摘 要：作为现代技术发展的高级形态，生成式人工智能对教育的变革已成必然。那么，在教育领域中，生成式人工智能究竟有什么价值，价值实现过程中会遇到哪些困难，又该如何应对困难以实现价值？文章系统回答了这三个问题。首先，文章提出了生成式人工智能的三层教育价值——工具层协助学生、教师和教学管理人员促进教学变革，融合层联合多项技术重塑教育体系，终极层助力回归教育本质。然后，文章探讨了价值实现面临的三层困难——教育应用难深入、系统变革难推进、效能提升难显著。最后，文章针对三层价值和困难，总结了加强产品技术研发，匹配师生实际需求；打通技术融合壁垒，重构周围组织结构；加强基础机制研究，科学推进因材施教三项策略。文章通过系统研究生成式人工智能教育变革，旨在为我国利用生成式人工智能技术促进教育数字化转型提供系统的理论参考与实践指导。
教育界对生成式人工智能带来的变革展开探讨，形成了三大基本共识：①生成式人工智能变革教育是必然的趋势，教育将迈入新的时代。杨宗凯等认为以ChatGPT为代表的生成式人工智能将给教育带来重大影响，变革教学、学习、育人场景；倪闽景从学习进化论的角度出发，认为生成式人工智能可以作为思维逻辑工具，助力人类走进“超级学习”时代；陈玉琨认为生成式人工智能的应用将使教育进入“人机协同”时代，教师将借助机器成为更加重视育人的“超级教师”，有意义学习也将进一步取代有效学习，成为学生和家长的教育追求。历史经验同样表明，禁止“破坏性”技术并不是明智之举，积极谨慎地开展变革、拥抱生成式人工智能带来的新时代才是上策。②生成式人工智能引发的教育变革应有所变，有所不变。变的是教学模式、学习方式、评价方式和教育理念，生成式人工智能有利于实现师-生-机三元教学模式，推动个性化学习，将教育引向多元化评价和注重高阶能力的育人理念；不变的是坚守教育本质和追求教育公平，教育要培养全面发展的人，力求为全社会提供优质资源、缩小教育差距。③生成式人工智能教育应用仍有潜在风险，产品和制度都需要进一步完善。ChatGPT独特的技术原理决定了产品弊端的存在——并未真正理解文本内容，而是通过概率计算生成最佳的文本答案；大规模训练语料库来自互联网，可能会产生错误信息。如果应用到教育领域中，生成式人工智能可能会带来学术不诚信、抄袭泛滥、用户过度依赖而思维退化等问题，需要恰当的制度建设予以解决。综上所述，尽管存在潜在风险，但以生成式人工智能为代表的教育新时代必将到来。在此基础上，有必要进一步总结提出生成式人工智能的教育价值模型，分析实施困难并提供应用策略，以为我国利用生成式人工智能技术促进教育数字化转型提供系统的理论参考与实践指导。
生成式人工智能的三层教育价值
本研究根据已有研究总结生成式人工智能的三层教育价值，如图1所示。三层教育价值层层递进，首先作为工具促进教学变革，然后与其他技术融合重塑教育体系，最终助力回归教育本质。
无论是作为单一的工具应用于教育场景，还是联合其他技术重塑教育体系，生成式人工智能的工具层、融合层都是为终极层服务。作为工具促进教学变革的层面，生成式人工智能技术能够帮助学生实现个性化自适应学习，使其积极主动地思考，自由自在、更加有效率地学到真正需要的内容，实现自身“小圆满”向“大圆满”的过渡。在重塑教育体系的层面，生成式人工智能、大数据技术都是人类智慧的外化产物，在教育领域中应用或禁止都是为了更好地服务于人类的生存和进步，让未来人类获得“安身立命”的力量，实现“自由而全面的发展”。
生成式人工智能教育价值的实施困难
虽然生成式人工智能对于教育来说价值无限，但在三层价值的实施过程中必定会遇到困难，表现为工具层中教育应用难深入、融合层中系统变革难推进、终极层中效能提升难显著。
最后，当前的评价导向并不一定能够给予生成式人工智能太多的发挥空间，以充分助力学生的快乐成长与全面发展。教育领导决策层与教育实施评价层可能出现了错位的情况，教育研究者、决策者重视学生的快乐成长与全面发展，学校、家长、教师也重视学生的身心健康，但都面临升学率的重压考验。在巨大的升学与考试压力面前，学生更多的是为了考试而不是发展去学习。在这种情境下生成式人工智能这类技术的介入，只能通过促进个性化学习来提升学习效率，给予学生更多时间探索自己感兴趣的事情。但是，评价导向不变，多数学生的重心可能仍会放在考试和如何提升分数上，借助生成式人工智能来探索自己感兴趣的问题的重要性则相对滞后。要想真正发挥生成式人工智能的重要作用，助力教育回归到发展人的本质，仍要加强基础研究与制度研究，调整评价方式。
生成式人工智能教育价值的应用策略
1 工具层：加强产品技术研发，匹配师生实际需求
个性化自适应学习的实现同样需要学习的基础机制研究作为保障。学习基础机制研究直接指向教育领域的核心问题——人是如何学习的？如何进行有效的学习？通过学习科学领域的教育学家、心理学家和数据科学家紧密合作，深入研究大脑的认知与学习规律，可以更好地了解协作学习、在线学习、虚拟情境中的学习等各教育领域的学生特征和学习规律。在掌握规律的基础上，通过实证研究探明有效的学习策略，如游戏化学习策略、在线学习策略、复习策略等，从而最大程度地提升学习效果。这种基础机制研究有助于开发更有效的生成式人工智能工具、开展更有效的技术融合，使生成式人工智能在教育领域中跳出“非显著性差异”的困境，助力学生自由全面的发展，让学生享受学习的快乐。
结语
习近平总书记在二十大报告中指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。当今，生成式人工智能技术的出现成为社会发展迈向新阶段的象征，也是大国博弈的新边疆。作为国家基础性和战略性支撑的教育系统，更要未雨绸缪、提前部署。我们既要充分认识到生成式人工智能的教育价值，也要意识到生成式人工智能给社会带来了极大的不确定性。当前采取的各类教育策略和干预措施都是在不确定性中构建新秩序以寻求发展的稳定性，即在工具层面和融合层面构建新的教育秩序以寻求教育本质的回归。
当然，教育系统性变革的过程往往复杂且缓慢，即使是以ChatGPT为代表的生成式人工智能，在短期内也难以让教育产生天翻地覆的变化。生成式人工智能还面临教育应用难深入、教育系统变革难推进、效能提升难显著的困难，这都需要采取策略一一解决。无论如何，相信在科技发展迅速的时代中，我们能够把握住教育的本质，有所变也有所守，让生成式人工智能赋予未来教育无限有益的可能。
作者：张鹏 汪旸 尚俊杰
文章来源：《现代教育技术》
本文转自“教育部评估中心”微信公众号
