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    生成式人工智能在物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)教學(xué)改革的應(yīng)用研究

    2024-12-31 00:00:00尹悅琳高明晶
    物流科技 2024年21期
    關(guān)鍵詞:生成式人工智能課程改革

    摘" 要:隨著數(shù)字化時(shí)代到來(lái),各領(lǐng)域都在推進(jìn)數(shù)字化及人工智能的轉(zhuǎn)型。物流管理作為高校傳統(tǒng)類(lèi)型專(zhuān)業(yè)正處于新一批教學(xué)改革的重要節(jié)點(diǎn)。本文將以物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)課程為例,研究以ChatGPT為代表的生成式人工智能如何賦能物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)科學(xué)的數(shù)字教育改革。文章首先深入分析ChatGPT在專(zhuān)業(yè)課程改革中的優(yōu)勢(shì)與潛在危害。并從學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)和教師科研能力提升四個(gè)角度,研究ChatGPT的加入如何提升教師科研水平,優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì),轉(zhuǎn)變學(xué)生個(gè)性化及自主學(xué)習(xí)模式,提出如何引導(dǎo)學(xué)生在使用過(guò)程中的價(jià)值取向和供給方式的建議。

    " 關(guān)鍵詞:生成式人工智能;課程改革;ChatGPT

    " 中圖分類(lèi)號(hào):F252; G712" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.21.040

    Abstract: With the advent of the digital age, various fields are advancing the transformation of digitization and artificial intelligence. Logistics management, as a traditional type of major in universities, is at an important juncture in a new batch of teaching reforms. This article will take logistics management courses as an example to study how generative artificial intelligence represented by ChatGPT empowers digital education reform in logistics management majors. The article first delves into the advantages and potential hazards of ChatGPT in the reform of professional courses. And from the perspectives of student learning, teacher teaching, learning evaluation, and teacher research ability improvement, this study explores how the addition of ChatGPT can improve teacher research level, optimize teaching design, transform personalized and self-directed learning modes for students, and propose suggestions on how to guide students' value orientation and supply methods in the use process.

    Key words: generative artificial intelligence; curriculum reform; ChatGPT

    " 隨著科技革新與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的推進(jìn),高等教育出現(xiàn)了許多新的特點(diǎn),比如教育資源傳播速度加快,國(guó)內(nèi)外教育差異,教育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,以及以ChatGPT為代表的新一代生成式人工智能的出現(xiàn),使教育界面臨著諸多契機(jī)與挑戰(zhàn),帶來(lái)了新一輪的教育變革。物流業(yè)作為支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè),是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。新一代技術(shù)不僅推動(dòng)了物流業(yè)的變革,也正在改變著傳統(tǒng)物流管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的結(jié)構(gòu)要素和技術(shù)需求。因此,新一代的物流管理專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng),要結(jié)合新技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),適應(yīng)當(dāng)下數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在需求,借助如生成式人工智能等新技術(shù),以培養(yǎng)出新技術(shù)時(shí)代下高質(zhì)量的物流管理專(zhuān)業(yè)人才。

    1" 生成式人工智能相關(guān)概念和發(fā)展現(xiàn)狀

    " 生成式人工智能基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型,可以根據(jù)用戶(hù)需求,將收集或?qū)W習(xí)到的相關(guān)數(shù)據(jù)信息整合生成新的內(nèi)容,例如自然語(yǔ)言文本、圖像等。目前,最具有代表性的就是由美國(guó)OpenAI公司推出的生成式人工智能產(chǎn)品ChatGPT。ChatGPT一推出就表現(xiàn)了出色的內(nèi)容生成和自然語(yǔ)言對(duì)話生成能力。2022年底隨著ChatGPT的出現(xiàn)在教育領(lǐng)域引發(fā)了廣泛討論,不同觀點(diǎn)更是層出不窮。目前中國(guó)學(xué)生還沒(méi)有全面接觸ChatGPT,但各種基于ChatGPT API開(kāi)發(fā)的工具、平替模型應(yīng)用已悄然出現(xiàn),中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大模型(如MOSS、文心一言)也在上半年相繼發(fā)布,中國(guó)學(xué)生全面擁抱ChatGPT類(lèi)通用語(yǔ)言生成工具指日可待。2023年8月,香港嶺南大學(xué)公布使用人工智能生成工具最新政策,為全校購(gòu)買(mǎi)ChatGPT3.5版本許可證??梢?jiàn)生成式人工智能與教育領(lǐng)域的融合是必然趨勢(shì),如何利用其成為高等教育新變革有力支撐是教育者應(yīng)該積極思考的問(wèn)題。

    當(dāng)然,生成式人工智能也存在著一些潛在的問(wèn)題,如誠(chéng)信、信息正確性和信息安全。

    " 第一,誠(chéng)信問(wèn)題無(wú)疑是ChatGPT等生成式人工智能帶來(lái)的直接挑戰(zhàn)。有學(xué)者認(rèn)為,ChatGPT在教育界中的使用是“一種逃避學(xué)習(xí)、偷懶、作弊”的快捷途徑。學(xué)生在未正確引導(dǎo)下,使用ChatGPT在自身并不理解的情況下就可以快速完成自己的作業(yè)、甚至是畢業(yè)論文。而對(duì)于教師來(lái)說(shuō),在未進(jìn)行學(xué)情分析的情況下,就可以快速直接生成教案、教學(xué)內(nèi)容安排。第二,信息正確性。生成式人工智能是建立在大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上的,對(duì)這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。這些數(shù)據(jù)的標(biāo)注又取決于標(biāo)注人員的判斷,導(dǎo)致其訓(xùn)練基礎(chǔ)的不完整、不精確。同時(shí),當(dāng)需要用特定領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)回答問(wèn)題時(shí),ChatGPT等有可能虛構(gòu)事實(shí),存在著誤導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)際上,在ChatGPT回答中文問(wèn)題時(shí),需要先將中文翻譯成英文,再生成答案,在翻譯的過(guò)程中,很容易造成信息丟失或產(chǎn)生歧義。在ChatGPT等的訓(xùn)練過(guò)程中難以保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否存在偏見(jiàn)等問(wèn)題,其有可能重現(xiàn)、生成或者放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見(jiàn),如性別、文化、宗教、種族等方面的問(wèn)題,難以保證學(xué)習(xí)的公平性和包容性。在使用中需要進(jìn)行多次同問(wèn),并需要具備批判性。教師和學(xué)生難以判斷是否應(yīng)采用生成內(nèi)容,若直接采用,便有可能陷入“算法支配”的困境。因此,需要制定關(guān)于人工智能系統(tǒng)的準(zhǔn)則、標(biāo)準(zhǔn),采取有效的數(shù)據(jù)隱私和安全措施來(lái)保護(hù)教師和學(xué)生數(shù)據(jù),并完善生成式人工智能系統(tǒng),使模型和生成內(nèi)容“可解釋”。生成的內(nèi)容如未經(jīng)過(guò)審核,容易有潛在意識(shí)形態(tài)的滲透和誘導(dǎo)。第三,信息安全。生成式人工智能的使用,需要以對(duì)話的形式完成,用戶(hù)在使用期間難免存在泄露個(gè)人隱私、企業(yè)或?qū)W校等機(jī)構(gòu)的重要信息風(fēng)險(xiǎn)。人工智能系統(tǒng)通常涉及收集與處理大量教師和學(xué)生的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)存在安全性無(wú)法保障和被濫用的風(fēng)險(xiǎn),有可能出現(xiàn)個(gè)人信息泄露、身份信息盜用等隱私問(wèn)題。

    " 盡管生成式人工智能有著諸如此類(lèi)的隱患,仍然掩蓋不了它在教育領(lǐng)域中的巨大潛力,以及在未來(lái)學(xué)校中的普及程度。解決前面提到的種種隱患的方法就是面對(duì)它,借助生成式人工智能的功能,讓教育變得更有趣,成為教師的有力工具,成為學(xué)生的正向“助手”。

    2" 高校物流管理類(lèi)課程特點(diǎn)及現(xiàn)存問(wèn)題(1000)

    2.1" 物流管理類(lèi)課程特點(diǎn)

    2.1.1" 傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)與學(xué)科交叉。物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)一般基礎(chǔ)課程有高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、大學(xué)物理、經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用、程序語(yǔ)言設(shè)計(jì);而基本專(zhuān)業(yè)課程包括如供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理、物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、物流系統(tǒng)仿真、生產(chǎn)運(yùn)作管理、采購(gòu)管理、物流建模技術(shù)、采購(gòu)與供應(yīng)管理、物流信息系統(tǒng)等課程。從課程構(gòu)成可見(jiàn)物流管理專(zhuān)業(yè)是一門(mén)學(xué)科交叉專(zhuān)業(yè),既有文科類(lèi)課程,同時(shí)又有理科、偏專(zhuān)業(yè)技術(shù)類(lèi)編程類(lèi)課程,對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力要求較高。

    2.1.2" 專(zhuān)業(yè)知識(shí)升級(jí)迭代快。從前沿新技術(shù)角度,由于物流管理專(zhuān)業(yè)涉及到的生產(chǎn)領(lǐng)域廣,因此每一次的技術(shù)革新都與物流業(yè)息息相關(guān),如大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù),具體到生成式人工智能都正在不斷地推進(jìn)物流專(zhuān)業(yè)知識(shí)技術(shù)的進(jìn)步與革新。因此,高校從課程實(shí)踐資源需求角度來(lái)看,需要不斷更新現(xiàn)有的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域前沿技術(shù)實(shí)踐資源案例和數(shù)據(jù),以充實(shí)、配合學(xué)生的專(zhuān)業(yè)技能、技術(shù),滿足物流人才市場(chǎng)的需求。從教師能力需求的角度,由于教師這一職業(yè)的特殊性,不僅要不斷學(xué)習(xí),更要不斷的掌握、跟蹤最新的知識(shí)技術(shù),提高科研能力,進(jìn)而提升教學(xué)質(zhì)量,但是教師獲取前沿技術(shù)的渠道目前較為有限。

    2.1.3" 實(shí)踐環(huán)節(jié)需求高。物流管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)對(duì)于實(shí)踐環(huán)節(jié)的需求相對(duì)其他管理類(lèi)學(xué)科較高一些,學(xué)生需要從真實(shí)或虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐中完成相應(yīng)理論的學(xué)習(xí),并且要求學(xué)生具有自主學(xué)習(xí)、知識(shí)學(xué)以復(fù)用創(chuàng)新的能力。目前,各高校多以校企合作來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研一體化,深入完成產(chǎn)教融合的課程實(shí)踐設(shè)計(jì),并在實(shí)踐課程設(shè)計(jì)上,逐步培養(yǎng)學(xué)生自主性與創(chuàng)造性。

    2.1.4" 思政教學(xué)融入的重要性。物流管理類(lèi)人才自高等院校畢業(yè)后,未來(lái)將會(huì)服務(wù)于諸多領(lǐng)域或崗位,面臨如國(guó)際物流貨運(yùn)、國(guó)際貿(mào)易往來(lái)、生產(chǎn)研發(fā)等重要工作崗位,因此在物流專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)中,應(yīng)注意思想意識(shí)的塑造,引導(dǎo)學(xué)生具有愛(ài)國(guó)愛(ài)黨精神,恪守職業(yè)道德與規(guī)范,具有數(shù)據(jù)安全保密觀念和意識(shí)。

    2.2" 高校物流專(zhuān)業(yè)教學(xué)現(xiàn)狀分析

    " 首先,由于學(xué)科交叉的特點(diǎn),同時(shí)物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)一般下設(shè)在高校的管理學(xué)院,在招生時(shí)多以文科生為主,學(xué)生在理科類(lèi)課程如物理、概率論、高等數(shù)學(xué)及專(zhuān)業(yè)技術(shù)課程學(xué)習(xí)中有畏難情緒,學(xué)習(xí)難度大,造成專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)深度不夠。其次,由于本身技術(shù)課程已有難度,加之大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于物流人才數(shù)據(jù)技術(shù)能力的需求,很多高校在物流管理專(zhuān)業(yè)增設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程,如Python程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析、物流大數(shù)據(jù)分析與挖掘,大數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)性較強(qiáng)的課程,使學(xué)生課業(yè)壓力增加,并且由于課程學(xué)時(shí)與學(xué)分雙重限制,僅有課堂時(shí)間不足以支撐課程的深度學(xué)習(xí)。

    3" 生成式人工智能在物流管理類(lèi)課程改革中的應(yīng)用設(shè)計(jì)

    " 生成式人工智能與物流管理專(zhuān)業(yè)教育的深度融合可以體現(xiàn)在教、學(xué)、考、評(píng)、管等各個(gè)環(huán)節(jié),成為教育領(lǐng)域研究和實(shí)踐的一個(gè)重點(diǎn)。不僅僅把人工智能技術(shù)等列入教學(xué)內(nèi)容和課程體系,更應(yīng)關(guān)注在教學(xué)手段和方法、教學(xué)效果評(píng)價(jià)、教育管理等領(lǐng)域的創(chuàng)新,以實(shí)現(xiàn)教育數(shù)字化的目標(biāo)。

    3.1" 教

    " 首先在教師教學(xué)設(shè)計(jì)中,通過(guò)物流管理類(lèi)學(xué)生專(zhuān)業(yè)課程及學(xué)生個(gè)人數(shù)據(jù)信息的挖掘,構(gòu)建學(xué)生畫(huà)像。結(jié)合生成式人工智能,如ChatGPT工具的使用,可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分析學(xué)生學(xué)習(xí)情境、學(xué)習(xí)需求和知識(shí)掌握狀況,創(chuàng)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn),為學(xué)生提供個(gè)性化反饋和指導(dǎo)。在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)施過(guò)程中,根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,實(shí)時(shí)掌握學(xué)習(xí)進(jìn)程并制定學(xué)習(xí)方案與指導(dǎo)計(jì)劃。同時(shí)由于生成式人工智能類(lèi)新技術(shù)在物流管理領(lǐng)域中可應(yīng)用涵蓋范圍較廣,尤其是在物流供應(yīng)鏈管理中。根據(jù)生產(chǎn)線設(shè)備、物料數(shù)量、訂單需求預(yù)測(cè)等信息自動(dòng)生成生產(chǎn)計(jì)劃運(yùn)輸路線、采購(gòu)訂單等等。在專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)中如布置諸如此類(lèi)的學(xué)習(xí)任務(wù),可以借助ChatGPT完成的作業(yè)任務(wù),指定任務(wù)情境和問(wèn)題,有助于學(xué)生更好的理解并掌握專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

    " 在教學(xué)課程資源的收集與建設(shè),以及教師科研提升中,借助ChatGPT工具可以幫助物流管理專(zhuān)業(yè)教學(xué)人員擴(kuò)展思路,設(shè)計(jì)物流應(yīng)用案例,大大地提高了工作效率,不但擴(kuò)展面更廣,教學(xué)內(nèi)容層次也更深入。實(shí)現(xiàn)高階知識(shí)技能的快速獲取,豐富教學(xué)與科研內(nèi)容,減少文獻(xiàn)資料檢索的大量耗時(shí),節(jié)約時(shí)間成本,同時(shí)也減輕教師相應(yīng)的工作負(fù)擔(dān)。但需要注意的是由于ChatGPT自身的特點(diǎn),生成信息未經(jīng)過(guò)嚴(yán)格審核的情況下,教師在將其作為輔助教學(xué)工具時(shí),需要注意知識(shí)或信息的準(zhǔn)確性與嚴(yán)謹(jǐn)性。

    " 在教學(xué)模式上,教師要結(jié)合教學(xué)方式適時(shí)地調(diào)整角色。輔助以生成式人工智能工具,采用線上線下的SPOC混合式教學(xué)模式,布置學(xué)習(xí)內(nèi)容及約束學(xué)生資源的使用,實(shí)現(xiàn)任務(wù)驅(qū)動(dòng)式的學(xué)習(xí)模式。圖1為混合式教學(xué)模式與生成式人工智能工具結(jié)合設(shè)計(jì)。

    3.2" 學(xué)

    從學(xué)生學(xué)習(xí)角度來(lái)看,借助生成式人工智能完成任務(wù)時(shí),學(xué)生需要設(shè)計(jì)和構(gòu)思問(wèn)題,引導(dǎo)機(jī)器來(lái)完成相應(yīng)指令。在未來(lái)人工智能的時(shí)代中,具備與機(jī)器交互的能力非常重要。在與ChatGPT這類(lèi)生成式人工智能進(jìn)行交互時(shí),由于不同的邏輯語(yǔ)言會(huì)生成不同的答案,可以反映出學(xué)生個(gè)體的差異,這也可以幫助老師更好地了解學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和思想意識(shí),從而及時(shí)加以正確引導(dǎo),完成課程設(shè)計(jì),同時(shí),學(xué)生也可以實(shí)現(xiàn)更為清晰的自我認(rèn)知。

    " 從獲取知識(shí)的角度來(lái)看,學(xué)生在規(guī)定教學(xué)任務(wù)和不斷探索求知的過(guò)程中,培養(yǎng)了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力素質(zhì)。學(xué)生從AI生成的信息中,需要判別信息正確性,進(jìn)行總結(jié)歸納和創(chuàng)新、復(fù)用,不僅要從網(wǎng)上獲取知識(shí)還需要總結(jié)與實(shí)踐應(yīng)用,這對(duì)學(xué)生理解問(wèn)題的能力和判斷能力都具有一定要求。由此通過(guò)將ChatGPT獲取的結(jié)果進(jìn)行總結(jié)與復(fù)用,可以提升學(xué)生知識(shí)理解再創(chuàng)新的能力,同時(shí)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性。

    3.3" 考

    考核主要以形成性學(xué)習(xí)過(guò)程實(shí)現(xiàn)。終結(jié)性考核中如使用生成式人工智能,課題應(yīng)該足夠創(chuàng)新或具有挑戰(zhàn)。舉例來(lái)說(shuō),在Python的數(shù)據(jù)分析課程中,老師設(shè)定使用ChatGPT查詢(xún)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容題目。例如“在Pandas中根據(jù)字典生成DataFrame對(duì)象”,學(xué)生需要根據(jù)要求進(jìn)行查詢(xún),查看舉例,直至完全理解掌握知識(shí)點(diǎn),并完成老師指定如“錄制一段對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)的視頻微課”作業(yè)內(nèi)容。通過(guò)“提問(wèn)-理論學(xué)習(xí)-實(shí)踐學(xué)習(xí)-復(fù)用-輸出”,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的完全掌握。在終結(jié)性考核中,如物流系統(tǒng)仿真課程中,設(shè)計(jì)性考核大作業(yè)時(shí),可以利用生成式人工智能結(jié)合制定項(xiàng)目背景,幫助學(xué)生模擬生成仿真數(shù)據(jù),如訂單數(shù)量、貨物種類(lèi)、貨物體積和重量,并生成系統(tǒng)異常情況,如貨物損壞、交通擁堵、惡劣天氣沙塵暴或暴風(fēng)雪等。學(xué)生根據(jù)生成數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并提出相應(yīng)的解決方案。

    3.4" 評(píng)

    " 在日常教學(xué)中,教師根據(jù)課程設(shè)計(jì)中的作業(yè)任務(wù)內(nèi)容設(shè)定,核實(shí)學(xué)生查閱及使用生成式人工智能生成內(nèi)容,結(jié)合學(xué)生自己總結(jié)、復(fù)用部分給出評(píng)分,并注意學(xué)生在與ChatGPT交流過(guò)程中,學(xué)生的意識(shí)形態(tài),及時(shí)進(jìn)行正向引導(dǎo)。在畢業(yè)設(shè)計(jì)論文中,采用AI輔助的識(shí)別檢測(cè)功能,用AI的思維方式去監(jiān)督識(shí)別AI。在重復(fù)率查重中,明確AI輔寫(xiě)的比例級(jí)別限制,或?qū)⑵浼{入學(xué)生個(gè)人信用考評(píng),提高學(xué)生數(shù)字誠(chéng)信,自覺(jué)遵守?cái)?shù)字道德規(guī)范。

    3.5" 管

    " 通過(guò)前面“教、學(xué)、考、評(píng)”四個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)中,不難發(fā)現(xiàn)生成式人工智能的卓越優(yōu)勢(shì),但在使用的過(guò)程中還應(yīng)注意設(shè)置相應(yīng)的管理制度。如果在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)ChatGPT過(guò)度依賴(lài),形成與ChatGPT交流多,與現(xiàn)實(shí)世界中同學(xué)、家長(zhǎng)、老師交流少,可能會(huì)造成學(xué)生的自我封閉,缺乏必要的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)、面對(duì)面的溝通技能和社會(huì)責(zé)任感。教師在教學(xué)過(guò)程中,在課程設(shè)計(jì)中可以適當(dāng)約束使用條件,按知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容構(gòu)建必要的學(xué)習(xí)任務(wù)情景,注意學(xué)生思想意識(shí)發(fā)展。ChatGPT一類(lèi)的人工智能工具在教學(xué)中的使用,還需要從社會(huì)、學(xué)校及家庭角度設(shè)立規(guī)則制度引導(dǎo)約束其使用條件。政府或機(jī)構(gòu)制定相關(guān)法律法規(guī),學(xué)校制定教師及學(xué)生使用時(shí)間范圍及內(nèi)容監(jiān)管,家長(zhǎng)監(jiān)督。教師在科研及教學(xué)中,更要提高批判思維能力與自我約束力。

    4" 總" 結(jié)

    " 利用生成式人工智能技術(shù)提升教育能力,推動(dòng)教育高質(zhì)量發(fā)展。實(shí)現(xiàn)學(xué)校教育國(guó)際性、學(xué)生自主性、教學(xué)資源公平性,以及整個(gè)教育體系高階發(fā)展。生成式人工智能在教學(xué)學(xué)習(xí)中,可以融入物流管理專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境,延伸學(xué)習(xí)者對(duì)于知識(shí)的感知能力,拓展學(xué)習(xí)者的信息獲取量和深度,豐富學(xué)習(xí)者的互動(dòng)體驗(yàn)。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了一對(duì)一的“打破砂鍋問(wèn)到底”的教學(xué)互動(dòng),這是單純一門(mén)課、一個(gè)教師給與不了的,其優(yōu)勢(shì)可見(jiàn)一斑。但是如果過(guò)度使用或依賴(lài)生成式人工智能,對(duì)于思想品德的引導(dǎo)、與現(xiàn)實(shí)的交流可能造成障礙。因此,將生成式人工智能融入教學(xué)環(huán)節(jié),就要嚴(yán)格地從高校、家庭和社會(huì)面,三方共同約束管理。物流管理專(zhuān)業(yè)在實(shí)現(xiàn)AI輔助教學(xué)的基礎(chǔ)上,還應(yīng)關(guān)注生成式人工智能在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,將相關(guān)知識(shí)融入課堂教學(xué)中,實(shí)現(xiàn)生成式人工智能在教育中的真正價(jià)值。

    參考文獻(xiàn):

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    [3] 汪德榮,陶徐杰雄. 基于SWOT-PEST分析ChatGPT在物流供應(yīng)鏈的應(yīng)用研究[J]. 供應(yīng)鏈管理,2023,4(10):88-96.

    收稿日期:2023-11-28

    基金項(xiàng)目:遼寧省民辦教育協(xié)會(huì)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目“生成式人工智能助力民辦高等教育高質(zhì)量發(fā)展”(LMJX2023229);遼寧省民辦教育協(xié)會(huì)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目“基于OBE的智慧教育在成人教育中的應(yīng)用研究”(LMJX2023235);遼寧省民辦教育協(xié)會(huì)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目“‘跨校修讀+賽教融合’的SC教學(xué)改革研究”(LMJX2023231);遼寧省職業(yè)教育與繼續(xù)教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目“智慧教育助力OBE導(dǎo)向的高等非學(xué)歷繼續(xù)教育發(fā)展研究”(455)

    作者簡(jiǎn)介:尹悅琳(1989—),女,遼寧蓋州人,大連東軟信息學(xué)院,講師,碩士,研究方向:大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化;高明晶(1990—),女,黑龍江大慶人,大連東軟信息學(xué)院,碩士,研究方向:ERP企業(yè)資源管理、物流信息系統(tǒng)。

    引文格式:尹悅琳,高明晶. 生成式人工智能在物流管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)教學(xué)改革的應(yīng)用研究[J]. 物流科技,2024,47(21):164-166.

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