生成式人工智能指能夠自動化生成文本、圖像、視頻、音頻等多類型內容的人工智能技術。近年來，隨著算力水平與數據獲取量的跨越式提升，以多模態(tài)大模型為代表的生成式人工智能在國內外均受到高度重視。國際上，ChatGPT與GPT-4等生成式人工智能模型與系統(tǒng)，在文本和圖像生成等方面展現了接近人類水平的理解、創(chuàng)作和交互能力，相關商業(yè)搜索引擎等也開始利用生成式人工智能技術顛覆傳統(tǒng)的業(yè)務模式，并顯著提升了用戶體驗。在國內，也誕生了“文心一言”“星火認知”等多種生成式人工智能模型與平臺。生成式人工智能在教育、醫(yī)學、法律等垂直領域也展現出了較大的應用潛力。尤其在教育領域，不但可以為師生提供智能化實用工具，更在深層次上推動了教育理念的轉型與變革。

01  生成式人工智能的教育應用

生成式人工智能在教師教學的多元化支持與學習者個性化輔助等方面，都已經開始逐步展示出其應用潛力。

教師多元化支持

生成式人工智能可以在教師備課、自動批閱與學情分析等多個方面，為教師教學提供有價值的實際支持，促進教學方法的改進與教學效率的提升。在備課階段，生成式人工智能可以幫助教師生成教學內容解析與具有啟發(fā)性的課堂教學案例等高質量資源，提升教師的授課質量并激發(fā)其創(chuàng)新思維。例如，生成式人工智能可以幫助語文教師迅速分析課文中的各類修辭手法、解讀詩詞文獻；幫助數學教師生成符合學生個性化需求的課堂習題及詳細解析；幫助音樂和美術教師快速創(chuàng)建多風格、多樣態(tài)的藝術作品等。同時，生成式人工智能還可以模擬真實課堂教學情景和多角色互動。例如，可以由其扮演經驗豐富的教師和不同基礎與能力的學生，進行師生互動和學科問答模擬等活動。這種真實課堂教學情景模擬能力為教師提供了新型的備課與教研工具，有助于新手教師更好地理解和應對各種教育場景和教學內容。

在學情分析方面，生成式人工智能可以自主地深入分析個體與群體學習者的評價數據，提供詳細且直觀的可視化報告。例如，通過輸入簡單的自然語言指令，生成式人工智能可以快速生成班級成績分布、跨班成績比較等統(tǒng)計性分析結果，并可以通過自動編寫Python等編程語言代碼及調用相關庫函數，實現圓環(huán)圖、扇形圖和雷達圖等各類分析結果的數據可視化。在代碼的生成和執(zhí)行過程中即使出現錯誤，生成式人工智能也具備代碼的自我修復能力，能夠確保學情分析的完整性與準確性。

學習者個性化輔助

面向個體學習者，生成式人工智能展現出其作為個性化助教的獨特價值，為新型自主學習模式開辟了道路。生成式人工智能可以根據學習者的學習目標、需求、偏好與歷史表現，為其提供定制化的學習方案，并提供即時的問題解答和自然語言交互。根據其與學習者的實時交互情況，生成式人工智能可以靈活選擇和采用多種導學模式（如采用“蘇格拉底式”的引導性提問），為自主學習過程提供適應性學習支架?；趯W習者的作答，生成式人工智能可以提供自動批閱服務，并進一步生成和推薦啟發(fā)類的學習資源。這種多維度與個性化的自主學習輔助方式，不僅可以幫助學習者提高自身學習興趣，也可以有效提升其學科能力與綜合素養(yǎng)。

此外，生成式人工智能的程序語言解析能力，可以準確指出學習者所提交代碼中的錯誤，協(xié)助學習者進行修改并引導其逐步理解程序的關鍵邏輯和結構。這種智能化編程輔助方式，可以在跨學科項目式學習上發(fā)揮作用，并有助于提升學習者的計算思維能力與信息學科素養(yǎng)。

生成式人工智能在教師多元化支持與學習者個性化輔助等方面，均展現出了較高的應用價值，為其與教育的進一步融合發(fā)展奠定了堅實的基礎，也為未來的教育模式創(chuàng)新提供了新的可能性。

02  展望未來 認清局限

面向未來，長足發(fā)展

在不遠的將來，生成式人工智能在教學資源自動生成、教師教學智能輔助和人機協(xié)同過程支持等方面，有望得到長足的進步與發(fā)展。

第一，教學資源自動生成。生成式人工智能可以綜合利用海量教育數據與領域學科知識，根據教學場景的具體要求，深入分析教學對象和教育資源，進而高效創(chuàng)建個性化且跨模態(tài)的教育資源。不依賴于現有的教學資源檢索機制，生成式人工智能可以實現新穎獨特的教學資源自動生成與多模態(tài)轉換，為不同教育角色靈活自主地創(chuàng)造個性化教學資源，并實現跨學科與跨模態(tài)的資源生成。例如，在美育教學中，可以依據教學需求的具體描述，自動生成多種藝術風格的美育類教學資源與教學方案，所生成的內容不僅具備新穎性與獨特性，也可以涵蓋畫作、音樂、視頻等多種模態(tài)。

第二，教師教學智能輔助。未來的生成式人工智能可以作為智能代理，在多類型題目自動批閱、教育教學場景自動解析等方面，可以輔助教師開展多種教學工作。例如，針對物理、數學等科目的復雜習題，生成式人工智能能夠獨立完成自動評分、錯因分析與診斷性反饋等完整評價過程。生成式人工智能還可以利用教師在課堂教學過程中所產生的多模態(tài)數據，對教師的教學行為與能力進行分析，幫助教師開展教學反思和改進，促進教研過程的智能化與精準化。

第三，人機協(xié)同過程支持。生成式人工智能的角色將超越傳統(tǒng)的工具屬性，逐漸成為教師和學生的協(xié)作伙伴。在未來教育中，人機協(xié)同學習的方式可能逐漸成為教學活動開展的重要形式和組成部分。在跨模態(tài)信息理解和人機自然交互的基礎上，生成式人工智能可以準確理解學習者的學習意圖與認知狀態(tài)，并基于所設定的教學目標，開展“師-機-生”協(xié)同教學。在此過程中，輔助學生開展自主性探究性學習與協(xié)作學習，將機器的智力資源有效轉化為個體智力資源。

認清局限，優(yōu)化完善

當前生成式人工智能也存在局限和挑戰(zhàn)：其基礎模型通常基于大量未標注的數據進行訓練和構建，這種方法可能導致數據偏見、虛假信息生成等問題。因此，在將生成式人工智能應用于教育領域時，需要綜合考慮其科學性、公平性、準確性和價值觀等方面的因素，進行全面的風險評估和校正。此外，在人機協(xié)作和智能教學輔助等方面，應明確界定生成式人工智能的應用范圍，以防止學習者或教師過度依賴，損害其獨立思考和問題解決能力。生成式人工智能還可能帶來數據隱私和安全等方面的挑戰(zhàn)，需要建立并完善相關法律法規(guī)。

在未來教育領域，生成式人工智能不僅能提升教育質量和效率，還將推動教育模式與人才培養(yǎng)方式的變革。面對新技術領域的快速發(fā)展，教育工作者和學習者需要積極學習和適應，并在此基礎上革新傳統(tǒng)教育理念與教學策略，培養(yǎng)適應未來人工智能時代的創(chuàng)新型人才。同時，也需要充分認識到生成式人工智能帶來的挑戰(zhàn)，保持對其局限性的清醒認識，為人工智能賦能教育與教育數字化轉型創(chuàng)造有利條件。

資訊來源：中國教育網絡公眾號，《中國教育網絡》12月刊，作者：盧宇 李沐云（北京師范大學教育學部教育技術學院）責編：陳永杰