元宇宙会是昙花一现吗？——“现象级”数智技术及其教育启示

从元宇宙到生成式人工智能,科技进步以指数级跃升态势,推动人类社会前行。教育作为连接技术与社会的人力资源纽带,在“现象级”数智技术高歌猛进的一波波热潮裹挟下不断面临“如何变”的拷问。随着元宇宙的讨论热度被生成式人工智能所取代,人们不禁追问：元宇宙会是昙花一现吗？为此,文章首先依托技术促进教育变革的原理,分析了以元宇宙、生成式人工智能为代表的“现象级”数智技术给教育领域带来的学习方式变迁、认知方式转变、教育关系演变和系统生态变革,并指出技术是教育变革的影响因素和驱动力,对教育发展起积极的推动作用。随后,文章通过对技术属性的解析来理解跃迁中的数智技术,并探析了数智技术促进教育发展的本质,即对学习方式、认知方式、教育关系和系统生态变革进行编程。最后,文章阐释了“现象级”数智技术的教育启示,以期为数智时代背景下技术促进教育发展的本质探索与意义解构提供启示,并引领未来数智教育的发展方向。     

人工智能时代的人机协同教育理论研究

人工智能是全球引领科技进步和人类发展的重要驱动力与战略技术,在重塑教育深层次变革的过程中促进了新教育形态的产生。人工智能时代的人机协同融合了人工智能“机器”的逻辑和“人类”的意识,有利于推动教育信息化的高阶应用,促进教育的结构性变迁。在此背景下,文章首先探讨人机协同的发展历程和哲学源头,阐述了人机协同教育的基本内涵。随后,文章以协同理论、分布式认知理论、信息加工理论和具身认知理论为基础,提出人机协同教育是一个系统化的协同过程、知识分布加工和共享的过程、自组织有序发展的过程。最后,文章将人机协同支持的教育教学应用模式分为三类,即人机协同虚拟教学模式、人机协同自主学习模式和人机协同支持智慧课堂模式,并介绍了人机协同教育理论的典型应用。文章对人工智能时代人机协同教育理论的研究,可为人工智能时代下开展人机协同教与学的应用和实践提供理论支持。     

生成未来：教育新视界中的人工智能与高等教育变革——《2023地平线报告（教与学版）》的解读

全球教育领域正在经历一场由人工智能,尤其是生成式人工智能所引发的深刻革新。EDUCAUSE《2023地平线报告（教与学版）》聚焦生成式人工智能影响下全球高等教育发展的趋势与挑战,阐述影响未来高等教育领域的社会、技术、经济、环境、政治维度的宏观趋势,分析“支持预测和个人学习的人工智能应用”“生成式人工智能”“模糊学习边界”“灵活学习”“微认证”和“支持学习者归属感和联结感”这六项关键技术与实践。基于对报告内容的分析和思考,未来我国高等教育应充分把握智能时代和生成式人工智能发展的机遇,积极应对教育生态系统重构、师生数字能力发展、灵活化学习模式和情感联结智能技术发展的挑战,通过技术赋能加快推动高等教育的变革和创新。     

基于生成式人工智能的教育转型图景——ChatGPT究竟对教育意味着什么

在ChatGPT掀开的科技盛宴中，生成式人工智能可以启发的远不只是教育转型的方法选择、技术方案和应用场景，还包括它作为“智慧工具”可以为教育擘画的转型图景。一方面，基于生成式人工智能的教育转型之所以令人向往，关键在于它能赋予教育人机协同、知识突破、向下兼容、向“智”迭代的机遇。另一方面，从生成式人工智能暗含的弊端来看，围绕它开展的教育转型将会面临来自人机冲突、知识魔法、数字鸿沟和超脱现实的挑战。相应地，为了彰显“化挑战为机遇”的转型向度，教育中人有必要批判性地检验基于生成式人工智能的教育转型，而不是盲目地接受与欣赏这场关乎效能革命的科技盛宴，以使之讲述为一场敢于坚持公平的精彩冒险。     

教育对人工智能应用的反哺价值探究——基于生成式模型到世界模型的视角

生成式人工智能的出现改变了人工智能与教育的关系,使其从工具型应用跨越到互构式发展。然而,生成人工智能真正走向与教育的融合发展依然面临诸多挑战,集中表现在生成式模型固有的低认知性使其难以与教育垂直领域求真求实的底色相符。因此,从以大语料和高参数为特征的生成式模型向以认知推理学习为基础的世界模型跨越成为人工智能发展的必然方向,教育的基本理论将成为推动这次跨越的重要力量。基于该视角,借助以世界模型为基础逻辑构建的契机,研究从知识、实践、态度和认知四个维度充分探讨教育对人工智能的反哺价值。此外,本研究还从技术实现和理念转变两个角度提出了相应的挑战。在当前生成式模型井喷式发展的节点,研究提出人工智能模型与教育的互构作用,对探索未来人工智能教育生态新高地有较为重要理论价值。     

人机协同教学:基于虚拟化身、数字孪生和教育机器人场景的路径设计

生成式人工智能推动智能社会加速演进,智能技术赋能教育正引发教育组织和服务模式的深刻变革。教学实践转向教师智能和机器智能的互补与融合,人机协同教学将成为未来主流教学方式,以适应智能时代个性化、高效率、包容性和多元化教学需求。为释放人机协同教学潜能,推动其安全有序发展,本研究基于“计算机作为社会行动者”理论和人机协同教学的探索实践,分析物理空间、虚拟空间和混合空间中人机协同教学的典型形态,界定人机协同教学的内涵和关键场景,构建人类教师与教育机器人、虚拟化身/代理和数字孪生有机联动的人机协同教学框架——iSTAR。该框架将人机协同教学的实践层次分为人使用机器、基本人机协作、双重人机协作和复杂人机协作四个级别,强调以人为本妥善规划人机协同教学路径,包括从数据采集到人机交互的全流程合理设计,机器使能规范、伦理与数字素养保障,以及社会实验驱动的技术准入、场景规范和影响评估等,以期为智能时代人机协同教学发展提供理论借鉴和行动指南。     

ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略

以ChatGPT为代表的生成式人工智能对教育带来重大影响。ChatGPT赋能教学,推动教学模式从“师-生”二元结构转向“师-机-生”三元结构,促进教学内容从人工生产转向智能生产,催化“知识+素养”的测评模式;ChatGPT赋能学习,推动学习空间泛在化,满足学习过程全覆盖的个性化需求,形成人机协同的学习模式;ChatGPT赋能育人,推动育人理念转向高阶能力培养和综合素养培育,创新学科融合的育人模式。面对ChatGPT引发的冲击,我们要充分重视、冷静思考、积极应对,既要加快发展具有本土化特色的高水准竞品,又要深入研究人机协同的智能教育学规律,妥善处理教育的变与不变、公平与效率,以及技术的专用性与通用性等重要关系,正确把握人工智能技术与教育融合发展的方向和路径,引领教育体系结构与运行机制变革。     

AIGC时代的数智公民素养：内涵剖析、培养框架与提升路径

在人机协同演进的技术浪潮中，如何让数字公民跃迁为生成式人工智能（AI Generated Content,AIGC）时代的数智公民，成为了研究者关注的一个重要问题。围绕此问题，文章介绍了人机博弈共生关系的演变过程，阐释了AIGC技术给人机关系带来的新挑战，由此延伸出对数智公民和数智公民素养的探讨。在此基础上，文章构建了包含表达力、探索力、道德力、解读力、应用力、适应力六种能力的数智公民6A素养培养框架。以此框架为指导，文章从学校教育、企业培训、社区教育三个维度提出了数智公民素养的提升路径。文章既为理解AIGC时代的新需求提供了重要视角，又为培养并提升数智公民素养提供了理论指导，有助于推动社会发展，满足社会对数字技能人才的需求，进而推动社会公正，促进全社会的数字包容，为AIGC时代数智公民的成长提供理论指导和实践路径。     

生成式人工智能关联的主体地位问题

以ChatGPT为代表的生成式人工智能带来了若干与人的主体地位相关联的哲学问题,主要体现在主体存在、主体意识、主体行为三个方面。生成式人工智能由于在理解人、模仿人甚至宰制人方面的功能,还表现出一定程度的“类主体性”。生成式人工智能的强大功能对我们提出了处理好人机关系的时代性任务,警惕“反客为主”的可能变为现实,包括在使用它帮助我们更好获取知识与文本、完成社会交往时,还需要克服对它的过度依赖和盲目崇拜,维持人类在人机交互中的主体地位。     

人机协同学习：实践逻辑与典型模式

随着教育数字化转型的推进和生成式人工智能技术的发展,人机协同学习成为未来学习的新常态。人机协同学习主要通过学生和机器的分工和有机协同提升学习的效率和效能,促进学生智慧和机器智能的共同增长,实现人机协同的教育智慧创生,完成超越人类智慧和机器智能的复杂任务,促进学生的知识建构、认知发展、思维提升和智慧养成。人机协同学习需要以学习者的智慧增长为核心,重视人和机器之间的博弈与平衡,强化人机角色的辨识与动态调整,加强人与机器自主度的灵活转换。本研究围绕面向知识掌握的“干预—自主”式学习、面向知识建构的“协作—探究”式学习、面向知识创造的“对话—协商”式学习,提出人机协同学习的典型模式,勾勒了人机协同学习的实践样态。未来人机协同学习需要优化智能学习干预的模式与策略,提高学生的自主意识,加强人机协同学习模式的探索,探究人机协同学习的发生机制,以支撑和引领智能时代学习模式的创新发展。     

“近未来”人机协同教育发展新思路

人类与人工智能的碰撞与交融是连接当下现实与“近未来”人类场景的主要叙事路径。人机协同教育是人工智能时代教育变革的新范式和突破口，通过探究当前人机协同教育的作用机理和发展趋势，有助于构建“近未来”人机协同教育的路径和图景，引发对“远未来”人机协同教育的前瞻性审思。人机协同教育的发展进阶分人机协作、人机增强、人机融合和人机共创。以“近未来”的视角研究教育发展，更贴近对现实的结构分析、对发展变革的可行分析，以及对人类切身面临的挑战分析。本研究从三个方面探究“近未来”人机协同教育的新思路：首先，秉持“以人为本”的价值理念，从合伦设计、人因设计、体现人智的技术设计三个维度构建人本人工智能的研究框架和应用模型；然后，基于人机协同教育的技能本位、具身学习新范式和对学习生态的变革，提出智慧学习生态的理论框架与实施路径；最后，阐述人机协同教育的深度发展需要以智慧教育理论为指导和依据。     

人机学习共生体--论后人工智能教育时代基本学习形态之构建

人工智能与教育的融合实现了教育的规模化、个性化和智能化,然而它并未突破传统教育知识传授模式的局限,未来的人工智能教育应用应当从"机器教人"向"人机共生"的知识创造性发展。"人机学习共生体"这一后人工智能教育时代的学习形态,是在分析人工智能发展历程和学习者角色演变的基础上,以经验之塔理论和知识创造螺旋理论为基础提出的。后人工智能教育时代人机共生的学习形态,即在学习者的客体观、主体观、主体间、共生观和他者观等基础上,形成的具有连续统样态的人工智能教育模式。人机学习共生体围绕隐性知识和显性知识之间的转化,形成了学习者与智能体的共生关系,通过共同化、表出化、联结化和内在化等知识转化过程,持继促进知识创造。人机共生学习是学习者、智能体和教师所构成的以知识共生为核心的学习过程。未来人机学习共生体的实现,需要解决智能体的主体性技术、学习绩效支持以及学习模式创设等挑战。     

生成式人工智能教育:关键争议、促进方法与未来议题——UNESCO《生成式人工智能教育和研究应用指南》报告要点与思考

目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题,实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施,严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化转型的能力,制约着生成式人工智能与教育和研究融合创新发展的进程。文章采用文本分析和内容分析法,介绍了联合国教科文组织《生成式人工智能教育和研究应用指南》的发布背景和研究目的,从人本主义批判视角探究生成式人工智能引发的争议和伦理风险,构建了生成式人工智能教育和研究应用的政策框架,提出了生成式人工智能教育和研究创新应用的促进方法和未来关注议题。文章最后结合我国生成式人工智能教育和研究政策规划制定进行了思考,以期为我国加速推进教育数字化,推进生成式人工智能与教育和研究深度融合提供参考。     

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

以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品广泛应用于教育，技术客体在今日以生成式人工智能的形态向人类中心主义的知识和教育体系提出挑战，由此引发的主体性之痛逐渐显现。生成式人工智能的教育应用将在一定程度上引发主体思想的“工业化”、主体交互的“规训化”、技治主义的“宿命化”，进而遮蔽与压抑教育中的人、教育活动、教育系统的主体性。规避生成式人工智能的教育应用风险，超越教育的主体性之痛，可能的实践理路包括：坚守主体教育实践的理性遵循，培育教育主体的数字素养；构筑生成式人工智能教育应用的责任伦理体系，实现人与技术的共鸣；建立生成式人工智能教育应用的监管机制，提升教育系统的自我治理能力。     

职业院校教师专业发展中的人工智能：ChatGPT赋能的机遇、挑战与路径

作为当今生成式人工智能的典型代表,ChatGPT对人类学习方式和教育发展所产生的变革效应备受关注。职业教育是与技术连接最为紧密的教育类型,职教教师作为职业教育的关键主体,其专业发展过程势必会受到ChatGPT等新一代人工智能的影响。从技术功能角度出发,在先进算法和海量数据的支撑下,ChatGPT在信息检索、知识生成等方面展现出强大优势,为职教教师专业知识增长、专业技能提升以及专业素质形塑提供了新机遇。但是,ChatGPT所带来的内容生产“失真”、功能运用“高阶”以及人机关系“紧张”等问题也使职教教师专业发展面临诸多风险和挑战。立足教育数字化转型背景,充分释放ChatGPT对职教教师专业发展的赋能效应,迫切需要打造技术与教师共生发展的良性格局。具体来说,需要理顺人机关系,激发“想用”意识;增强数字支撑,厚实“能用”条件;重构育训体系,形塑“善用”能力。     

试析科技、教育与生产力的关系

本文对科技、教育与生产力的关系进行了分析,揭示出了三者的辩论统一:生产力决定科技、教育发展的现实状况和未来趋势;科技、教育对生产力的发展起着积极的推动作用。三者相互促进、相互推动。科技发展了,必将推动教育的发展,教育发展又意味着人的科技素质的提高,进而促进生产力的发展。而生产力的发展,又为科技、教育在更高层次上的起步提供可靠的物质保障。明确这一关系,对于人们重视知识、尊重人才具有重要意义。     

从“失序”到“有序”:生成式人工智能教育应用的转向及其生成机制

当教育者以批判性逻辑和局域经验性认知为基础,将注意力放在ChatGPT等生成性人工智能的异化利用上时,可以很轻易地挖掘其所引发的教育质量失控、运行失序、伦理失调、认知浅化、创新堕化等外在异己性风险,成为自觉公开或隐蔽抵制的“技术幽灵”,容易形成一种基于自我选择和自我强化的新的不平等。从ChatGPT等生成式人工智能所呈现的强情境化、重整合化、凸显个体差异性和内蕴批判精神的特征来看,生成式人工智能能为学习者重构空间、重建内容、重塑能力、重调过程、重建评价等,为破解单一知识来源、冲击标准化场域、打破封闭式教学和突破外在表现评价等教育异化现象提供“解决工具”。ChatGPT等生成式人工智能的教育应用“利好”转化需要以理想课堂建构为追求,建构人与ChatGPT等生成式人工智能工具实现共生成长的生成机制。对此,基于动机类别和联结机会,将生成式人工智能教育应用的转化机制区分为顺应型机制、响应型机制、主动型机制和建构型机制,旨在针对不同类型的动机和联结机会,促进生成式人工智能的科学应用,实现生成式人工智能从“失序”到“有序”的应用转变。     

知识经济的兴起与生产力的跃迁

知识经济的兴起对传统的生产力理论提出了新的问题。生产力是人们改造自然的能力,因此生产力只能在“人”即劳动者自身内部寻找。从农业生产力到工业生产力再到知识生产力,实现了生产力质的飞跃。知识生产力的主体、客体和内容都有不同于传统生产力的特征。实现生产力跃迁的关键是教育,教育在未来世代中有可能成为最兴盛的产业之一。     

人工智能算法的进化及其伦理效应

由人工智能算法技术的发展,可以看到智能算法自主性的萌发。在这一发展阶段,人机伦理问题主要源自人类的人工智能使用。而在技术算法基础上由情景算法发展到智能算法,人工智能开始为拥有伦理属性奠定基础。从深度学习算法甚至可以在某种程度上看到智能算法自主进化的趋势,这意味着智能算法开始拥有伦理属性。人类的未来发展过程毫无疑问将是一个机器智能自主性不断发展的过程,在人类未来的形塑中,会学习的智能算法将扮演越来越重要的角色——这同时也是一个人机伦理关系演化的重要发展阶段。在人机共同发展条件下,前景中将出现的是人类自主还是共生自主甚至机器智能算法自主,就成了一个不是简单的“是”与“否”,而是涉及更深层次具体机制的问题。它涉及超越人类自然进化视域的更高层次智能进化——广义智能进化,涉及更高层次的人机伦理关系。     

生成式人工智能嵌入高等教育的未来图景、潜在风险及其治理

以ChatGPT为代表的生成式人工智能的强大功能验证了一种人工智能开发的技术路线,这一技术“可能使人类从此步入人工智能时代”。在智能时代来临之前,要在认识GPT系列系统的智能原理与学习过程基础上,未雨绸缪,规划好高等教育未来的发展方向。在智能时代,生成式人工智能可能会在教学、科研、社会服务、教育治理、师生关系等方面改变高等教育生态;同时,生成式人工智能也可能导致大学生学术精神异化、学生隐私安全受到威胁、社会主义核心价值观教育面临新挑战、大学生创新能力弱化、师生关系异化、大学生就业市场遭受冲击等问题。为了解决这些问题,可从涵养大学生学术精神、推进人工智能法治化建设、创新“大思政课”方式、创建以“人”为本的创新型人才培养体系、完善“人师—机师—学生”三方协同新生态、深化高等教育学科专业供给侧改革等方面着手化解生成式人工智能为高等教育生态带来的潜在风险。