GenAi在數(shù)字教材建設中的應用原則與基本模式研究

生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，以下簡稱GenAI）的崛起標志著認知信息科技領域的范式革命已經拉開序幕。2022年，ChatGPT橫空出世，表現(xiàn)出的語言生成與知識重組能力，對教育內容生產領域產生了深遠影響。隨著《教育國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》將“加快推進教材數(shù)字化轉型”作為規(guī)劃任務[11，數(shù)字教材的建設提速已經列入日程。以GenAI為代表的前沿數(shù)字技術，將對數(shù)字教材建設范式轉變產生至關重要的影響。本研究立足于教材建設的基礎規(guī)律，從原則和模式層面探討如何在數(shù)字教材建設中合理應用GenAI。

一、GenAl的發(fā)展態(tài)勢及其對教育的影響

自谷歌公司2017年發(fā)布用于GenAI的Transformer架構以來[2]，GenAI在數(shù)年時間內實現(xiàn)了一系列突破性進展。以OpenAI的GPT系列為代表，多項里程碑式突破徹底改變了人工智能的應用格局。2023年，OpenAI推出的GPT-4實現(xiàn)了多模態(tài)能力飛躍，不僅能處理文本，還能解析圖像輸入。同年，MidjourneyV5和StableDiffusionXL將GenAI繪畫提升至專業(yè)級水準。2024年，OpenAI發(fā)布的Sora顛覆了視頻制作領域，能夠生成長達1分鐘的高質量視頻，其物理模擬和鏡頭語言已接近專業(yè)影視水平。與此同時，混合專家系統(tǒng)（MoE）架構的廣泛應用顯著提升了模型效率。

依托數(shù)據紅利和政策驅動，國產GenAI同樣發(fā)展迅速。百度在2019年推出了“文心大模型ERNIE1.O”，這是國內首個正式發(fā)布的GenAI大模型[3，并在2023年發(fā)布“文心一言”，率先宣布對標ChatGPT[4。此后，阿里巴巴的“通義干問”、科大訊飛的“星火大模型”、華為的“盤古Chat”、字節(jié)跳動的“豆包”、騰訊的“混元”等產品相繼推出。2024年，杭州深度求索發(fā)布的DeepSeek，憑借高效混合專家系統(tǒng)架構、長文本處理及代碼和數(shù)學等專項優(yōu)化，成為全球AI領域備受關注的重要突破案例。

GenAI的崛起，使得數(shù)字技術對教育的革命性影響表現(xiàn)得更為直觀。在知識提煉和內容創(chuàng)作方面具有的強大能力，使GenAI成為學生學習和教師教學的高效助手，并且在促進教學模式轉型、優(yōu)化教學內容生成、支撐教學評價改革等方面都有著直接可見的應用前景[5。考慮到教育領域的特殊性，GenAI在為教育創(chuàng)新提供新機遇的同時，它帶來的風險與挑戰(zhàn)也受到關注，包括對教師角色定位、人才培養(yǎng)目標、傳統(tǒng)學校秩序等產生沖擊，以及學生的學業(yè)誠信危機、技術依賴等問題[。總體上，教育領域傾向于積極適應人工智能技術的快速發(fā)展，秉持開放和包容的態(tài)度，并鼓勵教育工作者秉持技術向善理念，研究和使用相關技術和工具[7]。

數(shù)字教育資源開發(fā)方面，GenAI對資源生態(tài)的沖擊已經開始顯現(xiàn)。GenAI正在逐步成為一線教師的貼身助手，從教學設計、課件生成到智能題庫建設，各類應用方式持續(xù)重塑著傳統(tǒng)教育資源生成模式。針對用戶需求的“私人定制”教學資源檢索和生成、基于多模態(tài)生成的資源形式轉變（如由文本生成圖片、動畫）、個性化資源推送等，都是GenAI所擅長的教育賦能方向[。國外的Synthesia，國內的百度智能云曦靈、騰訊智影數(shù)字人等應用在結合了GenAI和數(shù)字人技術后，甚至可以制作出虛擬教師，實現(xiàn)“AI雙師課堂教學”[9]。

二、GenAl在數(shù)字教材建設語境下的應用原則

教材建設事關國家、民族的價值觀體系，是教育領域中一項重要的專業(yè)性工作。數(shù)字教材建設作為教材數(shù)字化轉型的主要方式，在內容質量上有著遠高于一般數(shù)字教育資源的要求。結合國內教材建設的管理體制和政策要求，GenAI在數(shù)字教材建設中的應用需要關注一些基本原則：既要守正創(chuàng)新，堅持數(shù)字教材的內容質量紅線；又要主動求變，積極運用技術賦能數(shù)字教材建設。

（一）原則一：不直接用GenAl生成數(shù)字教材內容

教材的權威性與科學性決定了GenAI在現(xiàn)階段不能作為數(shù)字教材內容的創(chuàng)作主體。目前，還沒有證據表明由人工智能生成的內容在政治性、科學性、適用性等方面可以達到教材高質量建設要求。在人工智能語境下，由大模型生成的，與輸入無關、事實錯誤或完全虛構的內容被稱為“幻覺”。相關報道顯示，即便是OpenAI在2025年2月最新發(fā)布的GPT-4.5（研究預覽版），幻覺率依然有 37% 。僅從目前研究數(shù)據看，GenAI直接用于數(shù)字教材內容生成的風險很高，原則上不應用于直接生成內容。

此外，由于受幻覺率限制，在數(shù)字教材建設過程中，編制開發(fā)人員也不能將GenAI作為一個事實性的信息源。對各類涉及事實表述的內容，編寫、編輯人員都必須找出該信息的原始出處。

（二）原則二：鼓勵使用GenAl輔助數(shù)字教材編輯工作

盡管GenAI還不能令人放心地創(chuàng)作數(shù)字教材，但作為一種編輯輔助工具，它仍具有較高的應用潛力。目前，GenAI可以處理語法糾錯、標點規(guī)范、術語一致性檢測等審編任務，并且在效率上遠高于人工方式。在出版領域，運用智能工具提升內容審校和編輯加工效率與準確率已經成為必然趨勢。在數(shù)字教材建設中，編輯人員應當主動適應這一變化，積極使用智能工具輔助編輯工作，進一步提升數(shù)字教材的內容建設質量。

2025年以來，國內已有多款基于大模型的智能審校系統(tǒng)發(fā)布，方正智能審校系統(tǒng)V6.0、辭文智能知識審校系統(tǒng)等是其中的代表。GenAI在編輯輔助方面的技術應用漸趨成熟。特別是DeepSeek等新近發(fā)布的GenAI應用，都具備128K以上長文本的處理能力，可以有效應對數(shù)字教材中的文字內容。雖然目前面向出版行業(yè)的智能輔助系統(tǒng)主要用于文本處理，但支持多模態(tài)輸入的GenAI早已面世，已經具備了對輔助富媒體內容編輯工作的技術可行性。

（三）原則三：重視GenAl作為發(fā)展新質生產力的支撐性技術

GenAI不僅可以實現(xiàn)對教材出版工作的有效輔助，還具備深度重構教育出版核心生產力和產業(yè)形態(tài)的發(fā)展?jié)摿?，可以推動傳統(tǒng)教材出版流程向智能化、集約化方向躍遷。中小學教材的編寫、出版單位，尤其應當將GenAI作為促成教育出版新質生產力和教材業(yè)態(tài)融合轉型的核心支撐工具加以重視。新質生產力由技術革命性突破、生產要素創(chuàng)新性配置、產業(yè)深度轉型升級而催生，具有高科技、高效能、高質量特征[10]。GenAI恰恰具備從編輯出版生產要素層面重構流程、優(yōu)化教材“紙數(shù)協(xié)同”編制模式、創(chuàng)新智能數(shù)字教材基本構型、孵化教育出版融合發(fā)展新業(yè)態(tài)的強大能力。在數(shù)字教材建設中，GenAI賦能新質生產力主要體現(xiàn)在兩個層面。在生產要素配置層面，盡管現(xiàn)階段不建議使用GenAI直接生成數(shù)字教材內容，但基于多模態(tài)GenAI的圖片、視頻快速生成能力，紙質教材和數(shù)字教材的協(xié)同編制已經成為可能。在數(shù)字教材模式創(chuàng)新層面，GenAI是實現(xiàn)數(shù)字教材從基于紙質教材到基于課程標準的主要技術，也是解決數(shù)字教材共性供給與個性需求矛盾的核心方案。

未來，教材建設終歸要走上新質生產力的發(fā)展道路。GenAI在賦能教材編制范式創(chuàng)新以及數(shù)字教材結構、功能創(chuàng)新方面都將發(fā)揮重要作用。因此，教材編寫和出版單位應當充分重視GenAI作為發(fā)展新質生產力的支撐性技術，主動把握住技術變革帶來的教材建設整體躍升機遇。

三、GenAl在數(shù)字教材建設中的基本應用模式

GenAI作為一類新興技術，在數(shù)字教材建設中的應用很難一蹴而就。提出可操作的漸進應用模式，對于推動GenAI在數(shù)字教材建設中的科學有效應用具有現(xiàn)實意義。數(shù)字教材的編制和出版單位應當以新質生產力理念為指導，立足腳下、放眼長遠、主動作為，積極擁抱智能技術變革。

（一）初步應用：作為編輯的輔助工具

鼓勵在編制、開發(fā)、審校等環(huán)節(jié)運用GenAI作為輔助工具，是推動智能技術在數(shù)字教材建設中合理應用的第一步。以輔助應用的方式引入GenAI，不僅是為了提升編輯和開發(fā)效率，更重要的意義在于開啟智能技術應用的探索之路，為后續(xù)的深度融合奠定基礎。輔助應用的重點是對審稿和編輯加工的查缺補漏，以及對數(shù)字教材原創(chuàng)內容的潤色優(yōu)化。數(shù)字教材的編制團隊一方面需要不斷熟練掌握GenAI工具，另一方面要確保人對數(shù)字教材內容質量的最終把控權。采用漸進式的應用策略，能降低技術風險，并且讓相關人員逐步適應智能化工作方式，積累實踐經驗。這樣既保持了數(shù)字教材建設的嚴謹性，又實質性推進了智能技術應用，同時還能在一定程度上提升了內容質量。

（二）進階應用：支撐教材編制“紙數(shù)協(xié)同”

當前，數(shù)字教材的主流設計方案是以紙質教材內容為藍本的增強型數(shù)字教材。這類增強型數(shù)字教材由于需要按照“先紙質、后數(shù)字”的次序進行設計與開發(fā)，一旦紙質教材的定稿時間偏晚，很容易出現(xiàn)數(shù)字教材設計、開發(fā)時間緊張的情況，甚至難以保障數(shù)字教材“課前上線”。按傳統(tǒng)的教材編寫流程，“紙數(shù)協(xié)同”的編制難度很高。這是因為數(shù)字教材從設計到完成數(shù)字內容開發(fā)的時間較長，而紙質教材的編者（假設同時擔任數(shù)字教材的內容設計），在沒有看到數(shù)字內容真實畫面時，很難僅根據文字設計材料（如媒體制作腳本）研判數(shù)字教材內容的適切性。如果實施“紙數(shù)協(xié)同”編制，就會因“木桶效應”導致數(shù)字資源的開發(fā)拖累紙質教材的編寫進度，形成流程重構上的主要卡點。

借助多模態(tài)的GenAI，“紙數(shù)協(xié)同”編制中的同步性問題可以得到大幅度緩解。在紙質教材和數(shù)字教材同步編寫和設計時，利用GenAI快速開發(fā)內容原型，可以使教材編寫者第一時間看到數(shù)字教材的半成品，并研判內容設計是否適當。這種“紙數(shù)協(xié)同”的編寫、開發(fā)模式在數(shù)字教材部分類似于軟件工程中的敏捷開發(fā)（agiledevelopment），其目的在于使數(shù)字內容開發(fā)能夠跟上紙質教材的編寫步調。智能生成的數(shù)字內容最終并不會用于數(shù)字教材，僅作為編制過程中用于判斷數(shù)字教材整體設計質量的參照物。而更為精細的數(shù)字內容可以后續(xù)跟進，以防因并發(fā)周期延遲教材內容編寫進度。GenAI則是支撐數(shù)字內容開發(fā)能夠“敏捷”迭代的核心工具。

（三）深度應用：促成數(shù)字教材構型創(chuàng)新

GenAI在智能型數(shù)字教材的設計和實現(xiàn)中也可以承擔關鍵角色?，F(xiàn)有的增強型數(shù)字教材雖然通過數(shù)字工具、人機交互等方式提供了少量個性化服務，但由于這類數(shù)字教材以紙質教材內容為藍本，總體上只能面向師生提供固定的教材內容和數(shù)字資源、工具。而在GenAI的支持下，基于共性內容庫生成個性化數(shù)字教材已經成為可能。例如，利用教材內容素材數(shù)據庫、學科知識圖譜和GenAI引擎，就可以組成面向師生個性化需求的智能數(shù)字教材系統(tǒng)。

智能數(shù)字教材系統(tǒng)通過四個邏輯環(huán)節(jié)實現(xiàn)教材的個性化生成。首先，教材內容數(shù)據庫中存儲的是粒度較小、但已經通過嚴格教材審核程序定稿的內容素材，以保障教材內容的政治性、科學性。其次，GenAI根據學習者的數(shù)字畫像和學習請求從教材庫中抽取一批內容素材，組成教材內容骨架。再次，系統(tǒng)中包含一個基于國家課程標準和學科知識體系構建的知識圖譜，用于對數(shù)字教材內容骨架的再調整，使選取的內容符合課程標準要求和學科教學邏輯。最后，由GenAI對數(shù)字教材的內容骨架進行潤色，填補教材內容素材間的銜接性內容，實現(xiàn)從素材集合到數(shù)字教材的整體化（如圖1）。雖然這樣的智能化數(shù)字教材距離技術落地仍需攻克諸多難題，但其核心理念高度契合教育數(shù)字化轉型升級的戰(zhàn)略方向?；贕enAI推進數(shù)字教材構型的全面升級，是未來體現(xiàn)數(shù)字教材朝向新質生產力發(fā)展的重要思路，值得持續(xù)關注和研究探索。

四、結語

在人工智能技術飛速發(fā)展的時代背景下，數(shù)字教材建設對待新技術既不能保守，也不能激進。GenAI的應用尤其需要避免局限于工具理性層面的效能優(yōu)化，防止新技術淪為一種膚淺的作秀工具。GenAI在教材建設中的守正創(chuàng)新應用，需要以深度理解教材本質與技術機理為前提，并在積極的實踐探索中尋求答案。

注：本文系北京市教育科學“十四五”規(guī)劃課題“面向教育現(xiàn)代化的中小學數(shù)字教材治理體系框架設計研究”（課題編號：BGDB22214）的研究成果。

參考文獻

圖1基于GenAI的個性化智能數(shù)字教材系統(tǒng)

[1]新華社.中共中央國務院印發(fā)《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024-2035年）》[N].人民日報，2025-01-20（6）.

[2]VASWANI A，SHAZEER N，PARMAR N，et al.AttentionisAl1You Need[EB/0L].（2017-06-12）[2024-07-20].https：//arxiv.org/abs/1706.03762.

[3]劉艷，何沛從．《2022中國大模型發(fā)展白皮書》發(fā)布：大模型成為人工智能新賽道[N].科技日報，2023-02-21（3）.

[4]芝亭.文心一言，“利刃出鞘”生成式AI時代［J].華東科技，2023（3）：12-13.

[5]楊宗凱，王俊，吳砥，等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023（7）：26-35.

[6]朱永新，楊帆.ChatGPT/生成式人工智能與教育創(chuàng)新：機遇、挑戰(zhàn)以及未來[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023（7）：1-14.

[7]盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等．生成式人工智能的教育應用與展望：以ChatGPT系統(tǒng)為例[J].中國遠程教育，2023（4：24-31.

[8]余亮，譚丹丹，劉漫漫，等．基于AIGC的數(shù)字教育資源服務研究［J].遠程教育雜志，2024（4）：14-21.

[9]覃祖軍，楊靜.元宇宙中國教育范式研究視角下虛擬數(shù)字人輔助的雙師課堂教學范式實踐探索[J].中國現(xiàn)代教育裝備，2023（2）：1-5.

[10]習近平.發(fā)展新質生產力是推動高質量發(fā)展的內在要求和重要著力點[J].求是，2024（11）：4-8.

（作者孫強系中國教育出版?zhèn)髅郊瘓F有限公司副總經理；陳志輝系人民教育出版社人教研究院融合發(fā)展研究中心主任、副編審；沙沙系人民教育出版社人教研究院融合發(fā)展研究中心主任研究員、副編審）

責任編輯：牟艷娜