摘要：生成式人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，為教育帶來(lái)創(chuàng)新的教學(xué)方法和學(xué)習(xí)體驗(yàn)，尤其在提升信息獲取、個(gè)性化學(xué)習(xí)支持、高難度學(xué)習(xí)任務(wù)輔助、減少教師工作量方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。與此同時(shí)，其生成內(nèi)容的可靠性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、任務(wù)復(fù)雜性處理和倫理問(wèn)題等局限性也不容忽視。對(duì)推動(dòng)教育理念的轉(zhuǎn)變、開(kāi)展專(zhuān)業(yè)教師培訓(xùn)、推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鼓勵(lì)教育與技術(shù)融合等進(jìn)行了展望，以期提升生成式人工智能在教育中的廣泛應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；教學(xué)運(yùn)用；促進(jìn)機(jī)制；困境

一、前言

在數(shù)字時(shí)代，人工智能技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)一步更新了人類(lèi)素養(yǎng)的內(nèi)涵，數(shù)字素養(yǎng)迅速成為小學(xué)教育、高等教育和教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展培訓(xùn)的重要組成部分。一項(xiàng)研究表明，當(dāng)下教育教學(xué)方法領(lǐng)域最熱門(mén)的關(guān)鍵詞是“人工智能”，其次是“教學(xué)方法”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”，而從 2021 年起最熱門(mén)的話題是“機(jī)器學(xué)習(xí)”“Chat GPT”和“深度學(xué)習(xí)”。“人工智能有可能成為二十一世紀(jì)最重要的技術(shù)技能之一”，教師需要將人工智能應(yīng)用于自身學(xué)科的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)[1]。因此，以生成式人工智能為代表的人工智能技術(shù)作為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)引擎，為教育教學(xué)描繪了全新圖景，驅(qū)動(dòng)高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)發(fā)展。

本研究將厘清生成式人工智能在教育領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)以及對(duì)于教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的促進(jìn)機(jī)制，并分析當(dāng)下生成式人工智能在教學(xué)應(yīng)用過(guò)程中的潛在問(wèn)題，并提出生成式人工智能未來(lái)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的展望。

二、生成式人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

以往的人工智能工具，如聊天機(jī)器人都遵循預(yù)定義的對(duì)話路徑，或采用簡(jiǎn)單的問(wèn)答式對(duì)話結(jié)構(gòu)，而生成式人工智能可以根據(jù)給定提示的上下文生成答案。因此，可以進(jìn)行更類(lèi)似于人與人之間互動(dòng)的對(duì)話，這種特征為生成式人工智能在教育領(lǐng)域場(chǎng)景的使用奠定了基礎(chǔ)。因此，生成式人工智能在教育領(lǐng)域有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。

（一）提升信息的獲取

生成式人工智能可以為學(xué)生和教師提供跨領(lǐng)域的多平臺(tái)信息資源。從教學(xué)的角度來(lái)看，生成式人工智能可以為學(xué)生節(jié)省搜索資料時(shí)間，并將這部分時(shí)間用來(lái)閱讀和批判性地反思生成式人工智能給定的內(nèi)容。

（二）促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)

生成式人工智能能夠?yàn)椴煌膶W(xué)生提供個(gè)性化的支持和反饋。研究者發(fā)現(xiàn)，在要求生成式人工智能在三個(gè)不同的場(chǎng)景中對(duì)一篇關(guān)于“兒童電子游戲”的文章給出反饋時(shí)，生成式人工智能通過(guò)表?yè)P(yáng)類(lèi)型的提示提供了更積極和更具豐富情感的反饋，而在批評(píng)類(lèi)型的提示下產(chǎn)生了更多的批評(píng)反饋[2]。

（三）促進(jìn)高難度學(xué)習(xí)

研究結(jié)果表明，人工智能工具在促進(jìn)高難度學(xué)習(xí)發(fā)展方面具有顯著作用，如語(yǔ)言學(xué)習(xí)和批判性思維[3]。生成式人工智能也是如此，它是一個(gè)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，可以為學(xué)生提供學(xué)術(shù)寫(xiě)作技能和編程技能這樣高難度任務(wù)的定制指導(dǎo)和反饋。生成式人工智能還表現(xiàn)了激發(fā)學(xué)生批判性思維的能力。

（四）減少教學(xué)工作量

生成式人工智能能夠顯著減少教師相關(guān)教學(xué)準(zhǔn)備的工作量。例如，生成式人工智能可以作為一個(gè)評(píng)價(jià)工具，對(duì)學(xué)生的任務(wù)、論文和作業(yè)給予反饋。教師可以要求生成式人工智能創(chuàng)建不同形式的測(cè)試，如開(kāi)放式問(wèn)題、多項(xiàng)選擇題，甚至是評(píng)估學(xué)生作業(yè)的題目。生成式人工智能可以用于作業(yè)的自動(dòng)評(píng)分，特別是針對(duì)基于文本的課程[4]。

三、生成式人工智能對(duì)教師教學(xué)與學(xué)生學(xué)習(xí)的促進(jìn)機(jī)制

生成式人工智能在教育領(lǐng)域已經(jīng)有了較為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，在具體的教學(xué)場(chǎng)景下，生成式人工智能對(duì)教師的教學(xué)工作以及學(xué)生的學(xué)習(xí)同樣具有促進(jìn)潛力。

在教師的教學(xué)工作方面，生成式人工智能可以為教師提供多種形態(tài)的支持與幫助，主要分為兩個(gè)方面：教學(xué)準(zhǔn)備和教學(xué)評(píng)估。

在教學(xué)準(zhǔn)備方面，生成式人工智能可以根據(jù)課程標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的教師預(yù)設(shè)課程目標(biāo)，自動(dòng)生成符合要求的教學(xué)素材，幫助教師豐富教學(xué)內(nèi)容，設(shè)計(jì)具有創(chuàng)造性的教學(xué)活動(dòng)。這種給予龐大數(shù)據(jù)模型生成的素材和內(nèi)容能夠幫助教師突破個(gè)人知識(shí)限制。不僅如此，生成式人工智能在教學(xué)設(shè)計(jì)過(guò)程中還能夠依據(jù)教師的實(shí)際需求以及學(xué)生的年齡特征以及學(xué)習(xí)特點(diǎn)，分步驟生成切實(shí)有效的教學(xué)設(shè)計(jì)方案。為教師的教學(xué)設(shè)計(jì)提供思路和參考，提升教師教學(xué)準(zhǔn)備的效率和質(zhì)量。此外，在輔助教學(xué)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，生成式人工智能還可以根據(jù)教學(xué)場(chǎng)景化和特殊定制，如特殊學(xué)生群體來(lái)為教師提供個(gè)性化的教學(xué)設(shè)計(jì)方案。

針對(duì)教學(xué)評(píng)估，生成式人工智能同樣能夠成為教師教學(xué)的輔助工具。首先在評(píng)估方面，生成式人工智能可以依據(jù)教學(xué)目標(biāo)和學(xué)習(xí)內(nèi)容幫助教師生成練習(xí)、測(cè)驗(yàn)內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上生成式人工智能還可以被訓(xùn)練用來(lái)批改學(xué)生的作文，為教師提供綜合性的評(píng)估數(shù)據(jù)。其次針對(duì)教師教學(xué)設(shè)計(jì)，生成式人工智能同樣可以進(jìn)行分析與評(píng)估。目前眾多的生成式人工智能產(chǎn)品已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)文檔的上傳與分析，針對(duì)教師教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)形式等教學(xué)設(shè)計(jì)的分析，能夠?yàn)榻處熖峁?zhuān)業(yè)的個(gè)性化教學(xué)改進(jìn)建議，幫助教師進(jìn)行優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)。

在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程中，生成式人工智能也可以為學(xué)生提供良好的支持與幫助，主要分為兩個(gè)方面：學(xué)習(xí)助手和學(xué)習(xí)評(píng)估。

生成式人工智能作為學(xué)生的學(xué)習(xí)助手主要依靠回答問(wèn)題、總結(jié)信息、促進(jìn)協(xié)作這些特征。首先，生成式人工智能通過(guò)其背后的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理（NLP）算法能夠在廣泛的場(chǎng)景下回答學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題。并且隨著時(shí)間的推移，生成式人工智能模型可以通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化其性能。也就是說(shuō)，生成式人工智能可以從學(xué)生的反饋中學(xué)習(xí)，并根據(jù)這些反饋調(diào)整其算法，來(lái)提供更好的問(wèn)題回答服務(wù)。其次，生成式人工智能在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的深層次特征和模式。這些模型能夠敏銳地發(fā)現(xiàn)文本中的上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系，再選擇原文中的關(guān)鍵句子來(lái)形成摘要，并利用深度學(xué)習(xí)模型創(chuàng)造出新的摘要文本。目前大量的生成式人工智能產(chǎn)品還可以對(duì)非文本內(nèi)容如圖像、視頻、音頻等進(jìn)行處理，并生成相應(yīng)的文字總結(jié)。最后，生成式人工智能還能夠生成不同的場(chǎng)景，讓學(xué)生一起合作解決問(wèn)題和完成預(yù)定目標(biāo)來(lái)促進(jìn)學(xué)生的協(xié)作能力。

在學(xué)習(xí)評(píng)估方面，學(xué)生可以使用生成式人工智能為他們的作品或內(nèi)容進(jìn)行評(píng)估，獲得參考性的建議，并不斷進(jìn)行修改來(lái)完成終稿。相類(lèi)似的，生成式人工智能可以進(jìn)行批改作業(yè)，為學(xué)生提供實(shí)時(shí)反饋。在多種場(chǎng)景下，生成式人工智能已經(jīng)能夠作為學(xué)生的虛擬導(dǎo)師來(lái)幫助學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)和提升。

四、生成式人工智能在教學(xué)運(yùn)用中的潛在問(wèn)題

生成式人工智能（Generative AI）雖然在內(nèi)容創(chuàng)作、個(gè)性化服務(wù)、擴(kuò)展性等方面展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，但它也存在一些局限性和挑戰(zhàn)。

（一）生成內(nèi)容的可靠性與真實(shí)性難以保障

此前，Van Dis等在2023年開(kāi)展了一項(xiàng)關(guān)于測(cè)試 Chat GPT 總結(jié)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題準(zhǔn)確性的研究測(cè)試。研究結(jié)果顯示，Chat GPT經(jīng)常生成錯(cuò)誤和誤導(dǎo)性的文本。不僅如此，當(dāng)研究者要求Chat GPT對(duì)某篇綜述文章進(jìn)行總結(jié)時(shí)，Chat GPT 編造了一個(gè)讓人信以為真的回答，但事實(shí)上它的回復(fù)內(nèi)容包含若干事實(shí)錯(cuò)誤、失實(shí)陳述和錯(cuò)誤數(shù)[5]。因此，就目前而言，生成式人工智能的回復(fù)仍然需要提問(wèn)者的認(rèn)真思考和專(zhuān)業(yè)判斷，并不能完全依賴(lài)其給出的回復(fù)內(nèi)容。此外，在文獻(xiàn)搜索任務(wù)的回復(fù)內(nèi)容中，也經(jīng)常給出在數(shù)據(jù)庫(kù)中無(wú)法查找到的一些編造文獻(xiàn)。

（二）訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量影響生成內(nèi)容的質(zhì)量

生成式人工智能回復(fù)的質(zhì)量會(huì)受到大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的限制。如果用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，那么模型的反應(yīng)就可能不準(zhǔn)確或不可靠。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來(lái)自特定國(guó)家或群體，其訓(xùn)練的人工智能生成的內(nèi)容可能會(huì)體現(xiàn)出不同的文化差異以及偏見(jiàn)，從而影響用戶(hù)的判斷和決策。

（三）生成式人工智能受任務(wù)復(fù)雜性的限制

雖然 Chat GPT 可以對(duì)簡(jiǎn)單的詢(xún)問(wèn)做出類(lèi)似人類(lèi)的回答，但它在處理更復(fù)雜的任務(wù)時(shí)可能會(huì)很吃力。例如，在需要多步驟規(guī)劃和決策的任務(wù)中，生成式人工智能可能無(wú)法考慮到所有的必要因素和潛在的長(zhǎng)期后果，這可能會(huì)導(dǎo)致生成的解決方案不夠完善或可行性不足。在高度專(zhuān)業(yè)化的領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)診斷、金融分析等，生成式人工智能缺乏專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，也同樣難以生成準(zhǔn)確和權(quán)威的建議和判斷。

（四）使用的倫理問(wèn)題引發(fā)行業(yè)的擔(dān)憂

生成式人工智能工具的使用倫理問(wèn)題已經(jīng)成為教育者關(guān)注的重點(diǎn)。Chat GPT在爆火的同時(shí)，學(xué)生不規(guī)范使用其生成內(nèi)容引發(fā)了許多教育工作者和學(xué)校的擔(dān)心。大量學(xué)生使用Chat GPT來(lái)完成作業(yè)或者學(xué)術(shù)論文。因此，很多地區(qū)的教育部門(mén)禁止在學(xué)校使用Chat GPT。例如，香港大學(xué)暫時(shí)禁止學(xué)生在學(xué)術(shù)作業(yè)中使用Chat GPT和其他基于人工智能的工具[6]。

五、生成式人工智能在教學(xué)運(yùn)用的啟示與展望

（一）推動(dòng)教育理念轉(zhuǎn)變

教師能夠在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程中有效地提供指導(dǎo)，生成式人工智能作為技術(shù)手段，雖然可以成為學(xué)生學(xué)習(xí)的助手，并使教師的教學(xué)任務(wù)更加容易，但并不能承擔(dān)扮演學(xué)生導(dǎo)師和榜樣的角色。教育人工智能不會(huì)立刻取代傳統(tǒng)教育方式。目前，它將與現(xiàn)有的技術(shù)進(jìn)行整合和互動(dòng)，形成一個(gè)新的、復(fù)雜的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。但在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景下，教師的專(zhuān)業(yè)能力必須得到提高，教師適應(yīng)這些新興工具的能力將變得越來(lái)越重要。此外，教育人工智能創(chuàng)造的復(fù)雜技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)要求教師提高他們的數(shù)字素養(yǎng)和能力，包括掌握教育人工智能，并形成人機(jī)協(xié)作教學(xué)關(guān)系。

（二）開(kāi)展專(zhuān)業(yè)化培訓(xùn)

Jeon表明，教師們需要專(zhuān)門(mén)為使用生成式人工智能進(jìn)行教學(xué)而設(shè)計(jì)的教師培訓(xùn)課程。參與研究的教師使用Chat GPT兩周后，一致認(rèn)為，從聊天機(jī)器人獲得高質(zhì)量的輸出取決于教師提出高質(zhì)量問(wèn)題的能力。在這方面，需要職前教育和專(zhuān)業(yè)發(fā)展計(jì)劃來(lái)幫助教師將技術(shù)提供的資源與其教學(xué)目的結(jié)合起來(lái)[7]。

（三）利用生成式人工智能推動(dòng)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型

有研究者對(duì)比了人工智能生成的教學(xué)視頻與資深教師制作的傳統(tǒng)教學(xué)視頻的影響差異，研究結(jié)果表明，人工智能生成的學(xué)習(xí)視頻可以成為在線教育環(huán)境中的有效替代品。有了生成式人工智能，就可以快速、經(jīng)濟(jì)地制作教學(xué)材料，從而有可能解決繼續(xù)教育或是遠(yuǎn)程教育中一些重要的教育資源短缺的問(wèn)題[8]。生成式人工智能在教育領(lǐng)域的運(yùn)用正在推動(dòng)著教育數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型不僅改變了教育方式的轉(zhuǎn)變，也影響著教育內(nèi)容的創(chuàng)造、教學(xué)方法的創(chuàng)新以及學(xué)習(xí)體驗(yàn)的個(gè)性化。

（四）鼓勵(lì)教育與技術(shù)相輔相成

從Open AI發(fā)布的GPT系列產(chǎn)品開(kāi)始，國(guó)內(nèi)外相似的大數(shù)據(jù)模型產(chǎn)品不斷更新迭代，并在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)百花齊放的態(tài)勢(shì)。可以預(yù)見(jiàn)生成式人工智能技術(shù)將快速更新以適應(yīng)人們以往憧憬的使用場(chǎng)景。在這種生產(chǎn)力變革的背景下，教育需要更加積極開(kāi)放和包容地看待人工智能技術(shù)的發(fā)展，鼓勵(lì)教育工作者研究和使用生成式人工智能相關(guān)工具，提升工作效率和教學(xué)效果。教育工作者要認(rèn)識(shí)到人工智能將成為未來(lái)教育的重要組成部分。與此同時(shí)，教育工作者也需要時(shí)刻關(guān)注人工智能工具使用所帶來(lái)的倫理與安全風(fēng)險(xiǎn)。

六、結(jié)語(yǔ)

生成式人工智能在教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用具有廣闊前景，AI和LA技術(shù)（Learning Analytics）正逐漸被用于支持不同教育水平的教學(xué)活動(dòng)。然而，與醫(yī)學(xué)、工業(yè)和金融等其他領(lǐng)域相比，教育領(lǐng)域采用AI和LA的速度仍然很慢[9]。通過(guò)深化技術(shù)與教學(xué)的融合、提升教育者技術(shù)應(yīng)用能力以及強(qiáng)化倫理安全與隱私保護(hù)，我們將能夠有效克服這些困難，推動(dòng)生成式人工智能在教學(xué)中的廣泛應(yīng)用和深入發(fā)展。

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作者單位：連云港師范高等專(zhuān)科學(xué)校

責(zé)任編輯：張津平、尚丹