生成式人工智能重塑教育及教师应对之道

杨现民 郑旭东

【摘 要】随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世，历经60多年曲折发展的人工智能再次走向浪潮之巅。坚持人机协同的基本思想，将生成式人工智能的功能优势与教育业务场景有机结合，有望驱动整个教育新生态的塑造。生成式人工智能将对教师的教育理念、能力结构、教学模式方法、伦理道德水平及专业发展方式等带来冲击和挑战。为此，广大中小学教师亟需“修炼”人机协同育人能力、持续反思与学习能力、批判性思考及选择能力、创造性思维与创新能力、跨学科领域合作能力等五项关键能力，以胜任人工智能时代的教师职业。

【关键词】生成式人工智能；ChatGPT；未来教师；教师专业发展；人机协同

【中图分类号】G434   【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2023）05-008-03

人工智能技术升级加速

人工智能是一项极具代表性的颠覆性创新技术，自诞生至今历经三起三落，在曲折中不断寻求自身突破。2016年以AlphaGo为代表的专用人工智能技术掀起一波新的发展高潮，短短七年之后以ChatGPT为代表的生成式人工智能（Generative AI，生成式AI）横空出世，将通用人工智能技术推向“风口”。

在数据、算力和算法的强力驱动下，AI技术加速升级的趋势愈发明显，而生成式AI无疑是最前沿、最热门的AI技术。生成式AI是一种专注于生成或創建新内容的人工智能，它利用现有的文本、音频或图像等大型数据集进行机器学习，然后生成全新内容[1]。生成式AI的核心技术包括GAN生成对抗网络、Transformer、变分自编码器等，实现过程主要涉及模型训练和内容生成两个阶段。

生成式AI已能基于海量自然语言及多模态数据集，实现千亿参数的超大规模AI模型训练。有机构预测，到2025年生成式AI生成的数据内容将占人类所有生成数据的10%[2]。可见，生成式AI正引领一场前所未有的智能革命，将为数字经济发展和现代化产业体系建设提供强大动能。未来已来，生成式AI对经济社会发展的影响是全方位的，教育领域也不例外。

生成式AI如何重塑教育

1.生成式AI对教育发展的影响

漫长的教育科技发展史表明，任何一种技术产品或工具，通过合理规范地使用，是能对教育教学产生积极影响的，但所谓的“颠覆性”“革命性”影响在短期内几乎不可能发生。实际上，我们常提及的“信息技术对教育发展具有革命性影响”这一重要论断，有两个基本前提，一是强调各类信息技术的综合应用，以技术综合赋能教育发展，任何单一技术制品对教育的影响都是有限的；二是要用长远眼光，而非暂时的价值判断，去看待技术重塑教育的可能性。

基于上述认识，我们认为生成式AI对教育的短期影响可以概括为四个“带动”：一是带动智能技术的升级，丰富教育人工智能产品和服务的供给，比如出现带有情感功能的心理咨询机器人、在线课程资源的自动生成代理等；二是带动教学效率的提升和教学方式的改变，升级后的AI产品进入教育教学业务流程，会为师生带来更顺畅的应用体验，同时催生更多智能化、个性化教学模式的产生；三是带动教育人工智能研究的持续升温，将有越来越多来自教育学、信息科学、心理学、管理学等学科领域的专家，围绕新一代人工智能与教育发展的基础性、关键性问题和应用性问题开展协同攻关；四是带动全社会对现有教育体系的深刻反思，智能时代我们究竟要培养什么样的人才，如何去培养，对这些根本问题的群体反思有助于构建更美好的未来教育。

从长远来看，虽然生成式AI对教育的影响很难进行准确预测，但鉴于生成式AI正重塑其他行业领域的生产实践，我们也相信其具备重塑教育复杂系统的潜能，有可能颠覆传统的知识观、育人观和教学观。

2.生成式AI重塑教育的逻辑

生成式AI的功能优势主要有以下五方面：一是根据用户需求生成多模态内容信息，提高用户工作效率。二是理解人机交互情境，开展类似人类语言交流的连续多轮对话，具备良好的人机互动体验性。三是具备超强的信息检索、整合、分析及处理能力，将改变人们的信息获取与决策方式。四是能够高效执行序列性任务，如生成基本的程序代码及根据用户指令动态改进。五是能进行智能化创新创造，设计及创造出与人类相媲美甚至是超越人类的制品。

生成式AI重塑教育的基本逻辑是坚持人机协同的基本思想，将自身功能优势与教育业务场景有机结合，最大化发挥技术功效，实现教育全场景的智能化改造，进而驱动整个教育新生态的塑造，具体如图1所示。

（1）在教学方面，生成式AI可作为智能助教，根据教师要求检索及分析教学资源内容、生成基础性的教学活动方案、设计及美化教学课件、参与课堂教学互动，以及辅助教学反思与评价，让教师从繁琐、机械、重复的工作中抽身，将时间与精力投入到更有价值的课程设计与教学设计等环节，创新开展规模化因材施教。

（2）在学习方面，生成式AI一方面可作为智能导师，结合学生的学习风格、知识与技能掌握情况、学习问题及潜在需求，生成针对性的练习题目，引导学生解决学习问题，以及制定个性化的学习规划与进步方案；另一方面生成式AI可作为智能学伴，支持生机协同创作、学生语言与写作学习、学生作业自查及改进等。

（3）在资源方面，生成式AI不仅能丰富学习资源，更关键是能生成满足师生个性化教与学活动需求的资源，促进教学资源供需平衡。如动态生成优质多媒体学习资源、智能化生成教育游戏及在线课程；也可将其嵌入到学习资源及教学系统平台中，自适应地为学生提供个性化资源生成及推荐等服务。

（4）在科研方面，生成式AI支持文献资源的自动检索及智能化分析，可提高科研人员的信息筛选及分析效率；还能根据科研人员的思路进行模型设计及模拟、自动化实验及数据分析与解释，甚至是设计出更有创新性和应用价值的材料和药物等新产品。生成式AI正拓展科研领域、产生新研究范式，推动科研创新。

（5）在管理方面，生成式AI除了参与师生的教与学活动管理，还能参与师生发展及职业生涯规划，针对性提供个性化指导或培训。基于大模型与大数据，生成式AI可为学校及教育部门管理者在课程设置、“双减”、招生、学校规划建设等决策与治理工作方面提供支持。

（6）在服务方面，生成式AI可作为虚拟咨询师，为师生提供心理咨询与指导服务、学生个性化营养健康监测及评估咨询等各类服务；可用于预测学校后勤服务的需求和趋势，助力管理者设计出优化服务流程和资源配置的方案及计划；支持智慧图书馆为师生提供个性化的图书借阅及咨询服务。

未来教师的素养修炼之道

生成式AI重塑教育的前景是美好的，但过程一定是艰难的。关于人工智能能够替代教师职业的争论，已基本达成共识：由于教育“育人”本质的独特要求，教师在立德树人中具有不可替代的作用，因此，无论AI如何升级，在可预见的未来终将无法完全替代教师。但不可否认的是，生成式AI技术由于自身智能的显著加强，必将对教师职业带来新挑战，未来教师亟需加强“内功”修炼。

1.未来教师面临五大挑战

挑战1：教育教学理念亟需加快转变。生成式AI对教育理念的冲击任何技术都无法比拟。虽然我们不赞同AI完全取代教师，但教师的部分工作正被AI取代。对全国1800余万名教师而言，要转变知识传授为主和应试教育的观念，认同AI教育价值、接受AI并与其协同开展规模化因材施教[3]，以及塑造和扮演各种新型教学角色，这些都是一项巨大挑战。

挑战2：教学能力结构亟需更新完善。生成式AI未来在各行业的深度应用，要求教育领域培养具备高阶能力及适应智能社会发展的人才。这意味着教师不仅亟需持续更新及完善专业知识体系，还需要有效解决数字化教学创新开展能力有限、智能化学习工具灵活有效应用能力不足等问题，以及应对人机协同教学能力不足及赋能学生创新发展成效不好等挑战。

挑战3：教学模式方法亟需创新突破。生成式AI可作为智能助教、智能导师、智能学伴、智能咨询师等参与教学活动，可为教与学活动的创新突破提供无限可能。然而，当前教师教学存在教学与技术的融合不够深入、教学模式缺乏创新、教学方法有失精准、教学形态不丰富等问题。可见，教师如何应用生成式AI赋能教学模式方法创新，可能是困难重重。

挑战4：数字伦理道德亟需养成提升。大数据和AI等数字技术的广泛应用，已引起了社会对数字伦理道德的关注[4]。特别是生成式AI在教育领域的应用，需采集与使用多模态、巨型化的教育数据，这不仅涉及到教师如何合理使用AI及批判性使用生成的内容信息，更可能对师生隐私数据及教育主权安全形成威胁，这些都对教师数字伦理道德水平形成挑战。

挑战5：教师发展方式亟需转型升级。以往教师的培训与发展通常采用规模化、统一化、标准化形式，能高效满足教师专业能力及技术应用能力提升。在生成式AI替代教师完成重复性工作之后，教师亟需提升与发展设计思维，以及批判性选择、人机协同、创新创造等高阶能力，这对教师发展的主动性及发展方式如何向个性化、精准性及适应性转变形成挑战。

2.未来教师要修炼五项能力

（1）人机协同育人能力。生成式AI的教育应用，不只是将教师从繁重机械的任务中解放出来，更要求教师掌握人机协同共创的能力，灵活及善用AI教育产品与服务，为学生量身设计教学目标、内容、活动环节及实施精准评价，支持学生高阶能力培养及赋能“五育”融合发展。

（2）持续反思与学习能力。教师与AI协同育人将成为常态，但教学活动应该由教师主导而非机器。教师必须发展高水平的教学反思与评价能力，也要加强发展学习力，不断提高专业与技术能力，以应对未来AI持续进化及其深度应用对教师主体地位的挑战。

（3）批判性思考及选择能力。人是有惰性的，生成式AI击中了人类的这一软肋。教师既要防止过度依赖AI导致自身能力的衰退[5]，更要掌握教与学活动的自主权，关注并提高自己独立的批判性思考及思维能力，批判审慎地选择AI生成的信息及提供的资源。

（4）创造性思维与创新能力。培养大批创新创造人才是应对生成式AI挑战的根本途径。这意味着，教师必须最大限度地发挥创新创造的主体作用，只有提高教师自身的创造性思维与创新能力，才能保持教育教学活动模式的创新，才能全方位赋能创新人才培养。

（5）跨学科领域合作能力。生成式AI是跨领域协同创新的成果，不少教师理解、接受并在教学与管理中创新使用AI仍具有挑战性。为此，未来教师需提高跨学科多元思维能力，加强与不同学科教师及其他行业领域人员协同合作，探索生成式AI的教育创新应用。

参考文献

张媛，张伟，申凯元. 生成式AI：人工智能新浪潮[N]. 解放军报， 2023-03-03（11）.

德勤人工智能研究院.生成式人工智能对企业的影响和意义[R/OL].（2023-04-03）[2023-04-09].https：//www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/deloitte-analytics/deloitte-cn-dai-the-impact-and-significance-of-generative-artificial-intelligence-on-enterprises-zh-20230327.pdf.

楊现民，张瑶. 教育规模化与个性化矛盾何以破解？——数据驱动规模化因材施教的逻辑框架与实践路径[J]. 中国远程教育，2022（8）： 42-52.

吴砥，李环，陈旭. 人工智能通用大模型教育应用影响探析[J]. 开放教育研究，2023，29（2）： 19-25.

张绒. 生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于ChatGPT的专访[J]. 电化教育研究，2023，44（2）： 5-14.

作者单位：江苏师范大学徐州市智能教育工程研究中心

编   辑：王晓波