生成式人工智能在教育領域的應用研究

引言

生成式人工智能（GenerativeArtificial Intelligence，簡稱GAI）是一種基于機器學習和深度學習技術的創新應用，它正迅速應用于經濟社會的各個領域，對促進新質生產力發展、完善現代產業體系、形成國際競爭新優勢具有重要意義[1，尤其是2022年11月30日，OpenAI推出對話式人工智能ChatGPT，其表現出令人驚艷的語言理解、語言生成和知識推理能力[2]。國內以百度為代表的AI企業致力于研發基于大模型的生成式人工智能系統，并實現快速落地[3]。目前，生成式人工智能技術及工具在教育領域的應用也已經取得了顯著的進展，以下將進行詳細論述：

一、生成式人工智能在教育領域的應用場景

（一）內容生成

生成式人工智能能夠依據最新的科研成果、時事熱點即時生成教學資料，保證教學內容的新穎性和時效性。例如，當新的科學發現公布時，AI系統可以迅速整合相關信息，生成適合不同年齡層學生的科普文章或視頻。通過分析學生興趣和學習習慣，AI能夠定制化生成游戲化學習模塊，如歷史事件的交互式模擬、物理實驗的虛擬重現，使學習過程更加生動有趣。

（二）智能輔導

生成式人工智能可以根據學生的學習情況和需求，提供個性化的教學方案和輔導材料。例如，當學生在學習過程中遇到難題時，GAI可以迅速識別學生的困惑點，并提供相應的解題思路和輔導材料，幫助學生更好地掌握知識和技能。此外，GAI還可以根據學生的學習進度和興趣，推薦相關的學習資源和拓展內容，進一步豐富學生的學習體驗。

（三）教師輔助

生成式人工智能可以作為教師的輔助工具，幫助教師更好地完成教學任務。例如，在備課過程中，GAI可以幫助教師查找教學資源、生成教學設計等；在授課過程中，GAI可以輔助教師提問、激發學生的批判性和創造性思維；在課后輔導過程中，GAI可以為學生提供個性化的輔導和答疑服務。

（四）輔助教材編寫

生成式人工智能在教育領域可以用于智能教材的編寫。根據教學大綱和學生的學習進度，GAI可以自動生成符合要求的教材和參考書籍，節省教師編寫教材的時間和精力。這些教材不僅內容豐富、形式多樣，還可以根據學生的學習情況進行動態調整，滿足學生的個性化學習需求。

（五）多模態教學

GAI的多模態能力使其在教育領域具有更廣泛的應用前景。例如，在歷史課上，GAI可以將歷史文獻、文物圖片、歷史影像等多種信息整合在一起，為學生打造出一種穿越時空的學習場景。這種多模態的教學方式可以更加直觀地展示知識內容，激發學生的學習興趣和積極性。

（六）創意激發

生成式人工智能在藝術和文學創作上的應用，為教學注入了新的活力，成為激發學生創造力的有效工具。例如，使用AI輔助創作詩歌、故事或是設計項目，學生可以在AI生成的初步作品基礎上進行修改和完善。通過與AI合作完成創作項目，學生不僅能夠接觸到前沿的藝術和技術，還能在跨學科的探索中培養跨界的思維模式。

（七）評估反饋

生成式人工智能在教育領域可以應用于智能評估。它可以自動批改作業和考試試卷，快速準確地給出評價和反饋，提高教學效率和質量。通過GAI的評估，教師可以更加準確地了解學生的學習情況，發現學生的優點和不足，從而制定更加針對性的教學計劃。同時，生成式人工智能還可以對學生的學習成果進行量化分析，為教學改進提供數據支持。

二、生成式人工智能在教育領域的應用工具

生成式人工智能在教育領域的應用軟件眾多，它們為教育工作者和學生提供了全方位的支持。此類軟件或平臺主要分為文本工具、音頻工具、圖像工具、視頻工具和其他輔助工具，具體的人工智能應用工具及其功能介紹，見表1-5。

這些生成式人工智能應用軟件在教育領域的應用，不僅為教育工作者提供了便捷的工具，還為學生創造了更加豐富多樣的學習環境。隨著技術的不斷進步，未來還將涌現出更多更智能的教育工具，推動教育模式的創新與變革。

三、生成式人工智能在教育領域的應用挑戰

盡管生成式人工智能技術及軟件工具的應用為教育教學改革提供了技術支撐，極大地推動了教育模式的創新，但同時也存在著包括生成式內容的版權問題、信息準確性等社會層面的局限[4，導致生成式人工智能在教育領域面臨著一系列挑戰：

（一）教學主體地位的混淆

生成式人工智能憑借自主學習和知識遷移實現創造性的知識生產，其強大的知識儲備能夠直接呈現答案，消解傳統教師由知識所賦予的權威和聲望，造成教師的主體地位被質疑。同時，學生運用生成式人工智能快捷途徑獲取知識，雙向知識探索轉變為單向知識灌輸，不利于學生創造性思維、批判性思維的培養，一定程度上有悖于“培養全面發展的人”的教育理念。

（二）技術本身的缺陷

生成式人工智能技術依托海量的數據、先進的算法、強大的算力優化教育內容的供給，促進教學方式的創新。然而這種智能技術自身缺陷也引發一定技術風險。首先，生成式人工智能受訓練數據集來源不確定的影響，可能會生成虛假或錯誤的內容，導致學生將錯誤信息當作正確答案，長期下去可能擾亂學生的知識體系；其次，基于人類反饋的強化學習技術的模型訓練存在人的主觀價值滲透進算法設計的可能，導致算法偏見的產生，進一步強化教育不公平問題；最后，由于訓練數據可能不充分、過時，或包含敏感信息和偏見，從而語言大模型工具產生有偏見的、被禁止的或不正確的回答。

（三）倫理關系的消解

生成式人工智能可以賦能沉浸式教學環境的構建，增強學生的學習體驗。然而這種賦能一旦過多地介入師生互動，將會使師生之間的直接溝通和情感交流大大減少，甚至產生能夠代替教師的錯覺，導致在教育過程中，生成式人工智能技術與人的關系更加緊密，而真實的人與人之間的關系難以建立，一定程度上影響師生關系，妨礙學生情感發展和健全人格的形成。

（四）適配性不足

生成式人工智能在教育領域的應用前景廣闊，但是在其與教育教學的適配性方面仍存在諸多問題，如存在與教育場景的適配性不足、對師生易用性不足等。因此，要深入教育應用場景，結合師生的需求開發產品。

（五）版權問題的產生

有些大模型將受版權保護的數據用于訓練，在未經適當許可的情況下重復使用這些數據，這將導致產生版權問題。

（六）評價方法的滯后

即使大規模應用生成式人工智能，教育成效亦未必能顯著提高，其原因為傳統評估方法可能無法全面反映人工智能帶來的積極影響，且當前評價導向可能限制了人工智能的發揮空間。

四、應對策略

面對生成式人工智能技術及工具的應用所產生的問題需要從以下幾個方面進行應對：（1）加強監管。制定相關政策、制度和規范，確保生成式人工智能在教育領域的應用符合倫理和法律要求；（2）提升教師素養。培養教師的數字素養和AI應用能力，使他們能夠更好地利用生成式人工智能進行輔助教學；（3）完善評估體系。建立多元化的評估體系，結合生成式人工智能的評估結果，為學生提供更全面的學習反饋。以期實現大規模的個性化人才培養，建成學校、家庭、社會和智能體協同育人的教育生態系統[；（4）推動技術創新。鼓勵技術創新和研發，不斷提升生成式人工智能在教育領域的應用效果和用戶體驗。

結語

綜上所述，由于生成式人工智能技術的快速迭代，產生了在文本、圖像、音頻、視頻等方面優秀的AI工具，這些工具在教育領域的應用，促進了教育教學改革，推動了教育領域的發展，生成式人工智能技術在教育領域的應用具有廣闊的前景和巨大的潛力。同時，要充分應對生成式人工智能技術所帶來的挑戰，這需要教育者、技術開發者、政策制定者等多方面的共同努力和協作。

本文系1.2022年度遼寧省教育廳高校基本科研項目立項課題《高職院校數字化轉型研究》（項目編號：LJKZZ20220163）；2.全國高等院校計算機基礎教育研究會計算機基礎教育教學研究項目2022年立項項目《新工科背景下高職計算機基礎課程教學改革研究》（項目編號：2022-AFCEC-400）的研究成果。

參考文獻：

[1]王芳，朱學坤，劉清民，等.生成式人工智能研究進展[J]圖書與情報，2024，（04）：45-64.

[2]張欣.生成式人工智能的算法治理挑戰與治理型監管[J].現代法學，2023，（05）：108-123.

[3]盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等.生成式人工智能的教育應用與展望——以ChatGPT系統為例[J].中國遠程教育，2023，（04）：24-31.

[4]李艷燕，鄭婭峰.生成式人工智能的教育應用[J].社會治理，2023，（23）：69-72.

[5]柯清超，米橋偉，鮑婷婷.生成式人工智能在基礎教育領域的應用：機遇、風險與對策[J].現代教育技術，2024，（09）：5-13.

（作者單位：遼寧開放大學（遼寧裝備制造職業技術學院））

（責任編輯：袁麗娜）