教育生态重塑：ChatGPT的潜力、风险及治理

摘要：OpenAI ChatGPT自问世以来，表现出强大的生成能力和广泛的应用前景。在对GPT-4架构进行简要介绍基础上，分析其在教育领域的潜在应用，并与其他AI技术进行对比。认为 ChatGPT在引领个性化教育创新发展、实现跨学科多模态学习融合、推动异质背景教育平等对话方面有重要的价值，也存在数据安全、道德法律责任等伦理风险。提出深度整合监管架构策略、充分利用数据隐私技术、有效实现技术教育协同、高度关注学生心理负荷等措施来推动AI技术在教育领域的安全和可持续发展。

关键词：ChatGPT；教育生态；人工智能；虚拟教育

中图分类号：G521

文献标志码：A

文章编号：1009-4156（2024）05-0056-06

一、引言

教育领域历来面临资源分配不均、教育质量参差不齐以及教学方法局限性等方面的挑战。过去，教育依赖传统的面授课程和书本学习，这种方式往往难以满足不同学生的个性化需求。AI技术，特别是自然语言处理（NLP）领域的突破性进展，为这些难题提供了创新性的解决方案。例如，OpenAI的ChatGPT——一种基于GPT-4架构的先进预训练语言模型，不仅在文本生成方面表现卓越，更在理解和应对复杂语境中显示出前所未有的潜力。NLP作为AI的关键分支，通过高效模仿人类的语言理解和生成能力，成为处理复杂语言数据和促进个性化学习的重要工具。

对OpenAI ChatGPT在教育领域的应用价值、风险挑战及应对策略的探讨，不仅有助于推动AI技术在教育领域的创新应用，还有助于引导教育工作者、技术开发者和政策制定者关注AI技术应用的风险与挑战，共同构建安全、可持续、高质量的教育生态，而且可以为其他涉及人工智能应用的领域提供有益的启示和借鉴，推动AI技术在更广泛场景的发展与应用。

二、文献综述

（一）ChatGPT的教育价值

在新一代信息技术革命的浪潮下，ChatGPT作为一种人工智能的应用，已成为教育领域的一股新兴力量。罗志佳和陈韦宏提出，它有助于教师减轻负担、提高效能^［1］。包昊罡和王轶晰指出，生成式人工智能技术如ChatGPT已极大地冲击现有的数字教育资源生态，并为数字教育资源的建设和应用提供新的路径^［2］。冯雨奂强调，ChatGPT加强学生选择的自主权，并促进教育减负增效^［3］。王佑镁等人认为，它能增强教育应用的价值利益，但强调需要共建教育人工智能伦理规范^［4］。

（二）潜在的风险与挑战

技术的进步总是伴随着潜在的风险。袁羲和吴应辉提醒GPT-4的中文任务处理能力不足可能影响内容的质量，并且过度依赖可能导致师生主体异化问题^［5］。此外，周颖平指出，在教学中使用ChatGPT，可能面临数据隐私、偏见和透明度有关的技术和伦理挑战^［6］。杨欣认为，基于ChatGPT的教育转型将面临来自人机冲突、知识魔法、数字鸿沟和超脱现实的挑战^［7］。郭佳楠和赵姗的研究指出，相关生成式人工智能技术（如ChatGPT）可能在高校师生交往中引发互动不足、数据偏差和信息茧房等问题^［8］。

（三）应对策略与治理路径

正视这些挑战，需拟定切实可行的应对策略。周洪宇和李宇阳表示，为有效抵御ChatGPT带来的风险挑战，应加强自主研发，完善顶层设计，提高师生数字素养，并坚守数字伦理^［9］。罗生全和谭爱丽强调，在ChatGPT广泛应用的背景下，应促进学习者对知识底层逻辑的理解，加大对教育人工智能的监管力度，并制定规范人工智能的伦理规范与规则^［10］。这些措施有助于在充分发挥ChatGPT优势的同时，防范其潜在的负面影响。李永生提出，应培养具有“智慧”的教师，彰显“人师”的独特价值，并聚焦于提高学生的人工智能认知力、运用力和创新力^［11］。这表明：即便在AI技术广泛应用的时代，教师的角色仍是至关重要的，尤其是在人工智能辅助教学中。

三、OpenAI ChatGPT概述

（一）GPT-4架构简介

GPT-4，全称Generative Pre-trained Transformer 4，是OpenAI发布的先进语言模型，作为GPT系列的最新版本，其在各个方面相较于前代模型都有显著的提升。这一模型基于Vaswani等人于2017年提出的Transformer架构，该架构以自注意力机制（Self-Attention）为核心，打破传统循环神经网络（RNN）的局限性，实现更高的计算效率和对更长的依赖距离的捕捉能力。

GPT-4是一个大规模的预训练模型，其参数量高达约1.75万亿。它的训练数据集包含超过5000亿个词汇，这个庞大的数据集覆盖维基百科、网络文档、新闻文章等多个领域的文本。在自然语言处理（NLP）任务中，GPT-4已经取得令人瞩目的成绩。例如，在GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准测试中，它的得分高达89.0，而GPT-3的得分为71.0，这表明其在学习能力方面有显著提升，而且它对多种任务能够进行少样本或零样本学习。它的应用场景不仅局限于自然语言处理领域，还扩展至计算机视觉、模式识别等多个领域，这归功于其强大的生成能力和零样本学习能力。

（二）与其他AI技术在教育领域的对比分析

为深入理解ChatGPT在教育领域的优势与局限性，可以参考与其他主要技术的对比分析（见表1）。

1.传统循环神经网络（RNN）：RNN在处理自然语言任务时具有一定优势，但受限于其固有结构，难以捕捉长距离依赖。相较之下，基于Transformer的ChatGPT表现出更高的计算效率和长距离依赖捕捉能力。

2.卷积神经网络（CNN）：虽然CNN在计算机视觉领域表现出色，但在处理自然语言任务时能力有限。ChatGPT具有更强的生成能力和零样本学习能力，更适用于教育领域的多样化需求。

3.专家系统（Expert Systems）：专家系统依赖于人工设定的规则和知识库，具有较强的领域专业性，然而其扩展性和应用范围相对有限。ChatGPT基于大规模预训练，可以灵活地应对各种教育场景。

4.BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，来自变换器的双向编码表示）：BERT是基于Transformer的双向编码器，虽然其在自然语言理解任务上取得很高的性能，但与ChatGPT相比，BERT主要用于分类和标注任务，而非生成任务，因此在教育领域的应用场景相对受限。

四、ChatGPT与教育创新：潜力与赋能

（一）引领个性化教育创新发展

AI技术，尤其是在教育系统中的应用，正在根本改变教育的范式。彼得·布鲁西洛夫斯基（Peter Brusilovsky）的自适应学习技术理论强调通过AI个性化学习内容的重要性，使教育不再受到传统的时空约束^［12］。这种技术的介入，特别是在ChatGPT的应用中，通过深度学习和大数据分析，实现对每个学习者独特需求的精准捕捉，提供真正的个性化教学体验。此外，迈克·夏普尔斯（Mike Sharples）提出的技术增强学习（TEL）理论进一步加强这一观点，提倡利用AI等数字工具创造互动和沉浸式的学习环境^［13］。这种环境通过细致分析学生的行为模式、知识掌握和学习风格，使教育过程更具意义，更贴近学生的生活实际。AI的应用不仅丰富教育资源，还推动对教育公平可能性的再思考。当AI技术能够深入分析每位学生的学习需求和潜能时，传统的均质化教学方法已不足以应对。现在的挑战在于如何平衡个性化学习与共同体的教育目标，确保每个学生都能在AI的辅助下发挥其最大潜能。

（二）实现跨学科多模态学习融合

跨学科学习理论强调超越传统学科界限，探求知识领域间的深层联系和相互作用，这一理念促使学习者关注问题的本质，而非局限于单一学科的视角^［14］。在这样的学习模式中，ChatGPT作为一种先进的人工智能工具，提供多学科视角的探索能力，使学习者能够更加灵活和全面地处理实际问题。梅耶（Richard Mayer）的多模态学习理论进一步强化这种跨学科方法的有效性，结合视觉、听觉和动觉等多种感官和认知方式进行学习，可以显著增强记忆、促进深入理解并激发创造力^［15］。ChatGPT通过其高级交互功能，能够模拟并实现多模态学习体验，包括文本处理、语音交互，甚至未来可能融合虚拟现实技术，为学习者提供沉浸式的学习环境。在这种环境中，学习者被鼓励按照个人兴趣和需求选择学习路径，深入探索特定领域或跨越不同学科构建知识体系。ChatGPT在此过程中扮演关键角色，它不仅提供信息检索和疑问解答，还能提供新的学习资源和方法建议，极大地丰富教育体验。通过这种跨学科和多模态的学习方式，学习者能够更加主动地掌握知识，形成更全面和深入的理解。

（三）推动异质背景教育平等对话

引入ChatGPT等先进技术在教育领域中标志着一场根本性的变革，尤其是在平等获取教育资源方面。这些技术不仅促成知识的广泛传播，更是推动教育平等的实现。詹姆斯·A·班克斯（James A. Banks）提出的多元文化教育理论强调教育系统应该反映并尊重社会的多样性^［16］，根据这一理念，教育内容和方法应该融入多种文化视角，确保所有学生无论背景如何都能获得平等的教育机会。在此框架下，ChatGPT等技术跨越文化界限，提供丰富多元的知识视角，帮助学习者拓宽文化视野，构建更为包容的社会认同。尤尔根·哈贝马斯（Jürgen Habermas）的“沟通行动理论”进一步补充这一观点，强调理性交流是实现社会整合和个体自我实现的关键，在多元文化的教育环境中，这种理性交流的框架促进不同文化和社会背景的学生之间的有效沟通和理解^［17］。在这一理论的指导下，ChatGPT等技术不仅作为传递知识的工具，更成为促进跨文化理解和合作的重要平台，它的应用在消除文化偏见和误解方面发挥着关键作用，同时激发更多的创新和协作可能性。

（四）确保现实虚拟教育有效整合

ChatGPT引领传统教室与数字世界之间的无缝融合，为学生提供与课程内容相关的即时信息查询和深度探索的机会。这一技术的应用突破传统纸质教材和教师知识储备的限制，丰富教育资源的多样性，同时鼓励学生进行自主学习和批判性思维的培养。克里斯·德德（Chris Dede）提出的沉浸式学习理论探索如何通过创造沉浸式体验来加强学习效果，而虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的整合为学生提供更加身临其境的学习环境^［18］。利用ChatGPT的支持，教育者现在能够创建富有沉浸感的学习场景，如重现历史现场或展示分子结构的三维模型，这些应用不仅激发学生的兴趣，也促进他们对知识的深入理解和长期记忆。ChatGPT提供的高度个性化学习建议进一步增强这种现实与虚拟教育融合的适应性，它能够基于每位学生的先前知识和兴趣定制学习资源和任务，确保教育体验既符合个性化需求又具有高效性。这种个性化的路径使得学习者能够根据自身的速度和风格进行学习，进而实现更优化的教育成果。

五、ChatGPT与伦理风险：挑战与反思

（一）数据安全隐私保护难题

近年来，数据泄露和隐私侵犯事件频发，教育领域也受到严重影响。例如在2020年，一所美国大学遭受勒索软件攻击，学生、教职员工的信息都被泄露；另外，英国一所中学的在线教育平台受到黑客攻击，泄露数千名学生的敏感信息。其在提供个性化学习支持和作业辅导时，需要处理大量包括学生的基本信息、学习成绩、行为和互动记录在内的数据，数据的泄露或滥用可能严重危害学生的隐私权和信息安全。通过错误的数据处理，可能产生基于数据的偏见或歧视。ChatGPT在生成教学资源时，可能会使用学生的个人信息和行为数据进行深度建模和分析，而这有可能泄露学生的个人信息。

（二）内容生成道德法律责任

ChatGPT是人工智能领域的佼佼者，但也伴随着道德和法律责任问题。生成内容的准确性受质疑，因为可能产生偏差或错误，教育者在使用此工具辅助教学时，应审核并核实其生成的内容，以确保信息的准确性，高质量文本生成能力可能导致学生抄袭，学术诚信问题浮现。教育者应严格审查学生作业和论文，维护学术原创性，它有时生成不道德或非法内容，这可能对学生的心理产生负面影响。在生成内容时可能侵犯版权或专利，涉及知识产权问题，在使用此工具时应尊重他人的知识产权，避免法律纠纷，引发的道德和法律问题的责任归属不清，使用者需关注相关法律法规的发展，以确保在道德和法律框架内使用。

（三）资源分配数字鸿沟问题

高端技术的引入往往伴随着显著的经济投入和复杂的技术需求，这对经济能力有限的学校和地区构成了巨大的挑战。他们在资金和技术支持方面的不足，限制了对这些先进教育工具的获取和应用，进而导致学生在教育资源的获取上的不平等，从而可能加深现有的社会经济教育差距。在家庭层面，经济条件较好的家庭中的学生更容易获得对ChatGPT等AI技术的接触和使用，而经济条件较差或技术设施不足的家庭中的学生则面临技术获取上的障碍。这种数字鸿沟不仅影响学生的当下学习体验，而且可能对他们未来的教育路径和职业发展造成负面影响。

（四）学生心理认知负荷挑战

虽然在教育环境中运用ChatGPT有诸多好处，但需注意其对学生心理及认知负荷的潜在影响。学生可能倾向于过度利用它以致损害自主学习能力，长时间的依赖可能削弱学生解决问题的独立能力，阻碍个人发展。它产生的丰富和复杂内容可能增加学生的认知负担，过高的认知负担可能导致学生难以消化和理解信息，降低学习效率。随着人工智能普及，学生可能面临更高的学术标准和竞争，可能产生焦虑和紧张，从而影响学习和生活质量。频繁使用它可能导致学生现实生活中的社交技能削弱，过度依赖虚拟环境可能妨碍学生建立健康的人际关系。

六、ChatGPT治理路径：策略与实践

（一）深度整合监管架构策略

为确保ChatGPT在教育领域得到合理应用，减少潜在风险，需要从政策层面进行引导和监管。一是建立适应AI时代的教育法规。政府应制定有关AI在教育领域应用的政策法规，明确其适用范围和规定，确保技术在教育领域的安全、合规应用。二是建立监管机制。设立专门的监管部门，对AI在教育领域的应用进行监督和管理，确保其遵循法规，防范潜在风险。三是提供政策扶持。为推动AI技术在教育领域的创新应用，政府可提供资金支持、税收优惠等政策扶持措施，鼓励有利于教育事业发展的技术研究与应用。四是组织教育培训。组织教育工作者进行AI技术培训，提高其对ChatGPT等工具的应用能力和教育教学水平，为学生提供更优质的教育服务。

（二）充分利用数据隐私技术

为更好地在这个多变的数字领域保护数据安全和个人隐私，采用一系列先进和创新的技术策略。在数据加密方面，采用多种复杂的对称和非对称加密算法，如TLS、AES和RSA，确保数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。借助差分隐私技术，在保护个人隐私的同时，通过添加精确的随机噪声来确保数据分析的准确性和可靠性。此外，实施严格和精细的访问控制策略，如基于角色和属性的访问控制技术（RBAC和ABAC），更加明确和精确地规定谁可以访问哪些特定数据。同时，安全多方计算（SMC）作为一种新兴技术，在保护数据隐私的同时，为实现跨机构的数据共享和合作分析提供可能，但也认识到仅依靠技术手段是不够的。为全面保护教育数据，还需制定和执行一套完备的法律和政策体系，确保教育数据在各个层面都得到充分和周密的保护，在这个基础上，构建一个既安全可靠又充满创新活力的教育数据生态系统。

（三）有效实现技术教育协同

教育者不仅是教学的掌舵者，也是技术应用的引领者。在使用ChatGPT等工具来协同教学时，他们应有足够的敏锐性去洞察学生的真实需求，并结合现代化技术进行个性化教学设计，从而确保教学过程的质量与效果。而AI技术供应商在此合作关系中，需要更为关注和响应教育者的实际需求，持续研发与优化其产品，以保证其在教育应用场景中的稳定性与适配性，这不仅是技术问题，更是深度沟通和理解的过程。教育者应当主动与技术供应商建立一个持续的反馈交流机制，分享实际应用中的经验与挑战，为技术进步提供实战数据支持。另外，教育者在其职业发展中，也应不断地加深对AI技术的认识与熟悉度，通过系统性培训确保自身在教育实践中能够完美地融合并释放技术的全部潜力。

（四）高度关注学生心理负荷

整合ChatGPT与其他尖端AI技术应用于教育领域的时代背景下，深入解析和对应学生的心智特性以及妥善管理其认知负担显得至关重要。从宏观到微观的教学策略应细化到个性化层次，这不仅是教学方法的调整，也是根据学生的具体学习轨迹、潜在兴趣和独特能力进行教育内容和方式的深度定制，其核心目的是确保学生在一个合适的心理张力与认知承载界限内进行学习，从而保证学习效率与效果。教育者在为学生提供先进的学习工具时，更重要的是教育他们如何合理地利用这些工具，并在这一过程中培养其独立的思考和问题解决能力，这样可以确保学生在依赖先进技术的同时，不失去自主学习的动力和方向。学生的心理健康和情感平衡应被视为核心，教育者应持续对学生的心理状态进行敏感性监测，及时识别并干预可能出现的心理困境，并为其创造一个充满支持和理解的学习氛围。在此基础上，社会情感学习应当得到更深入的探索和实践，以促进学生的情感成长和心理稳定。

（五）持续推进技术教育评估

为确保AI技术在教育领域的长期可持续发展，需持续评估并改进其影响。评估维度、分析指标、改进措施见表2。

七、结论与展望

（一）研究总结

对OpenAI ChatGPT在教育领域的内在潜力、风险挑战、应对策略进行全面分析。通过对GPT-4架构介绍揭示其在AI引领的个性化教育变革、跨学科的多模态学习、异质背景平等教育对话等方面的优势。同时，关注到使用ChatGPT等AI技术可能带来的潜在风险，包括数据安全与隐私保护、生成内容的道德与法律责任、教育公平问题以及学生心理与认知负荷问题。为应对这些挑战，提出一系列应对策略，包括强化监管与政策引导、技术创新与优化、教育者与技术的共同协作、评估与改进AI技术在教育领域的影响以及关注学生心理与认知负荷问题的解决。通过分析与探讨，有助于更好地理解和应用ChatGPT等AI技术，为教育的发展提供有力支持。未来，随着AI技术的不断发展和优化，有望为教育领域带来更多创新与突破，提升教育质量和效率。

（二）局限与展望

由于篇幅和资源限制，未能涵盖所有教育领域的实践应用，特别是在不同文化和教育体系的背景下，这意味着对ChatGPT在教育领域的潜力和效用的评估可能不够全面，还需要进一步拓展和深化。在分析风险和挑战时，主要关注技术和伦理方面，教育领域的问题通常是多维度的，涉及社会、心理、政策和经济等层面，这些因素在评估它在教育领域的应用时，也应予以考虑。面对这些局限，未来的研究应该考虑更加全面和深入地探讨它及其后续模型在教育领域的应用。例如，可以通过更广泛和深入的案例分析来增强对ChatGPT在不同教育环境中的适用性的理解，还应关注新兴技术如何与现有的教育政策和实践相结合，以及如何平衡技术创新与教育伦理和公平性的关系。

参考文献：

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Reshaping the Education Ecosystem： Potential， Risks and Governance of ChatGPT

Ying Yihua¹ Chen Jiale² Huang Baijun³

（1. Business School， Shaoguan University， Shaoguan 512005， China;

2.Dongguan Shijie Yuan Chonghuan Primary School， Dongguan 523290， China;

3.School of Economics， Belarusian State University， Minsk 220071， Belarus）

Abstract：Since its inception， Open AI ChatGPT has shown strong generation capabilities and wide application prospects. On the basis of a brief introduction to the GPT-4 architecture， its potential application in the field of education is analyzed and compared with other AI technologies. It is believed that ChatGPT has important value in leading the innovation and development of personalized education， realizing the integration of interdisciplinary and multi-modal learning， and promoting equal dialogue in education from heterogeneous backgrounds. There are also ethical risks such as data security and ethical legal responsibilities. Measures are proposed such as in-depth integration of regulatory structure strategies， full use of data privacy technology， effective realization of technical education collaboration， and high attention to student psychological load， to promote the safety and sustainable development of AI technology in the field of education.

Key words：ChatGPT; Educational ecology; Artificial intelligence; Virtual education