生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用

潘妍妍 齊文艷 王劍宇

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，生成式人工智能備受關(guān)注，其對(duì)高校學(xué)生教育的應(yīng)用和影響逐漸凸顯。本文將探討生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用和潛在風(fēng)險(xiǎn)。一方面，生成式人工智能為高校提供了個(gè)性化學(xué)習(xí)和教學(xué)資源的新機(jī)遇，有效提高教學(xué)效果和學(xué)生興趣；另一方面，必須關(guān)注數(shù)據(jù)安全、隱私泄露，以及辨別生成式人工智能信息真?zhèn)蔚葐栴}。在這個(gè)背景下，高校方面需要深入探討如何平衡生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，以實(shí)現(xiàn)全面、持續(xù)的教育創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；高校學(xué)生教育

引言

在信息時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)日新月異，在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。尤其在高校學(xué)生教育中，生成式人工智能為教育創(chuàng)新提供了新的可能性。當(dāng)前，教育行業(yè)面臨許多問題，如教學(xué)資源分配不均、個(gè)性化教育需求難以滿足等。生成式人工智能以其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和分析能力有望解決這些問題。然而，技術(shù)的普及和應(yīng)用帶來一系列潛在風(fēng)險(xiǎn)，需要關(guān)注并慎重應(yīng)對(duì)。

1. 生成式人工智能概述

生成式人工智能是一種基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的高級(jí)人工智能系統(tǒng)，具有理解、分析、創(chuàng)造和自主生成內(nèi)容的能力。與傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)相比，生成式人工智能在處理復(fù)雜任務(wù)和模擬人類思維方面表現(xiàn)出更強(qiáng)的能力，提供了更多樣化和個(gè)性化的解決方案。生成式人工智能的核心技術(shù)之一是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），它通過對(duì)抗過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征和生成內(nèi)容，給人工智能帶來巨大的潛能。此外，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的融合形成了生成式人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。借助這些技術(shù)，生成式人工智能能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，理解和分析復(fù)雜情境，為真實(shí)世界問題提供創(chuàng)新的解決方案。生成式人工智能已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，如圖像生成、文本寫作、自動(dòng)翻譯、語音合成和實(shí)時(shí)交流，這些應(yīng)用生動(dòng)展示了生成式人工智能在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的強(qiáng)大實(shí)踐價(jià)值。生成式人工智能也正不斷拓展在其他領(lǐng)域的應(yīng)用前景，如設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)、科研、教育和金融等。然而，生成式人工智能仍面臨一系列挑戰(zhàn)，如技術(shù)成熟度、道德倫理、數(shù)據(jù)安全和隱私泄露等問題，為充分發(fā)揮生成式人工智能的潛力，各方需要密切合作，共同關(guān)注這些挑戰(zhàn)，尋求平衡和可持續(xù)性發(fā)展。

2. 生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用價(jià)值

2.1 提高教學(xué)質(zhì)量與效率

生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用具有顯著的價(jià)值，它具有強(qiáng)大的信息處理和分析能力，通過對(duì)大量學(xué)術(shù)資源和教學(xué)內(nèi)容的整合，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源優(yōu)化與更新。此外，生成式人工智能能智能識(shí)別學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，為不同類型的學(xué)生提供適應(yīng)性的教學(xué)方案，從而提高教學(xué)質(zhì)量。例如，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和興趣愛好，生成式人工智能能夠?yàn)閷W(xué)生推薦定制化的學(xué)習(xí)路徑和教材資源。通過這種方式，教師可以更有針對(duì)性地進(jìn)行教學(xué)，同時(shí)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，從而提高教學(xué)質(zhì)量與效率。

2.2 創(chuàng)新教學(xué)方法與策略

教學(xué)方法與策略的創(chuàng)新也是生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的重要應(yīng)用價(jià)值之一，可以實(shí)現(xiàn)多元化和個(gè)性化的教學(xué)方式，滿足不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，該技術(shù)還能協(xié)助教師進(jìn)行教學(xué)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)施，改進(jìn)傳統(tǒng)的教學(xué)模式，提升課堂互動(dòng)與參與度。生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用不僅有助于促進(jìn)高校教師的專業(yè)發(fā)展，同時(shí)也能促使學(xué)生在更寬泛、更豐富的知識(shí)領(lǐng)域中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和探究，進(jìn)一步培養(yǎng)其創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。

2.3 助力教育公平與多樣性

生成式人工智能的應(yīng)用還可以為高校學(xué)生教育的公平和多樣性貢獻(xiàn)力量，通過分析和處理大量數(shù)據(jù)，生成式人工智能有能力提供精準(zhǔn)的學(xué)生評(píng)估和教學(xué)資源建議，這有助于縮小因地域、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)背景不同而造成的教育資源差異，進(jìn)而提高教育的公平性。此外，通過生成式人工智能的指導(dǎo)，可以促進(jìn)高校間的教育交流與合作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源的共享及協(xié)同創(chuàng)新，為學(xué)生提供更豐富的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。這將極大地促進(jìn)高校學(xué)生教育的多樣性，培養(yǎng)具有國(guó)際視野和多元能力的人才。

3. 生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用措施

3.1 個(gè)性化學(xué)習(xí)

生成式人工智能通過分析高校學(xué)生的學(xué)習(xí)歷程、成績(jī)、興趣偏好等多維度信息，為每一位學(xué)生制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃。例如，采用循序漸進(jìn)的推薦系統(tǒng)，為學(xué)生提供合適難度的學(xué)習(xí)任務(wù)，為弱勢(shì)學(xué)生推薦補(bǔ)差方案，如附加學(xué)習(xí)資源、輔導(dǎo)課程等，幫助其提高學(xué)習(xí)效果。同時(shí)，也可以為高水平學(xué)生推送挑戰(zhàn)性任務(wù)，激發(fā)其潛能。此外，生成式人工智能還可通過關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和傾向，推薦適宜的學(xué)習(xí)時(shí)間、環(huán)境，以及相應(yīng)教材或工具，確保學(xué)生的學(xué)習(xí)效率最大化，生成式人工智能在個(gè)性化學(xué)習(xí)方面發(fā)揮了巨大作用，提高了高校學(xué)生的滿意度和學(xué)習(xí)效果。

3.2 教學(xué)資源擴(kuò)展與優(yōu)化

生成式人工智能能夠幫助高校教師和管理員挖掘、整理和評(píng)價(jià)海量的教學(xué)資源。通過分析游離在網(wǎng)絡(luò)空間的知識(shí)庫(kù)、課件庫(kù)以及案例庫(kù)等內(nèi)容，生成式人工智能有助于構(gòu)建豐富的教學(xué)資源體系，滿足不同學(xué)科和領(lǐng)域的需求。例如，在項(xiàng)目型課程中，生成式人工智能可通過分析行業(yè)趨勢(shì)和熱點(diǎn)問題，挑選實(shí)際案例作為學(xué)生練習(xí)素材，還能為教師提供優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)和核心概念的建議，有效改善傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容，這使得高校教育資源更具針對(duì)性和實(shí)用性。

3.3 教學(xué)方法創(chuàng)新

生成式人工智能能夠?yàn)楦咝＝逃龓韯?chuàng)新性的教學(xué)方法。例如，在“翻轉(zhuǎn)課堂”模式中，生成式人工智能可以自動(dòng)生成針對(duì)性的預(yù)習(xí)材料，使學(xué)生在課堂前充分準(zhǔn)備，課堂內(nèi)集中討論與解決問題。此外，AI輔助教學(xué)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析學(xué)生在課堂的表現(xiàn)和互動(dòng)情況，為教師提供策略調(diào)整建議，提高課堂教學(xué)效果。在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，生成式人工智能可以模擬實(shí)際場(chǎng)景，讓學(xué)生在安全環(huán)境中進(jìn)行練習(xí)與實(shí)驗(yàn)，這些創(chuàng)新性教學(xué)方法有助于提高高校教育的實(shí)效性。

3.4 學(xué)習(xí)效果評(píng)估與反饋

生成式人工智能能自動(dòng)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、成績(jī)變化和作品質(zhì)量等方面，輔助教師實(shí)現(xiàn)精確且持續(xù)的評(píng)估。例如，一個(gè)自動(dòng)批改作業(yè)的AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)提供詳細(xì)反饋，幫助學(xué)生及時(shí)了解自己的問題所在。生成式人工智能還能給予教師有針對(duì)性的指導(dǎo)建議，優(yōu)化教學(xué)過程。此外，生成式人工智能可以分析學(xué)生群體內(nèi)的評(píng)估數(shù)據(jù)，為高校教育管理者提供有關(guān)課程質(zhì)量、教師績(jī)效等方面的信息，指導(dǎo)教育改革與決策，這些應(yīng)用有力地推動(dòng)了高校學(xué)生教育的質(zhì)量提升。

4. 生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的潛在風(fēng)險(xiǎn)

4.1 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

生成式人工智能在高校學(xué)生教育中的應(yīng)用涉及大量的個(gè)人信息和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能包括學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)成績(jī)、行為習(xí)慣等敏感信息，如若數(shù)據(jù)安全措施不到位，會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私泄露。同時(shí)，不法分子可能利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意攻擊、欺詐等，給學(xué)生和學(xué)校帶來損失。此外，數(shù)據(jù)濫用亦可能導(dǎo)致個(gè)人隱私和信息安全問題。例如，未經(jīng)授權(quán)將學(xué)生數(shù)據(jù)用于商業(yè)目的、廣告或第三方研究。因此，在使用生成式人工智能的過程中，高校需要高度重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)問題。

4.2 信息真?zhèn)伪鎰e

生成式人工智能在高校教育中產(chǎn)生了海量信息，這無疑加大了學(xué)生辨別信息真?zhèn)蔚碾y度，雖然生成式人工智能能夠提供豐富的學(xué)習(xí)資源和素材，但同時(shí)也可能生成虛假、誤導(dǎo)性或低質(zhì)量的信息。此外，一些惡意利用該技術(shù)的行為也對(duì)高校學(xué)生教育帶來潛在威脅，如生成偽造論文、篡改數(shù)據(jù)等，如果學(xué)生不能識(shí)別這些不真實(shí)信息，可能會(huì)對(duì)其學(xué)習(xí)和發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，甚至對(duì)學(xué)術(shù)道德和學(xué)術(shù)風(fēng)氣造成破壞。

4.3 技術(shù)依賴與學(xué)生能力發(fā)展

生成式人工智能在高校學(xué)生教育中提供了便利，但過度依賴技術(shù)可能會(huì)削弱學(xué)生的獨(dú)立思考和自主學(xué)習(xí)能力。例如，過分依賴AI輔導(dǎo)系統(tǒng)可能使學(xué)生錯(cuò)失與教師、同學(xué)探討交流的機(jī)會(huì)，影響學(xué)生的人際溝通技巧和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。另外，完全依賴生成式人工智能的評(píng)估反饋可能使學(xué)生缺乏對(duì)自身學(xué)習(xí)情況的自主認(rèn)識(shí)和反思，長(zhǎng)此以往，過度依賴技術(shù)可能會(huì)加劇學(xué)生的技能和能力退化，甚至導(dǎo)致依賴心理問題[1]。

4.4 教育公平與資源分配問題

盡管生成式人工智能為高校教育提供了許多有益的解決方案，但其應(yīng)用也可能加劇教育不公平問題。一方面，部分高?？赡苡捎谫Y金、設(shè)備等條件限制，無法充分利用生成式人工智能，這將在一定程度上加大資源不均衡問題；另一方面，對(duì)個(gè)性化教育，過度依賴生成式人工智能可能導(dǎo)致某些學(xué)生的需求被忽視，一些個(gè)性化學(xué)習(xí)策略可能偏向優(yōu)勢(shì)群體，而忽略弱勢(shì)群體的發(fā)展，將削弱教育公平性，進(jìn)一步加大高校教育中的差距[2]。

5. 風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略

5.1 制定相關(guān)法規(guī)與政策

政府、教育部門和高校應(yīng)聯(lián)合協(xié)作，為生成式人工智能在教育領(lǐng)域的運(yùn)用劃定明確范圍，確立數(shù)據(jù)處理、隱私保護(hù)等方面的操作規(guī)范，針對(duì)AI產(chǎn)品和服務(wù)建立適當(dāng)?shù)恼J(rèn)證機(jī)制，保證所選用的技術(shù)達(dá)到既定的安全性和可靠性標(biāo)準(zhǔn)。在設(shè)計(jì)相關(guān)法規(guī)和政策時(shí)，要兼顧教育發(fā)展的持續(xù)性和技術(shù)迭代的實(shí)時(shí)性，對(duì)生成式人工智能在教育領(lǐng)域所產(chǎn)生的影響進(jìn)行持續(xù)評(píng)估，營(yíng)造有利于教育創(chuàng)新的法律環(huán)境。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，教育部門應(yīng)積極參照國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)其他國(guó)家在生成式人工智能教育應(yīng)用中的立法模式和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，充分參考各國(guó)政策管理類型差異，形成具有指導(dǎo)意義的標(biāo)準(zhǔn)，高校和社會(huì)各界也應(yīng)關(guān)注教育行業(yè)的最新動(dòng)態(tài)，了解生成式人工智能所帶來的變革，持續(xù)改進(jìn)教育體系和教育政策。在此過程中，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)共同參與法律法規(guī)制定及實(shí)踐，在規(guī)范與創(chuàng)新的邊界尋求發(fā)展[3]。

5.2 保障數(shù)據(jù)安全與隱私

高校方面需要建立專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全的部門，以確保在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸學(xué)生個(gè)人信息和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)都得到充分保護(hù)。強(qiáng)化教職員工、學(xué)生及合作伙伴在數(shù)據(jù)安全方面的培訓(xùn)，以提升他們的安全意識(shí)和責(zé)任感，高校應(yīng)制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)保護(hù)政策，并明確分工，設(shè)立監(jiān)管機(jī)制以確保執(zhí)行力度，確保符合國(guó)家法律法規(guī)的要求，同時(shí)配合國(guó)際數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)范，增強(qiáng)跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。?duì)第三方合作伙伴進(jìn)行合規(guī)審查，明確雙方在數(shù)據(jù)保護(hù)方面的責(zé)任，從源頭上保障數(shù)據(jù)安全，為應(yīng)對(duì)潛在的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，還要定期進(jìn)行數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以便識(shí)別和預(yù)防數(shù)據(jù)泄露、篡改或?yàn)E用等問題[4]。

5.3 培養(yǎng)學(xué)生信息素養(yǎng)與自主學(xué)習(xí)能力

高校必須著重培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)及自主學(xué)習(xí)能力，使學(xué)生能夠在繁雜的信息環(huán)境中甄別真?zhèn)巍@取有價(jià)值的知識(shí)。為達(dá)到這一目標(biāo)，高?？梢栽O(shè)計(jì)信息素養(yǎng)講座、實(shí)踐課程等多種教育形式，幫助學(xué)生掌握獨(dú)立性、批判性地分析評(píng)估生成式人工智能展示信息的技巧，此外，亦需關(guān)注生成式人工智能對(duì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的潛在影響。在實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)能力提高方面，高校應(yīng)設(shè)計(jì)多種教學(xué)場(chǎng)景與實(shí)踐機(jī)會(huì)，確保在技術(shù)協(xié)助下，學(xué)生依然面臨具有挑戰(zhàn)性的問題，激發(fā)其積極探索、參與討論的熱情。例如，教師可將課程設(shè)置為小組討論、案例分析或項(xiàng)目實(shí)踐等形式，促使學(xué)生主動(dòng)承擔(dān)責(zé)任、解決問題[5]。

5.4 關(guān)注教育公平和資源優(yōu)化分配

應(yīng)用生成式人工智能時(shí)，高校必須關(guān)注教育公平與資源分配問題，教育部門應(yīng)制定相應(yīng)政策與資金扶持，確保來自各地區(qū)和類型的高校能夠充分贏得生成式人工智能的普及和應(yīng)用所帶來的益處。在推行個(gè)性化教育中，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)弱勢(shì)群體的關(guān)注，打破僅關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的現(xiàn)象，防止數(shù)字鴻溝問題進(jìn)一步加劇。針對(duì)公平分配教育資源問題，高校應(yīng)對(duì)現(xiàn)有資源配置進(jìn)行調(diào)整，將更多資源投入提高教育質(zhì)量、優(yōu)化教育技術(shù)應(yīng)用成本等關(guān)鍵領(lǐng)域。這樣一來，將有助于減少教育不公問題，達(dá)到平衡的教育資源配置。高校還可以通過建立合作機(jī)制，使得技術(shù)先進(jìn)的學(xué)校和相對(duì)落后的學(xué)校共享資源，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與教育資源的更廣泛傳播，從而提高整體教育水平。對(duì)于教育部門而言，應(yīng)制定具有時(shí)代適應(yīng)性和針對(duì)性的政策，以推動(dòng)生成式人工智能在高校教育領(lǐng)域的公平和可持續(xù)發(fā)展。

結(jié)語

綜上所述，生成式人工智能在高校學(xué)生教育領(lǐng)域具備巨大潛力，為個(gè)性化學(xué)習(xí)、教學(xué)資源、教學(xué)方法創(chuàng)新以及學(xué)習(xí)效果評(píng)估與反饋等方面帶來積極變革。然而，可能面臨數(shù)據(jù)安全與隱私泄露、信息真?zhèn)伪鎰e、技術(shù)依賴與能力發(fā)展受限和教育不公等潛在風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，須在法律、制度以及政策層面加強(qiáng)監(jiān)管，保障數(shù)據(jù)安全和隱私，培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)與自主學(xué)習(xí)能力，關(guān)注教育公平和資源分配，全面審視利用生成式人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)高校教育的可持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：潘妍妍，碩士研究生，講師，研究方向：人工智能、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、自動(dòng)化控制；齊文艷，碩士研究生，助教，研究方向：數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)；通信作者：王劍宇，本科，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)及應(yīng)用。