生成式人工智能对教育生产力的变革

在以生成式人工智能为代表的人工智能技术的推动下,信息技术对教育的革命性影响愈发凸显。生成式人工智能作为当前技术生产力的最新体现,其对教育生产力的变革将对技术领域和教育领域都产生深远的影响。基于此,文章首先梳理了技术生产力与教育生产力的定义,并从概念内涵和发展历程两个方面分析了两者殊途同归、相辅相成的辩证关系。随后,文章通过呈现生成式人工智能如何驱动劳动者由人到智能体、劳动资料由配置到介入、劳动对象由硬知识到软知识、教育生产力形态由转化到进化的发展过程,阐释了生成式人工智能重构教育生产力的过程机制。最后,文章从人机关系由人机协作到人机融合再到人机共生的演进角度,探讨了从“此时”到“未来”的人机协同教育图景。文章的研究为深入理解新时代技术与教育的关系提供了新视角,有助于明晰人工智能教育的演进脉络,推动人工智能教育的可持续发展,并为未来教育中人机关系的发展指明了方向。     

生成式人工智能浪潮下比较教育研究范式审思

以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）可以在实现研究对象的全球性拓展、研究数据的形象化采集以及研究成果的智能化产出等方面给比较教育研究带来突破性的技术赋能。同时,研究者们也应警惕如文化失声的技术陷阱、西方中心的话语殖民、去情景化的方法困境等潜在的技术主义价值隐患,积极在本土文化继承、学科话语自主以及实践问题导向方面做出应有努力。基于此,比较教育研究应积极应对此次技术变革,在认识层面应重视研究内容的文化性,强化境域性的跨文化理解;在功能层面应强调研究话语的自主性,强化本土理论的生成与传播;在方法层面应注重研究问题的实践性,强化具身性的在场研究。     

生成式人工智能赋能学习型社会建设之图景：维度、风险与路径——基于UNESCO《生成式人工智能教育和研究指南》解读

随着数字化技术的不断发展,生成式人工智能在教育数字化中的应用越来越广泛,并为学习型社会建设与终身教育带来更多的可能性和机遇。本研究梳理了生成式人工智能赋能学习型社会建设的内容框架、功能结构和逻辑关系,结合UNESCO《生成式人工智能教育和研究指南》和我国终身教育实践,剖析生成式人工智能赋能学习型社会建设的潜在风险,提出统一原则、政策治理和创造应用三大基本路径,以期促进学习型社会的高倍速建设与全面发展。     

生成式人工智能教育创新应用的人本主义追求——对UNESCO《教育与研究领域生成式人工智能指南》的解读

2023年9月,联合国教科文组织发布《教育与研究领域生成式人工智能指南》。该指南特别强调将人本主义作为生成式人工智能（GenAI）的价值旨归,可以视为GenAI在教育领域创新应用的有益探索和先声回应。《指南》包括的6部分内容从风险与挑战、策略与调控、突破与尝试三个维度展开,依次系统分析了GenAI在教育及科研环境中的潜在风险与挑战,设计了全面的治理策略与政策调控方案,并探索了GenAI的教育创新应用。纵览该指南发现,无论是从教育理念到具体实践,抑或是从社会责任到人的发展,GenAI与教育的深度耦合均以“人本”为最终旨归与核心要义。该指南对我国教育数字化转型具有四重启示：理念层面上,GenAI应促进以人为本的教育发展,确保其先进技术的红利能够普惠所有学习者;实践层面上,GenAI应更加贴合人的自然认知和发展规律,确保其服务于教育的核心价值;社会层面上,GenAI应逐步完善伦理准则和法律框架,应对其带来的社会责任与伦理挑战;人本层面上,GenAI应凸显人的主体角色,确保其有助于培养学生的批判性思考能力,并尊重文化和个性的多样性。     

基于生成式人工智能的思想政治教育数字化转型

由ChatGPT掀开的科技盛宴中,生成式人工智能凭借“合和共生”的基本逻辑,从人机交互、智能升级和共生发展等维度出发,为思想政治教育数字化转型带来新机遇。然而,生成式人工智能与思想政治教育在内容体系、价值功能、智慧形态和关系性质方面的内在张力也使得转型实践备受掣肘,难以体现教育内容的聚合性要求、彰显意识形态治理功能、凸显思政育人的实践智慧、生成人人交往的精神共同体。因此,须辩证地看待生成式人工智能赋权增能的历史实践,挖掘技术潜能的同时也应认识到技术限度,从整合教育形态、形塑技术生态、坚持价值赋魂和培育主体素养入手,激活生成式人工智能的赋能密码,助力思想政治教育数字化转型向善向好。     

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。     

ChatGPT/生成式人工智能时代的教育变革

2022年底ChatGPT/生成式人工智能横空出世,它会给教育带来哪些冲击,未来教育应当如何应对？本文提出：人机协同将成为未来时代主流的教学样态,班级授课制将渐次退出历史舞台;未来老师的主要职能将从教书转向育人,一批“超级教师”将脱颖而出;纸质教材将被清理出书包,无纸化校园不再是梦想;有意义的学习将首次取代有效的学习,成为学校与家长最关心的用语,成为教育研究工作者主要的研究课题。     

生成式人工智能的有限能力与教育变革

以ChatGPT为代表的生成式人工智能已基本具备跨领域解决问题的文本生成能力,逐步接近通用人工智能。本研究对ChatGPT进行各项能力测评,发现其具有较强的逻辑分析能力与批判性思维水平,但在创造力方面,ChatGPT没有明显的创造力倾向偏好。在教学能力方面,ChatGPT已经能够通过中国高中语文教师资格证考试的笔试部分。可以预测,此类生成式人工智能具备四方面应用潜能,有望成为教师准备教育资源的助手、学生开展自主自学的助手、课堂增强学习互动的助手、课外作业自动批改的助手。展望未来,生成式人工智能对教育的影响包括：形成多元协同的“师—生—机”关系;推进“人机融合”的教师数字素养提升;重塑课程体系结构与学习科学研究;全面关注“智能鸿沟”以促进教育公平。     

生成式人工智能对课程教材教法的影响

生成式人工智能融入课程教材教法出现了新变化,为此,提出生成式探究学习、生成式课程、教材的智能化助手开发和重构学习资源建设的新思维尤为重要。在教学中应用生成式人工智能,应在国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》的指导下,从国家、学校到每一个班级,都要制定学校教育应用生成式人工智能的管理办法,确立在教学中学生使用生成式人工智能的班级教师责任制,开展全员培训,提升教师在教学中合理运用生成式人工智能辅助教学的技能,开展有关生成式人工智能环境下教学改革发展规律的教育科学研究,为人工智能在全社会的普及作好教育准备。     

对话式通用人工智能教育应用的机理、场景、挑战与对策

以ChatGPT为代表的对话式通用人工智能（CAGI）的发展为人工智能教育应用、教育教学数字化转型提供了新的工具和平台。基于CAGI的教育聊天机器人在支持学习者的自适应学习方面表现出显著的优势,据此形成的教学系统是在人工智能教育应用历史中对话式教学系统（DBTS）发展的新阶段、新样态。教育聊天机器人不仅在学生端可为学生扮演导师、助手、陪伴者、评估者的角色,还可协助教师生成高质量的教学设计方案,助力教师专业发展,建构真正意义上的双师课堂。CAGI在幼儿和学前教育、K12教育、高等教育、成人教育、场馆教育等多学段、多情境获得广泛应用,对学习者的成绩、学习投入、认知和元认知水平、学习能力都显现出较好的正向效应。源于CAGI当前技术发展阶段上仍然存在的诸如数据保护、反馈信息失真、信息偏见等问题,聊天机器人的教育应用面临不小的挑战,为此业界和学界还应在推动技术进步、制订伦理规则、实施培训指导等方面开展探索与实践。     

教育科研新范式：人工智能驱动的教育科学研究

范式的更迭与转换推动了科学变革。当前,人工智能立于科学变革潮头,给自然科学领域的科学发现与科研进步带来冲击,也为教育科研转型带来新机遇,有望在本体论、认识论、方法论和价值论维度影响教育研究,推动形成人工智能驱动的教育科学研究范式。该范式将通过提供强大的计算能力,为教育科研注入计算思维和技术基因,实现教育科研的底层理念之变;通过提升知识发现效率和释放科研人员生产力,推动构建人机混合增强的教育科研创新模式,实现教育科研的实践形式之变;通过强化多学科交叉融合和跨学科协作交流,促进形成交叉共融的教育科研组织体系,实现教育科研的组织生态之变。在此基础上,人工智能驱动的教育科学研究范式可以为教育分支学科或交叉学科的研究活动开辟新的思考向度与实践路径。未来,人们有望创造出人工智能与教育科研并行发展、双向赋能的新图景。但同时,为增强人工智能在教育科学中的积极影响力,人们必须应对算法创新与算法风险带来的挑战,让人工智能更好地驱动教育科学研究。     

基于生成式人工智能的美术教学理念与设计研究

随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的普及,如何科学合理地应用生成式人工智能提升课堂的效率与效果成为信息化教学的热点问题。文章通过对中小学美术教学的现状和问题进行分析,对生成式人工智能应用于美术教学的主要方向进行了阐述,并结合小学美术《我的新朋友》一课,具体设计了一堂生成式人工智能辅助下的美术课,以期为开展人工智能赋能美术的相关实践提供参考。     

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。     

生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养：内在机理与模式构建

在学科融合趋势日益迅猛的时代背景下,培养学生的跨学科创新思维是当前教育的重要目标之一。作为人工智能时代的突破性技术,生成式人工智能给技术赋能教育带来了巨大的机遇与挑战。基于此,文章聚焦跨学科教育领域,首先阐释了跨学科创新思维的基本内涵和分类,在此基础上归纳出跨学科创新思维的四个发生要素：多学科知识基础、基本的创新思维、团队沟通与协作、产出导向。然后,文章剖析了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的四个核心功能：高效信息检索与整合、多轮对话与角色模拟、评价与反馈、生成与创作。在此基础上,文章厘清了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的内在机理。最后,文章从“课前-课中-课后”教学评一体化的视角,基于面向设计的产生式学习模式（Design-orientedProduction-BasedLearning,DoPBL）,构建了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的教学模式。文章通过研究,旨在为人工智能时代下如何培养学生的跨学科创新思维提供理论和实践参考。     

转型与赋能：人工智能背景下设计教育的变革与创新

人工智能作为颠覆性的科技代表,正在脱虚向实,以其智慧化和普适化的革新形式进入新时代设计教育教学场景,发挥着变革创新的作用。传统的设计教育已无法满足新形势下艺术育人的要求,如果不对其进行变革与创新,致力打造智能时代新的教育方法和人才培养模式,社会将陷入知识生产跟不上时代变化的窘境。在人工智能背景下,设计教育要顺应潮流,与科技发展相向而行,加速推进人工智能技术与教育、教学与学习系统性融合。     

人工智能赋能网络教育：逻辑、机理与路径

发挥人工智能优势,赋能网络教育高质量发展,构建智慧网络教育新生态系统,实现网络教育转段升级,是当前网络教育的目标追求。人工智能给网络教育赋能,价值逻辑在于人工智能自身的技术优势及其与网络教育契合;目标逻辑在于构建“人工智能+网络教育”数字化新生态;实践逻辑在于以智能技术创新驱动网络教育高质量发展。人工智能作用于网络教育的机理在于智能技术创建智慧环境和优质资源,实现智能管理,助力个性化学习和科学评价。应着力推进人工智能与网络教育深度融合,构建基于人工智能关键技术的智能化综合业务平台,打造智慧网络教育生态系统,实现人工智能在网络教育教、学、管、评等方面的核心价值。     

生成式人工智能技术赋能口语教学的实证研究

随着智能技术的快速发展,生成式人工智能不断与英语教学相融合,加快了教育转型和教学手段的革新。研究基于互动假说,考察了生成式人工智能技术对100名中国英语学习者的口语复杂性、准确性和流利性的影响。结果表明,生成式人工智能技术辅助口语教学对学生的词汇复杂度和句法复杂度、流利度有积极影响,但对准确度的影响不大。研究证实了生成式人工智能技术所创造的互动环境有助于学习者获得更多真实性的互动,有助于提高学习者的语言表达能力,为英语口语教学提供新路径。     

生成式人工智能重塑教育及教师应对之道

随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世,历经60多年曲折发展的人工智能再次走向浪潮之巅。坚持人机协同的基本思想,将生成式人工智能的功能优势与教育业务场景有机结合,有望驱动整个教育新生态的塑造。生成式人工智能将对教师的教育理念、能力结构、教学模式方法、伦理道德水平及专业发展方式等带来冲击和挑战。为此,广大中小学教师亟需“修炼”人机协同育人能力、持续反思与学习能力、批判性思考及选择能力、创造性思维与创新能力、跨学科领域合作能力等五项关键能力,以胜任人工智能时代的教师职业。     

生成式人工智能与教育创新：机遇、挑战与应对——来自上海外国语大学的观点

2023年2月25日,“ChatGPT与教育创新”专题研讨会在上海召开。会议以“ChatGPT与教育创新”为主题,围绕ChatGPT改变教育的方式、教育者应对ChatGPT的行动、基于ChatGPT的教育教学变革三个议题展开讨论,内容涵盖以ChatGPT为代表的智能技术特征、智能技术对教学和学习的冲击、智能技术发展的伦理道德、智能技术的使用现状与未来展望等方面。会议从教育技术、学习科学、计算机科学、语言学等领域和学科,多角度展现了当前ChatGPT的发展现状,从不同研究视角探讨ChatGPT等生成式人工智能技术对教育领域的冲击与影响,以更好地推动跨学科研究与应用的发展。     

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。