(一) 打造“人-机-校”双向供给型开环样态

无论技术何种革新，教育底层逻辑终究是探求人类能力延伸以筑牢教育之本。技术之于教育的注入价值在于坚守共生思维的契合，即在回归教育本真实践进路中“求同存异”,实现技术决策与人之主观判断之间统一。首要动因旨在通过人、机二者联结使赋能过程趋向双向贯通、动态供给态势。因此，斯坦福大学在处理人-机-校关系中恪守人本理念，厘清人机角色，汲取技术精髓渗透并作用于教育系统各要素，通过项目创新不断打破认知、重塑认知、革新认知，以辐射整个高等教育场域。

实践路径上，斯坦福大学追求技术与人之间双向赋能内部机制。学生方面，斯坦福大学人工智能实验室一项新计划为全校学生提供机会，探索他们关于如何使用人工智能改善人类生活的想法。该计划邀请斯坦福大学社会科学专业学生确定感兴趣的主题，以追求和招募最适宜跨学科研究小组。该跨学科研究所助理Chris Piech指出，“该计划是对下一代人工智能思想家的投资，通过鼓励学生探索他们的想法，实现跨学科合作，确保人类从这项技术中受益并广泛分享”。教师方面，斯坦福大学人工智能研究团队在2021年春季课程中将M-Powering Teachers这一反馈工具投入使用，在为期五周的课程中，数百名志愿者讲师以1∶10的师生比例向世界各地学习者讲授基本编程。反馈以丰富多彩、易于阅读的形式呈现，使用积极、非评判性语言，该方式更加彰显对话式人工智能的双边互动价值。暗含对多群体的多元化包容，即Chat GPT厚植于文化建设，教师、学生与学校突破技术枷锁与固有思维框架，不断吸收、反思、掌握技术经验，提升高阶认知能力，激发教育形塑进程。

(二) 明晰教育数字化转型政策核心架构

当前，美国高校力争在强大教育系统网络中脱颖而出，厘清各类数字化转型政策衍生的内部架构，以激发教育数字治理新动能。斯坦福大学分析教育系统涉及政策的各类要素，通过寻求政策共通共存之处，构建政策框架。具体包括，为数字化转型提供方向和动力，明确数字化转型愿景和目标；明晰数字政策总体框架（数字资源管理、数据隐私与安全、在线教育质量等政策）；明确实现政策目标的具体策略和措施（基础设施投资、教师培训、课程改革）；设定系列量化和质化评估指标，以衡量数字化转型效果和进展；建立有效治理机制，确保数字化转型过程的协作、沟通和责任分配；明确数字化转型所需资金来源和投入机制，确保转型可持续性。为支持政策落实，硬环境上，斯坦福大学通过建立区块链研究中心、数据科学实验室研究数据隐私、数据安全等问题，为政策制定者提供有关数字治理建议。软环境上，斯坦福大学发起数字治理倡议项目，研究和推动数字治理理论和实践，通过组织研讨会、发布研究报告等方式，为全球数字治理提供指导。可见，斯坦福大学数字化转型集政策、研究和实践于一体。

(三) 加速伦理治理进程

斯坦福大学伦理治理层面实践进路，是基于创生性思维在厘清学术准则、技术创新等措施上利用风险管理核心框架确保Chat GPT稳健发展。2023年，美国国家标准与技术研究院发布人工智能风险管理框架，以治理、映射、测量、管理为核心要素，秉承注重以人为本、社会责任和可持续性特征。

就教育诉求讲，若想充分挖掘人类潜能并驱使技术良性发展，需全盘审视、设计并遵循一套缜密有序的技术规约。伦理建设成为叩问本质以优化与保障高等教育整体布局的战略核心。一方面，斯坦福大学基于该风险框架厘定出Chat GPT需遵循的公平、透明、可解释、反歧视等伦理准则,限制该技术模型参与涉及政治敏感度或引发伤害的内容，使其符合道德与法律标准。另一方面，该校利用技术创新手段加强伦理治理。首先通过开发上述Detect Chat GPT反监测技术给予师生充足安全保障，防范人类过度依赖与无知。后在Chat GPT语言模型开发上渗透人文理念，致力于反映公众共识、愿望、分歧等舆论性问题。如Kate Crawford在《人工智能地图集》中指出的，构成语言的所有文本集合均是时间、地点、文化和政治的复杂性描述。Chat GPT也需破解单一蜀道，增添多元化情感色彩，更好为高校服务。