張鵬 汪旸 尚俊杰

摘要：作為現(xiàn)代技術發(fā)展的高級形態(tài)，生成式人工智能對教育的變革已成必然。那么，在教育領域中，生成式人工智能究竟有什么價值，價值實現(xiàn)過程中會遇到哪些困難，又該如何應對困難以實現(xiàn)價值？文章系統(tǒng)回答了這三個問題。首先，文章提出了生成式人工智能的三層教育價值——工具層協(xié)助學生、教師和教學管理人員促進教學變革，融合層聯(lián)合多項技術重塑教育體系，終極層助力回歸教育本質(zhì)。然后，文章探討了價值實現(xiàn)面臨的三層困難——教育應用難深入、系統(tǒng)變革難推進、效能提升難顯著。最后，文章針對三層價值和困難，總結(jié)了加強產(chǎn)品技術研發(fā)，匹配師生實際需求；打通技術融合壁壘，重構周圍組織結(jié)構；加強基礎機制研究，科學推進因材施教三項策略。文章通過系統(tǒng)研究生成式人工智能教育變革，旨在為我國利用生成式人工智能技術促進教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供系統(tǒng)的理論參考與實踐指導。

關鍵詞：生成式人工智能；ChatGPT；教育變革；重塑教育；未來教育；學習科學

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2024）06—0014—11?【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2024.06.002

引言

2022年11月，生成式人工智能的典型代表ChatGPT橫空出世，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨^[1]甚至專門發(fā)表博客稱贊這是他此生遇到的兩項革命性技術之一。它可以通過對話的方式協(xié)助用戶完成文本生成、檢查代碼等各類事項^[2][3][4]，能夠以及格或較為優(yōu)秀的成績通過大學預修生物學^[5]、人文、社會科學和法律考試^[6]。憑借準確的理解能力和出色的對話能力，ChatGPT在短時間內(nèi)收獲了大量用戶，讓人們真切感受到生成式人工智能時代的到來。

教育界對生成式人工智能帶來的變革展開探討，形成了三大基本共識：①生成式人工智能變革教育是必然的趨勢，教育將邁入新的時代。楊宗凱等^[7]認為以ChatGPT為代表的生成式人工智能將給教育帶來重大影響，變革教學、學習、育人場景；倪閩景^[8]從學習進化論的角度出發(fā)，認為生成式人工智能可以作為思維邏輯工具，助力人類走進“超級學習”時代；陳玉琨^[9]認為生成式人工智能的應用將使教育進入“人機協(xié)同”時代，教師將借助機器成為更加重視育人的“超級教師”，有意義學習也將進一步取代有效學習，成為學生和家長的教育追求。歷史經(jīng)驗同樣表明，禁止“破壞性”技術并不是明智之舉，積極謹慎地開展變革、擁抱生成式人工智能帶來的新時代才是上策^[10]。②生成式人工智能引發(fā)的教育變革應有所變，有所不變。變的是教學模式、學習方式、評價方式和教育理念，生成式人工智能有利于實現(xiàn)師-生-機三元教學模式^[11][12]，推動個性化學習^[13]，將教育引向多元化評價和注重高階能力的育人理念^[14][15]；不變的是堅守教育本質(zhì)和追求教育公平，教育要培養(yǎng)全面發(fā)展的人^[16]，力求為全社會提供優(yōu)質(zhì)資源、縮小教育差距^[17]。③生成式人工智能教育應用仍有潛在風險，產(chǎn)品和制度都需要進一步完善。ChatGPT獨特的技術原理決定了產(chǎn)品弊端的存在——并未真正理解文本內(nèi)容，而是通過概率計算生成最佳的文本答案^[18]；大規(guī)模訓練語料庫來自互聯(lián)網(wǎng)，可能會產(chǎn)生錯誤信息^[19]。如果應用到教育領域中，生成式人工智能可能會帶來學術不誠信、抄襲泛濫、用戶過度依賴而思維退化等問題^[20][21]，需要恰當?shù)闹贫冉ㄔO予以解決。綜上所述，盡管存在潛在風險，但以生成式人工智能為代表的教育新時代必將到來。在此基礎上，有必要進一步總結(jié)提出生成式人工智能的教育價值模型，分析實施困難并提供應用策略，以為我國利用生成式人工智能技術促進教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供系統(tǒng)的理論參考與實踐指導。

一 生成式人工智能的三層教育價值

本研究根據(jù)已有研究總結(jié)生成式人工智能的三層教育價值，如圖1所示。三層教育價值層層遞進，首先作為工具促進教學變革，然后與其他技術融合重塑教育體系，最終助力回歸教育本質(zhì)。

1工具價值：促進教學變革

生成式人工智能作為工具是其最為明顯的價值，具體體現(xiàn)在以下三個方面：①對于學生而言，生成式人工智能技術可以更好地實現(xiàn)“蘇格拉底教學法”和同伴學習。正如孔子所說的“不憤不啟，不悱不發(fā)”，生成式人工智能可以擔任教師或同伴，與學生進行問答、討論，培養(yǎng)學生的批判思維^[22]，提升學生在同伴學習中的收獲^[23]。該價值的實現(xiàn)需要確保生成式人工智能的作答質(zhì)量和身份轉(zhuǎn)變。在作答質(zhì)量上，賀樑等^[24]編碼了ChatGPT的多輪回答，結(jié)果發(fā)現(xiàn)ChatGPT對于K12中有確定答案的單個問題表現(xiàn)較好，不過無法給出啟發(fā)性的問題，仍需要GPT-4的支持。在身份轉(zhuǎn)變上，目前可汗學院基于GPT-4研發(fā)的Khanmigo已經(jīng)開始探索并驗證了“讓生成式人工智能擔任教師，向?qū)W生提問來引導其不斷思考”的可行性^[25]；Bauer等^[26]提出了基于ChatGPT的同伴反饋過程模型，讓生成式人工智能為學生提供適應性的支持。可見，通過合適的資料庫設置，生成式人工智能可以轉(zhuǎn)變身份，以較快的響應速度給予學生必要的反饋和幫助，幫助學生解決問題、補齊短板，進而有效提升學生的學習質(zhì)量和效率。

②對于教師而言，生成式人工智能技術能夠協(xié)助提升教師備課授課效率。在備課過程中，教師可以將生成式人工智能當作腳手架和資源庫，通過文本對話的方式，讓其協(xié)助查找授課資源、生成教案材料、撰寫教材內(nèi)容、準備教學課件等^[27][28]。例如，教師擬開展情景劇的排練課，可以讓生成式人工智能技術為其生成情景劇的腳本范例；找不到合適的授課圖片時，可以通過文字描述讓技術代為生成；在遇到教學問題時，也可以向生成式人工智能尋求建議。在使用ChatGPT授課的過程中，生成式人工智能可以擔任對話者、內(nèi)容提供者、助教和評估者，教師則進行高質(zhì)量的教學決策，在不斷的決策中協(xié)調(diào)內(nèi)容資源、讓學生成為積極的參與者，提高學生的人工智能倫理意識^[29]。簡而言之，作為工具的生成式人工智能可以讓具有甄別能力的教師提高備課授課效率，為創(chuàng)造性工作的開展節(jié)省出大量時間^[30]。

③對于教育管理者而言，生成式人工智能技術能夠精簡人力管理環(huán)節(jié)并提高決策效率。生成式人工智能可以幫助管理人員快速起草日常事務文檔的模板或者大綱，如“撰寫委婉的家校聯(lián)系信”，ChatGPT能夠快速起草內(nèi)容大綱并滿足“委婉”的要求^[31]，幫助教育管理人員快速完成大量的事務性工作。在決策過程中，生成式人工智能可以協(xié)助決策者收集資料，幫助決策者更全面、準確地了解問題背景和各種因素的影響，從而使其做出較為合理公正的決策。例如，當學校的管理者面臨“是否要在本校開設STEM課程”的決策問題時，ChatGPT可以迅速給出“學生感興趣程度、受益程度、教育資源、師資情況、學校愿景、教育政策匹配度”等參考指標，提供已經(jīng)開設STEM課程的學校名單作為參考。在此基礎上，管理者可以進一步結(jié)合自身經(jīng)驗和專業(yè)知識，權衡開設或者不開設相關課程的利弊，做出最優(yōu)選擇。

2 融合價值：重塑教育體系

除了本身的工具價值，生成式人工智能和大數(shù)據(jù)技術、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實技術、物聯(lián)網(wǎng)技術等技術相互融合，引發(fā)教育體系的系統(tǒng)性變革才是重中之重。正如美國2010年頒布的《國家教育技術計劃》指出：如果想要看到教育生產(chǎn)力的顯著提高，就需要在技術的基礎上重新考慮整個教育，對教育系統(tǒng)進行由技術支持的重大結(jié)構性變革^[32]。以生成式人工智能為代表的人工智能技術、大數(shù)據(jù)技術、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實技術、物聯(lián)網(wǎng)技術等不僅可以作為工具應用到教育場景之中，它們的聯(lián)動還能夠代替許多初級工作。例如，生成式人工智能、大數(shù)據(jù)技術和物聯(lián)網(wǎng)技術聯(lián)動催生智能零售機器，為客戶提供更有價值的物品信息，這可能會對銷售導購崗產(chǎn)生沖擊；生成式人工智能、大數(shù)據(jù)技術、虛擬現(xiàn)實技術聯(lián)動催生虛擬培訓教師或虛擬診療助手，這可能會對教育培訓或醫(yī)療服務崗產(chǎn)生影響。以大型語言模型為基礎的生成式人工智能技術能夠回答不同領域的自然語言問題，以其為核心的技術融合有助于將不同的技術整合到統(tǒng)一的框架或應用中^[33][34]，帶來新的生產(chǎn)力和職業(yè)崗位，進而更新社會結(jié)構和人才需求。

在教育領域中，技術帶來的社會結(jié)構和人才需求的變革將直接導致教育體系的重塑：先是影響教育體系的培養(yǎng)目標，而后影響教學、學習和教學管理等培養(yǎng)方式。具體到以生成式人工智能為重要代表的技術融合上，重復的知識生產(chǎn)工作將被代替，未來人才需要更加突出人類自身的獨特之處^[35][36]。正如微軟（中國）公司首席技術官韋青^[37]所言，以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術能夠用自然語言的形式提煉生成人類的知識。這意味著如何調(diào)整教育體系以培養(yǎng)未來人類指導機器提煉出高質(zhì)量的知識、產(chǎn)生人類獨有的知識或成為最大挑戰(zhàn)。更進一步，人之為人的社會情感、創(chuàng)造力、批判性思維、問題解決能力將更加重要^[38]。聯(lián)合國教科文組織“教育的未來”國際委員會于2021年發(fā)布的《一起重新構想我們的未來》中指出，未來教育不僅要讓學生具備與他人合作的能力，發(fā)展自身能動性、責任感、同理心、批判性和創(chuàng)造性思維，還要掌握全方位的社交和情感技能^[39]。這些“人之為人”的獨特性將成為未來的人才需求之一，指引未來的培養(yǎng)目標，成為未來教育體系的工作重點。

3 終極價值：回歸教育本質(zhì)

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術為教育提供工具價值，在更深層次上能夠融合大數(shù)據(jù)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術等重塑教育體系。不過重塑教育體系并不是最終目的，其終極價值是回歸到人的發(fā)展，助力回歸教育的本質(zhì)。

教育的本質(zhì)是教育的根本問題，但目前難以得出統(tǒng)一的、令所有人信服的結(jié)論^[40]。歷史上的教育家在自身所處的歷史背景下，提出了自己對于教育本質(zhì)的理解^[41]。西方教育家多從教育的目的和作用進行闡釋，如夸美紐斯的“只有受到恰當?shù)慕逃?，人才能成為一個人”^[42]，洛克的“白板說”——通過教育讓像白紙的兒童掌握知識和美德^[43]，杜威的“生長說”——教育是經(jīng)驗的改造或重組，進而增加經(jīng)驗的意義并指導后來的改造進程^[44]。我國教育家多從教育者和教育目的進行闡釋，如韓愈《師說》的“傳道受業(yè)解惑”，到學習蘇聯(lián)后采納的“教育是對于受教育者心理上所施行的一種確定的、有目的的感化作用”“教育是培養(yǎng)社會主義接班人”，再到1978年教育界對教育本質(zhì)和價值的大爭論。在爭論中顧明遠^[45][46]先生指出，我們應回歸到教育的主體——學生來考慮教育，教育研究應深入到受教育者接受教育的內(nèi)在機制上，提升受教育者的生命質(zhì)量和生命價值。石中英^[47]進一步梳理顧先生的觀點，指出教育的根本任務是“立德樹人”，應首先“回歸到人的發(fā)展上”，“讓每一個孩子的潛能得到挖掘”。雖然教育的本質(zhì)難以達成統(tǒng)一的結(jié)論，但是通過這一討論達成的共識是，要綜合時代背景與國家文化以回歸到學生本身來考慮教育的本質(zhì)，讓每個人都能開心快樂地學習，本研究認為教育的本質(zhì)主要是強調(diào)這一點。正如顧明遠^[48]先生在2018年指出的，在當前的信息時代背景下，結(jié)合我國的集體主義價值觀，未來教育應該充分正確利用信息技術，以學生的健康成長、幸福生活為中心，培養(yǎng)有“理想信念、創(chuàng)新思維、勇于擔當、奉獻精神”的全面發(fā)展與個性發(fā)展相統(tǒng)一的人才。

生成式人工智能這類技術手段作用于教育，使教育發(fā)生了革命性的變革，但是教育的本質(zhì)不會改變。生成式人工智能的終極教育價值是助力回歸教育的本質(zhì)——以學生的健康成長為中心，讓學生通過個性化自適應學習，在快樂的學習過程中充分發(fā)掘自己的潛能，實現(xiàn)全面發(fā)展與個性化發(fā)展。在傳統(tǒng)的課堂教學中，“學生為了考試而學習、而不是為了發(fā)展而學習”^[49]，教師也很難照顧到所有學生的個性化需求。生成式人工智能和其他技術的加入，能夠根據(jù)學生的個性化問題進行答疑解惑，并將教師從重復的教學工作解放出來，更多地投入到學生的德育工作中以保證其全面發(fā)展。

無論是作為單一的工具應用于教育場景，還是聯(lián)合其他技術重塑教育體系，生成式人工智能的工具層、融合層都是為終極層服務。作為工具促進教學變革的層面，生成式人工智能技術能夠幫助學生實現(xiàn)個性化自適應學習，使其積極主動地思考，自由自在、更加有效率地學到真正需要的內(nèi)容，實現(xiàn)自身“小圓滿”向“大圓滿”的過渡^[50]。在重塑教育體系的層面，生成式人工智能、大數(shù)據(jù)技術都是人類智慧的外化產(chǎn)物，在教育領域中應用或禁止都是為了更好地服務于人類的生存和進步，讓未來人類獲得“安身立命”的力量，實現(xiàn)“自由而全面的發(fā)展”^[51]。

二 生成式人工智能教育價值的實施困難

雖然生成式人工智能對于教育來說價值無限，但在三層價值的實施過程中必定會遇到困難，表現(xiàn)為工具層中教育應用難深入、融合層中系統(tǒng)變革難推進、終極層中效能提升難顯著。

1 工具層：教育應用難深入

通過使用生成式人工智能技術產(chǎn)品，學生可以獲得個性化的學習體驗，教師可以利用自動化的方式來創(chuàng)建個性化的學習內(nèi)容，教學管理者能夠提高管理和行政效率。生成式人工智能在文稿創(chuàng)作、代碼撰寫等場景展示了工具價值，但是在教育教學具體過程中的實際應用還有待提升，需要大量基于人工智能的適應性教育產(chǎn)品和能夠正確使用產(chǎn)品的教育主體，即相互匹配的工具和工具使用者。但目前的生成式人工智能產(chǎn)品如ChatGPT本身是通用語言大模型，并非為教育領域研發(fā)，在教育領域的表現(xiàn)并不盡如人意。賀樑等^[52]測試了ChatGPT在倫理問題、學科知識、常識、教案設計、引導式教學方面的表現(xiàn)水平，分別達到了98%、96%、0%、100%、85%的正確率，這五個方面相應的表現(xiàn)水平反映出ChatGPT具有通用的價值觀、基本的學科知識判斷能力、較強的教案設計能力，但仍明顯存在常識拼湊的問題、欠缺啟發(fā)學生的能力。當然，除了通用的生成式人工智能產(chǎn)品，專門為教育場景研發(fā)的生成式人工智能產(chǎn)品也在不斷涌現(xiàn)，如可汗學院在2023年3月推出基于GPT-4的實驗性輔助學習與教學工具Khanmigo^[53]，科大訊飛在2023年5月推出訊飛星火認知大模型及星火語伴等學習領域應用產(chǎn)品^[54]，好未來也在2023年7月上線數(shù)學領域解題和講題的MathGPT^[55]，該類產(chǎn)品與教育場景的匹配性和應用效果仍有待驗證。

在工具使用者方面，學生、教師、教育管理者都是生成式人工智能產(chǎn)品在教育領域中的重要受眾。然而，在當下生成式人工智能融入教育場景的過程中，一線教師群體的作用顯得尤為重要。如果一線教師不知道、不了解、不使用、不接受生成式人工智能產(chǎn)品，即使是像ChatGPT這樣的產(chǎn)品，都難以在課堂中得到普遍應用，遑論學生從中持續(xù)受益。只有當一線教師真正認可并具備使用生成式人工智能產(chǎn)品的能力，這些產(chǎn)品才能夠真正融入教育實踐，并通過教師的豐富經(jīng)驗和專業(yè)知識得到進一步優(yōu)化。但目前并不是所有教師都能夠正確使用生成式人工智能，除了相關技術和產(chǎn)品的使用方法，針對生成式人工智能的批判性思維和道德意識也需要培訓^[56]。此外，教師信念也是影響生成式人工智能產(chǎn)品應用的重要因素，Choi等^[57]發(fā)現(xiàn)具有建構主義信念的教師比堅信單向傳授的教師更有可能在教學和課堂中使用人工智能教育工具。因此，在推進生成式人工智能工具價值的實現(xiàn)過程中，篩選或培養(yǎng)“能運用”“會運用”“運用好”生成式人工智能的教師，是亟待突破的關鍵環(huán)節(jié)。

2 融合層：系統(tǒng)變革難推進

生成式人工智能與其他技術融合重塑教育體系，無疑具有深遠影響。然而，融合和重塑必是一個緩慢而艱難的過程。一方面將生成式人工智能與其他技術工具進行有效的整合可能面臨技術上的困難和倫理上的挑戰(zhàn)。盡管生成式人工智能和其他技術融合有利于提高教育數(shù)字系統(tǒng)的創(chuàng)新性和用戶體驗，如與虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實技術融合可以大大提高相關教育系統(tǒng)的自然語言處理和理解能力，為用戶提供豐富且自然的交互方式^[58]。但要實現(xiàn)這一融合，必須解決系統(tǒng)兼容性問題，確保不同的技術能夠協(xié)同工作，并制定明確的用戶數(shù)據(jù)集成和信息共享方式。例如，在生成式人工智能與虛擬現(xiàn)實技術的結(jié)合中，需要確保兩者之間的互動是無縫的：學生能夠在虛擬環(huán)境中以自然語言提出問題，而系統(tǒng)則能夠以智能的方式理解并在虛擬環(huán)境中予以精準回應。這種協(xié)同工作需要克服技術架構的不同、數(shù)據(jù)格式的差異等技術層面的挑戰(zhàn)。除了技術困難，生成式人工智能在與其他技術整合的過程中也可能會遇到倫理問題。Pataranutaporn等^[59]提出可以將生成式人工智能與數(shù)字人結(jié)合起來輔助實現(xiàn)個性化學習，如“復活”已故之人（如孔子、李白等）或創(chuàng)造虛擬教師和學生。在這一融合和創(chuàng)造的過程中，諸如可能存在的歷史篡改、侵犯人物形象、人機關系取代人際關系等問題，仍然需要得到明確定義和解決。

另一方面，教育系統(tǒng)呈現(xiàn)出教育主體的差異性、教育資源的不均衡性、教育環(huán)境的多樣性和組成因素的動態(tài)組合性等復雜特征^[60]，教育系統(tǒng)的變革更是牽一發(fā)而動全身，需要多個因素非線性、動態(tài)、長期的綜合作用。著名教育變革理論家Havelock^[61]指出，教育變革是“教育任何有意義的改變”，包括自然變革和有計劃變革。生成式人工智能和其他技術可以通過自然變革和有計劃變革這兩種方式對教育系統(tǒng)進行改革。其中，自然變革中教育系統(tǒng)相對被動，隨著技術對社會和教育系統(tǒng)的滲入而改變；有計劃變革的目的性和策略性更強，涉及教育工作者的培訓和適應、學?；A設施的升級、課程的重新設計等教育因素的主動調(diào)整。在因素眾多的教育系統(tǒng)中，周圍組織結(jié)構將決定教育體系重塑的速度與質(zhì)量。

3 終極層：效能提升難顯著

生成式人工智能作用于教育，本質(zhì)上是為了學生全面而個性化的發(fā)展，使其快樂學習、健康成長。這層終極價值的實現(xiàn)不僅需要前兩層價值的實現(xiàn)，還需要考慮到教育效果的實現(xiàn)困難。

首先，生成式人工智能技術作用于教育系統(tǒng)和學生的學習，很可能出現(xiàn)所謂的“非顯著性差異”現(xiàn)象。楊浩等^[62]指出，自1928年以來一直有研究發(fā)現(xiàn)不同的技術手段對教育與學習結(jié)果的影響并沒有顯著差異。這或許源于學生的學習過程受到多方面因素的共同影響，包括個體智力水平、學習環(huán)境、教育者的教學方法以及家庭背景等^[63]。在多元化的學習生態(tài)系統(tǒng)中，技術只是其中一環(huán)，不能獨立決定學習的成效。這意味著，盡管生成式人工智能是強大的教育工具，但其對個性化學習效果的改進可能在某些情況下難以測量，在短期內(nèi)難以看到明顯效果。當然，這并不意味著生成式人工智能沒有價值，而是需要更細致的方法來研究和評估其潛在影響。

其次，傳統(tǒng)的測量方式并不一定能夠準確反映學生從生成式人工智能中受益的程度。例如，以標準化測試為基礎的評估方法通常聚焦于對知識和技能的量化評估，這在一定程度上可以反映學生的學業(yè)表現(xiàn)，但往往不能完全測量出學生在學習中獲得的更廣泛的體驗和能力，如情感體驗、創(chuàng)造性思維和解決問題的能力等^[64]。生成式人工智能作用于學生的學習，并不限于知識的傳遞，而是側(cè)重于提供一種更為豐富和有趣的學習體驗——讓學生在互動的過程中激發(fā)學習興趣、提升創(chuàng)造性思維，以及發(fā)展解決問題的技能。這些積極的學習體驗對于學生的全面發(fā)展至關重要，傳統(tǒng)的測量方法往往無法完全捕捉。

最后，當前的評價導向并不一定能夠給予生成式人工智能太多的發(fā)揮空間，以充分助力學生的快樂成長與全面發(fā)展。教育領導決策層與教育實施評價層可能出現(xiàn)了錯位的情況，教育研究者、決策者重視學生的快樂成長與全面發(fā)展，學校、家長、教師也重視學生的身心健康，但都面臨升學率的重壓考驗。在巨大的升學與考試壓力面前，學生更多的是為了考試而不是發(fā)展去學習^[65]。在這種情境下生成式人工智能這類技術的介入，只能通過促進個性化學習來提升學習效率，給予學生更多時間探索自己感興趣的事情。但是，評價導向不變，多數(shù)學生的重心可能仍會放在考試和如何提升分數(shù)上，借助生成式人工智能來探索自己感興趣的問題的重要性則相對滯后。要想真正發(fā)揮生成式人工智能的重要作用，助力教育回歸到發(fā)展人的本質(zhì)，仍要加強基礎研究與制度研究，調(diào)整評價方式。

三 生成式人工智能教育價值的應用策略

1 工具層：加強產(chǎn)品技術研發(fā)，匹配師生實際需求

作為工具，生成式人工智能面臨的最大困難是對于教育場景和當前教師隊伍的適用性不足。當然，這也意味著我國生成式人工智能教育應用仍大有可為，要深入教育應用場景，結(jié)合師生的需求開發(fā)產(chǎn)品。具體而言，可以采取如下策略：①根植于實際教學需求設計開發(fā)生成式人工智能教育產(chǎn)品，測試實際教學效果。Khanmigo^[66]、星火語伴^[67]、MathGPT^[68]等專為教育領域不同方向研發(fā)的生成式人工智能教育產(chǎn)品正在不斷涌現(xiàn)，但這些產(chǎn)品是否滿足實際的教學需求、真實的教學效果又如何，仍需科學規(guī)范的測試驗證。此外，針對以ChatGPT為代表的通用模型容易存在拼湊錯誤答案、學科知識聯(lián)系弱等問題，良好的教育應用產(chǎn)品及教學效果的實現(xiàn)仍需要高水平的教育知識數(shù)據(jù)庫，相關模型和產(chǎn)品必須確保所講授的學科知識、常識、意識形態(tài)的正確性，并且注重學科知識的聯(lián)系。②建立生成式人工智能教育產(chǎn)品的評價標準。在產(chǎn)品進入課堂之前需要嚴格把關，不僅要關注產(chǎn)品本身的成本、質(zhì)量、響應速度，還要測試產(chǎn)品與教育場景的匹配性，以及對于學生、教師、管理者而言的易用性和有用性……因而一套生成式人工智能教育產(chǎn)品的評價標準亟待提出，以篩選出真正優(yōu)質(zhì)的生成式人工教育產(chǎn)品。③提出各類生成式人工智能參與的教學模式。生成式人工智能若要在教育中發(fā)揮最大潛力，只有產(chǎn)品是遠遠不夠的，仍需要通過適用的教學模式匹配教學場景，如陳靜遠等^[69]提出“生成式人工智能促進以知識點為核心的教學模式”，為教師提供知識點組織的建議、生成相關教學資源、設計知識點互動，為學生推薦相關的學習資源、啟發(fā)學生理解知識點。以知識點為核心的教學模式更注重知識的作用，具有較強的通用性。但不同學科具有不同的特點，仍需要各類教學模式的提出和有效性驗證，如在學習注重推理的學科時，生成式人工智能參與的教學模式可更加側(cè)重提供推理腳手架。④培訓教師使用生成式人工智能教育產(chǎn)品。陳玉琨^[70]認為未來教師在生成式人工智能的協(xié)助下將成為超級教師，機器負責教學、教師注重育人。在當前階段，教師不僅需要承擔教書育人的雙重職責，還需要在使用生成式人工智能輔助學生學習的過程中發(fā)揮主導作用，確定協(xié)助模式，并嚴格監(jiān)管生成式人工智能的應用。因而，在設計開發(fā)高質(zhì)量教育產(chǎn)品的基礎上，有必要對教師開展關于產(chǎn)品使用方式、注意事項等方面的培訓工作，以充分發(fā)揮教師的主觀能動性，真正促進生成式人工智能與教育的融合。

2 融合層：打通技術融合壁壘，重構周圍組織結(jié)構

生成式人工智能技術與其他技術的融合，正在不斷地重塑教育體系。這種融合不僅需要技術層面的合作與創(chuàng)新，也對教育組織的結(jié)構提出了新的要求。一方面，必須加強教育體系內(nèi)部技術的整合和協(xié)調(diào)，確保生成式人工智能與現(xiàn)有的教育技術如虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜等能夠無縫銜接。例如，生成式人工智能可以與虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術聯(lián)動：學生在虛擬環(huán)境中沉浸式地進行學習，如參與虛擬實驗或角色扮演，從而獲得更豐富、生動的學習體驗；虛實結(jié)合環(huán)境中的生成式人工智能可以扮演任意角色或整合在線課程、教材、學術研究等各類學習資源，為學生提供多樣化的學習資源和場景，突出虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實的沉浸性和交互性。為此，教育機構可以建立一個多學科的技術整合團隊，技術專家、教育學家、心理學家和課程設計師共同工作，以確保技術解決方案既滿足教學需求，又符合學生的心理和認知特點。此外，還可以開發(fā)統(tǒng)一的技術框架與接口標準，促進不同技術之間的現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和功能互補。

另一方面，周圍組織結(jié)構的重構是實現(xiàn)技術融合價值的關鍵。類似于幻燈片和投影儀走進中小學課堂的過程，從軟硬件到觀念再到組織結(jié)構，生成式人工智能技術融合價值的實現(xiàn)同樣需要逐層打通。只有通過教師對技術的使用意愿、家長對技術的接受程度以及學校對技術的支撐能力和評價制度的高度協(xié)調(diào)，技術融合課堂才能常態(tài)化開展。具體而言，可以從轉(zhuǎn)變利益相關者的理念入手，宣傳推廣技術融合的優(yōu)秀案例，讓教師、家長與教學管理者充分認識到生成式人工智能技術的重要價值和潛在風險；在觀念轉(zhuǎn)變的基礎上，利用技術改造教師活動、學習方式與管理制度。例如，在將生成式人工智能技術和虛擬現(xiàn)實相結(jié)合，打造虛擬教師、學生實行個性化適應學習時，教師可以將更多的工作重心放在育人之上；協(xié)作學習、項目式學習能夠較好地鍛煉學生的溝通能力、問題解決能力，避免“生成式人工智能完全代替學生腦力勞動”情形的出現(xiàn)，成為技術融入教育場景的良好選擇；除了利用生成式人工智能完成重復的通知工作之外，教育管理者還應建立技術融合的監(jiān)管與服務機制，有效保護學生的隱私和數(shù)據(jù)安全，確保技術融合起到正向促進教育的作用。

3 終極層：加強基礎機制研究，科學推進因材施教

生成式人工智能技術的進步為個性化自適應系統(tǒng)智能性的提升帶來了契機，有益于開展因材施教。因材施教意味著需要深入了解每位學生的需求、興趣和學習風格，以便為其提供最佳的個性化學習體驗。自1956年達特茅斯會議正式提出人工智能的概念以來，人工智能技術幾乎同步作用于教育領域，致力于實現(xiàn)個性化學習，大致可以分為三個階段^[71]：①20世紀50年代興起的計算機輔助教學，典型代表是可編程自動教學系統(tǒng)PLATO，支持學生跳過“簡單”或“熟悉”的課程材料，專注于更有深度或更難掌握的內(nèi)容；但當時該系統(tǒng)還較為簡單，智能化程度較低。②20世紀70年代興起的智能教學系統(tǒng)（也常稱為智能導師系統(tǒng)），能夠基于專家模型、學生模型和導師模型，讓計算機像人類教師一樣指導學生學習，典型代表是講授南美洲地理的Scholar系統(tǒng)，能夠為學生的個性化學習提供有價值的認知和學習工具，但是與人類教師相比還有一定的差距。③20世紀90年代以來興起的個性化自適應學習系統(tǒng)，使人工智能技術聯(lián)動學習分析、大數(shù)據(jù)技術診斷學生的學習狀態(tài)，為學生提供個性化干預，典型代表是可汗學院的學習分析儀表盤系統(tǒng)。承接人工智能教育應用的發(fā)展脈絡，生成式人工智能需要進一步提升智能性，搭建個性化自適應學習系統(tǒng)^[72]，讓學生將更多時間投入到自己感興趣的領域，助力快樂學習。

個性化自適應學習的實現(xiàn)同樣需要學習的基礎機制研究作為保障。學習基礎機制研究直接指向教育領域的核心問題——人是如何學習的？如何進行有效的學習？通過學習科學領域的教育學家、心理學家和數(shù)據(jù)科學家緊密合作，深入研究大腦的認知與學習規(guī)律，可以更好地了解協(xié)作學習、在線學習、虛擬情境中的學習等各教育領域的學生特征和學習規(guī)律。在掌握規(guī)律的基礎上，通過實證研究探明有效的學習策略，如游戲化學習策略、在線學習策略、復習策略等，從而最大程度地提升學習效果。這種基礎機制研究有助于開發(fā)更有效的生成式人工智能工具、開展更有效的技術融合，使生成式人工智能在教育領域中跳出“非顯著性差異”的困境，助力學生自由全面的發(fā)展，讓學生享受學習的快樂。

四 結(jié)語

習近平總書記在二十大報告中指出，教育、科技、人才是全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的基礎性、戰(zhàn)略性支撐。當今，生成式人工智能技術的出現(xiàn)成為社會發(fā)展邁向新階段的象征，也是大國博弈的新邊疆^[73]。作為國家基礎性和戰(zhàn)略性支撐的教育系統(tǒng)，更要未雨綢繆、提前部署。我們既要充分認識到生成式人工智能的教育價值，也要意識到生成式人工智能給社會帶來了極大的不確定性^[74]。當前采取的各類教育策略和干預措施都是在不確定性中構建新秩序以尋求發(fā)展的穩(wěn)定性，即在工具層面和融合層面構建新的教育秩序以尋求教育本質(zhì)的回歸。

當然，教育系統(tǒng)性變革的過程往往復雜且緩慢，即使是以ChatGPT為代表的生成式人工智能，在短期內(nèi)也難以讓教育產(chǎn)生天翻地覆的變化。生成式人工智能還面臨教育應用難深入、教育系統(tǒng)變革難推進、效能提升難顯著的困難，這都需要采取策略一一解決。無論如何，相信在科技發(fā)展迅速的時代中，我們能夠把握住教育的本質(zhì)，有所變也有所守，讓生成式人工智能賦予未來教育無限有益的可能。

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Generative Artificial Intelligence and Educational Transformation： Values， Difficulties and Strategies

ZHANG Peng¹????WANGYang^{2[Corresponding Author]}SHANGJun-Jie¹

（1. Lab of Learning Sciences， Graduate School of Education， Peking University，?Beijing，

China 100871; 2. China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing， China 100700）

Abstract： As?the advanced modern technology， generative artificial intelligence has become an inevitable transformation in education. So， in the field of education， what the value of generative artificial intelligence?is， what difficulties will be encountered?in the process of value realization， and how to deal with the?difficulties?to?realize the value？ The three questions?were systematically in this paper. Firstly， the three layers of educational value of generative artificial intelligence?were proposed in this paper， as assisting students， teachers， and teaching administrators at the tool level to promote the teaching transformation; integrating multiple technologies at the fusion level to reshape the educational system; and empowering a return to the essence of education at the ultimate level. Subsequently， the three layers of difficulties faced in realizing these values?were discussed， which included the difficulty in the deep penetration of educational applications， the difficulty in?the advancement of?educational system reforms， and?the difficulty in?in the improvement of?the efficiency. Finally， according to the?three levels of value and difficulties， the strategies to address the difficulties?were put forward： strengthening product research and development to match teachers?and students?needs， breaking through technological integration barriers to reconstruct the surrounding organizational structures， and enhancing fundamental mechanism research?to scientifically promote individualized teaching. Through the?systematic study of the generative artificial intelligence in education， this paper?was expected to provide theoretical reference and practical guidance for the use of generative artificial intelligence technology to promote digital transformation in education.

Keywords： generative artificial intelligence; ChatGPT; educational transformation; reshaping education; future education; learning science

*基金項目：本文為北京市社會科學基金重點項目“生成式人工智能與教師發(fā)展研究”（項目編號：23JYA004）的階段性研究成果。

作者簡介：張鵬，在讀博士，研究方向為學習科學與技術，郵箱為zhangpeng@stu.pku.edu.cn。

編輯：小時