生成式人工智能賦能教育數字化轉型的邏輯、困境與對策

關鍵詞：教育數字化轉型；生成式人工智能；智慧教育；教育治理

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）26-0025-03開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

當下，中國數字化教育展現了自己的“加速度”，打造了自己的“金招牌”。生成式人工智能（簡稱AIGC） 是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，加快發(fā)展新一代人工智能，是我國抓住新一輪科技革命和產業(yè)升級機遇的關鍵措施。推進AIGC賦能教育數字化轉型，以促進智能技術在教育領域的深度融合、廣泛應用和持續(xù)創(chuàng)新，通過生成式人工智能技術引領的全面而深入的教育變革，實現對學生學習方式的根本性改變、教師教學方法的創(chuàng)新性轉型、學校治理模式的現代化升級，以及對整個教育生態(tài)系統(tǒng)的全面優(yōu)化，是回答“智能時代，教育何為”這一時代命題的必然要求，也是為中國教育數字化轉型注入新動能并推動教育數字化戰(zhàn)略從“3C”（Connection，Content，and Cooperation） 走向“3I”（Integration，Intelli?gence，and Internationalization） 的重要舉措。

1 生成式人工智能賦能教育數字化轉型的內在邏輯

2022年12月，教育部高教司牽頭編制的世界首份高等教育數字化報告《無限的可能——世界高等教育數字化發(fā)展報告》，首次將高等教育數字化發(fā)展過程劃分為轉化階段、轉型階段和智慧階段。本研究依據報告要旨劃分維度，結合國內外高質量研究文獻，將二者耦合的層級、內涵加以整理，如圖1所示。

1.1 轉化層級的技術賦能：支持教與學全流程交互

在教育數字化轉型中，AIGC與師生的實時交互是這一工具最基礎也是最普遍的應用形式。這種賦能的技術邏輯源于三個方面：首先是自然語言處理（NLP） 技術，AIGC系統(tǒng)可以識別師生語言輸入，從而實現語言交流并生成反饋，促進實時的交互。其次是機器學習與智能推薦算法，系統(tǒng)可以根據師生的歷史交互數據和個性化特征，推薦相關的教學內容或學習資源，從而提升師生之間的即時交互和學習效果。此外，語音識別技術能夠將師生語言轉換為文本，實現實時的語音交互。最后是實時通信技術，系統(tǒng)能夠集成實時通信技術，例如即時消息傳送或視頻功能，實現即時交互，提升教學效率和互動體驗。因此，AIGC 可以與師生進行實時對話并提供高質量、個性化反饋，推動因材施教理念的實現。

1.2 轉型層級的技術賦能：優(yōu)化教學業(yè)務決策

相比于轉化階段的實時交互，轉型層級中AIGC 對教學的支持體現在通過全方位、全流程和全主體的數據管理來支持各種教學業(yè)務決策。國內外已有諸多研究者競相探索，如金泰爾（Gentile M） 等[1]發(fā)現，隨著AI設備支持的可穿戴技術發(fā)展，“數字教師”的價值得到提升，建議教師從設計混合式教學環(huán)境、提升學習者交互能力、提升學習者AI素養(yǎng)等方面與AIGC形成合力；秦渝超等[2]根據活動理論的生產、交流、消耗、分配4個子系統(tǒng)，提出AIGC與教育數字化的全面耦合路徑。基于已有研究成果的綜合分析，AIGC能夠在教學中幫助完成多模態(tài)數據的收集、學習者畫像繪制、全流程評價生成、主動預警與干預以及支持教學智能體等任務，智慧教學形態(tài)貫穿數據驅動、平臺支持、資源配置和智能適應調節(jié)等全流程。

1.3 智慧層級的技術賦能：建構智慧教育范式

教育數字化轉型的最高階段為智慧階段，是迭代與升級的最終目標，教學活動遵循智慧教育范式進行高質量呈現。在智慧教育范式中，AIGC有助于突破教育空間和治理流程中存在的數據流轉障礙，同時也需要克服跨學科、跨內容之間的數據流轉障礙，以實現以學習者為核心的數據共享和場景整合，從而完成基于技術的教學體系重構。AIGC可以彌補單一學科教師的知識限制，結合并設計跨學科任務和探究性學習項目，幫助學生理清交叉學科內容的要點和邏輯，并采用個人數據畫像評價理念來彌補單一學科評價的不足并進行適應性干預[3]?？梢灶A見，智慧教育范式將是教學流程實現全面數據賦能、教學空間實現全面融合、教學課堂結構實現全面協(xié)同、教學內容實現跨單元乃至跨學科整合的理想形態(tài)。

2 生成式人工智能賦能教育數字化轉型的困境

2.1 基礎設施限制技術應用

實現生成式人工智能對教育的賦能，首先要解決基礎設施建設這一必要前提?；A設施不足對AIGC 的限制主要體現在三個方面：一是網絡連接不穩(wěn)定或速度較慢。由于教育中的技術應用需要依賴于高速穩(wěn)定的網絡連接，然而許多地區(qū)的學?；驒C構可能缺乏充足的網絡基礎設施，導致技術應用受阻。二是缺乏適當的硬件設備。AIGC通常需要強大的計算能力支持，例如高性能的服務器、云計算資源或專業(yè)的硬件設備如GPU，然而許多學?；驒C構可能無法負擔購買和維護這些硬件設備。三是缺乏相關的軟件支持和技術人才。部分學校，尤其是中小學，缺乏具備相關技術知識和技能的人才來進行設備的開發(fā)、維護和操作，難以構建完善的軟硬件支持體系，制約了人工智能在教育中的應用和發(fā)展。

2.2 師生數字素養(yǎng)與AI素養(yǎng)滯后

教師和學生的技術能力不足主要體現在三個方面：一是教師需要具備使用AIGC工具的基本技術能力，然而一些老師可能因年齡原因或未接受過充分的技術培訓，導致其對新技術的接受和應用能力有限。二是教師需要理解和掌握AIGC在教學中的應用方法，尤其是深入理解AIGC如何個性化教學、提供反饋、分析表現等功能，具備將AIGC與課程內容和教學目標有機結合的素養(yǎng)，實現更有效的教學效果。三是學生群體，尤其是低齡學生群體，對有效利用AIGC工具進行學習可能存在困難，而且學生在使用IT技術過程中可能會被娛樂軟件所影響，引導學生形成正確的技術觀念也是重中之重。

2.3 數據安全性與算法科學性存疑

使用AIGC賦能教育數字化轉型，數據隱私和算法科學性等問題備受關注。在數據隱私方面，AIGC 在教育過程中可能會收集大量個人信息，如學生學習行為、教師教學方法等，然而數據泄露、濫用等問題威脅著個人隱私和信息安全。此外，AIGC系統(tǒng)可能成為黑客攻擊的目標，一旦系統(tǒng)被入侵，學生和教師的隱私將面臨泄露風險。教育者對AIGC所傳遞知識的真?zhèn)涡源嬖谄毡閾鷳n[4]。此外，AIGC算法可能存在偏見和歧視，對特定群體的不公平對待，加劇教育不平等現象。而且AIGC 當前仍處于快速迭代狀態(tài)，如ChatGPT在4.0新版中增加了動態(tài)推展與批量軟件嵌入等功能，算法的邊界快速擴張意味著存在漏洞與風險的可能性較高。上述關于數據安全性與算法科學性的問題可能使監(jiān)管和規(guī)范面臨挑戰(zhàn)。

2.4 技術規(guī)范體系存在缺漏

AIGC在教育領域的相關技術規(guī)范體系的不足，一方面應歸因于AIGC應用的迅速普及，導致新型數據保護法規(guī)和監(jiān)管體系尚未完善，另一方面也與各國、各區(qū)域數字化發(fā)展水平不均有關。在這種情況下，技術領先的公司可能會利用滯后的監(jiān)管框架以謀取行業(yè)壟斷或追求市場利益，加劇了數字化教育的不公，導致各地區(qū)的政策制定、法規(guī)導向和應用標準難以達成共識。由于技術規(guī)范的缺失，當前AIGC應用的普及還引發(fā)了社會輿論認知的偏差。AIGC復雜的數據訓練對教育教學產生了大量噪音數據，使得“生成式知識”的實際價值備受懷疑。規(guī)范的缺失也可能加劇師生之間的溝通障礙，阻礙學生培養(yǎng)自我效能、自我管理和元認知等技能。因此，社會輿論對基于AIGC的教學存在著“有教無育”的擔憂。

3 生成式人工智能賦能教育數字化轉型的對策建議

3.1 硬件支撐：構建教育數字化轉型“新基座”

“教育新型基礎設施建設是國家新基建的重要組成部分，是信息化時代教育變革的牽引力量?！睘榱撕粚嵻浻布靶禄?，應從三個方面做足準備：一是政府和相關教育機構應加大對教育科技基礎設施的投資，包括網絡、計算資源和設備等，以支持AIGC技術在教育中的應用。二是應制定支持AIGC技術在教育中應用的政策，包括提供資金支持、優(yōu)惠政策和法規(guī)框架，以鼓勵其在基礎設施受限環(huán)境下的推廣和應用。三是建立與科技公司、學術機構和非營利組織的合作伙伴關系，共同研發(fā)解決方案、分享資源和經驗，推動AIGC 在教育中的創(chuàng)新應用。值得指出的是，AIGC的發(fā)展應遵循一條全球化與本土化應用相結合的路徑。本土化意味著在語言文化差異、數據局限性、法律道德監(jiān)管等方面獲得緩沖空間，為本土用戶提供更準確的回應，帶動本土高新科技經濟騰飛，并轉化為更多類型的社會價值。技術的“本土化創(chuàng)新”也是講好“中國故事”的必經之路。

3.2 素養(yǎng)升維：加速師生數字素養(yǎng)與AI素養(yǎng)培育

數字素養(yǎng)與AI素養(yǎng)的不均衡容易造成教育領域的“馬太效應”，即“強者愈強，弱者愈弱”，加劇數字化發(fā)達地區(qū)與落后地區(qū)的失衡。在教師層面，學校等教育組織應有意識地培養(yǎng)教師使用新型教育手段的理念，塑造新技術支持下的教師轉型典型，引導教師領悟新型技術的可為與不可為，提高他們對數字技術和人工智能的理解和運用能力。在學生層面，技術賦能對學生的高階思維提出了更高要求?？赏ㄟ^制定課程和教材，將數字技術和人工智能相關內容融入教育教學中，幫助學生建立正確的科技觀念和應用意識，輔助學生將AIGC作為助力工具，善于對工具的結論查漏補缺而非淪為附庸，并開設課程講解工具的各個情境中的導入與產出邏輯鏈條，這樣才能最有效地提升專業(yè)技能與核心素養(yǎng)。此外，還可以通過開展科技創(chuàng)新競賽、組織科技活動等形式，激發(fā)師生的科技創(chuàng)新熱情。

3.3 技術革新：提升數據安全性與算法科學性

柏拉圖所提出的知識三大要素——真實性、可證性與可信性，是公認的知識判定基準[5]。然而，技術改變知識獲取路徑的同時，也帶來了新型信息對知識真實性與合規(guī)性的挑戰(zhàn)。一方面，知識“黑箱式”的生成流程無法保障知識的準確性。應推動開放透明的算法開發(fā)和應用過程，鼓勵科研機構和企業(yè)公開數據和算法，接受專業(yè)機構和社會監(jiān)督，確保其科學性和公正性，避免出現偏倚和歧視等問題。另一方面，應建立健全的數據管理和隱私保護機制，確保教育數據的安全存儲和合法使用。鼓勵政校企合作，共同應對數據安全和算法科學性的挑戰(zhàn)，同時，加強師生的數據安全意識和算法道德教育，培養(yǎng)他們正確使用和處理數據的能力，提高對算法科學性和倫理性的認識。只有強化數據安全性與算法科學性，才能在保留技術輔助教學價值的同時，盡可能降低其帶來的風險。

3.4 規(guī)范邊界：建立技術應用與評價的標準體系

當前，世界各國紛紛探索技術應用的邊界與機制標準。比如，2022年3月，英國教育部在《教育技術：探索學校數字化成熟度》（Education technology： exploringdigital maturity in schools） 報告中，從技術、能力、戰(zhàn)略三個維度編纂了數字化成熟度指標。與之相仿，我國也應在各級各類校園建設中，制定AI技術應用的成熟度標準。具體而言，一是要建立完善的技術規(guī)范標準和指導文件，明確AIGC在教育中的應用范圍、原則和要求，為相關工作提供明確的指導和依據。二是加強技術監(jiān)督和評估，建立專業(yè)的技術審查機制，對AIGC應用進行審查和評估，確保其符合技術規(guī)范和標準，并推動產、學、研各方合作，共同研究和探索AIGC在教育中的規(guī)范化路徑。三是加強對技術人員和相關從業(yè)者的培訓和指導，提高其對技術規(guī)范的理解和遵守能力。當上述應用桎梏與倫理隱憂得以消解，AIGC與教育的結合將從博弈走向共善，教育數字化轉型偉業(yè)才能行穩(wěn)致遠。

4 結束語

在數字化浪潮推動下，中國教育迎來了新的轉折點，生成式人工智能（AIGC） 作為推動教育數字化轉型的重要技術力量，正在引發(fā)深遠的變革。在加速推進數字教育的過程中，中國不僅鍛造了自身的“金招牌”，也通過AIGC提升了科技革命和產業(yè)變革的整體速度。然而，要充分發(fā)揮AIGC在教育中的潛力，必須克服多重挑戰(zhàn)。首先，基礎設施是根本，政府和教育部門應加大投入，確保技術應用的穩(wěn)定性和普及性。其次，師生的數字與AI素養(yǎng)亟須提高，以確保技術在教學中得到有效利用。此外，數據安全和算法的科學性需要通過透明和嚴格的監(jiān)管來保障，以消除隱私和倫理隱憂。最后，規(guī)范的建立是確保技術與教育深度融合的關鍵。在多方協(xié)作下，中國的教育數字化轉型必將在全球化與本土化相結合的路徑中實現歷史性突破，為世界提供“智能時代，教育何為”的中國答案。