AIGC在出版專業教育創新中的應用與影響

摘 要：隨著生成式人工智能技術的快速發展，其在教育領域的應用日益廣泛，為出版教育帶來了前所未有的機遇。文章首先梳理了人工智能技術在教育中的應用情況，深入分析了生成式人工智能在豐富教學資源、擴展教育場景、實現差異化個性化學習及智能評估反饋等方面的優勢。隨后，文章提出了面向生成式人工智能的出版教育創新路徑，包括明確教育目標、轉變教育理念、重構教學模式、完善教育基礎設施及創新教學管理與服務體系等。最后，文章強調了出版教育在智能時代應理性看待新技術，充分利用其創新可能性，為出版業的發展提前布局人力資源。

關鍵詞：生成式人工智能 出版教育 創新路徑 教育資源 教育模式

過去十年，人工智能技術無疑是最受矚目、發展也最為迅速的新技術。2022年11月發布的ChatGPT和其后推出的各種大模型，又在短短兩年之內，使得生成式人工智能從一片浪花迅速形成席卷全球的技術浪潮。截至2024年3月，我國已備案的生成式人工智能大模型已達117個，且在不斷增加中。

生成式人工智能強大的多模態內容生成能力、基于自然語言的交互能力等將重新定義出版和教育的未來。出版教育是出版業發展的人才源動力，無論基于教育變革的內在要求，還是為出版業提供創新人才的外在需求，我們都有必要重新思考人工智能時代出版教育的走向，以及出版教育如何為出版業發展提前做好人力資源布局。基于此，本文梳理了人工智能在教育中的應用情況，在此基礎上探討生成式人工智能之于出版教育創新的價值，并嘗試提出人工智能創新出版教育的路徑。

一、人工智能技術在教育中的應用

大語言模型誕生前，人工智能技術已經在一些學習輔助工具中應用，比如使用了人工智能技術的各類學習軟件，我國中小學生廣泛使用的學習機、家教機等。但在學校教育中，人工智能技術并未得到規模化應用，嵌入的場景也十分有限。2018年，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，積極推動高等教育與人工智能技術的融合發展。2024年4月，教育部公布首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例（表1），集中展示了“人工智能+高等教育”的探索成果，主要體現在以下幾方面。

1.開發專屬大模型，賦能教學垂直場景

通過開發專屬大模型，針對特定教學場景進行微調，以提供更加個性化和精準的教學支持。如清華大學“人工智能賦能教學試點計劃”，該試點2023年9月啟動，主要使用清華大學與智譜華章公司共同研發的千億參數多模態大模型GLM作為平臺與技術基座，利用現有的教學數據、公開論文、慕課資源等資料，在GLM4的基礎上通過微調形成不同課程的垂直領域模型，開展課程試點，并將開發專屬的人工智能助教。浙江大學的“智海平臺”不僅具有實時答疑、學習資源推薦等個性化學習功能，還可以提供交互式的沉浸式教學、邊學邊練的操作體驗和低門檻的在線模型開發，并通過高等教育出版社的云服務平臺對外提供服務。

2.構建智能化實驗實訓系統

利用人工智能技術構建智能化實驗實訓系統，提升實驗教學的效率和效果，同時為學生提供更加便捷和豐富的實驗體驗。如哈爾濱工業大學的“電工電子實驗教學應用案例”，從打造遠程在線實驗教學平臺到引入智能助教系統再到制作虛擬數字人教師，人工智能技術正在加速融入教學資源制作和實驗教學過程。學生可以通過該系統進行課前預習，主講教師會根據學生在自主學習過程中反饋的問題，在線下的智慧教室進行重點講解。華中農業大學的“有教靈境”實驗教學管理系統，教師可將示教臺畫面及課件資料推送至大屏及學生交互終端展示，學生無須圍觀，即可清晰觀看示教全過程及課件資料內容。該系統還可采集師生實驗課堂教學活動行為，通過人工智能統計分析，自動生成課堂教學大數據，為教研評課提供可視化數據支撐。

3.應用于垂直細分科目

針對特定學科或課程，開發智能化教學工具，以提升教學效果和學習效率。如國家開放大學的“大規模個性化智慧教學體系”，包括英語口語智能訓練系統、英語作文智能批改系統、定制虛擬教師課程資源、學位英語自適應學習系統、虛擬教師智能問答等。東南大學“大學物理課程智慧AI助教系統”、北京郵電大學智能編程教學應用平臺“碼上”、中國傳媒大學“AIGC賦能傳統文化傳承與創新”案例等也屬此列。

4.構建服務教學全過程的綜合平臺

通過構建綜合平臺，集成教學、學習、練習、測試、評價、創新等多個環節，實現教學全過程的智能化管理和服務。如華東師范大學“水杉在線”，該平臺集成了“教”“學”“練”“測”“評”“創”等多個環節，利用云計算構建了大規模線上實踐場所，并提供在線實訓、編程自動評測等多元化服務。華中師范大學的“小雅平臺”，構建了以課程知識圖譜、智能問答、智能推薦等模塊組成的混合教與學環境，目前開設線上課程空間6.5萬個，建設數字化學習資源超過220萬個，累計用戶超過16萬人，設計400余個數據觀測點，動態采集教學過程數據。[1]北京航空航天大學的“全過程交互式在線教學平臺”、北京理工大學“知識圖譜驅動的智慧教學系統”、西安交通大學“教育教學質量實時監測大數據平臺”、西安電子科技大學“智能督導系統”等也屬此類應用。

5.智能評測及學業預警

利用人工智能技術構建智能評測和學業預警系統，實時監測和分析教學情況，為學生提供個性化的學習指導和幫扶。如北京師范大學“‘AI+’課堂教學智能評測系統”采用了高級服務器，還有智能攝像頭、智能音響、智能投屏等，可以通過智能連接實現智慧教室的互聯互通。智慧教室還配備了智能管理系統，可以實時監控教室內的教學情況，并提供個性化的教學服務。能夠實時監測和分析教師教學行為、學生學習行為、教學內容與課堂組織形式。華中科技大學的“智能學業預警系統”基于學生成績的歷史大數據對學生學習情況進行智能分析，預測學生當前學期的學業情況，對學生在學習方面的問題和困難進行分級預警，幫助學校精準開展學業指導幫扶工作。該校數據顯示，從2021年9月上線到2023年12月，系統累計預警學習困難學生2486人，幫扶學習困難學生1135人，幫扶次數4520次，脫離學業困難490人。

上述案例盡管都處于試點、早期應用等探索階段，但在人工智能技術應用上具有代表性并已產生積極影響，也對將更加先進的生成式人工智能應用于出版教育具有啟發意義。

二、生成式人工智能賦能出版教育

談及生成式人工智能如何賦能出版教育，首先需要認識其能力。生成式人工智能已表現出“類人”的學習和思考特質。從目前公開發布使用的大模型及應用案例來看，相較于非生成式人工智能，生成式人工智能更加強調生成能力、知識驅動、多任務處理、開放系統以及與人類的合作關系。主要擁有以下能力：語言理解和生成能力，內容生成能力，文本分析和情感分析能力，學習和自適應能力。同時我們也要看到，生成式人工智能還處于起步階段，能力仍有欠缺，比如在內容生成上可控性和專業化能力不足，存在幻覺生成（生成的信息與現有來源相沖突或無法通過現有來源驗證）；在知識利用上，存在侵犯版權、隱私的風險；在處理復雜推理任務時存在不一致性，會生成錯誤答案；在與人類對齊（讓模型能夠很好地符合人類的價值和需求，這是在現實世界應用中廣泛使用這項技術的關鍵能力）方面，由于進行預訓練的科學語料庫可能含有偏見內容，生成的內容在有益性、真實性和安全性等方面會相應產生問題。此外，即便是最新發布的ChatGPT-4o也依然沒有實現意圖理解、動機分析等深度態勢感知能力。

盡管生成式人工智能仍存在諸多問題甚至風險，但作為一種進步的預演，它所展現出的綜合能力已經達到全新的高度和水平，作為一種知識生產和呈現的新形態，它對于未來出版教育帶來的更多是機遇。

1.極大豐富教學資源

生成式人工智能具有的多模態生成能力將極大豐富教學資源的內容和表現形式。依托其海量的教學設計數據，可以幫助教師設計課程大綱和教學材料，教師只需向它提供相關主題、限定條件、形式類型等信息，或進行持續深入的問答，即可獲得定制化的素材；依托其強大的文本理解、分析和寫作能力，可以輔助分析選題熱點，提出選題策劃參考方案和具有創意的營銷文案范例，便于教師在課堂上引導學生進行深入探討。此外，生成圖片、音視頻的技術使得教學資源可視化的程度更加逼真，也會激發師生的創意靈感和創新思維，提高出版物設計、短視頻創作等專題課程的教學效果。

2.多樣化擴展教育場景

出版是個群體合作的勞動過程，僅紙質出版就涉及編、印、發等多個環節，數字出版的生產過程更為復雜，這使得在傳統課堂上沒有可能完整還原出版的生產實踐，在生成式人工智能開放系統和多任務處理能力的支持下，教室、教學大屏、VR/AR可穿戴設備等可以突破傳統課堂的單一封閉空間，共同建構與現實世界的出版流程相同的虛擬環境，學生可在虛擬環境中完成包括選題策劃、組稿編輯、排版設計制作、模擬印刷、宣發上架等出版流程[2]，實現出版理論與技能的融合傳授。此外，強大的人機交互和協同能力能在學生動手操作的場景中給予即時提示和指導，師生在課堂上的實踐與推演也將反向推動教學設計的調整與優化，使教師教學與行業實際更加貼近。

3.差異化、個性化學習成為可能

出版行業崗位類型眾多，不同崗位對從業人員的知識和能力素養要求差異很大，例如編輯人員需要有一定的營銷技能加持，但對營銷人員而言，營銷知識和能力是崗位核心技能。文學圖書編輯需要具備一定的文學素養，專業圖書編輯則需要不同專業的知識背景。生成式人工智能可以根據不同專業、不同職業的要求以及不同學生的個性化需求，提供定制化的學習路徑和資源推薦。生成式人工智能還具有從開放數據中進行自我學習、自我進化的能力，在人類教師的指引下可以自主習得新的規則和范式，彌補傳統人工智能知識生產與創新能力的不足，極大提升差異化、個性化學習的質量。

4.智能評估與反饋

生成式人工智能可以構建智能評估反饋系統，實時分析、反饋師生的教學動態，了解教學過程的興奮點和關鍵障礙。不同于以往僅對學生的答題結果給予是非評價，智能系統可以在評判答案正確與否的基礎上，快速進行智能分析和診斷，進而通過提供即時的反饋和建議進行精準干預，幫助他們及時調整學習策略和教學方案。這種評估也不僅限于傳統的考試分數等結果分析，還可以包括學習行為、課堂參與等多方面的行為模式分析和情感分析，通過全方位、全過程的教學畫像提供智能化的指導和教學路徑規劃。

三、面向生成式人工智能的出版教育創新路徑

第一，明確教育目標。培養出版專業素養與智能技術應用能力兼備的高階人才。專業素養是永恒不變的素質要求。不管人類社會如何變化，出版業的最終歸宿仍是文化的傳播與傳承，出版人在內容優選優化上的功能沒有變，因此，出版專業素養始終是出版教育的核心內容，同時需要培養學生一定的智能技術出版應用能力。在此基礎上，要重視對學生高階能力的培養。

數據能力：生成式人工智能由海量數據驅動，要培養未來學生獲取數據、分析數據并根據數據進行判斷且可視化呈現的能力。

價值判斷能力：生成式人工智能應用還存在倫理和安全等方面的風險，要培養學生以求真、向善為核心的理性分析和判斷能力及處理風險問題的敏感性和責任感。

創新創造能力：生成式人工智能的應用提高了內容創作的自動化程度，但大模型只能根據已有的數據進行學習和內容生成，因此需要更多具備創意思維的人才支撐這一過程。同時，生成式人工智能在尋求被廣泛接受的一般性正確觀點的過程中，一定程度上也在磨滅人類個體對于價值內容的不同理解。因此，要更加注重培養學生的創新創造能力，這不僅對出版業的創新發展意義重大，對延續人類文明與文化資源的豐富性也具有重要意義。

第二，轉變教育理念。從“為知識的獲取而教”轉向“為知識的應用而教”。生成式人工智能憑借高效的檢索、生成和呈現能力使知識的獲取更加容易，獲取的渠道也更加便捷。在此前提下，如何把抽象的、扁平化的知識攝入轉化為具象的、立體的知識體驗和技能應用，將知識轉化為運用于出版實踐的能力，是出版人才教育必須解決的問題。同時，生成式人工智能在向內容生產主體靠近，以其自身內容生產的邏輯彌補人類不足[3]，人類將不再是唯一的作者、編者。因此，未來出版教育應轉變理念，從關注出版專業知識的傳承轉向關注學生如何運用知識、創造知識的能力培養，進而借助技術幫助學生找到適合自己發展的路徑，在人工智能與出版業深度融合的未來捍衛人對行業生態的主導地位。

第三，重構教學模式。從傳統的“師生協同”模式轉向“師生機智能協同”模式。在這種模式中，人工智能作為課堂中的另一名“教師”角色，與人類教師、學生通過“師—機—生”循環交互形成協同的教學形態。其中人類教師主導教學內容的設計，根據學生的不同層次水平設計相應的個性化教學策略；學生創造性參與；人工智能“教師”協助人類教師協調和指導學生的在線互動并即時反饋教學效果，為人類教師教學策略優化提供支持。人師與機師之間將呈現相互增強、相互塑造、共同發展的關系，圍繞教學目標實現各自能力價值的最大化，即在充分考慮學生的共性需求與個性差異的基礎上開展教學，實現整體教學效率與個體差異學習需求的高度統一。

第四，完善教育基礎設施。需要從提升教師素質、重塑課程體系、建設教學平臺三個方面著手。推進“人機協同”的教師智能素養提升工程，塑造教師的智慧教學理念，提升教師的數字人文素養和智能技術應用能力，幫助教師逐步適應人工智能技術在出版教育場景中廣泛應用的未來。在課程結構體系建設中，要適應生成式人工智能給出版與出版教育環境、出版生產方式和出版教育模式帶來的巨大轉變，對于機器所擅長的記憶型、重復性、模式化的學習內容在課程體系中的權重進行調整[4]，強調對學生包括專業素養、智能技術應用能力及更為高階的綜合能力的培養，并在此基礎上探討學習的核心內容隨學習方式和智能技術發展而演進的機制。重視教學平臺建設，開發針對出版專業的生成式人工智能教學資源庫，建設出版智能教育實驗室或引入業界的智能出版實務平臺，后者可以避免大量資金投入建設的平臺因技術快速迭代很快落后的問題。

第五，創新教學管理與服務體系。面向未來的出版教育創新是一個系統工程，除了高校自身的努力，還需要充分調動各方資源，打造貫通“政產學研”的出版教育管理與服務體系。從兩個基本維度入手：一是以育人為目標構建共享共贏的運行新機制，實現政府部門公信力與監管權、企業產業平臺、高校和研究機構等教學科研力量之間的優勢互補和資源共享；二是明確各方主體責權利關系，建立績效考評制度，構建互惠共贏的誠信關系，推動協同育人機制有效運行與良性發展。[5]政府需要制定和實施支持性政策，提供資金和資源支持，例如設立專項基金鼓勵產學研合作，提供稅收優惠吸引更多的投資進入出版教育領域，尤其是生成式人工智能在出版教育方面的應用和教學方法的創新，還要為出版教育轉型提供必要的法律框架。在政策的引導下，企業可以通過“訂單式培養”和“業師進課堂”參與出版教學[6]，直接參與出版教育內容的設計，可為出版教育提供量身定制的人工智能能力，并將其深度融入各類應用解決方案之中。科研院所可與學校共同開發符合出版行業需求的智能教育項目，監控并跟蹤出版市場和智能技術的快速發展，探索人工智能如何幫助改進出版教育實踐。

四、結語

生成式人工智能的時代才剛剛開始，我們都處在了解這項技術的力量、范圍的旅程起點。但毫無疑問，沒有轉向智能時代的教育系統將逐步失去價值與意義。在生成式人工智能將催生全新的智能出版的時代場景下，出版教育必須理性看待這項新技術，充分利用人工智能技術所提供的創新可能性，通過從育人目標、教育理念、教學模式、基礎設施到教育管理與服務的全方位變革，塑造面向人工智能的未來生態，承擔起為出版業創新發展提前布局人力資源的責任與使命。

（作者單位系中國新聞出版研究院）