响。未来的研究将进一步探讨在明确指导与缺乏指导两种情境下，学生如何与 AI 工具互动。总之，面对 AI 的普及，新闻教育亟需消除混乱，建立清晰、一致的教学规范，以更好地培养适应未来媒体环境的人才。