生成式人工智能浪潮下的高职教育：风险剖析与防范策略

曾晨曦 陈静

摘要：在生成式人工智能的快速发展背景下，本文深入探讨了生成式人工智能对高职教育的多方面影响及其潜在风险，概述了生成式人工智能的基础概念、技术原理及其在各领域的应用情况，重点分析了该技术给高职教育带来的资源分配、教育质量、学生就业以及道德伦理法律等多层次风险。针对这些风险，提出了优化资源分配、保障教育质量、助力学生就业及强化道德法律教育的防范策略。此外，对生成式人工智能在高职教育领域的未来发展趋势进行了展望，并为相关政策制定提供了建议，以期推动高职教育的创新与高质量发展。

关键词：生成式人工智能；高职教育；风险与防范

引言

在数字化、网络化和智能化的时代背景下，生成式人工智能（GAI）以其强大的创造性和模拟能力，正在重塑人们的工作、学习和生活方式。作为人工智能技术的重要分支，GAI能够生成新的文本、图像、音频和视频内容，从而对很多领域产生了深远的影响。

高职教育作为连接学术研究与产业应用的桥梁，旨在培养高素质技术技能人才。然而，随着GAI技术的不断发展和普及，高职教育面临着前所未有的挑战和机遇。一方面，GAI为高职教育提供了更丰富的教学资源和更先进的教学手段，有助于提高教学效果和学生的学习体验；另一方面，GAI也可能带来诸如教育资源分配不均、教育质量下降、学生就业难以及道德伦理和法律风险等问题。

鉴于此，深入探讨生成式人工智能浪潮下高职教育的风险，并提出相应的防范策略显得尤为重要。本文期望能够从一个全面、深入了解生成式人工智能对高职教育影响的视角，为高职教育在GAI时代的未来发展提供有益的启示和借鉴。

1. 生成式人工智能概述

1.1 生成式人工智能的定义

生成式人工智能是指一类能够自动生成全新、原创性内容的人工智能技术。与传统的分析型人工智能不同，GAI侧重于模拟人类的创造性过程，通过机器学习和深度学习算法，从大量数据中学习并生成新的、符合特定要求的数据，如文本、图像、音频和视频等。

1.2 技术原理及应用领域

生成式人工智能的技术原理主要基于深度学习中的生成模型，如生成对抗网络（GANs）[1]、变分自编码器（VAEs）[2]和Transformer模型[3]等。这些模型通过学习真实数据的潜在分布，能够生成与真实数据相似但全新的内容。

在应用领域方面，GAI已被广泛应用于文本生成、图像创作、语音合成和视频剪辑等领域。例如，在文本生成方面，GAI可以自动生成新闻报道、小说、诗歌和广告文案等[4]；在图像创作方面，GAI可以生成艺术作品、设计草图、虚拟人物和场景等[5]；在语音合成方面，GAI可以模拟人类的声音，生成自然流畅的语音内容；在视频剪辑方面，GAI可以自动剪辑和合成视频片段，生成具有创意和吸引力的视频作品[6]。

1.3 发展趋势与影响

随着人工智能算法、算力和算据[7]的高速发展和应用领域的不断拓展，生成式人工智能呈现出以下发展趋势：

（1）生成内容的质量和多样性不断提升，使得GAI在更多领域得到应用；

（2）GAI与其他技术的融合，如与增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）等技术的结合，将创造出更加丰富和沉浸式的体验；

（3）GAI的商业化进程加快，越来越多的企业和机构开始将GAI技术应用于产品和服务中，以提高效率和降低成本。

生成式人工智能的发展对各行各业产生了深远的影响。例如，在教育领域，GAI为个性化教学、智能评估和教学资源开发等提供了新的可能。同时，GAI的发展也带来了一系列挑战和问题，如数据隐私保护、知识产权侵权和道德伦理风险等，需要在实践中不断探索和解决。

在生成式人工智能技术迅猛发展背景下，2023年7月国家互联网信息办公室、国家发展改革委、教育部等七部门联合公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在从制度层面出发，对生成式人工智能技术的运用实施系统化的监管和规范[8]。

2. 高职教育的风险剖析

2.1 教育资源分配不均的风险

生成式人工智能技术的引入，使得高职教育的资源分配面临新的挑战。由于不同地区、不同学校之间的经济和技术水平存在差异，导致在引入和应用生成式人工智能技术时存在明显的不均衡现象。一些发达地区或学校可能能够率先引入这种技术，从而获得更多的教育资源和优势，而一些经济落后或技术水平较低的地区或学校则可能面临资源匮乏的困境。这种不均衡的资源分配不仅加剧了高职教育领域的不公平现象，还可能进一步拉大不同地区、不同学校之间的教育差距。

2.2 教育质量下降的风险

生成式人工智能技术的引入虽然为高职教育带来了新的教学手段和方法，但同时也可能对教育质量产生冲击。一方面，由于这种技术的自动化和智能化程度较高，可能导致一些教师过度依赖技术而忽视了对学生的个性化关注和指导，从而影响教学质量和学生的学习体验；另一方面，由于生成式人工智能技术本身存在一定的局限性和不足，如数据偏差、算法错误等，可能导致其生成的教学内容和建议存在误导性，从而对学生的学习产生负面影响。

2.3 学生就业难的风险

生成式人工智能技术的广泛应用，使得一些传统的工作岗位逐渐被自动化取代，从而导致学生面临更大的就业压力。一方面，由于技术的快速发展和更新换代，学生需要不断学习和掌握新的技能和知识才能适应市场需求，这无疑增加了他们的学习负担和就业难度；另一方面，由于生成式人工智能技术的应用领域不断扩大，对于一些专业技能单一、缺乏创新能力的学生来说，他们可能面临更大的就业困境和竞争压力。

2.4 道德伦理与法律风险

生成式人工智能的应用涉及许多道德伦理和法律问题。例如，利用生成式人工智能进行抄袭、剽窃等学术不端行为可能更加难以被发现和惩处；生成式人工智能生成的内容可能涉及侵犯他人隐私、肖像权等法律问题；此外，生成式人工智能还可能被用于传播虚假信息、进行网络诈骗等违法犯罪活动。这些道德伦理和法律风险不仅损害了高职教育的声誉和形象，还可能对社会造成严重的危害。

3. 风险防范策略

3.1 优化教育资源分配

（1）增加投资与政策支持：为缓解生成式人工智能带来的教育资源分配不均问题，首先需要增加对高职教育的整体投入，特别是在生成式人工智能技术的平台和教学设备方面。政府应发挥主导作用，通过财政拨款、政策扶持等方式，确保所有高职院校都能获得必要的教学资源。同时，鼓励企业和社会力量参与高职教育投资，形成多元化的投入机制。

（2）建立资源共享机制：通过云计算、大数据等现代信息技术，可以构建高职教育资源共享平台，将优质教学资源进行集中整合和共享。这样不仅可以减少资源浪费和重复建设，还能让更多的学生和教师受益。

3.2 提升教育质量

（1）强化教师角色与培训：强化教师在教学过程中的主导地位，确保他们具备扎实的专业知识和丰富的教学经验。同时，鼓励教师积极学习并掌握生成式人工智能技术，以便更好地将其应用于教学中。但在此过程中，教师应始终保持对技术的清醒认识，避免过度依赖而忽视对学生的个性化关注。

（2）严格审核教学内容：生成式人工智能生成的教学内容能够提供大量的教学资源和信息，但其中可能存在错误、过时或误导性的内容，应建立严格的审核机制，对教学内容进行严格把关，确保其准确性、时效性和适用性。

3.3 促进学生就业

（1）调整专业设置与课程体系：高职教育应积极调整专业设置和课程体系，以适应市场需求的变化。通过深入调研和分析行业发展趋势，可以预测未来一段时间内的人才需求情况，并据此调整专业设置和课程内容。同时，加强与企业的合作与交流，共同开发符合市场需求的课程和教材，培养学生的跨学科思维和创新能力。

（2）加强校企合作与实习实训：高职院校应积极与企业建立合作关系，为学生提供更多的实习实训机会。通过参与实际工作项目，学生可以更好地了解行业现状和发展趋势，提升自己的实践能力和职业素养，为将来的就业做好充分准备。

3.4 加强道德伦理与法律教育

（1）开设相关课程与讲座：在高职教育中开设相关的道德伦理和法律法规课程或讲座，让学生了解和掌握基本的道德规范和法律原则。通过案例分析、讨论交流等方式，引导学生树立正确的价值观和职业观，增强他们的法律意识和道德素养。

（2）建立监管与惩戒机制：对于利用生成式人工智能进行学术不端、违法犯罪等行为的学生或教师，应建立严格的监管和惩戒机制，维护教育的公平和正义。

4. 案例分析

在高职教育与生成式人工智能的交汇点上，多个案例凸显了技术的潜力及其伴随的挑战。以下是对几个典型案例的深入分析，这些案例揭示了在实际应用中如何平衡技术创新与教育实践。

案例一：智能教学助理的应用与反思

某高职院校引入了智能教学助理系统，旨在通过生成式人工智能技术辅助教师进行教学设计和学生管理。系统能够根据学生的学习数据和行为模式，为教师提供个性化的教学建议。然而，在实际应用中，一些教师反映过度依赖系统建议导致教学失去个性化，而学生则感到被数据驱动的决策所束缚。

分析：智能教学助理系统为教学提供了数据支持和决策参考，但过度依赖可能削弱教师的教学自主性和学生的学习主体性。这提示我们，在引入生成式人工智能技术时，应明确其辅助地位，而不是替代教师和学生的主观判断。

案例二：AI教学助手的伦理困境

某高职院校引入了AI教学助手，用于辅助教师批改作业、提供学习建议等。然而，有学生反映，AI教学助手在批改作业时存在偏见，对某些学生的作业更为宽松。经查，这是因为AI教学助手在训练过程中受到了某些数据偏见的影响。

分析：该案例揭示了生成式AI在教育应用中可能面临的伦理困境。AI教学助手虽然能提高教学效率，但也可能因为数据偏见等问题导致不公平的决策。因此，在引入AI教学助手时，必须充分考虑其伦理影响，并采取措施确保决策的公正性和透明度。同时，还须加强对AI技术的监管和审查，防止类似问题的发生。

5. 未来展望与建议

5.1 未来发展趋势

（1）个性化教学成为主流：生成式人工智能技术的发展将推动高职教育向更加个性化的方向转变。通过对学生学习数据、兴趣偏好和能力水平的深度分析，教师可以为每个学生量身定制个性化的学习方案，从而提高教学效果和学生的学习体验。

（2）智能评估与反馈机制完善：未来的高职教育将更加注重对学生学习成果的评估与反馈。借助生成式人工智能技术，可以构建智能评估系统，实时监测学生的学习进度和效果，并提供及时的反馈和建议，帮助学生更好地掌握知识和技能。

（3）产教融合进一步深化：在生成式人工智能的助力下，校企融合生成教学内容将使成本更低、效率更高，高职教育与产业的融合将更加紧密。通过校企合作可以为学生提供更加贴近实际工作环境的学习体验，同时也有助于提升高职教育的社会认可度和影响力。

5.2 建议

政府应增强对高职教育的政策引导与支持，特别是在生成式人工智能技术应用方面。通过制定相关政策和规划，明确高职教育的发展方向和目标，推动其与产业、科技的深度融合。

高职师生需提升AI素养，以适应生成式人工智能时代的发展，包括掌握基本AI知识、技术和平台，培养创新思维与利用AI解决问题的能力等。

生成式人工智能时代要求高职教育构建开放共享的教育生态，打破校际、校企壁垒，共享生成式AI等优质资源，实现协同创新，推动整体提升与可持续发展。

在推动高职教育与生成式人工智能技术的融合中，应重视伦理道德和法律法规的遵守，制定相应规范，明确责任与义务，确保教育公平、公正与安全。

结语

生成式人工智能作为一种颠覆性的技术，对高职教育产生了深远的影响，既为高职教育带来了前所未有的发展机遇，如个性化教学、智能评估和产教融合等，也带来了一系列的风险和挑战。因此，高职教育需要积极应对，采取有效的防范策略来降低风险，并充分利用生成式人工智能技术的优势推动教育的创新和发展。同时，政府、企业和社会各界也应共同努力，为高职教育的健康发展提供良好的政策环境、技术支持和资源保障。只有这样，才能确保高职教育在生成式人工智能时代保持稳健的步伐，为社会的繁荣和进步培养更多高素质技术技能型人才。

参考文献：

[1]Goodfellow I，Pouget-Abadie J，Mirza M，et al.Generative Adversarial Networks[J].Communications of the ACM，2020，63（11）：139-144.

[2]陈永伟.超越ChatGPT：生成式AI的机遇、风险与挑战[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2023（3）：127-143.

[3]卢宇，余京蕾，陈鹏鹤，等.生成式人工智能的教育应用与展望——以ChatGPT系统为例[J].中国远程教育，2023，43（4）：24-31，51.

[4]车万翔，窦志成，冯岩松，等.大模型时代的自然语言处理：挑战、机遇与发展[J].中国科学（信息科学），2023，53（9）：1645-1687.

[5]李白杨，白云，詹希旎，等.人工智能生成内容（AIGC）的技术特征与形态演进[J].图书情报知识，2023，40（1）：66-74.

[6]蒋雪颖，刘欣，许静.人机协同视角下生成式AI新闻的前沿应用与规制进路[J].新闻爱好者，2023（11）：38-43.

[7]张钹，朱军，苏航.迈向第三代人工智能[J].中国科学（信息科学），2020，50（9）：1281-1302.

[8]国家互联网信息办公室，国家发展和改革委员会，教育部，等.生成式人工智能服务管理暂行办法[J/OL].中华人民共和国国务院公报，2023（24）：39-42[2024-04-05].https：//www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10666/202308/content_6900864.html.

作者简介：曾晨曦，硕士研究生，副教授，研究方向：高职教育和计算机应用技术；通信作者：陈静，硕士研究生，副教授，研究方向：高职教育和计算机应用技术。

基金项目：湖南省职业院校教育教学改革研究项目——基于4R项目化教学模式培养新时代“湖湘工匠”的探索与实践——以计算机类专业为例（编号：ZJGB2022753）；湖南工程职业技术学院教学成果奖培育建设项目（编号：GCJXCG2308）。