在 2026 年 EDUCAUSE 年度會議上，Google.org 宣布支持三項高等教育計畫，目標是擴大倫理 AI 準備度、現代化機構規劃，並提升學生成功。EDUCAUSE 是美國規模最大的高等教育科技展會之一，每年聚集數千名教職員與行政人員。根據 Google 官方部落格發布的消息，這三項計畫分別針對成人學習者支持、職業連結學習，以及社區學院的戰略規劃。背後共同的問題是：許多高等教育機構還沒有準備好面對 AI 時代，而資源最少的學校，風險也最高。
背景與問題
AI 在高等教育中具有支援學生、教師和行政人員的潛力，但許多機構，尤其是社區學院和公立大學系統，面臨嚴重的資源限制。近期研究顯示，41% 的高等教育教育者表示，他們沒有接受過任何關於在學習環境中使用 AI 工具的正式培訓。這意味著將近一半的教學者是在缺乏準備的情況下面對 AI 浪潮。所謂 AI 準備度，指的是機構和個人是否有能力理解、使用並管理 AI 工具，包括基礎設施、政策、技能與倫理判斷。而倫理 AI 則強調公平、透明、隱私與問責。Google.org 此次宣布的計畫，正是希望從教育者培訓、課程設計和機構規劃三個層面，縮小這個準備度差距。
支持成人學習者
成人學習者，也就是 25 歲以上的學生，長期佔高等教育入學率的至少三分之一。然而，他們比傳統年齡學生更容易輟學，第二年回歸率低了 35 個百分點。這個差距顯示，現有高等教育體系並沒有為兼顧工作、家庭與學業的成人學生提供足夠支持。為了解決這些系統性障礙，城市大學聯盟（Coalition of Urban Serving Universities, USU）與公立和贈地大學協會（Association of Public and Land-grant Universities, APLU）合作，強化其城市成人學習者學院（Urban Adult Learner Institute, UALI）。UALI 是專門協助大學服務成人學生的專業發展機制。在 Google.org 的支持下，USU 將 Google 的免費技能培訓資源 Grow with Google，以及整合 AI 的課程，納入專業發展認證。這個做法不是單純提供線上教材，而是讓高等教育從業人員，包括教師和顧問，透過實際操作任務學習如何運用 AI。來自 30 所大學的教育者將測試這些新方法，如果成功，其他學校可以複製這些經驗，進而擴大對成人學習者的支持。
職業連結學習新模式
傳統實習長期以來是職涯準備的標準途徑，但學生和雇主的需求都太大，現有機會不足以容納所有人，因此需要可規模化的新方法。USU 主導的一項計畫，正是要擴大由 AI 增強的職業導向社區本位學習（community-based learning, CBL）。CBL 指的是學生在真實社區情境中透過專案或服務學習，將課堂知識應用到實際問題。接下來 15 個月，USU 將收集並質性分析成員機構的 10 個模型，發布案例研究，並召集工作組制定研究和實踐議程。這個計畫的目標是在不同學科中建立彈性的工作整合學習路徑，讓更多學生在畢業前獲得實務經驗，而不必依賴有限的傳統實習名額。
社區學院戰略規劃重構
社區學院的戰略規劃經常被當作合規作業，而不是創新的引擎。教育設計實驗室（Education Design Lab）的「重新構想社區學院」（Reimagining Community Colleges, RCC）倡議，在 Google.org 支持下，試圖改變這種動態。本週，教育者高峰會已經舉行，五所學院組成的 cohort 啟動了重新設計計畫。接下來，2027 年初將推出一個新的全國競賽，選出一個州級社區學院系統，進行為期兩年的計畫，使用技術驅動的解決方案來更好地服務學生。這個階段將應用教育設計實驗室的「未來學習」（Future of Learning）框架，目標是建立可擴展、持久的解決方案，讓校園中的持續創新不會因為計畫結束而停止。
技術脈絡與實務意義
從這些計畫可以看出，Google.org 的策略不只是提供資金，而是將 AI 工具與現有教育網絡結合。在 EDUCAUSE 展會上，Google 也展示了 Gemini for Education、Gemini Notebook 和 Google Cloud AI 解決方案，顯示從課堂助理、筆記工具到雲端基礎設施的完整布局。Gemini for Education 是專為教育場景設計的 AI 輔助工具，Gemini Notebook 則可協助師生整理筆記與資料，Google Cloud AI 提供底層運算與模型服務。這些工具如果能夠進入教育者的日常工作流程，確實有機會改善教學與行政效率。此外，Google 也提供免費培訓資源，例如 Google for Education Learning Center，讓無法與會的教育機構也能探索相關內容。
限制與展望
不過，這些計畫的限制也很明顯。目前參與成人學習者測試的只有 30 所大學，CBL 模型分析需要 15 個月才能看到案例研究，全國競賽要等到 2027 年初，而且只選出一個州級系統。對於全美數百所社區學院來說，這些計畫的覆蓋範圍仍然有限。更重要的是，41% 教育者缺乏培訓的問題，無法靠少數先驅學校解決。技術導入若沒有長期專業發展、機構文化改變和足夠的技術支援，很可能會重蹈過去教育科技改革的覆轍，最終只停留在試點階段。因此，這些倡議的價值在於提供可參考的模型，但真正的考驗在於後續如何擴散到更多資源受限的機構。
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