摘要:AIGC(AI-Generated Content,人工智能生成內(nèi)容) 作為加速教育數(shù)字化變革的工具,在重塑教育結(jié)構(gòu),重整教學(xué)過程,促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)能力提升及個(gè)人價(jià)值的多元化發(fā)展等方面發(fā)揮著獨(dú)特作用。文章緊緊圍繞AIGC技術(shù)賦能教學(xué),輔助學(xué)生建構(gòu)個(gè)性化的知識(shí)體系,提高教學(xué)效率展開,選取甘肅衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院2025級(jí)針灸推拿專業(yè)兩個(gè)平行班級(jí)(N=102) 學(xué)生為研究對(duì)象,實(shí)驗(yàn)班采用融入AIGC的教學(xué)模式,對(duì)照班沿用傳統(tǒng)教學(xué)模式。結(jié)果顯示,兩個(gè)班級(jí)的期末測(cè)試成績P值存在顯著差異,P=0.000lt;0.01,表明實(shí)驗(yàn)班學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握明顯優(yōu)于普通班。滿意度調(diào)查結(jié)果顯示,實(shí)驗(yàn)班學(xué)生對(duì)新教學(xué)模式的滿意程度達(dá)到了95.67%。
關(guān)鍵詞:AIGC;教學(xué)模式;醫(yī)學(xué)類高職;信息技術(shù);個(gè)性化學(xué)習(xí)
中圖分類號(hào):G642" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2025)18-0028-04
開放科學(xué)(資源服務(wù)) 標(biāo)識(shí)碼(OSID)
0 引言
教育部懷進(jìn)鵬部長在召開的第二次教育強(qiáng)國建設(shè)戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)上指出:人工智能是把“金鑰匙”……讓青年一代更加主動(dòng)地學(xué),讓教師更加創(chuàng)造性地教。由此,重構(gòu)教育理念,創(chuàng)新課堂教學(xué)方法,充分發(fā)揮以自然語言處理技術(shù)為基礎(chǔ)的AIGC(AI-Generated Content,人工智能生成內(nèi)容) 工具在人才培養(yǎng)中的積極作用,為教育提供新的交互模式和個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)是“工業(yè)時(shí)代”向“數(shù)字時(shí)代”轉(zhuǎn)型教育改革的方向。作為人工智能技術(shù)之一的AIGC引發(fā)了教育研究者的深度關(guān)注。
在此背景下,AIGC憑借其強(qiáng)大的文本、聲音、圖形、圖像、視頻等數(shù)據(jù)生成及處理功能被引入教育領(lǐng)域。它在創(chuàng)新性、傳播力、迭代性、個(gè)性化等方面技術(shù)優(yōu)勢(shì)突出。它能根據(jù)學(xué)生特點(diǎn)提供個(gè)性化教學(xué),實(shí)現(xiàn)智能輔導(dǎo)及實(shí)時(shí)反饋,促進(jìn)教育公平,創(chuàng)新評(píng)估方式,并具有強(qiáng)適應(yīng)性。特別是在語言學(xué)習(xí)和終身教育方面,AIGC能提供有力支持,被認(rèn)為終身學(xué)習(xí)伴侶[1]。
在傳統(tǒng)的教學(xué)中,教師在課前需要花費(fèi)大量時(shí)間完成教學(xué)資料的準(zhǔn)備,例如,課件、教案、教學(xué)視頻、學(xué)習(xí)任務(wù)單等,學(xué)生需要獨(dú)立完成舊課復(fù)習(xí)、新課預(yù)習(xí)。課中,教師雖然盡力參與小組學(xué)習(xí)中去,但仍舊無法關(guān)注到每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,尤其針對(duì)信息技術(shù)這種實(shí)操性強(qiáng)的課程,很多學(xué)生的操作因得不到及時(shí)解答而流于形式,只知其然,不知其所以然。課后,教師又投入新一輪的教學(xué)資料準(zhǔn)備,學(xué)生又開始新一輪復(fù)習(xí)、預(yù)習(xí)。經(jīng)過調(diào)研及課堂觀察發(fā)現(xiàn),實(shí)際教學(xué)中,教學(xué)資源有限,教師授課量大且科研任務(wù)繁重,外加學(xué)生學(xué)習(xí)的差異性等因素,每個(gè)教學(xué)單元獲得教師指導(dǎo)和幫助的學(xué)生不足5%。傳統(tǒng)的教學(xué)節(jié)奏迫使部分學(xué)生在還未掌握基本概念的情況下,就轉(zhuǎn)向了更高階知識(shí)的學(xué)習(xí),這種知識(shí)上的漏洞會(huì)隨時(shí)間不斷積累,最終形成難以逾越的學(xué)習(xí)障礙。而信息技術(shù)作為一門應(yīng)用性很強(qiáng)的公共課,面向各校幾乎所有專業(yè)開設(shè),具有內(nèi)容龐雜,學(xué)時(shí)有限,專業(yè)覆蓋面廣,學(xué)生數(shù)量多且水平參差不齊等特點(diǎn)。如何激發(fā)不同專業(yè)、不同能力學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,滿足不同層次學(xué)生對(duì)知識(shí)的需求,實(shí)現(xiàn)異步化教學(xué),是課程教學(xué)中的難點(diǎn)。
1 文獻(xiàn)綜述
在國際上,已有研究指出,生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,簡稱AIGC) 能夠輔助教師進(jìn)行教學(xué)資源的多元化整合、增強(qiáng)課堂及時(shí)反饋互動(dòng)以及進(jìn)行學(xué)生學(xué)習(xí)效果的評(píng)估。2024年7月,薩爾曼·可汗出版的《教育新語》中,強(qiáng)調(diào)了人工智能對(duì)教育的深遠(yuǎn)影響。他指出,人工智能不僅為教育帶來了精準(zhǔn)化與個(gè)性化的教學(xué)可能,還促使教師的角色從知識(shí)傳遞者轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)引導(dǎo)者、支持者與啟發(fā)者。通過大數(shù)據(jù)和AI技術(shù),教育得以實(shí)現(xiàn)定制化的學(xué)習(xí)路徑,為每位學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn),進(jìn)而激發(fā)學(xué)生的無限潛能[2]。
在國內(nèi),隨著教育信息化的推進(jìn),越來越多的研究開始關(guān)注AIGC技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用潛力。喻國明提出AI時(shí)代教學(xué)模式變革的要點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生的人工智能思維[3]。張明飛等人認(rèn)為人工智能是通過對(duì)數(shù)字資源的重組,提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資源,從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化導(dǎo)學(xué)[4]。羅江華提出建構(gòu)多模態(tài)學(xué)科知識(shí)圖譜,通過多模態(tài)知識(shí)的傳達(dá)深化學(xué)習(xí)者的理解[5]。吳蘭岸等人指出AIGC可以借助問題為學(xué)生創(chuàng)設(shè)問題情景,在沉浸式對(duì)話交互中,激發(fā)學(xué)生的問題意識(shí),使其高階思維能力得到培養(yǎng)和發(fā)展[6]。何克抗提出探究性教學(xué)模式已成為各學(xué)科常規(guī)課堂教學(xué)最需要、最有效也是最常用的課內(nèi)整合模式之一[7]。沈張一等人將MM-AIGC應(yīng)用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程促進(jìn)了學(xué)生深度學(xué)習(xí),提高了教學(xué)效率[8]。莊舒婷等人認(rèn)為人工智能的使用雖然有其積極的一面,但其昂貴的費(fèi)用增加了教育成本,監(jiān)管系統(tǒng)的缺失造成了專業(yè)信息傳輸及倫理的錯(cuò)誤,學(xué)生的過度依賴削弱其學(xué)習(xí)能力[9]。
綜上,多數(shù)研究均從AIGC工具應(yīng)用于教學(xué)的價(jià)值、意義、存在的風(fēng)險(xiǎn)等角度展開深入探討,但建構(gòu)基于AIGC工具的教學(xué)模式并將其應(yīng)用于職業(yè)院校教學(xué)實(shí)踐方面的研究較少。
2 理論基礎(chǔ)
2.1 布魯姆掌握學(xué)習(xí)理論
掌握學(xué)習(xí)理論強(qiáng)調(diào),只要給予適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)與足夠的時(shí)間,80%~90%學(xué)生都能達(dá)到對(duì)所學(xué)課程內(nèi)容的掌握。融入AIGC工具的教學(xué)實(shí)踐充分體現(xiàn)了“以學(xué)生為中心”的教學(xué)理念,與布魯姆的掌握學(xué)習(xí)理論不謀而合?!盀檎莆斩?,為掌握而學(xué)”,這一原理強(qiáng)調(diào)教學(xué)應(yīng)以學(xué)生的學(xué)習(xí)需求為中心,注重教學(xué)過程中的及時(shí)反饋與個(gè)別化的矯正性幫助。但在實(shí)際教學(xué)中,及時(shí)反饋與個(gè)別化矯正需要教師投入大量的時(shí)間和精力。面對(duì)當(dāng)前職業(yè)院校教師周18~24學(xué)時(shí)的教學(xué)工作量及科研壓力,根本無法完成。而AIGC工具的應(yīng)用減輕了教師負(fù)擔(dān),針對(duì)學(xué)生提出的問題24小時(shí)不停歇地提供高效、快速解答,由此,AIGC工具的應(yīng)用在輔助學(xué)生學(xué)習(xí)方面達(dá)到了及時(shí)反饋與個(gè)別化矯正的目標(biāo)。
2.2 戴爾“學(xué)習(xí)金字塔”理論
戴爾“學(xué)習(xí)金字塔”理論強(qiáng)調(diào),教育者應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)并實(shí)施更多促進(jìn)主動(dòng)參與的學(xué)習(xí)活動(dòng),以確保學(xué)生在實(shí)踐中深化理解、掌握知識(shí)。為了確保學(xué)生在學(xué)習(xí)中積極參與和實(shí)踐,教育者需要從思維和行為兩個(gè)層面著手。在思維層面,激發(fā)學(xué)生的主動(dòng)思考,引導(dǎo)他們探索知識(shí)的內(nèi)在聯(lián)系,并通過多角度分析問題,尋求解決問題的方法。在行為層面,教育者應(yīng)促進(jìn)課堂互動(dòng),鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)回答問題、分享見解,并對(duì)同伴的答案提出創(chuàng)新性的解決方案,以此拓展問題的廣度。在實(shí)際課堂中,由于學(xué)生個(gè)體差異、教學(xué)資源限制、緊湊的課程要求、教師準(zhǔn)備不足以及技術(shù)挑戰(zhàn)等因素,實(shí)現(xiàn)高水平的參與和實(shí)踐面臨多重挑戰(zhàn)。而AIGC工具可以增強(qiáng)學(xué)生的參與感和實(shí)踐能力。它可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和能力動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容,確保每個(gè)學(xué)生都能在適合自己的節(jié)奏、方式下參與學(xué)習(xí);通過智能輔導(dǎo)系統(tǒng)提供即時(shí)反饋,幫助學(xué)生糾正錯(cuò)誤并深化理解。AIGC工具為學(xué)生提供了開放、包容的學(xué)習(xí)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)了學(xué)生在學(xué)習(xí)中的充分參與和實(shí)踐。
3 人機(jī)協(xié)同的“課堂小循環(huán)+課程大循環(huán)”教學(xué)模式設(shè)計(jì)
3.1 模型整體結(jié)構(gòu)
本教學(xué)模式的特點(diǎn)是課堂小循環(huán)+課程大循環(huán),如圖1所示。課堂小循環(huán)由課前、課中、課后三階段組成,圍繞本小節(jié)學(xué)習(xí)內(nèi)容展開,各學(xué)段相互影響,如學(xué)生的預(yù)習(xí)反饋影響課堂教學(xué)內(nèi)容規(guī)劃及教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)。從課前到課后,形成“學(xué)懂—遷移—內(nèi)化”的閉環(huán),解決了傳統(tǒng)課堂“學(xué)用脫節(jié)”的問題。課程大循環(huán)以完成“手搓”一本計(jì)算機(jī)教材為學(xué)期目標(biāo)?!笆执杲滩摹比蝿?wù)符合高職教育“實(shí)踐導(dǎo)向”的人才培養(yǎng)特點(diǎn),旨在通過整合課程知識(shí)點(diǎn),推動(dòng)學(xué)生主動(dòng)梳理知識(shí)體系,完成知識(shí)體系化建構(gòu)。
3.2 課前、課中、課后的設(shè)計(jì)意圖與實(shí)施細(xì)節(jié)
3.2.1 課前:精準(zhǔn)準(zhǔn)備,高效預(yù)熱
在教學(xué)的起始階段,教師利用AIGC工具高效地準(zhǔn)備教學(xué)資料,包括生成教案、課件和授課計(jì)劃等教學(xué)文檔。AIGC輔助教師生成視頻等教學(xué)素材,豐富教學(xué)內(nèi)容,精準(zhǔn)匹配學(xué)生的實(shí)際需求。同時(shí),教師利用AIGC工具為學(xué)生搭建“腳手架”式的自主學(xué)習(xí)任務(wù)單,引導(dǎo)學(xué)生做好預(yù)習(xí),確保學(xué)生掌握本節(jié)課程必要的核心知識(shí)與技能。為了更加準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生課前知識(shí)的掌握情況,教師使用AIGC生成了課前自測(cè)題。課前自測(cè)有助于教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ),為后續(xù)的課堂教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì),以及教學(xué)內(nèi)容調(diào)整提供針對(duì)性指導(dǎo)。最后,為使學(xué)習(xí)內(nèi)容更加條理清晰,幫助學(xué)生理解和記憶,要求學(xué)生依據(jù)所學(xué)知識(shí)搭建思維導(dǎo)圖框架,擬定教材編寫大綱。學(xué)生遇到問題時(shí),可以通過AIGC輔助知識(shí)點(diǎn)答疑,這不僅提高了學(xué)習(xí)效率,還增強(qiáng)了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。
3.2.2 課中:互動(dòng)答疑,深化理解
進(jìn)入課堂教學(xué)階段,AIGC工具的應(yīng)用進(jìn)一步凸顯了其優(yōu)勢(shì)。教師針對(duì)課前設(shè)計(jì)的教學(xué)案例,結(jié)合學(xué)生預(yù)習(xí)成果進(jìn)行全面解讀,引導(dǎo)學(xué)生理解案例中的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。學(xué)生完成案例制作,并針對(duì)自己存在的問題與AIGC工具展開“對(duì)話式”探討。AI工具的應(yīng)用降低了技術(shù)門檻,學(xué)生通過“做中學(xué)”強(qiáng)化了實(shí)踐能力,進(jìn)一步提升了學(xué)習(xí)動(dòng)力。教師從“知識(shí)的傳授者、案例的演示者”轉(zhuǎn)型為“學(xué)習(xí)活動(dòng)的設(shè)計(jì)者、引導(dǎo)者”。一些簡單的操作及常識(shí)性的問題已由AIGC輔助解答,教師僅聚焦學(xué)生高階能力培養(yǎng)。最后,學(xué)生通過小組交流、演示分享、歸納總結(jié),實(shí)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)內(nèi)化。
3.2.3 課后:反思總結(jié),個(gè)別輔導(dǎo)
“總結(jié)鞏固”與“銜接下一階段學(xué)習(xí)”是這一環(huán)節(jié)的關(guān)鍵任務(wù),通過AIGC工具的深度支持,形成教學(xué)效果的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與持續(xù)性跟蹤。教師借助AIGC生成學(xué)習(xí)報(bào)告,精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生薄弱環(huán)節(jié),并據(jù)此調(diào)整下一階段教學(xué)內(nèi)容。同時(shí)利用AIGC自動(dòng)生成教案、課件及教學(xué)案例,確保教學(xué)資源的前瞻性與連貫性。學(xué)生則借助AIGC完善思維導(dǎo)圖,編寫個(gè)性化教材章節(jié),完成NCRE Level 2專項(xiàng)測(cè)試,此部分由AI提供錯(cuò)題解析與針對(duì)性練習(xí),進(jìn)一步鞏固知識(shí)體系,實(shí)現(xiàn)能力遷移。至此,AIGC工具已經(jīng)解決了學(xué)生的大部分共性及個(gè)性問題,教師僅針對(duì)個(gè)別學(xué)生的特殊問題進(jìn)行答疑。在作業(yè)的完成中,學(xué)生也由“知識(shí)掌握者”邁向“知識(shí)建構(gòu)者”。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)銜接,即課后成果反哺下一階段資源,形成“教—學(xué)—用”的良性循環(huán),使其工程化思維與創(chuàng)新能力都得以提升,最終實(shí)現(xiàn)了教學(xué)精準(zhǔn)度提升與學(xué)習(xí)生態(tài)的可持續(xù)迭代。
綜上所述,AIGC工具作為教學(xué)全過程中的智能性助教,不僅減輕了教師的教學(xué)負(fù)擔(dān),同時(shí),成了學(xué)生的學(xué)伴,在提供豐富學(xué)習(xí)資源的同時(shí),與學(xué)生展開基于情境的學(xué)科知識(shí)多輪對(duì)話,既提高了教學(xué)效率和質(zhì)量,又增強(qiáng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn),做到個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì),滿足不同程度學(xué)生的學(xué)習(xí)需求[10]。
4 AIGC助力教學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景
郵件合并技術(shù)作為文字處理模塊的進(jìn)階教學(xué)內(nèi)容,其多維數(shù)據(jù)整合特性對(duì)學(xué)生的計(jì)算思維與問題解決能力提出了較高要求。在課前預(yù)學(xué)階段,通過基礎(chǔ)性郵件合并任務(wù),引導(dǎo)學(xué)生開展自主探究學(xué)習(xí),初步形成對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的認(rèn)知圖式;課堂實(shí)施階段,教師引入高階認(rèn)知沖突——圖像數(shù)據(jù)的異構(gòu)性整合問題,采用問題導(dǎo)向教學(xué)法激發(fā)深度思考。相較于結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),圖像數(shù)據(jù)在郵件合并中存在兩個(gè)技術(shù)壁壘:第一,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的路徑動(dòng)態(tài)引用機(jī)制需建立跨文件系統(tǒng)認(rèn)知;第二,圖像格式兼容性及大小將影響數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。在教學(xué)中,學(xué)生通過操作觀察—認(rèn)知沖突—概念重構(gòu)的迭代過程,運(yùn)用AIGC工具解決技術(shù)瓶頸,最終完成個(gè)性化護(hù)理手冊(cè)的生成,如表1所示。
5 實(shí)施效果
5.1 期末測(cè)試
為了進(jìn)一步檢測(cè)新教學(xué)模式的教學(xué)效果,研究者選取甘肅衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院2025級(jí)針灸推拿專業(yè)兩個(gè)平行班級(jí)學(xué)生為研究對(duì)象,實(shí)驗(yàn)班52人,采用融入AIGC的教學(xué)模式,對(duì)照班50人,采用傳統(tǒng)教學(xué)模式,進(jìn)行了為期15周的教學(xué)實(shí)驗(yàn)。期末測(cè)試卷由AIGC工具生成難度貼近全國計(jì)算機(jī)等級(jí)考試(二級(jí)) 的試題組成,總分100,包括單選、多選、判斷、簡答、操作五大題型。測(cè)試結(jié)果顯示,實(shí)驗(yàn)班優(yōu)秀率(≥85分) 達(dá)80%,顯著高于普通班級(jí),無不及格學(xué)生,普通班優(yōu)秀率為46%,有9名學(xué)生不及格。再結(jié)合總分均值檢驗(yàn)P值,P=0.000lt;0.01,表明融入AIGC工具的教學(xué)效果較好。其中,選擇題、簡答題得分均值檢驗(yàn)不存在顯著差異,多選題、判斷題、操作題得分均值檢驗(yàn)存在顯著差異,表明AIGC更有利于高階知識(shí)目標(biāo)的達(dá)成,有效促進(jìn)了學(xué)生復(fù)雜技能掌握。
5.2 問卷及訪談?wù){(diào)查
課程評(píng)價(jià)問卷調(diào)查顯示,實(shí)驗(yàn)班級(jí)學(xué)生對(duì)課程的滿意程度高達(dá)95.67%,學(xué)生認(rèn)為該教學(xué)模式不僅有效提升了他們的信息技術(shù)應(yīng)用能力和數(shù)字素養(yǎng),更加深了他們對(duì)人工智能的認(rèn)知和理解。課后,對(duì)5名實(shí)驗(yàn)班級(jí)學(xué)生進(jìn)行訪談,其中,3名學(xué)生表示,新教學(xué)模式的應(yīng)用使得跨學(xué)科內(nèi)容、未知領(lǐng)域知識(shí)、被遺忘、含混不清的概念及不能及時(shí)得以解答的問題,都不再成為學(xué)習(xí)中的障礙。在追問中表示,探究的學(xué)習(xí)模式極大地激發(fā)了他們的學(xué)習(xí)興趣與熱情。2名學(xué)生表示,希望開設(shè)與AI相關(guān)的課程,期待通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握工具的使用方法,同時(shí)表示,在學(xué)習(xí)中存在過度依賴AI工具的現(xiàn)象,有時(shí)也會(huì)因?yàn)轭l繁交互訪問導(dǎo)致注意力碎片化。
6 總結(jié)與反思
本研究通過將AIGC技術(shù)深度嵌入教學(xué)全過程,重構(gòu)了“師—機(jī)—生”三元協(xié)同教育生態(tài);通過多模態(tài)資源生成、認(rèn)知路徑優(yōu)化與動(dòng)態(tài)評(píng)估反饋,顯著提升了知識(shí)傳遞效率及高階思維能力培養(yǎng)。然而,技術(shù)工具的雙刃劍效應(yīng)要求教育者警惕算法偏見與認(rèn)知依賴風(fēng)險(xiǎn),需在教學(xué)設(shè)計(jì)中建立倫理審查機(jī)制。
6.1 重塑課程目標(biāo)
課程目標(biāo)體系超越了傳統(tǒng)布魯姆分類法的層級(jí)局限,基于AIGC多模態(tài)支持,建構(gòu)了“知識(shí)-能力-素養(yǎng)-價(jià)值”四維目標(biāo)模型,如圖2所示。該模型通過AIGC的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性特征實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)遞進(jìn),驅(qū)動(dòng)學(xué)生能力螺旋上升。
6.2 重創(chuàng)學(xué)習(xí)新樣態(tài):從場(chǎng)景重構(gòu)到范式革命
AIGC技術(shù)正在引發(fā)教育范式的三重變革:
1)認(rèn)知交互革命:大語言模型的對(duì)話式學(xué)習(xí)顛覆了知識(shí)單向傳遞模式,學(xué)生通過“質(zhì)疑-修正-再建構(gòu)”循環(huán)發(fā)展批判性思維。
2)評(píng)估體系重構(gòu):基于AI的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高精度的實(shí)時(shí)評(píng)估,教師可精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生的認(rèn)知斷點(diǎn)。
3)教育公平再定義:AIGC驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)極大地縮小了教育資源鴻溝,讓更多學(xué)生享受到個(gè)性化教育。但同時(shí),也要警惕算法可能帶來的歧視風(fēng)險(xiǎn),需要通過多模態(tài)去偏技術(shù)加以遏制。
未來,AIGC技術(shù)與腦機(jī)接口、情感計(jì)算的融合將催生“神經(jīng)教育學(xué)”新領(lǐng)域。例如,通過EEG(Electroencephalogram) 信號(hào)同步分析AI輔導(dǎo)過程中的認(rèn)知負(fù)荷變化,可實(shí)現(xiàn)教學(xué)策略的神經(jīng)反饋優(yōu)化。教育者需前瞻性建立“技術(shù)-倫理-教學(xué)法”協(xié)同演進(jìn)框架,避免陷入技術(shù)決定論陷阱。
6.3 研究局限與展望
本研究存在三方面局限:首先,實(shí)驗(yàn)周期僅覆蓋單學(xué)期,未能觀測(cè)長期認(rèn)知遷移效果;其次,未量化分析不同AIGC工具(如ChatGPT、質(zhì)譜清言、文心一言等) 的教學(xué)效能差異;最后,信息技術(shù)課程的特殊性可能限制結(jié)論普適性。后續(xù)研究將構(gòu)建跨學(xué)科對(duì)比實(shí)驗(yàn),并開發(fā)AIGC教育效能評(píng)估指標(biāo)體系,為智能教育生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)提供理論支撐。值得注意的是,教學(xué)中需引導(dǎo)學(xué)生辯證看待AIGC的技術(shù)依賴風(fēng)險(xiǎn),培養(yǎng)其對(duì)生成結(jié)果的批判性驗(yàn)證能力,進(jìn)一步為信息化技能人才培養(yǎng)提供新的方法論視角。
參考文獻(xiàn):
[1] 生成式人工智能(AIGC) 之最全詳解圖解[EB/OL].[2024-02-18] [2024-10-18].https://blog.csdn.net/DFCED/article/details/136107612
[2] 薩爾曼·可汗.教育新語:人工智能時(shí)代教什么,怎么學(xué)[M].王琦,萬海鵬,譯.北京: 中信出版集團(tuán),2024.
[3] 喻國明,滕文強(qiáng),李釩.AIGC時(shí)代人機(jī)關(guān)系的再思考:本質(zhì)認(rèn)知、特征演化與協(xié)同路徑:基于機(jī)體哲學(xué)與WSR方法論的分析[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2024,23(6):52-63.
[4] 張明飛,孔新梅,王顯闖,等.基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究[J].中國現(xiàn)代教育裝備,2024(18):1-4.
[5] 羅江華,馮瑞.智慧教育平臺(tái)的適應(yīng)性服務(wù)框架和實(shí)施路徑探析[J].中國電化教育,2024(6):46-53.
[6] 吳蘭岸,閆寒冰,黃發(fā)良,等.大型語言模型在高等教育中的應(yīng)用分析與現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2023,33(8):29-37.
[7] 何克抗,吳娟.信息技術(shù)與課程整合的教學(xué)模式研究之三:“探究性” 教學(xué)模式[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2008,18(9):5-10,27.
[8] 沈張一,李琛璞,鐘華.多模態(tài)生成式人工智能在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程教學(xué)中的應(yīng)用[J].湖州師范學(xué)院學(xué)報(bào),2024,46(10):44-50.
[9] 莊舒婷,袁明洲,林信富,等.生成式人工智能在病理生理學(xué)基于案例/問題教學(xué)中的應(yīng)用探討[J].中國當(dāng)代醫(yī)藥,2024,31(34):114-118,125.
[10] 荀淵.ChatGPT/生成式人工智能與高等教育的價(jià)值和使命[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(教育科學(xué)版),2023,41(7):56-63.
【通聯(lián)編輯:王 力】