“工欲善其事，必先利其器。”在信息时代，AI 以其强大的数据处理和分析能力，逐渐渗透到各个领域，教育也不例外。一种名为“生成式人工智能”（GenAI）的新兴技术引发了教育界的关注。与传统的 AI 技术不同，GenAI 能够理解和生成自然语言，仿佛拥有人类的智慧和创造力。ChatGPT、Claude、Llama 等 GenAI 模型的出现，让我们看到了 AI 在教育领域应用的无限可能，也引发了关于教育变革的思考和讨论。
近日，北京大学教育学院汪琼教授团队与莫纳什大学信息技术学院 Dragan Gašević 教授，在Frontiers of Digital Education（《数字教育前沿（英文）》）期刊上联合发表了一篇题为“A Systematic Literature Review of Empirical Research on Applying Generative Artificial Intelligence in Education”（《系统性文献综述：生成式人工智能在教育中应用的实证研究》）的文章，对 48 篇关于 GenAI 在教育领域应用的实证研究进行了系统性文献综述，分析了 GenAI 在教育领域应用的优势和挑战，并提出了未来研究方向。
图 1 GenAI 在教育领域的前景、不足及未来发展方向
文章首先介绍了AI的发展历程，并重点介绍了 GenAI 的出现。GenAI 在教育领域具有巨大潜力，但也面临着伦理、数据隐私和学术诚信等挑战。为了全面了解 GenAI 在教育领域的应用，文章采用 PRISMA 指南进行系统性文献综述，检索了六个主要的数据库，筛选出 48 篇与 GenAI 在教育领域应用的实证研究的相关文章。文章还建立了编码框架，将研究内容分为四个类别：学习支持、教学支持、反馈与评估，以及 GenAI 的伦理问题与挑战。
图 2 系统性文献综述
48 篇实证研究对象涵盖了学生、教师及 GenAI 本身，涉及高等教育、K-12教育与职业教育等多个教育阶段。研究任务也相当广泛，包括写作、问答、编程等核心任务，及语言学习、创意内容生成与阅读理解等新兴领域。数据收集方法多种多样，包括评分标准、访谈、问卷调查等，研究设计涵盖了实验研究、调查研究与案例研究等多种类型。
研究表明，GenAI 在教育领域展现出巨大的优势。作为学习支持的工具，GenAI 能够辅助学生完成任务，提供高质量的互动学习。作为教学支持的工具，GenAI 能够生成内容与课程，提供个性化学习材料，减轻教师的工作负担。此外，GenAI 可以提供多样化的反馈，并根据学生能力进行自适应评估。
尽管 GenAI 在教育领域具有诸多优势，但同时也面临着一些挑战。研究发现，GenAI 的不足，如幻觉、过度泛化与随机性等，可能导致反馈质量下降。在复杂任务中，GenAI 的应用可能存在伦理问题，例如学术诚信、过度依赖与公平性等。此外，GenAI 的应用可能导致技能退化及评估有效性下降。
为更好地应用 GenAI，未来需要重点关注以下几个方面：提高 AI 素养，促进 AI 的整合，AI 在教育研究中应用的循证决策，及在教育研究中应用GenAI 的方法严谨性 。最后，文章讨论了影响 GenAI 在教育领域有效性的因素、AI 与教师的协作，及学生在使用 GenAI 学习时存在的元认知问题，并强调了 GenAI 在教育评估中的应用潜力。
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Xin Zhang, Peng Zhang, Yuan Shen, Min Liu, Qiong Wang, Dragan Gašević, Yizhou Fan. A Systematic Literature Review of Empirical Research on Applying Generative Artificial Intelligence in Education. Frontiers of Digital Education, 2024, 1(3): 223‒245
https://doi.org/10.1007/s44366-024-0028-5
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张 欣
张 鹏
沈 苑
刘 敏
汪 琼
Dragan Gašević
范逸洲
数智赋能教育出版的探索与实践
高等教育数字教材创新发展路径
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