深度 | 生成式人工智能的教育应景

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作者 | 务川仡佬族苗族自治县教体局信息化中心 高方银

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人工智能的教育政策理解

《中共中央 国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》（2018.1）：“教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学。”《教育部等八部门印发<新时代基础教育强师计划>的通知》（2022.4）：“深入实施人工智能助推教师队伍建设试点行动，探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学方法创新、教育精准帮扶的新路径和新模式，总结试点经验，提炼创新模式，逐步在全国推广使用，进一步挖掘和发挥教师在人工智能与教育融合中的作用。”《教育部办公厅关于印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》的通知》（2023.5）：“积极推进人工智能、大数据、第五代移动通信技术（5G）等新技术与教师队伍建设的融合，加快形成新技术助推教师队伍建设的新路径和新模式。”

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生成式人工智能概念诠释

基于特定算法、算力、数据、模型和规则，能够根据用户需求和输入的相关资料，依托事先训练好的多模态基础大模型，生成具有一定逻辑性和连贯性的文字、图片、音频、视频、代码等内容的一种新技术。与传统人工智能不同，生成式人工智能不仅能够对输入数据进行处理，更能学习和模拟事物内在规律，自主创造出新的内容。在教育领域，生成式人工智能还能够助教（资源开发、因材施教、虚拟教师……）、助学（学情定位、路径个性化、内容多样化……）、助评（学情诊断、作业评改、数字画像……）、助管（精准监测、精确决策、精细管理……）。“生成式人工智能”属于人工智能分支，2023年度入选“十大科技名词”。

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生成式人工智能工具推介

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生成式人工智能教育实现

（一）个性化助学

学习者的创新能力，需要个性化培养和支持。为了实现教育的个性化，需要对每个学习者的学习行为、结果进行分析，然后根据学习者的个性化特征建立数字画像，进而从已有的资源库中提取符合学习者风格、能力结构、学习场景、学习策略的个性化学习内容，再行提供个性化干预，继而实现学习者与学习资源的双向匹配和满足个性化学习需求。

1.作业批改。实现包括中英文作文在内的、主观性的智能化作业批改，确保作业批改的客观性、一致性和时效性。

2.学习问题。根据教师上传教学设计（或课文素材）生成学习问题，再经教师甑选后提供给学习者思辨；实时回答学习者的问题，提供个性化的学习建议和即时反馈；亦可是根据教师提出的学习问题，生成个性化解答思路和参考性答案，更好激发学习者的批判性和创造性思维。

3.一问一答。能够逐步分析和讲解学习问题，与学习者进行“一对一”对话，为学习者提供“一对一”指导，满足学习者的个性化学习需求。

4.推送资源。通过作业批改、错题分析等，不仅让学习者适时了解学习弱点，还能基于分析结果为学习者智能配题和个性化、拓展性推送资源。

5.定制学法。通过分析学习成绩、习惯和偏好，为每个学习者提供定制化的学习路径和方法，确保学习者有序、节奏和有基础的学习。

（二）智能化助教

个性化学习路径定制、智能化辅导系统应用，人工智能技术极大地提升了教学效率和学习体验，也让教师能够更专注于创造性教学和有更多时间关照学习者的个体差异。

1.教学资源。协助教师寻找和生成如文本、图片、声音、视频、代码等教学资源，既节省时间，更为重要的避免版权和资源适配性问题。

2.教学设计。根据教师提供的教具、教情、学情和教学内容，生成特定主题的教学设计（包括：教学目标、教学重难点、教学准备、教学过程、教学反思等必要环节），再经教师修改即可用于教学。

3.教学课件。根据教师提供的教学主题、目标要求及相关素材，生成教学PPT课件（包括：封面、目录、正文、基色、版式、层级、小标题等基本规范），再经教师修改即可用于教学。

4.教学问题。帮助教师实施学情调查，掌握学习者的学习起点、兴趣点，生成学情“诊断报告单”，更好实现“以学定教”；根据教师上传教学设计或文本素材，并根据教师提问要求（包括：知识、能力、情感和核心素养等）生成教学问题，以便教师精准提问。

5.掌握学情。基于数字画像的技术加持，实现学习数据的全过程、伴随式采集，再通过数据挖掘、深度分析、特征抽取以及标签化等，抽象概括出学习者的信息全貌和建立信息图，进而帮助教师高效“读懂”每一个学习者，亦或便捷推送师生关联性学习资源。

6.教育科研。基于问题方向的课题名称生成；基于项目名称的研究报告生成（包括：研究问题、研究方案、参考文献等）以及教研论文观点的生成，助力教师更多兴致从事研究和更加轻松参与研究。

（三）多元化助评

基于师生教与学的行为、情感、思维等多模态与伴随式数据采集，提供多维度、多视角的教育评价，让教育评价从“经验化”走向“科学化”、“固化”走向“增值”、“基于结果”走向“基于过程”、“单一学科知识”走向“全面综合性育人”，使教育评价更加客观、公正和高效。

1.多维性增强。如针对作文的评价，除了能给出分数，还可以综合考量学习者的创造力、写作能力和问题解决能力等多个维度。

2.即时性提升。如借助实时评价功能和生成的评价数据，适时调整教学进度、调适教学方法、增减学习任务和分层给予指导。

3.过程性完整。如针对学习者的课程表现、课堂参与、努力程度以及个性特征等数据采集，为教师提供有关学习者的学习进展、问题解决和学习偏好的洞察，预测学习者的考试成绩及发展潜力，据此提供学习预警、调整策略和适时干预。

4.效能性优化。如针对作业、考试的智能化阅评，减轻教师的工作量；又如针对客观、主观试题尤其是中英文作文，生成评价结论和修改建议；再如根据生成的评价数据，精准研判学生的知识掌握和教师的教学绩效，让教师有更多时间、更加专注和更加精准于教学研究，也让学校更加精准、更加公正和更加公平的给予教育评价。

（四）科学化助管

1.智慧决策。如在选拔管理干部的过程中，可以综合分析候选人的业绩数据，为管理者提供决策支持和形成智慧决策。

2.智能评课。如利用大数据技术、智课系统对课堂实录进行多角度观察与分析，实现自评和提供他评；又如教研员可利用“技术”实现自动化评课、管理者可利用技术实现自动化巡课。

3.优化事务。如生成规章制度、活动方案和工作计划，快速完成文书任务，高效完成日常事务。

4.隐性管理。如分析食堂消费数据，自动、隐蔽识别出贫困生并为其饭卡自动充值，巧妙保护贫困生的自尊心。

5.适时提醒。如适时提醒学习者课堂专注情况、作业截止时间等，协助教师管理课堂；又如适时提醒相关人员安排课程表、工作出勤状况等，协助校长管理学校；再如适时通知家庭成员学习者的作业完成、作业质量等，协助家长管理孩子。

（五）公平化资源

提供“千人千面”的课程资源、“引导性”的学习过程、“自适应”的学习评估和基于“长时段”数据的精准决策。不仅让学习者便捷、个性化的获取优质教育资源，还能根据学习者的学习需求与能力基础，提供定制化的教学方案和最优化的资源供给，确保每个学习者都能获得适合自己的教育机会、获得适时的学习指导、共享优质的学习资源，进而推动区域性教育公平、优质均衡和高质量发展。

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生成式人工智能教育愿景

扮演私人导师以“授人以渔式”方法促进学生个性化学习，作为智能学伴以“苏格拉底式”对话支持学生深层次知识建构，成为贴身助教以“千人千面式”资源保障教师差异化教学。有条件、恰当使用生成式人工智能，培养适应和引领人机协同时代的人才，已成为教育新质共识。

（一）重建人机关联

生成式人工智能，既是信息的筛选者和搬运工，也是事件的分析师、生成者和创新者。人类可通过编程等方式，对机器进行有目的、有计划的引导与改变（投喂），让机器接受教育，让其正向助推人的成长与发展。让人机关系从“此消彼长”到“双向增益”、“单向发展”到“双向进化”和“单向迭代”到“双向超越”的共生格局。

（二）重置师生角色

从“蒸汽→电气→信息→智能”的迭代升级，教师作为一个“不会被技术完全取代”的职业群体，但这并不代表教师个体可以“躺平”，更不能视而不见甚至心存拒抗。教师要时刻准备重置角色、调整定位、转变思维，学会与人工智能协同共教、共研、共学，做善用人工智能的智慧型教师。如果说“笔”延伸了手、“电话”延伸了耳朵，“数智”则在复制人的大脑；设置如虚拟教师、虚拟教研员、虚拟学伴等的教学智能体，有助于提升主题式、项目化及跨学科学习的沉浸感。教师要经历“愿用、能用、善用、乐用”的迭代提升，要建构“教育者+学习者+智能体”的三位一体、三元互动式课堂和协同育人。

（三）重塑价值追求

生成式人工智能具有对文本、图像、音频、视频等多模态数据的理解能力，能够实现跨模态的语义解析与转换，继而生成多模态数字资源，助力师生成为数字资源的创作者。以星火大模型、文心一言、豆包等为代表的生成式人工智能，正推动着教育数字转型和教育创新发展。教师不仅要做智能技术的使用者和创造者，还要借助人工智能持续探索教育的新可能，做教育变革的创新者与主人翁。

（四）重构教育新质

人工智能时代师生的教与学“能力”可划分：一种是在没有人工智能加持，凭借个人在传统的认知、技能以及独立思考等方面所展现的能力；另一种则是在人工智能加持下，强调人与人工智能的协同，利用人工智能优势来提升个人的创新力、判断力和解决问题能力，实现更高效的问题解决和决策。两种能力在人工智能时代共同存在，随着人工智能技术普及，相信后者将愈发显得重要。这就需要我们，从注重培养学习者也包括教师从“没有人工智能加持下的能力”转向“寻求人工智能加持下的综合能力”，接受改变、适应改变、主动改变和引导改变，迎接未来社会的发展需求。

（五）置身教育智能

将生成式人工智能技术应用于教学中，辅助提升教学能力和促进教育变革；整合人工智能、大数据、虚拟现实（VR）和移动学习等新技术，重塑教育体系。利用人工智能个性化地辅助每个学习者，让他们体验学习乐趣，享受终身学习的过程和回归教育本质。教会学习者人工智能知识、传授人工智能技术、协同人工智能应用和做好智能学习引路人。

（六）正向智能风险

据悉，2024年2月在广州生效了一起生成式人工智能服务侵犯他人著作权案件，也是全球首例。生成式人工智也包括其他人工智能系统，都存在一定的局限性和潜在风险，使用人工智能可能会产生不实信息乃至触及伦理道德和触犯法律底线。不将人工智能内容作为唯一来源，通过多个智能系统进行交叉验证，确保信息的真实性和有效性；重视学习者的动态学习过程和提供学习经历，避免人工智能的认知外包甚至认知取代；把握好数智技术应用“尺度”，防止教育主体“附庸化”“依赖化”产生，避免“盲信盲从”“盲中出错”。正确看待数智技术、守法使用数智技术和规范用好数智技术，切实规避数智技术的增负风险。

结束语！

生成式人工智能具有巨大的教育变革潜力，不仅引发了人们对教育教学的新认识和新思考，也深刻改变着教育理念、教育内容、教育模式，甚至会引发学校教育形态的重塑。因此，我们应知道：人工智能不会取代教师，但会取代那些不会使用人工智能的教师！我们应思考：与其担忧人工智能带来的诸多问题，不如积极拥抱并掌握人工智能！！

参考文献：

参考文献

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作者简介：高方银，特级、正高级教师，贵州省高中信息技术高方银名师工作室主持人，务川仡佬族苗族自治县教育体育局信息化中心负责人，主要研究方向为中小学信息技术（科技）教育、现代教育技术、信息化教学及中小学教师数智教育研修。

*本文系贵州省教育科学规划—民族地区基础学科（领域）质量提升专项课题“基于技术赋能的乡村学校小学科学教育质量提升行动研究”（课题编号：MJ22004）研究成果。