生成式人工智能在教育中的应用与挑战

"本文深入探讨了生成式人工智能技术的基本原理及其在教育领域的适用性，重点关注了ChatGPT等代表性技术。作者分析了生成式AI在跨人类思维表征符号加工和创新内容生成的能力，同时也指出其技术局限，如不理解语义和现实世界，以及可能存在的安全问题和文化偏见。文章强调了开发自主可控的基础模型和教育专用模型的重要性，并讨论了针对未成年人的使用限制。此外，作者提出，基于广泛且混合的数据集训练的生成内容可能不适合作为教育内容的主要来源，因为它可能导致学习主体的惰性，阻碍知识建构和技能习得。最后，文章指出了生成式人工智能在不同教学场景中的潜在应用，如课程内容制作、基础知识学习、特殊需求学习、高阶思维和探究实践。" 生成式人工智能技术是一种模仿人类思维的复杂算法，它能够处理和生成新的信息内容。这项技术的核心在于其预训练模型，如ChatGPT，它通过大量数据的训练，学会了理解和生成人类语言。然而，生成式AI并不具备对语义的深度理解和对真实世界的认知，这限制了它在教育改革中的潜力。 文章指出，依赖于特定公司或模型的垄断性基础架构可能带来安全隐患，包括数字基础设施升级的问题，以及传播特定价值观和语言偏见的风险。因此，发展自主可控的生成式AI基础模型，特别是针对教育领域定制的模型，对于确保教育应用的安全性至关重要。 在教育适用性方面，由于生成式AI主要依赖成人互联网数据进行训练，其内容服务方式可能不适合未成年人，因此需要设定适当的使用年龄限制。此外，依赖广泛且混合的数据集生成的教育资源可能并不符合教育的本质，可能会削弱学生通过主动学习和解构内容来构建知识和技能的过程。 文章还探讨了生成式AI在教育内容提供、教学过程和育人目标方面的挑战。在课程内容制作、基础知识和技能学习、特殊学习需求满足、高阶思维培养以及探究实践等教学情境中，生成式AI有潜力提供辅助，但需谨慎设计以避免反智风险，确保其适应性和学科适用性。 生成式人工智能在教育领域的应用仍面临诸多挑战，需要综合考虑技术局限、安全问题、文化敏感性和教学理念，以实现其潜力并确保其对学生全面发展产生积极影响。未来的研究和实践应该聚焦于如何在这些限制和机遇中找到平衡，以促进生成式AI与教育的深度融合。