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    生成式人工智能浪潮下的高職教育:風(fēng)險剖析與防范策略

    2024-07-11 03:42:37曾晨曦陳靜
    互聯(lián)網(wǎng)周刊 2024年12期
    關(guān)鍵詞:生成式人工智能高職教育

    曾晨曦 陳靜

    摘要:在生成式人工智能的快速發(fā)展背景下,本文深入探討了生成式人工智能對高職教育的多方面影響及其潛在風(fēng)險,概述了生成式人工智能的基礎(chǔ)概念、技術(shù)原理及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況,重點(diǎn)分析了該技術(shù)給高職教育帶來的資源分配、教育質(zhì)量、學(xué)生就業(yè)以及道德倫理法律等多層次風(fēng)險。針對這些風(fēng)險,提出了優(yōu)化資源分配、保障教育質(zhì)量、助力學(xué)生就業(yè)及強(qiáng)化道德法律教育的防范策略。此外,對生成式人工智能在高職教育領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望,并為相關(guān)政策制定提供了建議,以期推動高職教育的創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:生成式人工智能;高職教育;風(fēng)險與防范

    引言

    在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的時代背景下,生成式人工智能(GAI)以其強(qiáng)大的創(chuàng)造性和模擬能力,正在重塑人們的工作、學(xué)習(xí)和生活方式。作為人工智能技術(shù)的重要分支,GAI能夠生成新的文本、圖像、音頻和視頻內(nèi)容,從而對很多領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

    高職教育作為連接學(xué)術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的橋梁,旨在培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能人才。然而,隨著GAI技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,高職教育面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面,GAI為高職教育提供了更豐富的教學(xué)資源和更先進(jìn)的教學(xué)手段,有助于提高教學(xué)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn);另一方面,GAI也可能帶來諸如教育資源分配不均、教育質(zhì)量下降、學(xué)生就業(yè)難以及道德倫理和法律風(fēng)險等問題。

    鑒于此,深入探討生成式人工智能浪潮下高職教育的風(fēng)險,并提出相應(yīng)的防范策略顯得尤為重要。本文期望能夠從一個全面、深入了解生成式人工智能對高職教育影響的視角,為高職教育在GAI時代的未來發(fā)展提供有益的啟示和借鑒。

    1. 生成式人工智能概述

    1.1 生成式人工智能的定義

    生成式人工智能是指一類能夠自動生成全新、原創(chuàng)性內(nèi)容的人工智能技術(shù)。與傳統(tǒng)的分析型人工智能不同,GAI側(cè)重于模擬人類的創(chuàng)造性過程,通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成新的、符合特定要求的數(shù)據(jù),如文本、圖像、音頻和視頻等。

    1.2 技術(shù)原理及應(yīng)用領(lǐng)域

    生成式人工智能的技術(shù)原理主要基于深度學(xué)習(xí)中的生成模型,如生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)[1]、變分自編碼器(VAEs)[2]和Transformer模型[3]等。這些模型通過學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)的潛在分布,能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似但全新的內(nèi)容。

    在應(yīng)用領(lǐng)域方面,GAI已被廣泛應(yīng)用于文本生成、圖像創(chuàng)作、語音合成和視頻剪輯等領(lǐng)域。例如,在文本生成方面,GAI可以自動生成新聞報道、小說、詩歌和廣告文案等[4];在圖像創(chuàng)作方面,GAI可以生成藝術(shù)作品、設(shè)計(jì)草圖、虛擬人物和場景等[5];在語音合成方面,GAI可以模擬人類的聲音,生成自然流暢的語音內(nèi)容;在視頻剪輯方面,GAI可以自動剪輯和合成視頻片段,生成具有創(chuàng)意和吸引力的視頻作品[6]。

    1.3 發(fā)展趨勢與影響

    隨著人工智能算法、算力和算據(jù)[7]的高速發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,生成式人工智能呈現(xiàn)出以下發(fā)展趨勢:

    (1)生成內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性不斷提升,使得GAI在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用;

    (2)GAI與其他技術(shù)的融合,如與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)、虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和混合現(xiàn)實(shí)(MR)等技術(shù)的結(jié)合,將創(chuàng)造出更加豐富和沉浸式的體驗(yàn);

    (3)GAI的商業(yè)化進(jìn)程加快,越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)開始將GAI技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品和服務(wù)中,以提高效率和降低成本。

    生成式人工智能的發(fā)展對各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如,在教育領(lǐng)域,GAI為個性化教學(xué)、智能評估和教學(xué)資源開發(fā)等提供了新的可能。同時,GAI的發(fā)展也帶來了一系列挑戰(zhàn)和問題,如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)和道德倫理風(fēng)險等,需要在實(shí)踐中不斷探索和解決。

    在生成式人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展背景下,2023年7月國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、國家發(fā)展改革委、教育部等七部門聯(lián)合公布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》,旨在從制度層面出發(fā),對生成式人工智能技術(shù)的運(yùn)用實(shí)施系統(tǒng)化的監(jiān)管和規(guī)范[8]。

    2. 高職教育的風(fēng)險剖析

    2.1 教育資源分配不均的風(fēng)險

    生成式人工智能技術(shù)的引入,使得高職教育的資源分配面臨新的挑戰(zhàn)。由于不同地區(qū)、不同學(xué)校之間的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平存在差異,導(dǎo)致在引入和應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)時存在明顯的不均衡現(xiàn)象。一些發(fā)達(dá)地區(qū)或?qū)W??赡苣軌蚵氏纫脒@種技術(shù),從而獲得更多的教育資源和優(yōu)勢,而一些經(jīng)濟(jì)落后或技術(shù)水平較低的地區(qū)或?qū)W校則可能面臨資源匱乏的困境。這種不均衡的資源分配不僅加劇了高職教育領(lǐng)域的不公平現(xiàn)象,還可能進(jìn)一步拉大不同地區(qū)、不同學(xué)校之間的教育差距。

    2.2 教育質(zhì)量下降的風(fēng)險

    生成式人工智能技術(shù)的引入雖然為高職教育帶來了新的教學(xué)手段和方法,但同時也可能對教育質(zhì)量產(chǎn)生沖擊。一方面,由于這種技術(shù)的自動化和智能化程度較高,可能導(dǎo)致一些教師過度依賴技術(shù)而忽視了對學(xué)生的個性化關(guān)注和指導(dǎo),從而影響教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn);另一方面,由于生成式人工智能技術(shù)本身存在一定的局限性和不足,如數(shù)據(jù)偏差、算法錯誤等,可能導(dǎo)致其生成的教學(xué)內(nèi)容和建議存在誤導(dǎo)性,從而對學(xué)生的學(xué)習(xí)產(chǎn)生負(fù)面影響。

    2.3 學(xué)生就業(yè)難的風(fēng)險

    生成式人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,使得一些傳統(tǒng)的工作崗位逐漸被自動化取代,從而導(dǎo)致學(xué)生面臨更大的就業(yè)壓力。一方面,由于技術(shù)的快速發(fā)展和更新?lián)Q代,學(xué)生需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技能和知識才能適應(yīng)市場需求,這無疑增加了他們的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)和就業(yè)難度;另一方面,由于生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大,對于一些專業(yè)技能單一、缺乏創(chuàng)新能力的學(xué)生來說,他們可能面臨更大的就業(yè)困境和競爭壓力。

    2.4 道德倫理與法律風(fēng)險

    生成式人工智能的應(yīng)用涉及許多道德倫理和法律問題。例如,利用生成式人工智能進(jìn)行抄襲、剽竊等學(xué)術(shù)不端行為可能更加難以被發(fā)現(xiàn)和懲處;生成式人工智能生成的內(nèi)容可能涉及侵犯他人隱私、肖像權(quán)等法律問題;此外,生成式人工智能還可能被用于傳播虛假信息、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)詐騙等違法犯罪活動。這些道德倫理和法律風(fēng)險不僅損害了高職教育的聲譽(yù)和形象,還可能對社會造成嚴(yán)重的危害。

    3. 風(fēng)險防范策略

    3.1 優(yōu)化教育資源分配

    (1)增加投資與政策支持:為緩解生成式人工智能帶來的教育資源分配不均問題,首先需要增加對高職教育的整體投入,特別是在生成式人工智能技術(shù)的平臺和教學(xué)設(shè)備方面。政府應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用,通過財(cái)政撥款、政策扶持等方式,確保所有高職院校都能獲得必要的教學(xué)資源。同時,鼓勵企業(yè)和社會力量參與高職教育投資,形成多元化的投入機(jī)制。

    (2)建立資源共享機(jī)制:通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù),可以構(gòu)建高職教育資源共享平臺,將優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源進(jìn)行集中整合和共享。這樣不僅可以減少資源浪費(fèi)和重復(fù)建設(shè),還能讓更多的學(xué)生和教師受益。

    3.2 提升教育質(zhì)量

    (1)強(qiáng)化教師角色與培訓(xùn):強(qiáng)化教師在教學(xué)過程中的主導(dǎo)地位,確保他們具備扎實(shí)的專業(yè)知識和豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。同時,鼓勵教師積極學(xué)習(xí)并掌握生成式人工智能技術(shù),以便更好地將其應(yīng)用于教學(xué)中。但在此過程中,教師應(yīng)始終保持對技術(shù)的清醒認(rèn)識,避免過度依賴而忽視對學(xué)生的個性化關(guān)注。

    (2)嚴(yán)格審核教學(xué)內(nèi)容:生成式人工智能生成的教學(xué)內(nèi)容能夠提供大量的教學(xué)資源和信息,但其中可能存在錯誤、過時或誤導(dǎo)性的內(nèi)容,應(yīng)建立嚴(yán)格的審核機(jī)制,對教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)格把關(guān),確保其準(zhǔn)確性、時效性和適用性。

    3.3 促進(jìn)學(xué)生就業(yè)

    (1)調(diào)整專業(yè)設(shè)置與課程體系:高職教育應(yīng)積極調(diào)整專業(yè)設(shè)置和課程體系,以適應(yīng)市場需求的變化。通過深入調(diào)研和分析行業(yè)發(fā)展趨勢,可以預(yù)測未來一段時間內(nèi)的人才需求情況,并據(jù)此調(diào)整專業(yè)設(shè)置和課程內(nèi)容。同時,加強(qiáng)與企業(yè)的合作與交流,共同開發(fā)符合市場需求的課程和教材,培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和創(chuàng)新能力。

    (2)加強(qiáng)校企合作與實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn):高職院校應(yīng)積極與企業(yè)建立合作關(guān)系,為學(xué)生提供更多的實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)機(jī)會。通過參與實(shí)際工作項(xiàng)目,學(xué)生可以更好地了解行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,提升自己的實(shí)踐能力和職業(yè)素養(yǎng),為將來的就業(yè)做好充分準(zhǔn)備。

    3.4 加強(qiáng)道德倫理與法律教育

    (1)開設(shè)相關(guān)課程與講座:在高職教育中開設(shè)相關(guān)的道德倫理和法律法規(guī)課程或講座,讓學(xué)生了解和掌握基本的道德規(guī)范和法律原則。通過案例分析、討論交流等方式,引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的價值觀和職業(yè)觀,增強(qiáng)他們的法律意識和道德素養(yǎng)。

    (2)建立監(jiān)管與懲戒機(jī)制:對于利用生成式人工智能進(jìn)行學(xué)術(shù)不端、違法犯罪等行為的學(xué)生或教師,應(yīng)建立嚴(yán)格的監(jiān)管和懲戒機(jī)制,維護(hù)教育的公平和正義。

    4. 案例分析

    在高職教育與生成式人工智能的交匯點(diǎn)上,多個案例凸顯了技術(shù)的潛力及其伴隨的挑戰(zhàn)。以下是對幾個典型案例的深入分析,這些案例揭示了在實(shí)際應(yīng)用中如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與教育實(shí)踐。

    案例一:智能教學(xué)助理的應(yīng)用與反思

    某高職院校引入了智能教學(xué)助理系統(tǒng),旨在通過生成式人工智能技術(shù)輔助教師進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)和學(xué)生管理。系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為模式,為教師提供個性化的教學(xué)建議。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,一些教師反映過度依賴系統(tǒng)建議導(dǎo)致教學(xué)失去個性化,而學(xué)生則感到被數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策所束縛。

    分析:智能教學(xué)助理系統(tǒng)為教學(xué)提供了數(shù)據(jù)支持和決策參考,但過度依賴可能削弱教師的教學(xué)自主性和學(xué)生的學(xué)習(xí)主體性。這提示我們,在引入生成式人工智能技術(shù)時,應(yīng)明確其輔助地位,而不是替代教師和學(xué)生的主觀判斷。

    案例二:AI教學(xué)助手的倫理困境

    某高職院校引入了AI教學(xué)助手,用于輔助教師批改作業(yè)、提供學(xué)習(xí)建議等。然而,有學(xué)生反映,AI教學(xué)助手在批改作業(yè)時存在偏見,對某些學(xué)生的作業(yè)更為寬松。經(jīng)查,這是因?yàn)锳I教學(xué)助手在訓(xùn)練過程中受到了某些數(shù)據(jù)偏見的影響。

    分析:該案例揭示了生成式AI在教育應(yīng)用中可能面臨的倫理困境。AI教學(xué)助手雖然能提高教學(xué)效率,但也可能因?yàn)閿?shù)據(jù)偏見等問題導(dǎo)致不公平的決策。因此,在引入AI教學(xué)助手時,必須充分考慮其倫理影響,并采取措施確保決策的公正性和透明度。同時,還須加強(qiáng)對AI技術(shù)的監(jiān)管和審查,防止類似問題的發(fā)生。

    5. 未來展望與建議

    5.1 未來發(fā)展趨勢

    (1)個性化教學(xué)成為主流:生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展將推動高職教育向更加個性化的方向轉(zhuǎn)變。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、興趣偏好和能力水平的深度分析,教師可以為每個學(xué)生量身定制個性化的學(xué)習(xí)方案,從而提高教學(xué)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

    (2)智能評估與反饋機(jī)制完善:未來的高職教育將更加注重對學(xué)生學(xué)習(xí)成果的評估與反饋。借助生成式人工智能技術(shù),可以構(gòu)建智能評估系統(tǒng),實(shí)時監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和效果,并提供及時的反饋和建議,幫助學(xué)生更好地掌握知識和技能。

    (3)產(chǎn)教融合進(jìn)一步深化:在生成式人工智能的助力下,校企融合生成教學(xué)內(nèi)容將使成本更低、效率更高,高職教育與產(chǎn)業(yè)的融合將更加緊密。通過校企合作可以為學(xué)生提供更加貼近實(shí)際工作環(huán)境的學(xué)習(xí)體驗(yàn),同時也有助于提升高職教育的社會認(rèn)可度和影響力。

    5.2 建議

    政府應(yīng)增強(qiáng)對高職教育的政策引導(dǎo)與支持,特別是在生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用方面。通過制定相關(guān)政策和規(guī)劃,明確高職教育的發(fā)展方向和目標(biāo),推動其與產(chǎn)業(yè)、科技的深度融合。

    高職師生需提升AI素養(yǎng),以適應(yīng)生成式人工智能時代的發(fā)展,包括掌握基本AI知識、技術(shù)和平臺,培養(yǎng)創(chuàng)新思維與利用AI解決問題的能力等。

    生成式人工智能時代要求高職教育構(gòu)建開放共享的教育生態(tài),打破校際、校企壁壘,共享生成式AI等優(yōu)質(zhì)資源,實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新,推動整體提升與可持續(xù)發(fā)展。

    在推動高職教育與生成式人工智能技術(shù)的融合中,應(yīng)重視倫理道德和法律法規(guī)的遵守,制定相應(yīng)規(guī)范,明確責(zé)任與義務(wù),確保教育公平、公正與安全。

    結(jié)語

    生成式人工智能作為一種顛覆性的技術(shù),對高職教育產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,既為高職教育帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇,如個性化教學(xué)、智能評估和產(chǎn)教融合等,也帶來了一系列的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。因此,高職教育需要積極應(yīng)對,采取有效的防范策略來降低風(fēng)險,并充分利用生成式人工智能技術(shù)的優(yōu)勢推動教育的創(chuàng)新和發(fā)展。同時,政府、企業(yè)和社會各界也應(yīng)共同努力,為高職教育的健康發(fā)展提供良好的政策環(huán)境、技術(shù)支持和資源保障。只有這樣,才能確保高職教育在生成式人工智能時代保持穩(wěn)健的步伐,為社會的繁榮和進(jìn)步培養(yǎng)更多高素質(zhì)技術(shù)技能型人才。

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    作者簡介:曾晨曦,碩士研究生,副教授,研究方向:高職教育和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù);通信作者:陳靜,碩士研究生,副教授,研究方向:高職教育和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

    基金項(xiàng)目:湖南省職業(yè)院校教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目——基于4R項(xiàng)目化教學(xué)模式培養(yǎng)新時代“湖湘工匠”的探索與實(shí)踐——以計(jì)算機(jī)類專業(yè)為例(編號:ZJGB2022753);湖南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院教學(xué)成果獎培育建設(shè)項(xiàng)目(編號:GCJXCG2308)。

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