生成式人工智能在教育领域的应用、问题与展望

○于 浩 张文兰 杨雪琼

生成式人工智能（Generative AI）（以下简称“生成式AI”）是一种利用机器学习和深度学习技术生成新数据的一种现代化技术。与传统的分类、回归等任务不同，生成式AI 可以自主地生成新数据，如图像、音乐、文本等。它的核心是生成模型（Generative Model），可以对潜在的数据分布建模，进而生成与原始数据类似的新数据。生成式AI 的应用十分广泛，包括图像生成、自然语言处理、音乐生成等。在图像生成方面，生成式对抗网络（GAN）是一种常用的生成模型，它可以生成与真实图像非常相似的图像。在自然语言处理方面，循环神经网络（RNN）和变换器网络（Transformer）等模型可以用于生成新的文本。在音乐生成方面，自动编码器（Autoencoder）和变分自动编码器（VariationalAutoencoder）等模型可以生成新的音乐。本研究将以生成式AI 为主要研究对象，基于技术维度的核心能力分析它在教育中的现有应用，结合其未来发展趋势探讨了它对未来教育的革新与局限并提出应对策略［1］。

一、生成式人工智能：一个创造性的新世界

（一）生成式人工智能的前世今生

生成式AI 是人工智能领域的一个重要分支，也是近年来发展最为迅速的领域之一。20 世纪50年代至70 年代是生成式AI 的早期发展阶段。在这个时期，生成式AI 主要集中在语言生成领域，如自然语言处理和机器翻译等方面。此阶段的生成式AI 技术相对简单，主要依赖于规则和模板生成文本和语言。在自然语言处理领域，早期的生成式AI 主要集中在语法分析和句法分析等方面［2］。早期的语言生成系统主要使用基于规则的方法，将语言的结构和规则编码为计算机程序。这些系统可以生成一些简单的句子和段落，但是缺乏真正的语义理解，无法生成复杂的语言结构。在机器翻译领域，早期的生成式AI 主要使用基于规则的方法，将源语言的句子转化为目标语言的句子。这种方法需要大量的人工编写规则和规则库，而且规则库的维护和更新也非常困难。因此，早期的机器翻译系统往往效果不佳。虽然这个时期的生成式AI 技术相对简单，但是为后来的技术发展奠定了基础。

1980 年至1990 年是生成式AI 技术的重要发展时期。随着计算机技术和神经网络技术的不断发展，生成式AI 开始在图像处理和语音识别等领域取得进展。在图像处理领域，生成式AI 技术开始应用于图像的自动标注、图像的自动描述和图像的生成等方面。其中，自动图像标注和自动图像描述是利用生成式模型生成对图像的描述和标注，而图像的生成是利用生成式模型从随机噪声中生成具有特定风格和内容的图像。这些技术在图片搜索、自动化图像编辑和创意设计等领域有着广泛的应用。在语音识别领域，生成式AI 技术开始应用于语音合成和语音转换等方面。语音合成是指将文字转化为语音的过程，而语音转换则是将一种说话人的语音转换为另一种说话人的语音。这些技术可以应用于语音助手、智能客服和娱乐等方面［3］。

2000 年至2010 年是生成式AI 技术的快速发展阶段。在这个时期，随着深度学习技术的发展，生成式AI 开始进入一个新的阶段。生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术的出现，使得生成式AI 在图像、音乐、文本等领域实现了质的飞跃。生成对抗网络是一种生成式模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器负责生成假样本，判别器则负责判断样本的真实性。通过反复迭代，生成器可以不断生成越来越逼真的假样本，从而实现对真实样本的模拟和仿真。变分自编码器是一种生成式模型，由编码器和解码器两个神经网络组成。编码器负责将输入数据编码为潜在变量，解码器则负责将潜在变量解码为输出数据。通过调整潜在变量的数值，可以实现对输出数据的控制和调整。

2010 年至今，生成式AI 在各个领域都取得了重大突破。这些突破不仅为人工智能技术的发展提供了新的思路和方法，也为人类社会带来了巨大的价值和贡献。在围棋领域，基于深度学习技术和强化学习算法结合的AlphaGo 打败人类顶尖棋手，是一个里程碑式的事件。这次人类与人工智能的较量不仅让人们认识到人工智能技术的无限潜力，也让人们开始思考人工智能技术在其他领域的应用和发展。在自然语言生成方面，生成式AI 已经实现了人类级别的表现。比如，OpenAI 于2022 年11 月30 日发布的基于GPT-3.5 模型的ChatGPT 技术，它可以自动生成高质量的文章、故事或新闻，而且难以分辨是否出自“真人之手”。此类技术的应用将为自然语言处理、在线教育、智能客服等领域带来更多的机会和挑战［4］。另外，生成式AI 还在艺术创作方面取得了很多成果。比如，计算机生成的音乐和绘画作品已经可以与人类创作的作品相媲美。这些技术的应用不仅可以帮助人类艺术家更好地实现自己的想象和创意，也为艺术教育和文化传承提供了新的途径和手段。

生成式AI 发展至今，在各个领域都取得了重大突破，但它仍面临着一系列亟待解决的问题。最重要的问题之一是对抗样本，指的是生成式模型在面对一些特定的样本时，无法正确识别或生成出正确的结果。该问题的解决需要更加复杂的技术和方法。生成式AI 的可解释性问题也是一个重要的挑战。这个问题指的是生成式模型生成的结果和其内部的运行机制之间缺乏直接的联系，导致其很难理解生成结果的来源和原因。这个问题的解决需要更加透明和可解释的技术和方法。除此之外，生成式AI 所带来的数据隐私和安全、伦理道德等问题，都需要我们不断探索解决［5］。

（二）技术支持概述

生成式AI 是一种利用机器学习和深度学习技术，通过生成模型构建数据集，生成各种形式的艺术作品、音乐、文字等的人工智能技术。其技术支持主要包括以下几个方面。

1.机器学习技术。机器学习技术是生成式AI的核心之一。它能够让机器从数据中自动学习，可以帮助生成式AI 不断提高生成结果的准确性和质量。在生成式AI 中，机器学习技术主要包括监督式学习、非监督式学习和强化学习等多种方法。监督式学习是一种常见的机器学习方法，它通过对带有标签的数据进行训练，让机器学习的输入数据和输出数据之间形成映射关系。在生成式AI中，监督式学习可以用于训练模型生成符合要求的文本［6］。例如，通过给机器输入一些经过标注的文本数据，让机器根据这些数据学习语言的结构和规则，从而生成符合语法和语义规则的文本。非监督式学习是一种不需要标记数据的学习方法，它通过对数据进行聚类、降维等处理，从而发现数据中的模式和规律。在生成式AI 中，非监督式学习可以用于训练机器自动识别文本中的关键词和主题。例如，可以将大量的文本数据输入机器中，然后让机器自动识别其中的主题和关键词，从而生成符合主题的文本。强化学习是一种通过对环境与行为的交互不断优化策略的学习方法。在生成式AI 中，强化学习可以用于训练机器生成更加符合要求的文本。例如，可以将机器输入到一个对话系统中，然后通过对话系统的反馈来调整机器生成的文本，从而不断优化生成的结果。

2.深度学习技术。深度学习技术是生成式AI的另一个核心技术。它是一种模拟人脑神经网络的学习方法，可以通过多层神经网络来发现数据中的复杂模式和规律。在生成式AI 中，深度学习技术主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等。卷积神经网络是一种常用的深度学习方法，它可以有效地提取数据的特征，并用于图像和语音等领域［7］。在生成式AI 中，卷积神经网络可以用于图像和音频的生成，例如可以通过训练机器识别图像中的物体，然后让机器自动合成新的图像。循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络，可以用于自然语言处理等领域。在生成式AI 中，循环神经网络可以用于生成符合语言规则的文本，例如可以通过让机器自动学习语言的上下文关系，然后生成符合语言规则的新文本。变分自编码器是一种基于概率模型的自编码器，可以用于数据的压缩和生成。在生成式AI 中，变分自编码器可以用于生成符合数据分布的新数据，例如可以通过训练机器学习到数据的潜在变量分布，然后让机器自动生成符合这个分布的新数据。

3.自然语言处理技术。自然语言处理技术是生成式AI 中非常重要的技术支持。自然语言处理技术主要是指用计算机模拟人类语言能力的技术，它可以用于生成各种形式的文本内容，如文章、对话等。在生成式AI 中，自然语言处理技术主要应用于语言模型、条件生成和对话系统等方面。语言模型是自然语言处理技术中的一个重要组成部分。它可以对语言的规则和概率进行建模，从而能够自动地生成符合语言规则的新文本［8］。在生成式AI 中，语言模型可以用于生成各种形式的文本内容，如新闻报道、小说、诗歌等。条件生成是一种利用已有信息来生成新的信息的技术。在生成式AI 中，条件生成可以用于生成符合特定条件的文本内容。例如，可以利用条件生成技术生成符合特定主题的文章、新闻报道等，从而满足用户的需求。对话系统是自然语言处理技术在生成式AI 中的另一个重要应用领域。对话系统可以模拟人类的对话过程，可以与用户进行自然而流畅的对话。在生成式AI 中，对话系统可以用于生成各种形式的对话内容，包括客服对话、聊天机器人等［9］。

4.图像处理技术。图像处理技术是生成式AI中非常重要的技术支持之一。它可以用于生成各种形式的图像和艺术作品，包括照片、绘画、设计等。在生成式AI 中，图像处理技术主要应用于生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等方面。生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器和一个判别器［10］。生成器通过学习训练数据的分布来生成新的图像，而判别器则通过区分生成器生成的图像和真实的图像来提高自身的准确性。在生成式AI 中，GAN 可以用于生成各种形式的图像和艺术作品，例如照片、绘画、设计等。GAN 的应用非常广泛，例如可以用于虚拟现实、游戏设计、电影制作等［11］。变分自编码器（VAE）是一种利用自编码器实现图像生成的技术。自编码器是一种将输入数据进行压缩和解压缩的神经网络模型。在生成式AI 中，VAE 可以用于生成符合特定条件的图像，例如根据用户指定的主题或风格生成相应的图像。VAE 的应用领域也非常广泛，例如可以用于虚拟现实、游戏设计、电影制作等。除了GAN 和VAE 之外，图像处理技术还有其他应用，例如超分辨率、图像复原、图像分割等。这些技术可以用于提高图像的质量和精度，从而满足不同领域的需求［12］。

总体而言，生成式AI 的技术支持主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和图像处理等多个方面。这些技术的不断发展和完善，将为生成式AI 在教育、艺术、娱乐等领域的应用提供更加强大和智能化的支持。

二、教育应用现状分析

（一）便携式教育应用

当下，随着移动设备（如手机、平板电脑等）的普及和网络技术的发展，许多基于生成式AI 技术的教育应用程序已经出现。这些应用程序可以为学生提供便捷的学习方式，帮助学生更好地理解和掌握知识。例如，一些应用程序可以根据学生的学习情况和学习习惯，提供个性化的学习方案和教学资源，以满足不同学生的需求。同时，一些应用程序还可以在学生学习的过程中，通过生成式AI 技术，对学生进行实时的智能评估和反馈，帮助学生更好地发现和纠正错误，提高学习效果。因此，基于生成式AI 技术的教育应用程序已成为现代学生学习的重要辅助工具，为学生的学习带来了许多便利和机会。以下是一些常见的教育应用程序（见表1）。

表1 常见的教育应用程序

（二）教育教学应用

随着科技的发展，生成式AI 在教育领域中的应用日益增多。以下是一些生成式AI 在教育领域中的应用。

1.智能化教学系统。智能化教学系统利用了生成式AI 技术，根据学生的学习过程自动生成个性化的课程内容和教学方案，从而实现个性化教学。该系统可以根据学生的学习表现和水平，自动调整课程难度和内容，提供适合学生的学习任务和练习题［13］。此外，系统可以根据学生的学习习惯和需求，自动生成相应的学习资源和学习路线，让学生更加高效和有针对性地学习。同时，该系统还可以提供实时反馈和建议，帮助学生纠正错误和改进学习方法。除此之外，智能化教学系统还可以与学生的家长和教师进行互动，让家长和教师更好地了解学生的学习情况和表现，提供更加全面和有效的教育支持。

2.智能化作业批改。智能化作业批改利用了生成式AI 技术，通过分析学生的作业，自动判断其正确和错误之处，并给予相应的评分和建议。该系统可以对学生的各类作业进行自动化检测，包括选择题、填空题、简答题、论述题等，实现了高效、准确、公正的作业批改。具体来说，系统可以通过学习和分析历史数据，建立起相应的知识库和算法模型，判断学生的答案是否正确，同时给出相应的评分和建议，帮助学生提高作业水平。此外，智能化作业批改还可以提供实时的评估和反馈，让学生及时了解自己的学习情况和进步空间。除此之外，该系统还可以为教师提供更加高效和精准的作业管理工具，节省大量的时间和精力。

3.智能化辅导系统。智能化辅导系统利用了生成式AI 技术，通过对学生的学习情况和个性化需求的分析，自动生成相应的辅导内容和策略。该系统可以根据学生的学习表现和水平，自动调整辅导内容和难度，提供适合学生的辅导任务和练习题。此外，系统可以根据学生的学习习惯和需求，自动生成相应的辅导路线和策略，让学生更加高效和有针对性地学习［14］。同时，该系统还可以提供实时反馈和建议，帮助学生纠正错误和改进学习方法。除此之外，智能化辅导系统还可以与学生的家长和教师进行互动，让家长和教师更好地了解学生的学习情况和表现，提供更加全面和有效的教育支持［15］。

4.智能化语音交互系统。智能化语音交互系统利用了生成式AI 技术和自然语言处理技术，实现与学生的语音交互，从而更好地了解学生的学习需求和问题。该系统可以通过学习和分析历史数据，建立起相应的知识库和算法模型，实现智能语音识别和语音合成，让学生可以通过语音方式与系统进行交互。具体来说，学生可以通过语音方式提出问题或者表达自己的需求，系统可以自动识别学生的语音内容，并提供相应的回答和建议，帮助学生解决问题和提高学习效果。此外，智能化语音交互系统还可以提供实时的语音评估和反馈，让学生及时了解自己的语音表达能力和发音准确度。除此之外，该系统还可以根据学生的学习情况和需求，自动推荐相应的语音学习资源和练习材料，让学生更加高效和有针对性地提高语音表达能力［16］。

总之，生成式AI 在教育领域中的应用，可以帮助教师更好地了解学生的学习状况和需求，从而更好地实现个性化教育，提高教育教学质量。

三、亟待解决的问题

虽然生成式AI 在教育应用方面具有很大的潜力，但还存在一些问题需要解决。

（一）不透明性和不可解释性

不透明性和不可解释性是生成式AI 在教育应用方面急需解决的问题之一。由于生成式AI 的模型通常比较复杂，其决策过程和生成结果的依据难以解释，这使得学生难以理解他们为什么得到某个答案，以及如何改进他们的错误［17］。这种不透明性和不可解释性会限制生成式AI 在教育应用中的应用，因为学生需要对他们所学的知识和技能有清晰的理解和掌握。

为了解决这个问题，需要开发可解释性的生成式AI 算法。这种算法应该能够提供决策解释和可视化，使学生可以理解生成式AI 的决策过程和生成结果的依据。例如，生成式AI 可以生成一些图形或者动画来展示问题的解决过程，或者提供一些文字解释来解释每个步骤的逻辑。这样，学生就可以更好地理解他们所学的知识和技能，从而更好地应用它们［18］。此外，需要开发一些工具来评估生成式AI 的可解释性。这些工具可以帮助开发人员识别模型中的不透明性和不可解释性，并提供一些改进建议。这将有助于生成式AI 的开发者和教育者更好地理解生成式AI 的工作原理，并进一步提高生成式AI 在教育应用中的可用性和可靠性。

（二）数据隐私和安全

数据隐私和安全是生成式AI 在教育应用方面急需解决的问题之一。生成式AI 需要大量的数据来训练其模型，这些数据可能包含敏感信息，如个人身份信息、学术成绩等。如果这些数据被泄露或滥用，将会严重影响个人隐私和安全［19］。

为了解决这个问题，需要采取一些措施来保护数据的隐私和安全。首先，需要采用加密技术来保护数据的传输和存储。其次，需要实行访问控制机制，以确保只有授权人员才能访问数据。此外，需要对数据进行匿名化和去标识化，以保护个人隐私。除了技术手段，还需要制定相关的法律法规来保护数据的隐私和安全。这些法律法规应该规定数据收集、使用和保护的标准和流程，以确保数据的合法性和安全性［20］。同时，需要将数据隐私和安全纳入生成式AI 的开发和应用规范中，以促进生成式AI 的可持续发展。

（三）个性化和公平性

个性化和公平性是生成式AI 在教育应用方面需要解决的另一个问题。生成式AI 可以根据学生的个性化需求和学习风格提供个性化的学习方案和教具，以提高学习的效率和效果。然而，这种个性化的学习也可能导致不公平的结果。例如，如果生成式AI 只为一小部分学生提供个性化的学习方案，那么其他学生可能会落后于他们［21］。

为了解决这个问题，需要开发公平性算法，以确保生成式AI 在教育应用中是公平的。这种算法应该能够识别、分析和消除不公平的因素，例如种族、性别、经济背景等。同时，还需要采取一些措施来确保生成式AI 的个性化学习方案和教具是公平的，并且能够满足所有学生的需求。例如，可以采用多样化的学习材料和教学方法，以满足不同学生的需求。此外，还需要开发一些工具来评估生成式AI 的公平性。这些工具可以帮助开发人员识别不公平的因素，并提供一些改进建议。这将有助于生成式AI 的开发者和教育者更好地了解生成式AI 的工作原理，并进一步提高生成式AI 在教育应用中的公平性和可靠性。

（四）有效性和可靠性

有效性和可靠性是生成式AI 在教育应用方面需要解决的另一个问题。生成式AI 需要在大量数据集上进行训练，以保证其有效性和可靠性。这些数据集需要包含足够的数据，并且需要有高质量的标注数据，以提高算法的准确性和鲁棒性［22］。如果数据集不足或者标注数据质量不高，将会影响生成式AI 的性能和应用效果。

为了解决这个问题，需要采用一些措施来提高数据集的质量和数量。首先，需要采集多样化的数据，包括不同性别、年龄、地域、文化背景等的数据，以保证生成式AI 的广泛适用性。其次，需要制定一些标准和流程来确保标注数据的质量和一致性。例如，可以采用多人标注和互动式标注的方法，以提高标注数据的准确性和可靠性。除了数据集和标注数据，还需要对生成式AI 的算法进行优化和改进，以提高其性能和效果。例如，可以采用深度学习和神经网络等先进技术来提高算法的准确性和鲁棒性。同时，还需要进行算法的优化和调整，以适应不同的应用场景和需求［23］。

总之，生成式AI 在教育应用中的应用十分广泛，但也存在一些问题需要解决。针对这些问题，需要在生成式AI 算法的开发和应用过程中加以解决，以使其更好地适用于教育应用。

四、未来发展前景展望

生成式AI 在教育领域有着广阔的应用前景和发展空间，未来的发展趋势可能包括以下四个方面。

（一）个性化教育

未来，生成式AI 在个性化教育如学习内容、学习策略、学习体验、学习评估等方面的应用将会越来越广泛和深入。

个性化学习内容：生成式AI 可以根据学生的兴趣、能力和知识水平，自动生成相应的学习内容和教学策略，提供个性化的学习经验。例如，可以根据学生的阅读兴趣和阅读水平，自动生成相应的阅读材料和习题。

个性化教学策略：生成式AI 可以根据学生的学习进度和表现，自动调整教学路线和难度，提供个性化的学习体验。例如，可以通过学生的学习数据和情况，自动生成相应的教学路线和教学计划，让学生更有针对性地进行学习［24］。

个性化学习体验：未来，生成式AI 可以通过虚拟现实技术和增强现实技术，为学生提供更加真实、生动、个性化的学习体验，增强学生的学习兴趣和参与度。例如，可以通过虚拟现实技术，为学生提供沉浸式的学习体验，让学生更加直观、深入地了解学习内容。

个性化评估：生成式AI 可以通过分析学生的学习数据和行为模式，给出个性化的评估和反馈，帮助学生更好地了解自己的学习情况和表现，进而提高学习效果。例如，可以根据学生的学习数据，自动识别学生的学习弱点和瓶颈，提供相应的针对性辅导和练习［25］。

（二）智能教学

未来，生成式AI 在智能教学过程中的课程设计、互动、辅导、检测、评估等环节的应用将会更加广泛和深入。

智能化课程设计：生成式AI 可以根据学生的学习数据和行为模式，自动设计相应的课程内容和教学策略，提供个性化的学习体验。例如，可以根据学生的学习进度和表现，自动调整课程难度和内容，让学生更加有针对性地进行学习［26］。

智能化互动：未来，生成式AI 可以通过自然语言处理技术和机器学习算法，实现与学生的自然语言交互，提供智能化的辅导和答疑服务。同时，还可以根据学生的学习数据和表现，自动调整互动方式和内容，提供个性化的学习体验［27］。

智能化辅导：生成式AI 可以通过机器学习算法和深度学习技术，自动识别学生的学习弱点和瓶颈，为学生提供相应的针对性辅导和练习，帮助学生更好地掌握学习内容和技能［28］。

智能化监测：生成式AI 可以通过学习数据的监测和分析，实时掌握学生的学习情况和表现，为教师提供及时的反馈和调整建议，提高教学质量和效率。

智能化评估：生成式AI 可以通过自然语言处理技术和深度学习算法，实现自动化的作业批改、语音评估等，为教师提供高效、准确、公正的评估服务。同时，还可以根据学生的学习数据和表现，自动生成相应的评估和反馈，帮助学生更好地了解自己的学习情况和表现，进而提高学习效果［29］。

（三）联合教育

未来，生成式AI 在联合教育方面的应用将会更加广泛和深入。

跨学科教学：生成式AI 可以在不同学科之间建立联系，提供跨学科的教学内容和体验。例如，可以通过机器学习算法和自然语言处理技术，自动分析不同学科之间的联系和关联，为学生提供更加全面、系统的学习体验［30］。

跨校合作：未来，生成式AI 可以通过互联网和云计算技术，实现跨校合作和资源共享，为学生提供更加丰富、多样的学习资源和机会。例如，可以通过在线课程平台和虚拟实验室，让学生在不同学校之间进行学习和交流。

跨文化教育：生成式AI 可以通过跨文化交流和合作，提高学生的文化素养和全球意识。例如，可以通过在线教育平台和虚拟现实技术，让学生与不同国家和地区的学生进行交流和合作，增强学生的文化理解和交流能力。

跨行业培训：生成式AI 可以通过自然语言处理技术和深度学习算法，为不同行业和领域的人员提供个性化、高效化的培训和教育服务。例如，可以根据不同行业的需求和特点，自动设计相应的课程内容和教学策略，提供定制化的学习体验。

跨时空教学：未来，生成式AI 可以通过虚拟现实技术和增强现实技术，为学生提供跨时空的学习体验和机会。例如，可以通过虚拟现实技术，让学生身临其境地了解不同历史时期和文化背景下的生活和事件［31］。

人机协同教育：未来，生成式AI 可以结合机器人技术，实现机器人教育的应用和发展。例如，可以通过机器人教师和机器人学生的互动，提供更加真实、个性化、多样化的学习体验和机会，促进学生的综合能力和创新能力的提升。

（四）虚拟教育

未来，生成式AI 在虚拟教育方面的应用将会更加广泛和深入。以下是未来发展趋势。

虚拟教室：生成式AI 可以结合虚拟现实技术和增强现实技术，实现虚拟教室的建设和运营，为学生提供身临其境的学习体验。例如，可以在虚拟教室中展示三维模型和实验现场，让学生更加直观地了解学习内容和过程［32］。

联合虚拟实验室：未来，生成式AI 可以通过云计算技术和联合虚拟实验室，为学生提供更加丰富、真实的实验体验和机会。例如，可以通过虚拟实验室进行生物、化学、物理等实验，让学生在虚拟环境中探索和实践［33］。

学习游戏化：生成式AI 可以通过游戏化设计和机器学习算法，为学生提供寓教于乐的学习体验。例如，可以在虚拟环境中设计学习游戏，让学生在游戏中学习和探索，提高学生的学习兴趣和动力。

总的来说，生成式AI 在未来教育中将发挥越来越重要的作用，为学生和教师提供更加智能化和个性化的学习和教学体验，同时也能为教育领域带来更大的发展和创新。

本文通过对生成式人工智能的发展与技术支持进行了详细的概述，发现其在教育应用方面具有很大的潜力，但同时还存在许多问题需要解决，并有针对性地提出了对策建议。而生成式人工智能在教育应用中存在的问题需要全社会共同努力解决，只有这样，才能充分发挥生成式人工智能在教育领域的应用优势，为学生提供更加优质、高效、个性化的学习体验。