教育在生成式人工智能时代的变与不变

蔡红英 王谦 梁天佑

［摘           要］  探讨了生成式人工智能在教育中引发的变与不变的问题，通过深入研究生成式人工智能与教育的交叉点，旨在为教育决策者、教育工作者和研究人员提供有关如何应对这一新兴技术的重要见解和建议。

［关    键   词］  教育领域；生成式人工智能；变与不变

［中图分类号］  G640                   ［文献标志码］  A                   ［文章编号］  2096-0603（2024）09-0129-04

生成式人工智能是一种人工智能技术，一种能够更好地理解和生成自然语言的模型式机器。这一技术的快速发展给教育领域带来了新的机遇和挑战，对教学、学习和育人产生了深远的影响，为教育体系的改革提供了机会，促使教育更注重学生的发展和创新能力。然而，生成式人工智能技术在教育中的引入也带来了一些挑战，包括教育公平性、数据隐私和技术伦理等。因此，我们需要深入思考和研究，以更好地理解生成式人工智能对教育的影响。

一、当前教育领域面临的挑战与机遇

教育领域当前面临着一系列挑战，主要表现在：一是个性化教育需求。学生的学习需求各异，传统教育模式难以满足个性化教育的需求。这导致一些学生觉得被忽视，而其他学生则觉得学习进度过快。二是教育不平等。在全球范围内，教育资源不平等问题依然存在。一些地区和群体无法获得高质量的教育，这加剧了社会不平等。三是教育技术应用障碍。一些教育机构面临采用新技术的障碍，包括师资培训、技术设备和互联网连接问题。四是学生参与和投入问题。部分学生可能对传统课堂失去兴趣，导致学习效果不佳。

当前教育领域也面临一系列机遇，主要表现在：一是个性化学习。生成式人工智能技术可以根据学生的学习风格、兴趣和能力，提供个性化的教育体验，帮助学生更好地理解和吸收知识。二是全球教育普及。在互联网的帮助下，教育资源可以跨越地理和经济障碍传播，有望提高全球教育的普及程度。三是教育创新。 生成式人工智能技术促进了教育创新，包括自动化作文评分、虚拟实验室、智能辅导系统等，这些创新有望提高教学效果和效率。四是教育领域的数字化转型。生成式人工智能技术加速了教育领域的数字化转型，教育机构有机会提高管理效率、改进课程设计和提供在线学习体验。五是跨文化教育。生成式人工智能技术有助于跨文化和多语言教育，促进国际教育合作和跨文化交流。

二、生成式人工智能在教育领域的运用

在教育领域，生成式人工智能的应用和影响呈现在多个方面。首先，个性化教育的兴起标志着传统教育模式正在发生演化。传统教育通常采用标准化的课程设计，难以满足不同学生的个性化需求。然而，数字化技术和生成式人工智能的应用使教育机构能够基于学生的兴趣、学习风格和能力制订个性化的学习路径，从而提供更贴近学生需求的教育体验。同时，基于生成式人工智能技术的自适应教育系统可以实时监测学生的学习进展，并根据学习表现提供定制的建议和内容，有助于学生更高效地学习。其次，在线学习的普及也是一个显著趋势，允许学生随时随地访问教育资源，满足了职业人士、国际学生以及那些无法参加传统课堂教育的人的需求。此外，混合式学习模式的出现，结合传统课堂教育和在线学习，创造了更加灵活的学习环境，同时保持了传统教育的互动性和社交性。另外，大规模開放在线课程（MOOC）等平台的兴起为全球学生提供了丰富多样的在线课程，通常以免费或低成本提供，有助于普及教育。最后，数据驱动教育也是数字化时代的一项关键趋势，包括学习分析，通过学习大量数据帮助教育者更好地理解学生需求和学习过程，以制订更具针对性的教学决策。个性化反馈也是一项重要应用，教育机构可以根据学习数据为学生提供个性化的反馈和评估，帮助学生了解自己的学习进展并提供改进的建议。此外，教育技术的普及包括移动学习，利用移动设备进行学习，以及虚拟现实和增强现实技术的应用，创造沉浸式学习体验。这些演化反映了数字化时代对教育模式的变革，为学生提供更灵活和个性化的学习机会，同时也为教育者提供更多工具来监测学生的进展和改进教学。然而这一演化也伴随着一系列挑战，包括技术准备、教师培训以及数据隐私等问题，需要综合解决，以充分发挥数字化教育的潜力。

（一）生成式人工智能在教学中的运用

生成式人工智能可在教学多个领域进行应用。首先，在智能辅导系统方面，生成式人工智能技术提供了个性化辅导，可根据学生的学习进度、兴趣和弱点，为他们量身定制教育内容和练习题，提供即时反馈。它还用于自动化作文评分，能够辨别语法和逻辑错误，评估文章结构和语言表达，为学生提供实时评估。智能答疑系统允许学生获得实时问题解答和解释，帮助消除学习障碍。其次，自适应学习平台采用生成式人工智能技术，根据学生的表现和需求，自动调整学习内容和难度，实现了个性化学习路径。这些平台还能够收集并分析学习数据，有助于教育者更好地理解学生的需求和习惯，从而做出更有针对性的教学决策。此外，学生和教育者可以随时跟踪学习进度和成绩，帮助学生了解自己的学术状况，同时使教育者能够提供有针对性的支持。再次，生成式人工智能技术在语言学习和外语教育中具有巨大潜力，提供即时翻译和语言学习支持，增加口语练习机会。最后，在STEM教育中，生成式人工智能技术支持虚拟实验室和编程教育，为学生提供模拟实验和编程技能的支持。这些应用显示了生成式人工智能技术在教学中的多样性和潜力，有望提高学生的学术成绩和学习体验。然而，教育者需要谨慎应用这些技术，确保它们与传统教育方法相辅相成，同时维护学生的隐私和数据安全。

生成式人工智能在教学中的运用主要体现在以下方面。首先，个性化教育为教育模式引入了革命性的变革，包括个性化学习路径和自适应教育系统。这意味着学生能够按照自己的学术水平、兴趣和学习风格自主学习，提高了学习效率。此外，学生中心的教育方式也受益于生成式人工智能技术，通过吸引学生的注意力和增强参与度，使学生更自主地管理自己的学习。其次，生成式人工智能技术还提供了即时反馈和支持，包括自动化评估和虚拟助手的使用，帮助學生更好地了解自己的学术表现，识别弱点，提供学术支持。同时，教育数字化转型得到了推动，通过在线学习平台和数据驱动教育，增加了学生的学习选择，提高了教育质量。此外，生成式人工智能技术还催生了混合式学习模式和多语言教育的发展，使教育更加多样化和灵活。综上所述，生成式人工智能技术的应用正在改变传统的教学模式，引入了个性化教育和学生中心的理念，提供了更多学术支持和教育资源。然而，教育者需要积极应对这些变革，确保教育的未来更加多元、灵活和可持续。

（二）生成式人工智能在学习中的应用

生成式人工智能在学习中的应用呈多重领域的多样性，聚焦于学生学习过程。其中，自动化作文评分和智能答疑系统是两个重要应用。自动化作文评分能够评估学生的写作技能，为作文提供得分和反馈，从而帮助教师高效评估大量作文。在标准化考试中，如托福和GRE，生成式人工智能技术的自动评分减少了主观评分的不确定性。智能答疑系统允许学生即时提出问题并获得答案，消除学习障碍，提高学习效率，同时提供个性化支持。此外，虚拟实验室和模拟应用支持科学和工程教育，为学生提供安全、可控的实验环境，增强学习动力。语音识别和发音练习则促进外语学习，改善口语交流技能。这些应用不仅有助于学生在学习中获得更多支持和反馈，促进了学术成长和提高学习效率，还减轻了教育工作者的工作负担，提高了教学效率。

然而，教育者需要在应用生成式人工智能技术时关注学习过程的泛在化和个性化上的问题，以确保教育仍然具有可持续性和高质量发展。

首先，学习过程的泛在化意味着学生可以随时随地学习，不再受限于传统教室和学校。这种学习无处不在的趋势通过智能设备和多种学习平台变得可能，使学习资源更多样化。其次，学习变得更加个性化，生成式人工智能技术支持个性化教育内容、自适应学习和学习分析，根据学生的学术水平和需求调整学习内容和难度，提供个性化反馈和建议。这有助于满足不同学生的学习风格和需求，提高学习动力。此外，学习过程数据驱动，教育者可以根据学习数据制订更个性化的教学计划，以确保每个学生都能够实现最佳学术成绩。总体而言，生成式人工智能技术促进了学习过程的泛在化和个性化，提高了学习效率，增加了学生的学术成就，促进了教育的发展和创新。

三、生成式人工智能对育人理念的影响

（一）分析生成式人工智能如何引领育人理念向高阶能力培养和综合素养培育的方向发展

生成式人工智能在教育领域的应用正在引领育人理念向高阶能力培养和综合素养培育的方向发展。首先，生成式人工智能技术强调创新和创造力的培养，通过个性化学习路径和挑战性项目，学生得以更好地发展问题解决、创新和创造的能力，以及批判性思维。其次，生成式人工智能支持跨学科学习，鼓励学生整合不同领域的知识，通过项目式学习来解决实际问题，培养了综合素养。此外，生成式人工智能技术激发了学生的学习动力，促使他们自主学习和终身学习。它还通过学习分析和反馈，帮助教育者更好地满足高阶能力和综合素养的培养需求。最后，生成式人工智能技术的发展强调了伦理和社会责任的培养，使学生理解技术的影响，积极参与全球社会。总的来说，生成式人工智能技术为高阶能力和综合素养的培育提供了有力支持，但也需要教育者的积极参与和对伦理、社会责任的重视，以确保教育的全面性和可持续性。

（二）探讨跨学科融合的育人模式如何催化学科创新

跨学科融合的育人模式对催化学科创新具有重要作用。这种模式强调不同学科之间的交叉合作和综合应用，促使学生跨足多个领域，从而激发了学科创新的潜力。跨学科融合的育人模式对学科创新产生深远影响。它激发学生的创新潜力，培养创造性问题解决能力、综合知识和团队合作技能。这种模式通过不同学科的多维视角，鼓励学生探索复杂问题，同时获得跨领域的知识。交叉知识结构的形成有助于学生在学科间建立新的联系，推动学科创新。跨学科团队合作与思想交流促进了新发现和创新的传播。此外，该模式强调实际问题的解决，激发学生运用知识应对现实挑战，提高创新解决问题的能力。通过与产业界的合作，学生有机会将学科知识转化为创新产品和解决方案，促进产业创新。跨学科融合的育人模式还使学生更容易适应多领域需求，培养多元文化认知，有助于适应复杂多学科的现实世界。总之，这种教育模式不仅激发学生的创新能力，还培养了综合技能，促进了实际问题的解决，为社会和经济的创新和可持续发展做出贡献。

四、教育的不变因素与生成式人工智能

（一）教育领域的不变价值观

尽管生成式人工智能为教育领域带来了许多创新，本文强调了在这一变革中保持不变的重要教育价值观和原则。这些价值观和原则在教育的社会目标和伦理基础方面起到了关键作用。首先，平等和公平是核心原则，教育应为每个学生提供平等机会，无论其背景如何。其次，教育的目标应扩展到培养具有社会责任感的公民，为社会改进和全球发展贡献力量。此外，教育必须遵守伦理原则，包括尊重学生的隐私和知识产权。教育者应担负起专业责任，提供高质量的教育，并持续追求卓越。教育不仅是教育者的责任，还是社会的责任，需要社会各界共同合作，以满足教育的需求。最后，教育被视为终身学习的过程，适用于学生、教育者和社会的其他成员，持续学习和自我提高对于教育领域的可持续发展至关重要。这些价值观和原则应在引入新技术和教育方法时得到充分体现，以确保教育仍然为个体、社会和全球社区的利益服务，维护教育的全面性和可持续性。因此，在生成式人工智能等技术创新的推动下，继续关注并遵循这些价值观和原则对塑造未来教育的方向至关重要。在引入新技术和教育方法时，我们必须不断强调这些保持不变的教育价值观和原则。无论技术如何演变，教育的最终目标应该是促进社会的发展、公平和培养具有伦理意识的公民。这些价值观和原则应该贯穿于教育体系的各个层面，以确保教育的全面性和可持续性。

（二）生成式人工智能时代人际关系和师生关系的演变

教育领域的人际关系和师生关系正在经历显著的演变。师生关系发生了根本性变化，从传统的知识传授者变为学习的合作伙伴。教师不再单纯传递信息，而是鼓励学生积极参与问题解决和自主探索。这种新型的师生关系更加个性化，有助于更好地满足学生的需求，推动他们的学术发展。学生之间的互动也变得更加强调合作和团队工作，鼓励通过在线平台互相交流学习。此外，全球化时代的到来让学生能够与来自不同文化和地区的同学互动，从而开阔了他们的视野，培养了全球意识。自主学习和互助学习是生成式人工智能时代学习方式的关键特点。学生拥有更多自主学习的权利，可以根据自己的兴趣和需求选择学习资源，这培养了他们的自主性和自我管理能力。同时，学生之间通过在线社交平台和协作工具积极互助，分享资源、解决问题，共同提高学术水平。教育者与技术之间的关系也发生了改变，他们依赖技术工具来提供更多丰富多样的教育体验。因此，教育者需要不断提高技术技能，以适应不断发展的教育技术，同时关注技术伦理和隐私问题，确保学生的安全和权益。

总之，生成式人工智能时代的演变不仅带来了新的机遇，还带来了新的挑战。这种演变强调了教育的个性化、合作和自主学习，为教育者提供更多支持和资源，以提高教学质量。然而，教育者需要认识到这些变化，并积极适应，以确保教育的有效性和质量。同时，维护伦理原则和社会价值观是至关重要的，以确保技术的应用与教育的社会目标保持一致。

参考文献：

［1］何伟光，李均.ChatGPT何以变革教育研究范式［J］.深圳大学学报（人文社會科学版），2023，40（5）：15-25.

［2］赵世举.ChatGPT对人的语言能力和语言教育的挑战及应对策略［J］.长江学术，2023（4）：114-118.

［3］黄欣荣，刘亮.ChatGPT赋能思想政治教育：技术路径与可能问题［J］.江西财经大学学报，2023（6）：104-113.

［4］王国锐，唐文超.人工智能视域下官兵获取网络信息的安全挑战及对策初探［J］.政工学刊，2023（10）：67-69.

［5］王喆，夏清泉.生成式人工智能对研究生师生角色的消解与重构［J］.研究生教育研究，2023（5）：48-54.

［6］张黎，周霖，赵磊磊.生成式人工智能教育应用风险及其规避：基于教育主体性视角［J］.开放教育研究，2023，29（5）：47-53.

［7］翟雪松，楚肖燕，焦丽珍，等.基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究［J］.开放教育研究，2023，29（5）：26-36.

［8］赵迎华，高天书.马克思主义哲学如何观照现代信息文明？：以ChatGPT等新一代生成式人工智能为例［J］.学术探索，2023（10）：24-36.

［9］陈升，刘子俊，张楠.数字时代生成式人工智能影响及治理政策导向［J］.科学学研究，2024，42（1）：10-20.

编辑 栗国花