过去两年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）席卷全球教育领域。教师用它生成教案，学生用它润色论文，教育机构甚至推出AI导师系统。数据显示，2023年全球教育科技市场对LLM的投资增长超过300%，哈佛大学等顶尖学府已开设“AI写作伦理”课程。这种狂热背后，潜藏着一个危险的认知陷阱：许多人开始将“AI教育应用”等同于“LLM应用”，仿佛人工智能只剩下一张会说话的“嘴”。
这种简化不仅忽视了AI技术的多样性，更遮蔽了另一种革命性模型——生成对抗网络（GANs）。在教育中，AI 当然能够进一步提高教学的个性化内容生成、教学材料的丰富度，可是现如今，一些研究已经开发了更加激进的 GANs AI 用法…即：教育研究常面临数据稀缺、隐私问题和小样本限制，而利用生成对抗网络（GANs） 能生成合成数据，模拟真实数据分布，为教育研究提供模拟数据。
当我们在讨论如何用LLM生成文本时，GANs正在实验室里创造虚拟学生、合成教学数据、试图突破传统社会科学研究的限制。
发表在Journal of New Approaches inEducational Research的研究《Use of Generative Adversarial Networks (GANs) in Educational Technology Research》在西班牙拉古纳大学用问卷方式调研了2021-2022学年研究生教师的教育技术能力，从239 条问卷样本中抽取 159条完整记录，并用 GANs 模拟出 20000 份合成数据，分析验证了 GANs 模型合成数据与原始数据在分布和结构上的等价性，探索GANs在教育研究中的潜力，拓宽了教育研究的新方法。但这也会引来一些争议和麻烦。
如果人工智能的合成数据样本真的可以等同于真实样本，AI 将重新定义社会科学类研究范式，我当下就想到一个研究思路：
比较双胞胎的学业表现，评估基因与家庭环境的相对重要性：同卵双胞胎（基因100%相同）与异卵双胞胎（基因约50%相同）的对比研究，能够量化遗传因素（遗传率）和环境因素（如家庭、社会、文化）对特定行为或特质的贡献。双胞胎通常在相同家庭中成长，共享早期生活环境（如父母教育方式、经济条件）。这种设计可减少环境异质性，更精准地分析非共享环境（如个人经历）的影响。某些情况下，双胞胎因意外事件（如被不同家庭收养）形成“自然实验”，这又为研究环境差异对长期发展的影响提供独特机会。
但是，双胞胎研究需跨生命周期的数据收集（如出生、儿童期、成年期），涉及时间跨度大、参与者流失率高。例如，美国“明尼苏达双胞胎研究”历时数十年，耗资数百万美元。
如果 GANs 生成的合成数据在统计分布和结构上与真实数据高度一致，生成大量虚拟双胞胎数据，研究罕见基因型或特殊环境暴露（如家庭环境、自然灾害）的影响，突破传统样本限制，将会显著扩展社会科学视野乃至人类发展事业。当然我说的是如果……
一、什么是 GANs
GANs（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络） 是一种基于深度学习的生成模型，由两个相互对抗的神经网络组成：
生成器（Generator）：负责生成与真实数据相似的合成数据。
判别器（Discriminator）：尝试区分生成器产生的数据是真实的还是伪造的。
两者通过持续的对抗训练，最终使生成器能够生成以假乱真的数据。GANs 的核心优势在于其无需显式建模数据分布，即可灵活生成图像、文本、音频甚至结构化数据（如教育调查数据）。生成对抗网络（GANs）自2014年提出以来，因其强大的数据生成能力，已在多个领域引发广泛关注。以下是大众较为熟知的GANs应用案例：
1. Deepfake（深度伪造）
是什么：通过GANs生成逼真的人脸或视频，替换原视频中人物的面部或动作。
例子：电影明星“换脸”：将某演员的脸部替换到另一人的身体上（如《速度与激情7》中已故演员保罗·沃克的“复活”）；社交媒体上的恶搞视频：普通人用Deepfake工具将自己的脸替换到名人视频中。
数据增强：GAN 也能够学习现有数据的分布，并生成与原始数据分布相似的“合成样本”。
2. 艺术与创意生成（即，AI绘画）：
生成逼真画作：如GANs模仿梵高、毕加索风格创作新作品（当前的 AI 画图也是调用 GANs 模型）
拍卖行高价售出的AI画作：2018年，GAN生成的肖像画《埃德蒙·贝拉米》以43.2万美元成交。
3. 游戏与特效生成
影视角色年轻化：用GANs还原演员年轻时的样貌（如《爱尔兰人》中德尼罗的“减龄”效果）。
结合 AR/VR打造教育元宇宙：如英国沉浸式学习公司 Avantis Education 开发的EduVerse， 它是一个创新的教育平台，主要致力于为 K-12 学生提供沉浸式的学习体验。它被称为“全球首个教育元宇宙”，允许学生在安全、可控的虚拟环境中进行学习和合作。
二、案例：GANs 数据增强的教育研究
在人工智能快速发展的背景下，生成对抗网络（GANs）作为一种能够从真实数据集中生成合成数据的技术，逐渐展现出其在教育研究领域的潜力。教育研究长期面临数据稀缺、隐私保护不足以及小样本限制等挑战，这些问题严重制约了研究结论的普遍性和可靠性。
例如，本研究的研究主题“教师数字能力”常因样本量不足或数据敏感性难以深入。此外，技术教学内容知识（TPACK）模型作为理论框架，强调教师在技术、教学和学科内容三者的整合能力，但如何量化与分析这些能力仍需更灵活的数据支持。基于此，本研究旨在验证合成数据与原始数据在统计分布和结构上的等价性，并探索GANs在教育研究中的实际应用价值，特别是在数据匿名化与样本扩展方面的潜力。
研究数据来源于西班牙拉古纳大学2021-2022学年研究生导师的问卷调查，共收集239条原始记录，涵盖教师对数字能力、技术知识（TK）及技术教学内容知识（TCK/TPK-TPCK）的自我评估（12个五级量表变量）。由于36.8%的数据存在缺失，最终保留151条完整记录用于分析。
合成数据的生成采用四种GAN模型：TVAE、CTGAN、高斯Copula及CopulaGAN。其中，CopulaGAN-WAN模型表现最优（相似度评分0.89）。具体流程包括数据预处理、模型训练与评估，最终生成29组样本量从151逐步扩展至20,000的合成数据集。为验证数据等效性，研究采用SPSS的两阶段聚类分析，并通过Kolmogorov-Smirnov检验（均值0.938）和Kullback-Leibler散度（均值0.788）量化相似性。为避免算法对数据输入顺序的敏感性，每组数据随机排序5次，共生成150组测试以控制结果波动。
统计检验表明，合成数据与原始数据在分布特征和结构上高度一致。例如，原始数据的聚类质量均值为0.26，而合成数据（N=151）均值为0.27，扩展样本（如N=20,000）的聚类质量稳定在0.17至0.23之间。两阶段聚类分析进一步揭示了三类教师群体：
技术不自信型（C1）：表现为低数字能力与技术问题解决困难，占样本的32%。
技术自主型（C2）：具备中等数字能力，能选择合适技术辅助教学，占比45%。
技术专家型（C3）：高数字能力且能熟练整合技术、内容与教学方法，占23%。
值得注意的是，年龄对群体划分具有显著影响（p<0.05），而性别与学科领域则无统计学差异。这一结果与TPACK模型的预期一致，验证了合成数据在捕捉真实教学行为模式上的有效性。
本研究证实，GANs生成的合成数据不仅能有效替代原始数据，还可扩展样本量并提升数据质量，为教育研究提供了解决隐私保护与小样本问题的新途径。例如，合成数据支持科研开源，允许研究者共享匿名化数据集而不泄露敏感信息。
然而，研究也揭示了聚类分析对数据输入顺序的敏感性，需通过多次随机化验证结果的稳定性。此外，合成数据在复杂分析方法（如因果推断）中的应用仍需进一步探索。实践层面，研究结果为教师培训提供了重要依据。针对不同TPACK水平的教师群体（如C1需基础技术培训，C3可参与高阶课程设计），教育机构可制定差异化的培训计划。同时，合成数据技术有望推动教育数字化转型，支持基于大数据的决策优化。
三、GANs 数据增强类教育研究可能的争议
尽管《教育技术研究中的生成对抗网络（GANs）应用》一文通过严谨的统计验证（如Kolmogorov-Smirnov检验和两阶段聚类分析）证明了合成数据与原始数据在分布和结构上的高度相似性，但其在教育研究中的扩展应用仍可能引发以下争议：
1. 训练数据集中于西班牙拉古纳大学的特定群体（51-65岁教师占样本60%），生成的合成数据可能强化“高龄教师技术能力低下”的刻板印象，忽视年轻教师群体的多样性。
2. 研究虽验证模型超参数（如CopulaGAN的生成器维度256×256×256），但未公开合成数据的特征关联规则，阻碍第三方验证其偏差控制机制。若后续研究大量引用此类合成数据，可能形成脱离真实教育生态的“数据回音室”。
3. 如果真的要证明从 159 份真实样本拓展合成 20000 份样本的有效性，应该对比其与 20000 份真实样本的等价性而非原始数据。
还有就是研究方法的空白，本研究的研究对象“教师数字能力”涉及多维度变量（TPACK模型包含技术、教学、学科知识的交互），需要充足数据捕捉非线性关系，而当前教育研究统计方法再先进，也无法从不足的数据中提取可靠模式。
GANs生成的合成数据若能达到与真实数据的统计等价性，将显著扩展研究范围、提升政策模拟能力，并推动人类进步，正如我前边设想的那种GANs双胞胎研究，一定可以开辟新的社科研究范式。
但 AI 合成数据的真正价值不在于替代真实数据，而在于构建“可解释的反事实实验场”，模拟或预演一些场景。未来的突破点可能是如何在合成数据中保留社会复杂性与人类经验多样性，而非单纯追求统计指标的等价性。正如发展心理学家Bronfenbrenner所言：“剥离了情境的发展研究，终将成为数字巴别塔。”
