生成式人工智能如何促進教育發(fā)展

①浙江省寧波鄞州區(qū)江東中心小學(xué)，利用人工智能技術(shù)開展課堂教學(xué)。

②深圳市龍華區(qū)鷺湖外國語小學(xué)人工智能課上，人機“雙師”授課。

③武漢市常青樹實驗學(xué)校，人工智能課上學(xué)生分組討論中。 資料圖片

　　自2022年底以來，生成式人工智能給很多行業(yè)帶來了嶄新的希望，對于教育領(lǐng)域，生成式人工智能具備三層價值：一是工具價值，促進教學(xué)變革。生成式人工智能可以被應(yīng)用到教與學(xué)的各個環(huán)節(jié)，促進個性化學(xué)習(xí)，提升教師備課授課與教育管理者決策的質(zhì)量和效率。二是融合價值，重塑教育體系。生成式人工智能和虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、移動、游戲等技術(shù)融合，促進培養(yǎng)模式變革。三是終極價值，助力回歸教育本質(zhì)。讓學(xué)習(xí)者實現(xiàn)自由而全面的發(fā)展，享受學(xué)習(xí)的快樂。

　　然而，在教育教學(xué)中應(yīng)用生成式人工智能，也會碰到許多具體困難和障礙。在工具層面，通用人工智能產(chǎn)品在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，需要有更多適應(yīng)性教育產(chǎn)品，同時還需要提升師生的數(shù)字素養(yǎng)；在融合層面，技術(shù)整合與倫理問題可能導(dǎo)致系統(tǒng)變革推進緩慢；在終極層面，即使大規(guī)模應(yīng)用生成式人工智能，教育效果可能也難以顯著提升，主要因為傳統(tǒng)評估方法可能無法全面反映人工智能帶來的積極影響，且當前評價導(dǎo)向可能限制了人工智能的發(fā)揮空間。

　　針對這些可能出現(xiàn)的困難和障礙，我們需要從工具層、融合層、終極層提供相應(yīng)的應(yīng)用策略，以真正促進生成式人工智能在教育中的廣泛應(yīng)用，從而提升教育教學(xué)質(zhì)量。

　　1 工具層：加強產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)，匹配師生實際需求

　　生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但是在其與教育教學(xué)的適配性方面仍存在諸多問題，如存在與教育場景的適配性不足、對師生易用性不足等。因此，要深入教育應(yīng)用場景，結(jié)合師生的需求開發(fā)產(chǎn)品。具體而言，可以采取如下策略：

　　深入教育場景，開發(fā)定制產(chǎn)品。生成式人工智能教育產(chǎn)品的設(shè)計應(yīng)根植于真實教學(xué)需求，并通過科學(xué)規(guī)范的測試來驗證其教學(xué)效果。當前市場上出現(xiàn)的產(chǎn)品為教育領(lǐng)域提供了新的工具，但它們是否真正滿足教學(xué)需求、能否帶來實質(zhì)性的教學(xué)效果，仍需經(jīng)過嚴格的評估和驗證。同時，針對通用模型所存在的知識拼湊和學(xué)科聯(lián)系薄弱的問題，我們需要構(gòu)建高水平的教育專用大模型，確保教育產(chǎn)品在傳遞信息、傳授知識和價值觀時的正確性和連貫性。因此，要高度重視生成式人工智能技術(shù)研發(fā)者的倫理水平，以產(chǎn)品傳遞正確價值觀，培養(yǎng)學(xué)生自身發(fā)展的能動性、責(zé)任感、批判性思維和創(chuàng)新思維。

　　建立評價標準，篩選優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。在生成式人工智能教育產(chǎn)品投入課堂使用前，必須建立一套全面的評價體系，這不僅包括產(chǎn)品的成本、質(zhì)量和響應(yīng)速度，還應(yīng)涵蓋產(chǎn)品與教育場景的匹配度，以及對學(xué)生、教師和管理者的易用性和實用性等。這一評價標準的制定，將有助于篩選出真正能夠提升教育質(zhì)量的生成式人工智能產(chǎn)品。

　　創(chuàng)新教學(xué)模式，發(fā)揮人工智能潛力。生成式人工智能在教育中的應(yīng)用不應(yīng)僅限于提升產(chǎn)品本身，更應(yīng)通過創(chuàng)新的教學(xué)模式來實現(xiàn)其最大潛力。例如，可以提出以知識點為核心的教學(xué)模式，讓生成式人工智能為教師提供組織知識點的建議，生成相關(guān)教學(xué)資源，設(shè)計知識點互動方案，同時為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)資源，啟發(fā)他們深入理解知識點。鑒于不同學(xué)科的特點，我們還需要開發(fā)和驗證多種教學(xué)模式，如在注重推理的學(xué)科中，可以側(cè)重讓生成式人工智能提供推理支持。

　　加強教師培訓(xùn)，提升使用能力。教師是連接技術(shù)與學(xué)生的關(guān)鍵紐帶。未來的教師在生成式人工智能的協(xié)助下將成為“超級教師”，更加注重育人，并兼有監(jiān)督機器教學(xué)的職責(zé)。可見，教師需要在使用生成式人工智能輔助學(xué)生學(xué)習(xí)的過程中發(fā)揮主導(dǎo)作用，確定人機協(xié)助模式，并嚴格監(jiān)管技術(shù)的應(yīng)用。為此，有必要對教師開展系統(tǒng)的產(chǎn)品使用培訓(xùn)，包括使用方式、注意事項等，以確保教師能夠充分發(fā)揮其主觀能動性，促進生成式人工智能與教育的有效融合。

　　2 融合層：打通技術(shù)融合壁壘，重構(gòu)教育組織結(jié)構(gòu)

　　在教育領(lǐng)域，生成式人工智能技術(shù)正與虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、自然語言處理等其他技術(shù)融合，共同重塑教育體系。這種融合不僅要求技術(shù)層面的深度合作與創(chuàng)新，也對教育組織結(jié)構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)。以下是具體策略建議：

　　設(shè)計整合方案，構(gòu)建系統(tǒng)架構(gòu)。生成式人工智能需要與現(xiàn)有教育技術(shù)無縫銜接，為學(xué)習(xí)者提供更加豐富的學(xué)習(xí)體驗。如通過虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)，學(xué)生可以在沉浸式環(huán)境中進行學(xué)習(xí)，參與虛擬實驗或角色扮演；生成式人工智能與之融合，可以整合各類學(xué)習(xí)資源，為學(xué)生提供個性化、多樣化的學(xué)習(xí)資料，強化沉浸性和交互性，從而讓學(xué)習(xí)者獲得更豐富、生動的學(xué)習(xí)體驗。為此，教育機構(gòu)應(yīng)建立跨學(xué)科的技術(shù)整合團隊，包括技術(shù)專家、教育學(xué)家、心理學(xué)家和課程設(shè)計師，確保技術(shù)整合方案既滿足教學(xué)需求，又符合學(xué)生的心理和認知特點。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)統(tǒng)一的技術(shù)框架與接口標準，促進不同技術(shù)之間的數(shù)據(jù)共享和功能互補，真正實現(xiàn)技術(shù)整合。

　　重構(gòu)組織結(jié)構(gòu)，共建融合生態(tài)。將生成式人工智能與其他技術(shù)工具進行有效的整合可能面臨技術(shù)上的困難和倫理上的挑戰(zhàn)。當前，有一些優(yōu)秀產(chǎn)品未能成功普及，原因就是支持系統(tǒng)沒有跟上。正如幻燈片的普及過程，生成式人工智能技術(shù)的融合同樣需要從觀念、技術(shù)、再到組織結(jié)構(gòu)的逐層打通。再比如，將生成式人工智能與數(shù)字人結(jié)合起來輔助實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)，如創(chuàng)造虛擬教師過程中，可能存在侵犯人物形象、人機關(guān)系取代人際關(guān)系等問題。

　　組織結(jié)構(gòu)的重構(gòu)是實現(xiàn)技術(shù)融合價值的關(guān)鍵。因此，首先要轉(zhuǎn)變利益相關(guān)者的理念，通過宣傳推廣技術(shù)融合的優(yōu)秀案例，讓教師、家長和教育管理者充分認識到生成式人工智能技術(shù)的重要價值和潛在風(fēng)險，如過度依賴技術(shù)、盲目信任機器、缺乏深度思考等。其次要利用技術(shù)改造教師活動、學(xué)習(xí)方式與管理制度，實現(xiàn)系統(tǒng)性變革。如在人工智能教育環(huán)境中，教師可將更多的工作重心放在育人上，通過協(xié)作學(xué)習(xí)、項目式學(xué)習(xí)等提升學(xué)生問題解決能力，避免“生成式人工智能完全代替學(xué)生腦力勞動”情形的出現(xiàn)。除此以外，教育管理者還應(yīng)建立技術(shù)融合的監(jiān)管與服務(wù)機制，有效保護學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全，確保技術(shù)起到正向促進教育的作用。

　　3 終極層：加強基礎(chǔ)機制研究，科學(xué)推進因材施教

　　因材施教、個性化學(xué)習(xí)是教育領(lǐng)域一直以來的追求，但是依靠傳統(tǒng)教學(xué)實現(xiàn)起來難度確實很大，而生成式人工智能在個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)方面展現(xiàn)出巨大潛力，借助人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，可以深入了解每名學(xué)生的獨特需求、興趣和學(xué)習(xí)風(fēng)格，從而提供量身定制的學(xué)習(xí)體驗。具體有如下應(yīng)用策略：

　　打造智能系統(tǒng)，促進個性化學(xué)習(xí)。隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用需要進一步提升其智能性，構(gòu)建更加精準的個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，從而更好地實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)。

　　重視學(xué)習(xí)科學(xué)，加強基礎(chǔ)研究。在教育技術(shù)領(lǐng)域，一直存在“非顯著性差異”現(xiàn)象，就是在一些大型的調(diào)查或測驗中，結(jié)果顯示應(yīng)用技術(shù)和不應(yīng)用技術(shù)在學(xué)習(xí)成效方面似乎不存在顯著差異。要想真正解決該問題，就需要注重開展學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)研究，深入研究“人是如何學(xué)習(xí)的？如何促進有效的學(xué)習(xí)”。通過學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的教育學(xué)家、心理學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家緊密合作，深入研究大腦的認知與學(xué)習(xí)規(guī)律，可以更好地了解協(xié)作學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、虛擬情境中的學(xué)習(xí)等各教育領(lǐng)域的學(xué)生特征和學(xué)習(xí)規(guī)律。在掌握規(guī)律的基礎(chǔ)上，通過實證研究探明有效的學(xué)習(xí)策略，如游戲化學(xué)習(xí)策略、在線學(xué)習(xí)策略、復(fù)習(xí)策略等，從而最大限度地提升學(xué)習(xí)效果，也可以使得生成式人工智能在教育領(lǐng)域中實現(xiàn)從“非顯著性差異”到顯著提升的轉(zhuǎn)變，讓每個人學(xué)習(xí)得更加科學(xué)、快樂、有效。

　　生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用是一個多維度、跨學(xué)科的復(fù)雜過程。通過加強產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)、打通技術(shù)融合壁壘、加強基礎(chǔ)機制研究等方式，我們可以期待這一技術(shù)在教育中發(fā)揮更大的作用，不僅可以提升教育教學(xué)質(zhì)量，還可以促進教育的深層變革，為培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才、打造高質(zhì)量教育體系奠定堅實基礎(chǔ)。

　?。ㄗ髡呱锌〗芟当本┐髮W(xué)教育學(xué)院學(xué)習(xí)科學(xué)實驗室執(zhí)行主任，張鵬系北京大學(xué)教育學(xué)院博士研究生，汪旸系中國中醫(yī)科學(xué)院發(fā)展規(guī)劃處處長）

《中國教育報》2024年09月21日 第03版