秦建軍

【摘 要】人工智能大模型技術(shù)在教育領(lǐng)域得到了探索和應(yīng)用，而對學(xué)生學(xué)習(xí)生產(chǎn)力的激發(fā)作用卻被低估，相應(yīng)帶來了認知鴻溝的問題。本文介紹了認知鴻溝的主要特點，分析其在教育中的主要表現(xiàn)，提出緩解人工智能教育認知鴻溝的主要對策。

【關(guān)鍵詞】人工智能教育；大模型技術(shù)；認知鴻溝；數(shù)字鴻溝

【中圖分類號】G434? ?【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）05-005-03

人工智能大模型是通過詞嵌入、Transformer、Stable Diffusion等技術(shù)對大量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，從而具備根據(jù)用戶提示語生成文本、代碼、圖像甚至視頻的能力。截至2023年底，ChatGPT在發(fā)布一年后，就獲得了約1個億的周活躍用戶，與此同時，百度文心一言的用戶量也已突破1億。人工智能大模型在教育領(lǐng)域也掀起了新一輪的探索與實踐，如清華大學(xué)從2024年春季開始，有5門課程使用大模型技術(shù)的“智能助教”?；A(chǔ)教育領(lǐng)域相關(guān)話題同樣引人關(guān)注，2023年高考后的人工智能挑戰(zhàn)高考試題測試中，ChatGPT-3.5模型對新高考英語1卷20題的得分率達到了95%，文心一言對新高考數(shù)學(xué)1卷10道題的得分率達到了70%。但是，多數(shù)嘗試和探索還是在保持現(xiàn)有教學(xué)體系框架思路不變的條件下進行的，對于學(xué)生能否與人工智能合作思考、借助人工智能完成作業(yè)甚至將人工智能評測作為學(xué)業(yè)評價依據(jù)等問題的看法，目前尚存在較大的爭議。

數(shù)字教育從早期的多媒體使用到當下智慧教育的全面覆蓋，受益更大的群體是教師，即顯著提升了教師的教學(xué)生產(chǎn)力。目前，許多學(xué)者探討了人工智能大模型如何提升課堂效率的話題，如AI幫助教師啟發(fā)教學(xué)思路、編寫教學(xué)大綱、創(chuàng)新教學(xué)內(nèi)容，甚至參與課堂教學(xué)。不過，更應(yīng)看到有了AI的協(xié)助，學(xué)生的學(xué)習(xí)生產(chǎn)力得到了質(zhì)的提升，而由此引發(fā)的如何改進當下的教學(xué)、考試方式甚至倒逼教學(xué)進行全域全過程改革等問題，需要引起廣大教育工作者的重視。

被激活的學(xué)習(xí)生產(chǎn)力及面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)字教育在發(fā)展過程中經(jīng)歷了多媒體演示、計算機輔助教學(xué)、數(shù)字化學(xué)習(xí)和智慧教育等不同的發(fā)展階段。在數(shù)字化工具和環(huán)境的輔助下，教師的備課、授課勞動強度大幅降低，教學(xué)生產(chǎn)力得到了質(zhì)的提升。從學(xué)生群體來看，數(shù)字教育雖然改善了他們的學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)時限、互動方式，豐富了教育資源的供給途徑等，但是主要的考試評價方式并沒有發(fā)生實質(zhì)性的變化。

而應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)的大模型工具則大幅提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)生產(chǎn)力，學(xué)生主動通過與AI合作打開思路，拓寬認知的邊界，甚至用AI代替部分教師指導(dǎo)的工作。

（1）根據(jù)學(xué)生自身特點生成符合自身發(fā)展水平的學(xué)習(xí)計劃，制定切實可行的備考策略。

（2）幫助學(xué)生解釋晦澀難懂的概念和內(nèi)容，而不必完全依賴于教師。

（3）根據(jù)考試重點難點生成模擬考試試卷，測試學(xué)習(xí)水平，有針對性地進行訓(xùn)練，提高應(yīng)試效果。

（4）總結(jié)課本知識要點甚至根據(jù)教學(xué)大綱分析考試重點。

（5）讓多數(shù)作業(yè)更加完善或者更有創(chuàng)意，而不僅僅在作文方面有所提高。

（6）在人工智能大模型的輔助下，消化未掌握好的知識并完成作業(yè)。

（7）通過人工智能大模型多維度分析、比較，提高對文獻的閱讀理解能力。

通過以上使用場景不難發(fā)現(xiàn)，人工智能大模型可以輔助學(xué)生提高學(xué)業(yè)質(zhì)量甚至應(yīng)試備考效率。如何應(yīng)對學(xué)生和人工智能合作生成內(nèi)容所出現(xiàn)的新問題，重新組織教學(xué)秩序乃至調(diào)整考試評價方式，這對學(xué)校和教師都是巨大的挑戰(zhàn)。

如果允許學(xué)生使用人工智能工具參與考試，如何出題才能測試出學(xué)生對知識點的掌握水平值得探討。以下面兩道試題為例。

問題1：“使用某某人工智能大模型將朱自清的《背影》改編為300字以內(nèi)的文言文，要求忠于原文、表達生動，孤僻字詞需注解，并將輸入給大模型的提示詞和生成結(jié)果截圖提交。”

問題2：“請考生將某道初二水平難度的數(shù)學(xué)題改編成小學(xué)六年級難度的題，要求已知數(shù)據(jù)條件和結(jié)果不變，并分別給出求解過程，可用人工智能協(xié)助?！?/p>

這類試題不僅要求學(xué)生能夠活學(xué)活用已學(xué)的知識點，還需要了解人工智能大模型的基本原理，掌握使用人工智能大模型工具的基本技巧。在這種考試思路下，需要教師具備適應(yīng)人工智能大模型時代的數(shù)字素養(yǎng)，有意識引導(dǎo)學(xué)生和人工智能工具進行合作，激活他們的學(xué)習(xí)生產(chǎn)力，主動對教學(xué)思路、教學(xué)內(nèi)容、授課方式等做適應(yīng)性調(diào)整。

人工智能大模型帶來的認知鴻溝

認知鴻溝是數(shù)字鴻溝發(fā)展的新階段。數(shù)字鴻溝最初的定義是由于經(jīng)濟水平差異和地區(qū)發(fā)展的不均衡所導(dǎo)致的信息技術(shù)接入和使用機會的差異，后來心理動機和獲取能力的差距也被納入數(shù)字鴻溝的范疇。從數(shù)字鴻溝提出至今，大致可以分為四個不同階段。

第一次數(shù)字鴻溝，20世紀90年代末，隨著互聯(lián)網(wǎng)接入技術(shù)的興起，因貧富收入差距導(dǎo)致的PC使用普及率和互聯(lián)網(wǎng)訪問機會的差距。

第二次數(shù)字鴻溝，主要為使用互聯(lián)網(wǎng)信息、駕馭信息技術(shù)技能方面的差距。隨著智能手機和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，特別是移動終端訪問、處理數(shù)字內(nèi)容的便捷高效性，第二次數(shù)字鴻溝逐漸緩解。

第三次數(shù)字鴻溝，主要是高效和高質(zhì)量應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)能力的差異。隨著個人參與互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容創(chuàng)作技術(shù)的普及，以及用戶畫像、大數(shù)據(jù)分析、精準推薦算法的大量應(yīng)用，低質(zhì)量甚至虛假信息也隨之而來，加之推薦算法和商業(yè)利益的深度捆綁，久而久之給不同人群罩上了信息繭房，識別高質(zhì)量信息、甄別防范虛假信息的能力出現(xiàn)了明顯差異。

第四次數(shù)字鴻溝，即認知鴻溝，主要是對人工智能在數(shù)字世界中的角色定位所產(chǎn)生的認知差異，由此導(dǎo)致應(yīng)用人工智能創(chuàng)作和生成內(nèi)容的能力差距。隨著大模型技術(shù)的日趨成熟，人工智能將大量參與人類的腦力活動，人機合作將更加普遍。認知鴻溝不僅體現(xiàn)在能否接納和使用人工智能大模型方面，更體現(xiàn)在與人工智能合作的技能差異、使用人工智能的倫理道德水平等方面。

教育認知鴻溝

在人工智能大模型技術(shù)尚不成熟階段，認知鴻溝在教育中的主要表現(xiàn)為：由于對技術(shù)的不了解或者規(guī)避技術(shù)風險等原因，教師對人工智能大模型的接納態(tài)度、使用與教學(xué)活動相匹配的大模型工具的主觀能動性，以及是否使用大模型所產(chǎn)生的教學(xué)實效差異。但是，隨著技術(shù)的不斷成熟完善和法律法規(guī)的健全，多數(shù)人對人工智能大模型的接受態(tài)度也會逐漸轉(zhuǎn)向包容。

在大模型大量普及應(yīng)用后，不少教師還會有延續(xù)已有教育教學(xué)模式的慣性，教育認知鴻溝會逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椋褐饔^認知水平和執(zhí)行力差異，帶來教學(xué)活動中使用人工智能的手段策略差別，并最終導(dǎo)致教學(xué)實效出現(xiàn)巨大差異或波動。

人工智能大模型技術(shù)所帶來的教育認知鴻溝，會直接影響教師能否積極應(yīng)用人工智能，發(fā)揮人和機器各自的強項就教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略做出調(diào)整，還會影響能否有效組織學(xué)生與人工智能進行合作學(xué)習(xí)，努力緩和學(xué)生之間的認知鴻溝，確?？荚?、升學(xué)、擇業(yè)的公平競爭。

縮小教育認知鴻溝的策略建議

1.培養(yǎng)教師適應(yīng)大模型時代的數(shù)字素養(yǎng)

盡管人工智能大模型技術(shù)出現(xiàn)的時間并不長，但是從大模型完成通用任務(wù)的表現(xiàn)以及在教育中的應(yīng)用情況來看，該技術(shù)對所有學(xué)科以及主流的教學(xué)、考試模式都會帶來不小的沖擊，表1給出了人工智能大模型可以參與的部分典型教學(xué)活動，對比了目前尚存在的認知差異。一方面，各級教育主管部門和各類教育機構(gòu)應(yīng)重視全體師生對人工智能大模型的基本認知培訓(xùn)，培養(yǎng)教師要掌握常用人工智能大模型工具特別是提示詞設(shè)計、與大模型進行互動交流的技巧等。另一方面，應(yīng)正視人工智能大模型技術(shù)大幅提升學(xué)生學(xué)習(xí)生產(chǎn)力的實際，倒逼學(xué)校和教師進行教學(xué)改革，直至改進對學(xué)生的考評選拔方式。

2.具備與人工智能合作優(yōu)先的意識

培養(yǎng)和發(fā)展人的智能是教育的重要使命，這與發(fā)展人工智能技術(shù)提升機器智能有很多相似之處。隨著人工智能大模型技術(shù)的日益成熟，訓(xùn)練屬于每個人專屬的人工智能助手將成為可能，即人工智能可以基于特定學(xué)生群體的特點甚至學(xué)生個體的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，給每個學(xué)生生成更有個性特點的內(nèi)容結(jié)果。人機協(xié)作還將向人機融合階段發(fā)展，人和機器以共同完成人類的特定任務(wù)為目標，二者相互學(xué)習(xí)促進。

要把培養(yǎng)人和人工智能進行合作的意識和水平作為未來教育探索的一部分，甚至把如何科學(xué)訓(xùn)練和評價人機融合智能作為教學(xué)評價的一部分，全面提升師生人工智能素養(yǎng)。當然，在人機合作過程中，需要確保人的獨立主導(dǎo)地位，了解最新的技術(shù)進展、掌握新的合作技能、調(diào)整合作策略等，從而更好地適應(yīng)人機合作中的挑戰(zhàn)和變化。

3.掌握人工智能大模型的典型教育教學(xué)場景

教師擁有教學(xué)關(guān)系的支配權(quán)和主導(dǎo)權(quán)，也是縮小認知鴻溝的執(zhí)行主體。教師應(yīng)結(jié)合自身經(jīng)驗，根據(jù)學(xué)科特點和教學(xué)需要，準確把握大模型技術(shù)對典型教學(xué)場景的適用性和局限性。

人工智能大模型技術(shù)可以助力的典型教育教學(xué)場景，包括對備課內(nèi)容進行規(guī)范化處理；教師可啟發(fā)大模型生成多樣化的教學(xué)思路；利用教育大模型評估教學(xué)內(nèi)容難點重點；總結(jié)學(xué)生差異性特點，根據(jù)不同學(xué)生的能力水平和規(guī)律生成差異性的試題；對教學(xué)內(nèi)容進行完整性補全；在人工智能的啟發(fā)下開展跨學(xué)科的教學(xué)設(shè)計；人工智能參與教案和課堂反饋評價等。

4.堅守人工智能大模型使用中的道德倫理底線

雖然已有不少利用人工智能撰寫的學(xué)術(shù)論文被曝光的案例，但目前尚缺乏對人工智能生成結(jié)果進行有效識別的手段。教育工作者應(yīng)該樹立人機合作中的道德倫理觀念，在使用人工智能生成的結(jié)果時應(yīng)加以說明，可按照學(xué)術(shù)成果的引用規(guī)范加以明示。

國家及教育主管部門應(yīng)該提前預(yù)判人工智能在不同教育環(huán)節(jié)中的角色及演變趨勢，制定在教育教學(xué)中使用人工智能大模型生成結(jié)果的引用規(guī)范，加強對師生使用人工智能大模型工具以及合規(guī)使用其生成結(jié)果的道德倫理規(guī)則培訓(xùn)。當然，目前人工智能大模型技術(shù)在常識理解、因果邏輯性和道德價值觀判斷方面還存在較大局限，應(yīng)避免對人工智能工具的過度依賴。

縮小教育認知鴻溝不僅關(guān)乎教育的高質(zhì)量發(fā)展，更關(guān)乎社會的公平與正義。只有通過不斷強化教師應(yīng)對人工智能時代的數(shù)字素養(yǎng)，重視對學(xué)生應(yīng)用人工智能大模型后的高階思維能力培養(yǎng)，敬畏道德倫理底線，才能更好地防范人工智能大模型對教育帶來的挑戰(zhàn)和威脅。