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生成式人工智能对教育的影响:积极还是消极?

2024-04-26雷学康琳

陕西广播电视大学学报 2024年1期
关键词:机遇挑战教育

雷学 康琳

[摘 要]本文深入探讨了生成式人工智能对教育的影响,分析了其带来的三个积极影响和三个潜在风险和挑战,提出了一个明确的观点和论点:生成式人工智能对教育有利,但也需警惕其隐患。从积极影响的角度来看,生成式人工智能在教育领域有着显著的潜力,能够提高教学效率和质量,激发学习兴趣和创造力,并有助于培养未来所需的技能和素养。然而,同时也可能造成教育不公平和不平等,损害教育的真实性和可信度,威胁教育的安全性和隐私性。因此,本文建议教师、学生、家长、政府、社会等各方应该共同努力,合理利用和规范监督生成式人工智能在教育中的应用和影响,以实现教育的公平、质量、创新和发展。生成式人工智能在教育领域的应用将在未来持续演进,全社会应共同努力,让其成为教育的有益助手和伙伴,推动教育进步和社会繁荣。

[关键词]生成式人工智能;教育;机遇;挑战

[中图分类号] G434

[文献标识码] A

[文章编号]1008-4648(2024)01-0022-06

The Impact of AIGC on Education: Positive or Negative?

Lei Xue1, Kang Lin2

(1.Shanghai Maritime University, Shanghai 201306; 2.Chongqing Industry Polytechinc College, Chongqing 401120)

Abstract:This paper delves into the impact of generative artificial intelligence (AI) on education, analyzes the three positive impacts and the three potential risks and challenges it brings, and puts forward a clear viewpoint and argument: generative AI has positive impacts on education, but it also needs to pay attention to its potential risks and challenges. From the perspective of positive impacts, generative AI has significant potential in education to improve the efficiency and quality of teaching and learning, to stimulate interest and creativity in learning, and to contribute to the development of skills and literacy needed for the future. However, at the same time, it may also contribute to educational inequity and inequality, jeopardize the authenticity and credibility of education, and threaten the security and privacy of education. Therefore, this paper suggests that teachers, students, parents, government, society, and other parties should work together to rationally utilize and regulate and monitor the application and impact of generative AI in education in order to achieve equity, quality, innovation, and development of education. The application of generative AI in education will continue to evolve in the future, and the whole society should make joint efforts to make it a useful assistant and partner in education, and to promote the progress of education and social prosperity.

Keywords:AIGC; Education; Opportunities; Challenges

人工智能是一種模拟人类智能的计算机技术,经过多个阶段的发展,从早期基于规则的专家系统逐渐演变为基于数据和算法的深度学习。在医疗、教育、艺术、游戏等领域,人工智能都得到广泛应用和深刻影响。教育作为重要且敏感的领域,直接关系到人类的知识、技能、价值观和未来发展[1, 2

在教育领域,生成式人工智能可以呈现多种形式和功能。它具备令人瞩目的特点,能根据输入或提示,自动生成文章、诗歌、代码、歌曲,甚至推特等,为教育带来新的可能性。然而,同时伴随着一系列挑战。

生成式人工智能对教育的影响引发广泛兴趣与争议。有人认为生成式人工智能对教育有积极影响,它能提高教学效率和质量,激发学习兴趣和创造力,培养未来所需的技能和素养。然而,也有人认为它可能带来消极影响,导致教育不公平和不平等,损害教育的真实性和可信度,甚至威胁教育的安全性和隐私性。因此,需合理利用并加以规范监督[3

本文的目的是深入探讨生成式人工智能对教育的影响,并提出观点和论据:生成式人工智能对教育有积极的影响,但也需要注意其潜在的风险和挑战。本文将详细论述生成式人工智能对教育的三个积极影响和三个潜在风险和挑战,并总结主要观点和论据,提出建议与展望。希望本文能为读者提供充实的信息和启示,促进对这个话题的深入思考与讨论。生成式人工智能在教育领域的应用将持续演进,全社会应共同努力,合理利用和规范监督其在教育中的应用和影响,以实现教育的公平、高质量、创新和全面发展。

人工智能技术的发展对教育领域带来了新的可能性,生成式人工智能的创新应用为教学和学习带来更多可能的路径和方法。然而,我们也必须正视生成式人工智能所带来的潜在问题,例如教育不公平、信息真实性和隐私安全等。教育界、政府、企业以及社会大众都有责任共同努力,推动生成式人工智能在教育领域的发展,并保障其可持续、健康、稳健地应用,以确保教育的全面发展和教育者、学习者的合理权益。

总结来说,生成式人工智能作为教育领域的重要技术,其积极影响和潜在风险需要我们认真对待。在推动生成式人工智能在教育中应用的同时,我们也必须制定相应的规范和监管措施,以确保教育能够充分受益于这一技术的发展,同时避免可能出现的问题。只有在全社会共同的努力下,生成式人工智能才能成为教育领域的有益工具和伙伴,促進教育的全面提升和未来发展。

一、生成式人工智能对教育的积极影响

(一)提高教学效率和质量

生成式人工智能在教育领域的积极影响之一是显著提高教学效率和质量。通过帮助教师设计课程、评估学生表现、提供个性化反馈等功能,生成式人工智能节省了教师大量的时间和精力,提高了他们的专业水平和满意度,同时也改善了学生的学习效果和满意度。以下是一些具体的例子,以进一步展示生成式人工智能在教育中的应用:

首先,生成式人工智能可以根据教学目标、内容和难度等条件,自动生成适用于不同年级、科目和主题的教学计划、课件、练习和测试等。这样一来,教师无需花费大量时间和精力来准备教学材料,而可以更专注于教学过程和教学方法的优化。其次,生成式人工智能可以根据学生的答案、表现和反馈等数据,自动评估学生的知识掌握程度、能力水平和学习进度。这样一来,教师无需花费大量时间和精力进行繁琐的作业批改和考试评分,而可以更多地关注学生的个性化需求和指导。第三,生成式人工智能可以根据学生的评估结果、偏好和学习目标等信息,自动提供针对性的反馈、建议和鼓励。这样一来,教师无需花费大量时间和精力与每个学生进行频繁的沟通交流,而可以更多地关注为学生提供情感支持和激励。第四,生成式人工智能可以根据学生的特点、需求和兴趣等因素,自动调整教学内容、方式、速度和难度。这样一来,教师无需花费大量时间和精力来适应不同学生群体的差异,而可以更多地关注学生的个性化发展和成长[4

通过以上例子,我们清楚地看到生成式人工智能如何为教师和学生提供更多便利和优势,从而显著改善教育环境和教育质量。然而,值得强调的是,这并不意味着生成式人工智能可以取代教师或学生的角色和责任,而是意味着生成式人工智能可以成为教师或学生的有效助手和合作伙伴。

总结而言,生成式人工智能的应用为教育带来了巨大的机遇和潜力。在持续不断的发展中,生成式人工智能有望继续推动教育领域的创新与进步,为教育者和学习者创造更加智能化和个性化的学习体验。

(二)激发学习兴趣和创造力

生成式人工智能在教育领域的另一个积极影响是激发学习兴趣和创造力。通过为学生提供丰富多样的学习资源、活动和项目,以及促进学生之间的交流、合作和竞争,生成式人工智能增加了学习的趣味性和挑战性,激发了学习的动机和热情,培养了学习的创新和创造力。以下是一些具体的例子,以进一步展示生成式人工智能在激发学习兴趣和创造力方面的应用:

首先,生成式人工智能可以根据学生的兴趣、爱好和特长等因素,自动生成适合他们的学习主题、内容和方式。举个例子,如果一个学生喜欢电影、音乐或游戏,生成式人工智能可以为他们生成相关的文章、诗歌、代码、歌曲或推特等内容,让学生在享受自己喜欢的事物的同时,也能学习到相关的知识和技能。其次,生成式人工智能可以根据学生的水平、目标和需求等因素,自动生成适合他们的学习难度、进度和反馈。举个例子,生成式人工智能可以根据一个学生的当前掌握程度和期望达到的水平,生成合适的练习题、测试题和答案解析等,让学生在适当的挑战和压力下,提高自己的能力和信心。第三,生成式人工智能可以根据教育目标、标准和要求等因素,自动生成适合不同课程、科目和领域的学习项目、任务和问题。举个例子,生成式人工智能可以根据一个课程或科目的教学大纲和考核标准,生成相关的实验设计、案例分析和论文写作等,让学生在实践中探索和解决真实或模拟的问题。第四,生成式人工智能可以根据教育环境、场景和情境等因素,自动生成适合不同情境下的学习对话、角色扮演和游戏互动。举个例子,生成式人工智能可以根据一个情境或场景的背景信息和目标任务,生成相关的对话内容、角色设定和游戏规则等,让学生在模拟或游戏中与其他人或机器进行沟通和协作[5, 6

通过以上例子,我们可以看到生成式人工智能如何为学生提供更多选择和机会,从而增强学习的主动性和主体性。当然,这并不意味着生成式人工智能可以替代教师或学生的引导和判断,而是意味着生成式人工智能可以成为教师或学生的有效资源和工具。

在未来,随着生成式人工智能技术的不断发展和创新,它有望继续为教育带来更多的机遇和价值。通过结合人工智能与教育的力量,我们可以开创更加智能化、个性化和有趣的学习体验,激发学生的学习潜能,培养出更具创造力和创新力的人才,为社会进步和发展贡献更多的智慧和力量。

(三)培养未来所需的技能和素养

生成式人工智能对教育的第三个积极影响是培养未来所需的技能和素养。借助生成式人工智能,学生可以掌握人工智能相关的知识、技能、思维方式等,同时培养批判性思维、道德意识、社会责任感等品质,以适应未来社会的不断变化和需求。以下是一些具体的例子,展示生成式人工智能在培养未来所需技能和素养方面的应用:

首先,生成式人工智能可以帮助学生了解人工智能的原理、方法、应用等基本知识,以及人工智能的发展历史、趋势、影响等基本概念。例如,通过根据问题或关键词生成相关的介绍、解释和示例,学生可以轻松地掌握人工智能的基础知识。其次,生成式人工智能可以让学生学习人工智能的编程、设计、创造等基本技能,以及人工智能的分析、评估、优化等基本技巧。举个例子,生成式人工智能可以根据一个目标或需求生成相关的代码、模型、方案等,让学生在实践中掌握人工智能的基础技能。第三,生成式人工智能可以培养学生的逻辑思维、抽象思维、系统思维等基本思维方式,同时激发学生的创新思维、批判思维、问题解决思维等基本思维策略。例如,通过生成与某现象或规律相关的推理、演绎、归纳等内容,学生能够在思考推理过程中锻炼人工智能的基础思维方式。第四,生成式人工智能可以帮助学生增强人工智能的道德意识、社会意识、责任意识等基本素养,以及人工智能的价值观念、伦理观念、法律观念等基本观念。例如,通过生成与某案例或话题相关的讨论、辩论、评论等内容,学生能够在交流互动中培养人工智能的基础素养[7

通过以上例子,我们可以看到生成式人工智能为学生提供了更多的学习机会和平台,拓展了学习的视野和深度。然而,值得强调的是,生成式人工智能并不意味着取代教师或学生的引领和选择,而是作为教师或学生的有效参考和支持。

随着生成式人工智能技术的不断发展,它将继续在教育领域发挥重要作用。通过与人工智能的融合,教育将变得更加个性化、灵活和丰富,培养出更具创新力和适应力的学生,助力他们在未来社会中取得更大的成功和贡献。

二、生成式人工智能对教育的消极影响

(一)可能造成教育不公平和不平等

生成式人工智能对教育的潜在风险和挑战之一是可能造成教育不公平和不平等。虽然生成式人工智能在教育中带来了许多优势,但其应用和影响也可能导致教育资源的分配不均、教育机会的缺乏以及教育质量的差异,从而加剧教育领域的社会分化和阶层固化。以下是一些具体的例子,以进一步展示生成式人工智能可能带来的不平等和不公平:

首先,生成式人工智能的应用可能受到经济、地域、文化等因素的制约,使一些人或地区无法享受到其带来的优势和便利。例如,生成式人工智能需要高速的网络、先进的设备和丰富的数据等条件,而这些条件在一些贫困或偏远地区可能难以满足,从而导致这些地区的教育资源匮乏,与其他地区相比处于劣势地位。其次,生成式人工智能的应用可能受到政策、法律、规范等因素的限制,导致一些人或群体无法获得或使用其提供的服务和产品。例如,生成式人工智能涉及到知识产权、隐私保护和数据安全等问题,而这些问题在不同的国家或地区可能有不同的法律法规和伦理标准,从而造成对生成式人工智能的访问或使用存在差异。第三,生成式人工智能的应用可能受到质量、可靠性和可解释性等因素的影响,使一些人或机构对其提供的信息和内容产生怀疑或拒绝。例如,生成式人工智能可能存在错误、偏见和欺骗等问题,这些问题可能影响其提供的教学材料、评估结果和反馈建议的准确性和有效性,从而降低人们对其的信任和依赖[8

通过这些例子,我们可以看到生成式人工智能如何为教育带来更多的复杂性和不确定性,可能导致教育领域的社会差距和冲突加剧。然而,这并不意味着生成式人工智能必然会引发这些问题,而是意味着我们需要更加关注和监督其应用,同时强调合作和协调的重要性。

在克服这些潜在风险和挑战方面,需要教育机构、政策制定者和技术开发者共同合作。他们可以通过制定明确的政策和准则,确保生成式人工智能的公平和透明性;同时,投资于教育基础设施和资源,以确保所有学生都能平等受益。此外,继续开展研究,促进生成式人工智能的质量和可靠性,也是确保教育公平的关键。通过这样的努力,我们可以更好地应对生成式人工智能可能带来的不平等和不公平问题,让教育成为塑造更美好未来的力量。

(二)可能损害教育的真实性和可信度

生成式人工智能对教育的潜在风险和挑战之二是可能损害教育的真实性和可信度。尽管生成式人工智能在教育中带来了许多优势,但其应用和影响也可能导致教育中出现虚假或误导性的信息、内容、评价等,以及影响学生的学习态度、行为、成果等,从而降低教育的质量和价值。以下是一些具体的例子,以进一步展示生成式人工智能可能带来的问题:

首先,生成式人工智能的应用可能导致教育中出现虚假或误导性的信息和内容。例如,生成式人工智能可能生成不符合事实、逻辑或科学知识的教学材料、练习题或测试题,这可能让学生在不知不觉中接受或传播错误或有害的信息。其次,生成式人工智能的应用可能导致教育中出現虚假或误导性的评价和反馈。生成式人工智能可能生成不准确、不公正或不合理的评估结果、反馈建议或鼓励批评,这可能给学生带来错误或有害的评价体验。第三,生成式人工智能的应用可能影响学生的学习态度和行为。学生可能会产生依赖、懒惰或作弊等不良习惯,因为生成式人工智能可能让他们误以为可以轻易获得答案或解决方案,从而减少了主动探索和独立思考的动力和能力[9, 10

通过这些例子,我们可以看到生成式人工智能可能给教育带来的困惑和误解,从而降低教育的品质和尊严。然而,这并不意味着生成式人工智能必然会导致这些问题,而是意味着我们需要对其进行更多的检验和验证,同时加强对学生的引导和教育。

为了应对这些潜在风险和挑战,教育者和技术开发者可以共同努力。他们可以建立更加严格的审核机制,确保生成式人工智能的信息和内容符合教育真实性和准确性的要求。此外,教育者可以加强学生对信息的辨别能力和批判性思维,使他们能够更好地分辨虚假和误导性的内容。同时,生成式人工智能技术的开发者也应注重可解释性,使其生成的结果能够清晰地展示其推理过程和依据,增强教育者和学生对其结果的信任。

通过共同努力,我们可以最大限度地发挥生成式人工智能在教育中的优势,同时最小化其可能带来的风险和挑战,为教育创造更加真实、可信和有价值的学习环境。

(三)可能威胁教育的安全性和隐私性

生成式人工智能对教育的潜在风险和挑战之三是可能威胁教育的安全性和隐私性。尽管生成式人工智能在教育中带来了许多好处,但其应用和影响也可能导致教育领域出现数据泄露、网络攻击、身份盗用等问题,从而危及教育的安全和保密。以下是一些具体的例子,以进一步展示生成式人工智能可能带来的潜在威胁:

首先,生成式人工智能的应用可能导致教育中出现数据泄露的问题。由于生成式人工智能涉及数据的收集、存储、处理和传输,可能出现系统漏洞、操作失误或恶意攻击等情况,导致教师或学生的个人数据、学习数据、评估数据等被非法获取或公开,从而侵犯教师或学生的隐私和声誉。其次,生成式人工智能的应用可能导致教育中出现网络攻击的问题。生成式人工智能在提供或使用服务和产品的过程中可能遭受或发起各种形式的网络攻击,如病毒、木马或黑客攻击,这可能影响教师或学生的设备、系统、账号等,导致其正常使用受到干扰或功能受限。第三,生成式人工智能的应用可能导致教育中出现身份盗用的问题。生成式人工智能可能利用教师或学生的个人信息、写作风格、语言特征等,生成一些伪造或伪装的信息和内容,从而欺骗或误导其他教师或学生,破坏教育环境的信任和安全性[10

另外,生成式人工智能的应用可能侵犯教师或学生的个人信息、权利和自由。生成式人工智能在收集或使用数据的过程中,可能未经教师或学生的允许或知情,收集或使用他们的个人数据、学习数据、评估数据等,从而剥夺或限制教师或学生的知情权、选择权、拒绝权等,损害他们的个人权益。

通过这些例子,我们可以看到生成式人工智能可能带来的危险和威胁,以及对教育的安全和保密构成的潜在挑战。然而,这并不意味着生成式人工智能必然会导致这些问题,而是意味着我们需要更多的保护和防御措施,以及更多的尊重和信任。

为了解决这些潜在风险和挑战,教育机构和技术开发者应共同努力。他们可以采取严格的数据安全措施,确保生成式人工智能的数据收集、存储和传输过程安全可靠。此外,开发者还应注重用户隐私权的保护,确保生成式人工智能的应用不会侵犯教师或学生的个人权益。同时,教育者可以加强学生对网络安全和个人信息保护的教育,提高他们对潜在威胁的认识和防范意识,以增强整个教育环境的安全性和稳定性。

通过这样的合作和努力,我们可以更好地应对生成式人工智能可能带来的安全和隐私问题,确保教育环境的安全和信任,让生成式人工智能为教育事业发展带来更多的正面影响。

三、结论和展望

本文深入探讨了生成式人工智能对教育的影响,并得出结论:生成式人工智能对教育有积极的影响,但也需要注意其潜在的风险和挑战。生成式人工智能对教育的积极影响主要体现在三个方面:首先,它可以提高教学效率和质量。生成式人工智能在教育中的应用使得教学过程更加高效,并能够个性化地满足学生的学习需求。例如,它可以根据学生的兴趣和能力自动生成适合的学习材料和练习题,从而更好地促进学生的学习效果。其次,生成式人工智能可以激发学习兴趣和创造力。通过为学生提供丰富多样的学习资源和活动,生成式人工智能增加了學习的趣味性和挑战性。它还可以根据学生的兴趣和爱好,自动生成与之相关的内容,从而在学习中融入个人喜好,激发学生的学习动机和热情,培养他们的创新和创造力。第三,生成式人工智能有助于培养未来所需的技能和素养。它不仅可以帮助学生掌握人工智能相关的知识和技能,还能培养学生的批判性思维、道德意识、社会责任感等。通过学习人工智能的编程、设计、创造等基本技能以及逻辑思维、抽象思维、解决问题思维等基本思维方式,学生可以更好地适应未来社会的变化和需求。然而,生成式人工智能在教育中也存在一些潜在的风险和挑战。首先,它可能造成教育不公平和不平等。由于生成式人工智能应用受到经济、地域、文化等因素的制约,一些人或地区可能无法享受到其带来的优势。这可能导致教育资源的分配不均,加剧教育的社会分化和阶层固化。其次,生成式人工智能可能损害教育的真实性和可信度。应用和影响可能导致虚假或误导性的信息、内容和评价出现在教育中。这可能降低教育的质量和价值,影响学生的学习态度、行为和成果。第三,生成式人工智能可能威胁教育的安全性和隐私性。由于涉及数据的收集和使用,生成式人工智能可能导致数据泄露、网络攻击、身份盗用等问题,危及教育的安全和保密。

总结来说,生成式人工智能是一种新兴和前沿的技术,在教育领域带来了积极的影响,同时也可能带来一些潜在的风险和挑战。为了充分利用生成式人工智能的优势,我们应该合理利用、规范和监督其应用,同时积极应对可能带来的变化和挑战。生成式人工智能应该被视为教育的有益助手和伙伴,而非替代或威胁。通过科学合理地利用这一技术,我们可以提升教育质量,推动教育的创新和发展,为学生提供更加丰富多样、个性化的学习体验。

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[责任编辑 张宇龙]

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