人工智能生成内容治理的去匿名化对策——基于生成内容著作权争议视角

AI产品管理与AIGC治理是生成式人工智能技术发展不可或缺的一环,但AIGC与人类作品在外观上无法区分,因此AIGC去匿名化是有效落实治理方案的前提。人类创作与AI生成的本质区别在于：AI生成存在对数据模型的范式依赖,而人类创作则表现为对现有范式的突破。算法与数据模型决定了AI生成必然是有迹可循的,所以AIGC去匿名化的关键,在于找到AIGC与数据模型之间的关系,这要求掌握算法与数据模型的AI服务商承担构建AIGC去匿名化平台的责任。此外,生成式AI作为大数据搜集与整合工具,其本质与信息网络检索工具无异,立法应明确AIGC的公开信息属性,用户应对其AIGC使用行为自担风险。除生成侮辱性等内容之外,针对用户关于AIGC的使用与传播,立法宜对AI服务商继续延用“避风港规则”。     

教育治理体系现代化视角下家校合作创新实践

推动教育治理体系现代化是当下学校教育改革的重要目标向度,有效的家校合作则是学校教育治理现代化的题中之义。传统的家校合作以“共育”为基础,存在认知、价值、层次、能力四个方面的普遍性问题,制约了家校合作的成效。教育治理理念为新时代家校合作创新提供了新的空间和思路,从“共治”视角创新家校合作具有理论上的可能性与实践上的可行性。浙江省舟山市注重通过家校合作创新实践,推动学校教育治理体系现代化,总结形成了“依托制度建设,强化学校的家校共治意识;依托机构创新,保障家长的学校治理权利;依托专题培训,提升教师和家长的共治能力;依托课程共建,深化家长的治理参与程度;依托教育研究,梳理家校共治的校本经验”等维度的教育治理经验——“舟山经验”。     

新时代家校社协同育人的价值定位、现实困境与纾解路径

家校社协同构成实现人的全面发展的“育人链条”。新时代背景下,家校社协同育人的价值定位在于以行动回归教育原点,促进人的生存与完善;强化教育的情境性,拓展和丰富教育空间;完善教育治理结构,推动教育治理现代化;推动教育高质量发展,构建高质量教育体系。为纾解家校社协同育人中存在的主体思想认知偏差化、资源实践活动薄弱化、组织保障机制滞后化、主体胜任能力欠佳化的现实困境,形成确立目标一致理念机制、搭建资源开放共享机制、建立健全组织保障机制和完善主体胜任力机制的参考路径,可完善家校社协同育人机制,更好发挥育人合力。     

高意识生成式学习：AIGC技术赋能的学习范式创新

AIGC以开启教育数字化转型的新格局、创新多模态学习的新体验、赋能人机协同的新智慧为教育领域带来新的变革机遇，教育工作者亟须对这场即将到来的变革作全面冷静的思考。文章旨在把握AIGC带来的变革机遇，探索创新性的学习范式，引领教育数字化转型和智慧教育发展。围绕AIGC的生成特征和本质机理以及AIGC技术在教育中应用的实践反思，文章通过探索其技术赋能的教育创变，提出高意识生成式学习是AIGC赋能未来学习范式的创新点，进而剖析AIGC诸多算法模型叠加和各要素间的关联机制来明晰高意识生成式学习的内在机理和发展需要。文章认为，高意识生成式学习由五种要素构成：自主学习是高意识生成式学习的内驱力、自监督学习是高意识生成式学习的保障、思维技能是高意识生成式学习的关键、创新意识是高意识生成式学习的生命力、情感技能是高意识生成式学习的增强剂，五者共同构建了新学习范式的逻辑机理与实践路径。     

张力与限界:生成式人工智能在物理教育中何以何能

AIGC技术基于漫长的研发历程,实现了从萌芽到融合再到崛起的范式转变.相较于人文社科领域的理论分析与意义探讨,关涉自然科学的对话,尤其是关于基础教育阶段物理教育领域内容时,AIGC的现实表现亟需探查.研究选取搭载GPT-4的BING AI作为测试对象,从教、学、评三个维度进行多轮测试后发现,现阶段其在物理教学场景中已初具实践价值,但存在应答真实性缺失、易致思维惰化和诱发伦理安全等风险隐忧.在物理教育中使用AIGC应聚焦学科育人价值,警惕教学意义被技术侵蚀;明晰人技关系边界,防范教学主体的思维异化;延拓技术应用场景,革新教学过程的时空范式.     

高校思想政治教育数字化建设及其价值意蕴、风险表征与实践进路

在数字时代,高校思想政治教育数字化建设成为大势所趋。数字技术与高校思想政治教育的全面融合,为深化思想政治教育改革创新、拓展思想政治教育独特优势、推进思想政治教育高质量发展提供了新的视角和动能。当前,高校思想政治教育数字化建设在探索过程中面临着思维认识工具化、关系互动失序化、范式变革割裂化、治理实践失范化等方面的潜在风险和现实挑战,必须进一步强化以价值塑造为核心的理念定位、优化以素养培育为基础的主客联动、形塑以融合创新为导向的育人范式、激发以效能提升为重点的治理优势,不断推动高校思想政治教育数字化建设朝着科学化、精准化、智能化方向发展。     

高等教育数字治理：数字化时代的高等教育治理范型

高等教育数字治理是数字化时代最重要的高等教育治理范型,是数字技术与高等教育治理理论和实践相结合而催生的新型治理范式。数字治理能够对多场景、全过程的高等教育管理数据进行关联、交叉、分析、整合,促进教育治理过程科学化,突破传统教育治理中“暗箱”问题。学界关于高等教育数字治理的概念阐释主要形成了数据安全论、技术赋能论、场域整合论等三种学术论说,分别从不同的侧面诠释了高等教育数字治理的内涵与特征等。数字治理在提升高等教育治理水平和能力方面至关重要,体现为实现治理主体高效互动、提升循证治理能力和优化精准服务水平等多个方面。同时,高等教育数字治理也有自身的局限性,主要表现为数字安全风险、教育正义危机、数据孤岛、形式化治理、学术求真精神式微等。高等教育数字治理是一项系统工程,需要从强化理性认知、优化治理结构、聚合治理动能、适配治理机制等四个层面重新构建与优化高等教育数字治理生态,实现高等教育数字治理能力的全方位提升。     

ChatGPT在教育领域的应用价值、潜在伦理风险与治理路径

ChatGPT的快速发展和广泛应用将促进教育变革与创新，同时也带来了新的伦理问题。作为内容生成式产品，ChatGPT在教育领域的应用提高了学生的实践创造力，增强了学生的认知主动性，加强了学生选择的自主权，促进了减负增效，但也面临人工智能依赖下思考力丧失的主体伦理问题、师生交往异化与情感缺失的关系伦理问题、知识盲区与信息茧房的算法伦理问题，以及教育不公与权责不清的资源伦理问题。为此，需要推进教育理念变革以巩固学生的主体地位，建立新型师生关系增强师生心灵沟通的力量，构建算法伦理全过程监管体系以及ChatGPT教育应用的风险治理体系，推进智能技术在教育领域的合理应用。     

试论家校共育法在高职习得性无助群体中的运用--基于幸福教育的视角

基于幸福教育的视角,分析了当前家校分离造成的高职习得性无助群体教育效果不佳的现状。从构建微文化教育平台、设立家校联谊卡和加强师资队伍建设等方面,提出家校共育的实践措施,以期帮助习得性无助群体重新找回学习的幸福与快乐。     

教育研究中的量化迷思及其治理

受实证主义和技术理性思潮影响,追求精确化、客观化的教育量化研究模式广受重视。量化迷思反映了主体进行经验处理的技治思维,具体表现为“去思想化”、方法与问题颠倒、为量化而量化等问题。从历史唯物主义视角来看,忽视自然科学认知模式在人文社会学科中的应用边界、缺乏“总体性”视野以及部分研究者的功利性取向是教育研究中量化迷思的成因。推进教育学科学化的确需要这一研究范式,但需要通过确立适合的量化“教育科学”尺度、形成总体性视野下的教育经验实证观、基于语境论的量化方法应用以及重申学术道德等来规避或治理可见的风险。     

生成式人工智能赋能教育研究范式变革：机理、风险与对策

在《科学革命的结构》一书中,库恩认为科学革命的本质是范式转换而非知识堆栈。作为新一轮AI革命“皇冠上的明珠”,生成式人工智能(AIGC)凭借其高智能交互、创造性生成、复杂数据处理等能力,拓展出教育研究范式变革的新路径。该研究以AIGC的功能机理与助研情境为基点,从知识论、本体论、方法论与价值论四个维度阐述了该工具对于教育研究范式变革的赋能逻辑。然而,作为一项颠覆性技术,AIGC的助研应用仍面临着知识生成的真实性与合法性质疑、服务客体的局限性、数据安全与伦理的危险性以及信息承载意识形态的侵犯性等问题,应从四个层面制定技术赋能策略：在工具层面,以技术降槛推进教育人工智能知识权力公平;在基建层面,扩大教育研究数字化空间普及;在安全层面,创建科研领域的轻量化专用型语料库;在话语建设层面,支持本土AIGC平台的功能迭代与国际传播。     

家校社联动推进青春期教育的路径探索

基于对学生青春期问题及其产生原因的分析,从家校社共育视角梳理青春期学生的成长问题、共同构建家庭教育指导服务体系、共同开展青春期学生成长行动和家校社共同搭建青春期心理疏导平台等方面着手,积极探索家校社联动推进青春期教育的路径,帮助学生健康、快乐地度过青春期。     

教育新基建助力“双减”政策落地:需求、优势与挑战

为保障"双减"政策的落地,满足学生个性化学习、家校社深度合作和教育评价方式创新的需求,教育新基建从智慧校园、信息网络、平台体系、数字资源、创新应用、可信安全等各方面助力,且在共享优质资源、重塑教育体系等方面具有独特优势。与此同时,教育新基建助力"双减"政策落地也面临诸多挑战:如何提高投融资市场成效,构建教育专网,深化智慧校园建设;如何规划软硬件建设,重视平台资源使用,促进个性化学习;如何补足人才供给缺口,指导技术的创新应用,规范可信安全的监管体系。面对这些挑战,政府、社会、学校等多元主体要协作发力,创新政企校合作模式、建设以人为本的智慧校园、并完善监管体系,全力保障"双减"政策的落地,共同打造高质量教育新生态。     

跨学科视域下人工智能伦理教育重构：知识观、学生观与教学观

如今,智能技术的快速发展与人工智能伦理教育的滞后性难以相衬,人工智能伦理教育“为何”问题虽已达成共识,但其本质“是何”“如何”落地等问题成为目前教育人工智能中的重要命题。该研究从认知科学、技术伦理和道德教育等跨学科视角出发,探析人工智能伦理教育的理论溯源,构建人工智能伦理教育体系的知识观、学生观和教学观,以期为中小学人工智能伦理教育实践提供参考。研究揭示了人工智能基础教育阶段旨在培养新一代负责任的“数字公民”,伦理教育要兼顾明言伦理知识和默会伦理知识的生成,从个体伦理知识的积累走向社会共同建构;既要面向未来的技术开发者也要关注新一代技术使用者,让青少年学生与人工智能形成和谐共处、相互调节的道德共同体;教学中通过具身情境法、思辨研讨法培养学生的科技伦理素养,形成从认知到体验、从学校到生活的教育实践转向。     

面向青少年认知发展的互联网教育应用立体化分类

青少年是互联网教育应用的重要使用群体之一,互联网教育应用应突出其教育属性并特别关注对青少年认知发展的影响。当前的互联网教育应用种类繁多、鱼龙混杂,从青少年认知发展的视角对互联网教育应用进行精准分类,是对其实施有效监管与治理并引导其良性发展的重要基础。面向青少年认知发展的互联网教育应用分类应立足互联网教育应用信息组织的多样化、多维化、立体化、结构化等特征,遵循科学性、精确性、适用性、延展性的原则,突破单一分类方法的不足,采用“类型学”+“分类学”的综合分类范式。具体而言,就是以认知发展相关理论为分类的理论基础,以教育移动互联网应用程序备案管理平台上的备案服务信息/类目为实际依据,从学段、内容、功能三个维度建构面向青少年认知发展的互联网教育应用立体化分类体系。该分类体系有助于对互联网教育应用进行精准划分,在实践层面为学校、家长、学生选择合适的互联网教育应用产品提供指导和支持,并引导互联网教育应用市场与产品遵循青少年认知发展规律,促进其良性发展。     

我国教育评价文化范式建构：理论主张、实施程序与指标体系

基于教育评价理论变革需要与我国文化自信培育需求,在与西方教育评价文化思潮比较的视角下,尝试构建我国评价文化范式。从文化环境、价值导向、建构基础3个方面提出构建我国教育评价文化范式的理论主张。构建教育评价文化范式的实施程序有评价准备、利益相关者参与、确定评价目的与问题、评价工具开发、数据收集与分析、评价结果的宣传与使用6个步骤。在此基础上,构建得到我国教育评价文化范式5维、9级、3水平指标体系。     

人工智能时代的教育风险及其规避

近年来,有关"人工智能+教育"的研究如火如荼,在教育学界掀起了一股"人工智能热"。人工智能的教育应用具体可分为教学类、学习类和管理类,运用风险理论对人工智能的教育应用进行分析,文章发现人工智能时代的教育存在智能教育治理风险、技术风险、伦理风险以及教师职业替代风险等潜在风险。为有效规避这些教育风险,文章提出在未来教育变革中应正确认识人工智能与教育的关系,探索人工智能教育精准治理新范式,推进人工智能教育应用的伦理建构,以及培养人才适应、驾驭人工智能的关键素养。     

教育评价改革的算法追问

从算法的角度追问教育评价改革,既是从信息技术的本质对教育评价进行批判反思,也是在厘清机遇和风险的基础上把脉教育评价改革的突破方向。算法推动教育评价改革的机遇在于:纠偏教育观念,提升评价的科学性;生产教育知识,提升评价的专业性;优化教育治理,彰显评价的客观性。然而受制于算法背后的复杂认知,教育评价也可能面临偏见强化、排名陷阱、数字鸿沟和物化困境等风险。鉴于此,为了实现"化风险为机遇"的改革追求,有必要推动教育评价算法在认知层面的方法突破、目的突破、对象突破和模式突破,即用溯因推理超越自证预言、用和平协议超越军备竞赛、用整体发展超越个体特征、用"厚"数据超越"薄"数据。     

治理算法：思想政治教育网络智能环境治理的政策与趋势论析

以算法为核心的智能技术在为思想政治教育改革创新注入新动能的同时,也深刻改变着人们的思维方式与认知习惯。资本逻辑、技术逻辑与教育逻辑的根源性不适配,致使思想政治教育网络智能环境出现“后真相”认知解构主流认同、个性化算法推荐梗阻主体交互、场景边界消融误导个体关注重点等负面效应,造成受教育者信息获取与知识运用的巨大障碍。《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》与《互联网信息服务算法推荐管理规定》等的出台,以更为清晰的目标导向、更全面的权利保护和更细化的治理流程为思想政治教育网络智能环境治理构建了法治框架。在厘清现有政策的基础上,未来应着力从提升个体数字素养、增强算法推荐透明度、强化平台算法治理入手引领算法,推动教育主体能动性回归、实现教育赋能向善预期和消解教育环境生态“异动底噪”,从而发挥好算法优势,实现算法推荐适度应用与严密监管相结合的驱动策略。     

人机共创：基于AIGC的数字化教育资源开发新范式

以ChatGPT为代表的AIGC作为人工智能时代内容创作的变革性工具之一，有助于为数字化教育资源的创新开发提供新的利器，进而解决当前数字化教育资源开发中存在的体量不足、效率不高和质量不佳等问题。在AIGC场景下，人机共创将成为数字化教育资源开发的新范式。这种新范式以人机协同和人机共生为理念基础，以人机互促、人机互信、人机互补为原则，涵括互动生成、深度加工、协同互补和质量监控四大机制，其最终目标是实现对数字化教育资源的规模化、优质化、高效化共创生成。为了更好地引导数字化教育资源的创新开发，可遵循基于AIGC的数字化教育资源人机共创框架与流程，即按照“确定需求→素材生成→素材审核→重组聚合→分发应用→反馈优化”等6个环节进行共创开发。但开展基于AIGC的数字化教育资源人机共创仍存在内容版权归属、伦理与安全、算法歧视与偏见等风险与挑战，亟需针对数字化教育资源开发的具体应用场景，进一步优化AIGC相关技术和功能，推进制定相关法律法规，实现AIGC与数字化教育资源开发的互促共进。