生成式人工智能對新時代農科教育的影響

摘" 要：隨著現代信息技術的迅猛發展，高等教育領域也經歷巨大的變革。信息科技與高等教育的結合正在塑造著未來教育的新面貌，其中生成式人工智能技術在農科教育領域產生巨大的影響，一方面，生成式人工智能在農科教學中的應用不僅提高了教學質量和效率，還為學生提供了更豐富的學習體驗，推動了農科教育的創新和發展，帶來了巨大的便捷和顯著的效益。另一方面，生成式人工智能在農科教育中的應用也存在著爭議與問題。面對生成式人工智能給農科教育領域帶來的巨大機遇和挑戰，需要思考如何最大程度地利用其優勢，并同時警惕其潛在的風險和弊端。

關鍵詞：生成式人工智能；農科；高等教育；農業科技人才；農業現代化

中圖分類號：G640" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2024）23-0006-07

Abstract： With the rapid development of modern information technology， the field of higher education has also undergone tremendous changes. The combination of information technology and higher education is shaping the new look of future education. Among them， generative artificial intelligence technology has had a huge impact in the field of agricultural education. On the one hand， the application of generative artificial intelligence in agricultural teaching not only improves The quality and efficiency of teaching also provide students with a richer learning experience， promote the innovation and development of agricultural education， and bring huge convenience and significant benefits. On the other hand， there are also disputes and problems in the application of generative artificial intelligence in agricultural education. Faced with the huge opportunities and challenges that generative artificial intelligence brings to the field of agricultural education， we need to think about how to make the most of its advantages， while at the same time being alert to its potential risks and drawbacks.

Keywords： generative artificial intelligence; agricultural science; higher education; agricultural science and technology talents; agricultural modernization

科技創新是推動人類文明進步的根本動力，其不斷地催生著新的思想、新的發現和新的工具，每一次科技產業革命都是一次歷史性的飛躍，深刻地改變著世界的發展模式和權力結構。當今時代，隨著人工智能的迅速發展，生成式人工智能通過不斷的迭代和優化，深刻改變了人類工作、學習、生活和認知方式[1]。2016年，AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，這在當時被認為是人工智能發展的里程碑式的成就；2022年，由美國OpenAI開發的生成式人工智能ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）橫空出世，在全球范圍內迅速走紅，推出僅2個月，用戶數量增長了9 900%，月活躍用戶就達到了1億，成為有史以來增長最快的消費應用程序。

生成式人工智能的發展不僅在技術領域引發了廣泛的關注和研究，也在社會、經濟和文化層面產生了深遠的影響。ChatGPT的成功應用使得人工智能在自然語言處理、文本生成、對話系統等方面取得了突破性進展[2]，這不僅提升了人們獲取信息和進行交流的效率，也為各行業提供了創新的解決方案。當前，在國家大力推動人工智能發展的政策背景下，人工智能與教育的融合創新已經成為當前教育研究的熱門領域。

農科作為新時代農業發展的核心學科，肩負著培養高素質農業科技人才、推動農業科技進步和促進農業現代化的重任。農科教育是農業科學技術與教育相結合的一個關鍵領域，新時代的農科教育不僅要培養具備扎實農業科學基礎和創新能力的專業人才，還要適應信息化、智能化和全球化的發展趨勢。生成式人工智能的引入，為新時代農科教育注入了新的活力和動能，推動其在多個方面實現創新與突破。

1" 生成式人工智能的迅速發展

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱GAI）是一種基于機器學習和人工智能技術的范疇，其目標是讓計算機系統能夠自主地生成各種類型的數據，如文本、圖像、音頻等，而不僅僅是對已有數據的模仿或分類。2017年，Google發布著名論文Attention is All You Need，提出了基于一種新的神經網絡-Attention注意力機制所構建的模型Transformer[3]；2018年OpenAI和谷歌分別推出了GPT模型以及BERT模型[4]，均是在Transformer的基礎上構建，Transformer及GPT模型標志著生成式人工智能在文本領域的重大飛躍。與此同時，伴隨著VAEs、擴散模型、神經輻射場、CLIP等一系列生成算法和多模態模型的不斷成熟，生成式人工智能的時代正式開啟。從傳統人工智能到生成式人工智能，我們見證了一場科技革命的躍升，標志著人類智慧的新里程碑。傳統人工智能是一種模擬人類智能的技術，其主要依靠預先編程的算法和規則設定來完成任務，其功能受限于固定的數據和指令。而生成式人工智能則更進一步，其通過深度學習和神經網絡等技術，使得計算機能夠更像人類一樣進行自主學習和創造。該技術正在喚醒全球對人工智能（AI）變革潛力的認知，激發起了前所未有的關注和創造力浪潮。生成式人工智能的突破性在于其能夠產生新的內容、創造新的想法，而不僅僅是對已有數據的分析和處理。該技術可以模仿人類的對話和決策能力，使我們站上了公眾采用人工智能的第一個真正拐點。

基礎模型是指參數數量達到數十億級別的大型模型，而大語言模型（LLM）是其中的一種，它屬于生成式人工智能的范疇[5]。大型語言模型（LLM）通過在海量文本數據集上進行訓練，學習人類語言的復雜結構和表達方式，其中包括各種書籍、文章和網站等來源的文本數據。生成式人工智能技術的最大突破便來自于底層大模型，生成式人工智能的典型代表ChatGPT背后的大語言模型代表了人工智能發展的關鍵轉折點和重要里程碑[6]。大語言模型憑借其兩項優勢，正在從根本上改變商界、學術界乃至社會本身，同時開辟全新的技術潛能。第一，這類模型成功解決了語言復雜性的挑戰。如今，機器擁有了前所未有的能力，可以深入學習語言的結構、上下文含義和表達意圖，并能夠自主地生成和創作內容。第二，在利用大量數據（文本、圖像或音頻）進行預訓練后，這些模型可以通過微調或調整來適應各種不同的任務。這使得用戶可以以多種方式重復使用模型，可以直接使用模型，也可以稍作修改后再次利用GPT作為當前全球最強大的語言大模型，從2018年5月GPT初代版本，到2023年3月的GPT-4，僅5年時間模型的性能就產生了質的飛躍。在GPT模型快速進化的背后，一方面是對訓練方法的持續迭代，從GPT-1的半監督式學習，到GPT-2舍棄了微調階段[7]，再到GPT-3的In-context學習和海量參數[8]，以及引入了基于人工反饋的強化學習之后的ChatGPT；另一方面，在模型參數規模擴大背后，是OpenAI對研發和算力的持續高投入支撐了模型參數和訓練數據的快速膨脹。GPT-4相較于之前版本的GPT模型，在推理能力、文本生成能力、對話能力等方面有了大幅提升，甚至在許多能力上已經超越了人類基準[9]。GPT-4語言模型的推出，標志著基于語言的人工智能應用程序邁入了嶄新的功能階段。基于深度學習模型指數級增長的規模與能力，未來的十年將迎來機器掌握語言的時代。

ChatGPT爆火之后，世界各企業公司也紛紛推出相關的生成式人工智能產品，如谷歌在大型語言模型基礎上推出的聊天機器人Bard，微軟推出的最新版本搜索引擎NewBing等；轉觀國內，可謂百家爭鳴，各大企業自主研發人工智能如雨后春筍不斷涌現，國內首款生成式AI產品“文心一言”由百度推出，支持文學創作、文案創作、數理推算、多模態生成等功能。隨后阿里云的“通義千問”、騰訊的“混元助手”、華為的“盤古”、科大訊飛的“星火”等等也緊隨其后推出，在這一領域展開了激烈的競爭。隨著生成式人工智能技術的不斷進步和成熟，企業們意識到其在滿足用戶個性化需求、提升用戶體驗方面的巨大潛力[10]。這些產品的推出不僅僅是市場競爭的結果，更是對人工智能技術在各個領域應用和發展的一種響應。不僅豐富了生成式人工智能產品的市場生態，也為用戶提供了更多元化、更個性化的人工智能服務。同時也進一步推動了人工智能技術的創新和發展，為未來更廣泛的應用場景奠定了堅實基礎，為構建智能化、個性化的人工智能服務生態作出了重要貢獻。

2" 生成式人工智能對農科教育的影響

生成式人工智能的快速發展，引領著人工智能技術飛速演進，對社會各領域產生重大的沖擊和影響是全方位的，教育領域也不例外。在如生成式人工智能此類的智能技術的推動下，教育領域正經歷著數字化轉型的重大變革。這一轉型不僅影響未來人才培養、知識傳播和個人學習路徑，也對社會發展和國家競爭力有著重要的戰略意義。

黨的二十大報告指出，教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐[11]。習近平總書記多次就教育、科技和人才三者關系進行深入闡釋與剖析，在二○二四年新年賀詞中，更是強調新的一年應“以更大力度辦教育、興科技、育人才”[12]。科技、教育和人才構成了一個復雜而密切的有機整體，彼此相互依存、相互促進。科技的不斷進步為教育提供了前所未有的工具和資源，為人才培養提供了更廣闊的舞臺和更多的可能性。教育則是培養人才的搖籃，通過知識的傳授、技能的培養和思維的引導，為社會輸送著各個領域的人才。而人才則是科技發展和社會進步的關鍵因素，通過創新、實踐和應用推動著科技的不斷突破和社會的持續發展。而高校作為教育、科技、人才的集中交匯點，承擔著育人育才的重任，應積極探索推進教育、科技、人才“三位一體”協同融合發展。

習近平總書記明確指出：“教育數字化是我國開辟教育發展新賽道和塑造教育發展新優勢的重要突破口。”在教育數字化轉型過程中，人工智能這一戰略性技術的影響絕對是不可忽視的。教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》中也強調，要引導高等學校瞄準世界科技前沿，不斷提高人工智能領域科技創新、人才培養和國際合作交流等能力，為我國新一代人工智能發展提供戰略支撐。要加快人工智能在教育領域的創新應用，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育體系[13]。教育部部長懷進鵬在2024世界數字教育大會上提出將實施人工智能賦能教育行動，為學習型社會、智能教育和數字技術發展提供有效的行動支撐。從諸多政策文件中不難看出，我國正積極支持運用人工智能技術推動教育事業發展，勠力推動數字化賦能教育強國建設。

“務農重本，國之大綱”，自2018年新農科的思想提出以來，我國一直致力于推動農業發展和鄉村振興建設。而高校的農科類學生是參與實施鄉村振興戰略的重要人才資源，也是未來推進戰略實施的主要力量。新農科建設與《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020）》中關于高校和行業開展協同育人具體要求緊密契合。新農科建設目標是培養創新人才，滿足未來農業發展需要，聚焦于農業產業化前沿，應對科技變革和全球化競爭，服務鄉村振興，實現農業現代化的戰略性舉措[14]。利用人工智能的發展契機，加快布局和建設新農科，改變農科人才培養范式，推進新農科創新創業教育，是振興高等農科教育的有效途徑。生成式人工智能作為這一變革的重要驅動力，正以前所未有的速度和深度影響著農科教育的各個方面。其廣泛的應用不僅在教學和科研中發揮了重要作用，更為新農科建設帶來了全新的發展路徑和戰略思考。

2.1" 生成式人工智能為農科教育帶來便捷與效益

一方面，生成式人工智能的廣泛應用在農科教學中發揮了重要作用，帶來了巨大的便捷和顯著的效益。不僅提高了教學質量和效率，還為學生提供了更豐富的學習體驗，推動了農科教育的創新和發展。

2.1.1" 提升教學內容的生動性和互動性

傳統的農科教學往往依賴于書本和講授的方式，學生們很難直觀地理解復雜的農業科學概念，很容易導致學生在學習過程中感到枯燥乏味。而生成式人工智能的出現改變了這一現狀，通過創建虛擬現實（VR）和增強現實（AR）環境，生成式人工智能能夠為學生提供身臨其境的學習體驗，使他們在一個充滿互動和動態變化的虛擬世界中，深入理解農業生產的各個環節[15]。例如，在虛擬現實技術的幫助下，學生可以參觀虛擬農場[16]，這個農場完全基于真實數據和模型構建，能夠展示植物從種子發芽到成熟收獲的全過程。學生不僅可以觀察植物的生長，還可以看到不同環境條件對植物生長的影響，如光照、水分和土壤養分的變化。通過這種直觀的方式，學生可以更好地理解植物生理和生態學的基本原理。此外，生成式人工智能還可以模擬各種農業場景和問題，供學生進行互動和解決。例如，通過模擬農業機械的操作[17]，學生可以在虛擬環境中練習駕駛拖拉機、播種機等設備，學習如何高效、安全地操作這些機械設備。這種模擬練習不僅可以減少實際操作中的風險，還能使學生能夠更直觀地理解操作步驟，同時學生能夠在短時間內積累大量實踐經驗，提高自身的實踐技能水平。這種類似沉浸式的學習體驗不僅使學生更容易掌握知識，還大大提高了他們的學習興趣和主動性。學生在虛擬環境中進行互動和探索時，可以更主動地提出問題和尋求答案，培養他們的批判性思維和問題解決能力。

2.1.2" 個性化農科教學

不同的學生有不同的學習速度、興趣點和理解能力，傳統的教學方法通常采用一刀切的模式，很難滿足每個學生的個性化需求，導致一些學生可能感到無聊或跟不上進度。而生成式人工智能通過大數據分析和機器學習技術，可以詳細分析每個學生的學習數據，包括他們的學習進度、測試成績、學習習慣和興趣偏好，從而為每個學生提供個性化的學習建議和資源[18]。例如，一個對植物病理學感興趣的學生，生成式人工智能可以通過分析他在這方面的學習記錄和測試結果，發現他在哪些具體的知識點上表現較好，在哪些方面還有所欠缺。然后，系統會自動推送相關的學習材料、視頻教程和虛擬實驗機會，幫助他深入理解植物病理學的各個方面，甚至可以安排與植物病理學相關的科研項目或課題，激發他的學習熱情和科研興趣。這種精準的學習資源推薦，使得學生能夠在自己感興趣的領域得到更深入的學習和發展。甚至生成式人工智能還可以實時監測學生的學習狀態和情緒反應，通過情感計算技術，判斷學生在學習過程中是否感到困惑、焦慮或興趣下降。基于這些情感數據，系統可以及時調整學習內容和難度，提供適當的鼓勵和支持。例如，當學生在學習某個復雜概念時感到困惑，系統可以提供更多的解釋和例題，或者安排一對一的在線輔導，幫助學生克服學習障礙。而當學生在某個領域表現出特別濃厚的興趣時，系統可以推薦更多的延伸閱讀材料和相關活動，進一步激發學生的學習動力。個性化教學不僅提高了學生的學習效果，還幫助他們更好地發掘自己的興趣和潛力。通過生成式人工智能，每個學生都能獲得量身定制的學習體驗，從而在最適合自己的節奏和方式下，掌握農業科學的知識和技能。這種教學模式不僅有助于培養學生的自主學習能力和創新思維，還能幫助他們找到自己在農業科學領域的興趣點和發展方向，為他們未來的職業發展打下堅實的基礎。

2.1.3" 輔助教師教學

教師可以利用生成式人工智能進行數據分析，實時監測學生的學習表現和課堂參與情況，從而及時調整教學策略，以便更好地滿足學生的學習需求和提高教學效果。通過生成式人工智能的幫助，教師可以對學生的考試成績、課堂參與度和作業完成情況進行詳細分析。這些數據能夠揭示出學生在學習過程中遇到的具體困難和挑戰，教師可以據此發現哪些知識點是學生普遍難以理解的。例如數據分析顯示大多數學生在某個特定的概念上成績不理想，教師就可以在接下來的課程中重點講解這一內容，提供更多的實例和解釋，幫助學生克服學習障礙。此外，通過實時監測學生的課堂參與情況，包括他們的提問次數、回答問題的積極性以及小組討論的參與度等所得的數據可以幫助教師了解學生在課堂上的活躍程度和學習興趣，同時可以為學生的課程成績打分提供參考[19]。生成式人工智能還可以為教師提供教學資源的創意建議和內容生成，減輕教師的備課壓力。教師可以利用人工智能生成的教學內容，如多媒體課件、互動練習和評估題庫等，豐富課堂教學。人工智能還可以根據最新的研究成果和教育資源，自動生成適合不同教學主題的教學材料，幫助教師快速生成各種教學資源，如講義、幻燈片、試卷和實驗指導書等，從而節省大量的時間，進而能將更多的時間和精力用于關注教學質量的提升上。賓夕法尼亞大學沃頓商學院的教授Terwiesch指出[20]，通常需要20個小時來制作一份考試題目，助教們還需要另外10個小時來測試考試題目并編寫答案。然而，ChatGPT能夠在10個小時內完成考試題目的制作，并將助教的時間減少到5個小時。在“考試題目編寫操作”中使用生成式人工智能使得生產力提高了100%。生成式人工智能在農科教學中的應用，為教師提供了強有力的支持和幫助，極大地提高了教學效率和質量。

2.2" 生成式人工智能為農科教育帶來爭議與挑戰

另一方面，生成式人工智能的廣泛應用也對農科教育提出了新的挑戰和問題[21]。高校機構、教師、政策制定者和技術開發者需要共同努力，積極應對這些挑戰，以推動生成式人工智能在農科教育中的健康發展，并最大化其潛力為農業科技的進步和教育質量的提升作出貢獻。

2.2.1" 加劇教育資源分配的不均衡

引入先進的技術需要大量的資金投入，涵蓋硬件設備、軟件開發、數據管理和人員培訓等多個方面。這對于資源匱乏的地區或學校來說可能是一種負擔，無法承擔這樣的高昂成本；而在發達地區或資金充足的學校，能夠更容易地獲取和應用最新的技術，因此在教育資源的配置上會占據更大的優勢，這會導致技術應用的不平等。同時，生成式人工智能技術日新月異，教師和學生都需要不斷學習和適應新技術。這對高校師資培訓和學生的學習提出了更高的要求。教師不僅要掌握農業科學知識，還需要了解和運用先進的人工智能技術。而在資源有限的地區，這種培訓和學習機會可能相對匱乏，導致教師在技術應用上的能力差距進一步擴大。如在西南某地級市中心區義務教育學段教師的調查中[22]，多數教師并不了解生成式人工智能技術情況，66.75％的教師沒有使用過相關產品。教育資源的不均衡分配不僅會影響學生的學習機會和發展，也可能加劇地區或社會的教育差距。

2.2.2" 數據隱私和安全的問題

生成式人工智能系統依賴于復雜的算法和龐大的數據處理能力。然而，這些系統在運行過程中可能會出現技術故障，如系統崩潰、數據丟失或數據處理錯誤。這些故障不僅會影響教學的正常進行，還可能導致重要數據的永久喪失，影響科研工作的順利開展。數據泄露是另一個嚴重的安全問題。高校和研究團隊需要存儲和傳輸大量的數據，如果在這個過程中沒有采取足夠的安全措施，數據就有可能被未經授權的人員訪問。黑客可能通過攻擊學校的網絡系統，竊取學生和教師的個人信息以及科研數據。數據泄露不僅會侵犯個人隱私，還可能對科研成果的保密性和完整性造成威脅。雖然數據匿名化和去標識化是保護數據隱私的重要手段，但在處理高維度、復雜的農科數據時，實現完全的匿名化和去標識化具有相當大的難度。這些數據往往包含多個維度的信息，即使去除了顯性標識，也可能通過數據的其他特征進行反識別，威脅到個人隱私。此外在數據收集和使用過程中，如何確保學生和研究參與者的知情同意和透明度，也是一個關鍵問題。生成式人工智能系統需要處理大量的個人和實驗數據，但用戶是否充分了解這些數據的收集目的、使用方式和潛在風險，仍然值得關注和改進。

2.2.3" 過度依賴的風險

AI技術雖然能夠提供豐富的資源和快速的解答，但它不能替代人類對基礎知識的深入理解。教師和學生可能會傾向于使用AI提供的答案和方案，而不是花時間去理解和掌握基本概念和原理，這會導致忽視基礎知識的學習和理解[23]。教師在教學過程中扮演著引導者和啟發者的角色。然而，過度依賴生成式人工智能，教師可能逐漸轉變為AI技術的使用者和監督者，失去對教學過程的主動控制。這不僅會削弱教師的專業技能和教學能力，還可能影響他們的職業成就感和教學熱情。而學生在學習過程中，獨立思考和探索是培養創新能力和解決問題能力的重要途徑。過度依賴AI，學生可能缺乏自主探索和思考的機會，逐漸失去對學習的主動性和興趣，導致在面對復雜問題時缺乏必要的知識儲備和思維能力，無法獨立解決問題。

2.2.4" 倫理失常問題

生成式人工智能的應用使得傳統教學模式從“師-生”二元結構轉向“師-機-生”三元結構[24]。而不少學者都表達了對人工智能與教育融合創新帶來的道德失范與倫理失常的擔憂。傳統教育中，教師與學生之間的互動不僅僅是知識傳遞的過程，更是情感交流和價值觀傳遞的過程。人工智能雖然能提供豐富的教學資源和快速的解答，但缺乏人類情感和價值觀的傳遞功能。人工智能教育強調技術和效率，但忽視了人文教育的重要性。人文教育不僅僅是知識的傳授，更是對學生道德、倫理、審美和價值觀的培養。如果人工智能過度介入教育過程，人文教育可能會被邊緣化，學生在道德素養和人文素養方面的培養可能受到影響。隨著人工智能技術的不斷進步，AI替代了教師的部分工作，特別是在一些重復性強、標準化程度高的教學任務中。這不僅會影響教師的職業地位和工作滿意度，還可能導致教育質量的下降。教師不僅是知識的傳授者，還是學生的引導者和榜樣，他們在教育中的角色無法完全被機器替代。

3" 生成式人工智能對農科教育的啟發

在2024世界數字教育大會“人工智能與數字倫理”平行論壇上，倫敦瑪麗女王大學校長科林·貝利表明了鮮明觀點：“不要禁止使用智能技術，要擁抱它。”的確，這不僅僅是對技術的支持，更是對教育者和政策制定者的一種思考方式：面對技術革新，我們應當如何理性而有效地引導其發展，以促進教育的全面進步。教育界不應退縮或抗拒技術進步，而是應積極地與其合作、探索和創新。當然，對于生成式人工智能應用于農科教育所帶來的挑戰與問題，也是當前需要深入思考和行動的重要議題。

3.1" 技術應用與基礎設施建設方面

政府和高校需要加大對生成式人工智能技術在農科教育中的投資和支持，確保先進技術的普及和使用。提升學校和研究機構的技術基礎設施，包括網絡設施、計算資源和數據存儲能力，以應對大規模數據處理和實驗模擬的需求。具體來說，政府可以設立專項資金或補助項目，資助學校和研究機構購買生成式人工智能相關的硬件設備和軟件平臺，資助教師和研究人員參加生成式人工智能技術的培訓課程和專業發展項目，資助科研團隊開展與生成式人工智能相關的農業科技研究和開發項目，支持建設虛擬實驗室、在線學習平臺和智能教學系統，為學生提供互動式學習和實踐機會。通過這些資助項目，政府可以激勵學校和研究機構積極采用生成式人工智能技術，推動農科教育的現代化和創新發展，從而為未來農業領域的可持續發展注入新的動力和智慧。

3.2" 數據隱私與安全保護方面

需要制定和執行嚴格的數據管理政策，明確數據收集、使用、存儲和共享的規范和流程。這些政策應符合相關法律法規，例如個人信息保護法等，確保個人數據的合法、透明和安全處理。同時對敏感數據進行加密，采用安全的傳輸和存儲方式，防止數據在傳輸和存儲過程中被竊取或篡改風險。對于不需要直接關聯到個人身份的數據，可以考慮匿名化處理，減少數據泄露的風險。建立起嚴格的訪問控制機制，確保只有授權人員能夠訪問和處理數據。采用多層次的身份驗證措施，如密碼、雙因素認證等，增強數據訪問的安全性。再建立起數據使用和訪問的實時監控系統，能夠及時發現和阻止未經授權的訪問行為。定期進行數據安全審計，檢查系統的安全性和合規性，及時發現和解決潛在的安全風險。對教育工作者和研究人員也要進行數據安全意識和操作規范的培訓，提升其對數據保護重要性的認識和理解。教育他們如何正確處理和使用數據，避免人為的數據泄露和安全事件。當然也需要制定應急響應計劃和數據安全事件處理流程，以應對數據泄露、黑客攻擊等突發事件。建立靈活、高效的風險管理機制，及時應對和減少潛在的安全威脅。

3.3" 教育資源的平等分配與使用方面

政府可以通過資助計劃或補貼措施，確保各個地區和學校能夠平等獲取生成式人工智能技術所需的硬件設備和軟件平臺。特別是在偏遠地區或資源匱乏的地方，政府可以優先考慮網絡基礎設施的改善。同時提供針對教師和學生的生成式人工智能技術培訓計劃，以確保他們能夠充分利用這些技術進行教學和學習。可以推動開發和分享生成式人工智能技術相關的開放式教育資源，如在線課程、虛擬實驗室和學習工具。這些資源應該免費或者低成本提供，以促進廣泛使用和公平獲取。

3.4" 倫理問題方面

聯合國教科文組織所通過的《人工智能倫理問題建議書》對以人為本的人工智能的應用取向進行了系統深入的界定[25]，可以作為很好的參考。高校應重視人文教育，將其作為教育體系的核心組成部分。通過課程設置和教學方法的創新，引導學生在人工智能技術的背景下，依然能夠接受和理解人文教育的精神。教師在教學設計中，應促進技術與人文的有機融合。利用人工智能技術的優勢，例如個性化學習和實時反饋，同時強調情感交流和學生自主性的培養，以確保教育過程的全面性和深度。制定相關的倫理準則和政策，指導人工智能在教育中的應用，以防止技術濫用和道德風險的出現[26]。同時鼓勵社會各界和公眾參與到生成式人工智能教育的討論和決策過程中。通過廣泛的社會參與和輿論監督，可以更好地平衡技術進步與人文關懷之間的關系，確保教育的公平性和質量。

4" 結束語

生成式人工智能在新時代農科教育中的影響和啟發是不可忽視的。隨著技術的進步和應用的普及，農業教育正經歷著從傳統到現代的轉變。人工智能為農科教育注入了新的動力，同時，生成式人工智能也挑戰著教育模式和教師的角色，強調了技術與人文教育的結合以及創新精神的培養。生成式人工智能不僅僅是一種工具或技術，它正在重新定義教育的本質和形式。面對這一挑戰和機遇，教育界需要積極擁抱技術進步，同時保持對人文教育價值的堅守，確保學生在技術驅動的學習環境中獲得全面發展和深刻的人文素養。未來，隨著技術的不斷演進和教育理念的更新，農科教育將繼續在人工智能的推動下迎接新的挑戰和機遇，為全球農業的可持續發展貢獻更多智慧和力量。

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