从国际经验到本土实践:我国职业教育数字化转型的破局之法

数字化转型已成为我国教育领域应对技术快速变革的优先选项。剖析八个国家或组织的职业教育数字化转型建设经验,抽取高等职教数字化转型的典型策略;结合我国转型困局,以国内案例为对象,阐述当前职教数字化转型的实践图谱与布局特征。将我国职业教育数字化转型破局之法概括为五链十五步交叉围合转型方略,包括:强化管理链的统筹作用,完善政策与制度升级;推进技术链的基础作用,保障设施与资源输出;打造教育链的核心作用,拓展教学与学习服务;协同企业链的驱动作用,践行共建与共享体系;坚持人才链的引领作用,创新培养与建设目标。以教育链与企业链为横向破局之式,以技术链与人才链为纵向破局之式,以管理链为四链围合之式,为我国职业教育数字化转型提供理论支撑和实践策略。

教育领域生成式人工智能应用的伦理风险管理框架研究

生成式人工智能对内容生产与传播产生了革命性影响,教育领域进入了智能化与风险性并存的人机协同时代,教育人工智能应用伦理风险频繁发生,急需通过标准化的风险评估工具进行科学管控。文章从技术与教育两个向度出发,将教育领域生成式人工智能应用的伦理风险归纳为技术本体风险、教育数据风险、机器算法风险和教育应用风险四大类。借鉴ISO31000风险管理标准与应用指南,搭建“风险识别—风险分析—风险评估—风险应对”四级流程的伦理风险管理框架。构建风险源检查表,以风险矩阵为主要评估工具,在实践中统计得出各类伦理风险综合等级。教育领域生成式人工智能应用的伦理风险管理框架,将为教育教学有效实施伦理风险管理工作提供借鉴价值。

基于4R危机管理模型的教育人工智能伦理风险防范体系构建

人工智能技术的快速发展正深刻影响和改变教育教学领域。因其智能化、自主性和交互性特点,教育人工智能应用带来诸多便利和优势的同时,也引发了诸多伦理风险和挑战,需要谨慎应对和积极解决。基于SHEL风控模型,教育人工智能应用的伦理风险可归纳为软件相关、硬件相关、环境相关和人件相关四类风险,伦理风险防范现存三个短板急需化解;借鉴4R危机管理模型,该文构建了一个多方参与、全程管理、高效协同的伦理风险防范体系,设计四层实践路径,并结合实践阐述了风险防范的实现方式,以创新地应对教育人工智能应用的伦理风险防范问题,助推教育人工智能的可持续健康发展。

风险社会视角下教育人工智能伦理风险分类框架研究

人工智能技术发展的不确定性和应用的广泛性,给教育教学带来智能化、便利性和高效率的同时,也可能带来技术滥用、数据泄密、侵犯个人隐私等伦理风险问题。如何对教育人工智能应用过程中非规律性、高频发性、系统性的伦理风险进行分类,已经成为当前学术界关注的焦点。基于贝克的风险社会视角,从教育人工智能伦理风险因素的内在联系出发,分析教育人工智能应用场景与伦理风险来源,提出建立教育人工智能伦理风险分类框架,归纳四种类型伦理风险,包括教育数据风险、机器算法风险、技术本体风险和教育应用风险等,并提出伦理风险防范策略,助力人工智能技术在教育领域的可持续健康应用。

智能向善:国外教育领域生成式人工智能应用的治理方略

全球范围内,生成式人工智能在教育领域的运用正日益受到关注。通过深入探讨生成式人工智能在教育领域的应用及其治理策略,旨在揭示其在国外的进展和未来发展趋势,并针对发现的应用问题提出解决方案。当前,生成式人工智能在输出内容可信度、信息来源多样性、数字偏见、师生主体地位受到挑战等方面面临诸多伦理风险困境。通过分析国外教育领域生成式人工智能应用及治理案例,发现内容可信度和内容使用权是教育应用治理的重要考量,教育主体性和教育行业价值是教育应用治理的核心要义,使用指南和监管政策是教育应用治理的守门防线。其主要治理举措包括赋予算法“真善”的价值导向,构建顶层政策引领导向,实施有道德的主体责任研究导向,并针对我国教育领域人工智能发展实际情况,构建“善用、善本、善防、善长”四个维度的智能向善治理策略,实现教育领域生成式人工智能应用的可持续发展。

人工智能教育发展理念的评估:内涵与框架——《2023人工智能促进教育发展报告》节选二

人工智能技术的发展催生新的教育形态,即“智能教育”。人工智能教育水平在很大程度上影响一个国家在新一轮科技革命中所处的地位,发展人工智能教育已成为我国当前的重要战略任务,呈现出蓬勃发展的势态。智能教育理念是引领未来教育发展的重要方向,关注其发展有利于更好把握教育的发展趋势,满足社会对于智能素养人才的需求。基于此,采用综合文献回顾、专家评估、层次分析等方法,重点关注人工智能教育的文化层面,构建人工智能教育发展理念测评框架,形成包括智能教育关注点、人工智能促进教育发展的适切性、智能文化氛围3个二级指标,7个三级指标的智能教育发展理念评价指标体系,旨在通过强调中小学校的智能教育理念建设,更好地引领中小学校开展人工智能教育。据此为学校提出建议:一是全面制定与人工智能教育相关的政策文件,为智能教育发展提供明确的指导方针;二是明晰人工智能教育的具体目标,确保培养学生具备未来社会所需的实际技能和能力;三是加大对人工智能文化设施和活动的投资,提升学生对人工智能的兴趣和参与度。

ChatGPT赋能职业教育数字化转型的多重角色与实践路径

职业教育数字化转型是推动现代职业教育高质量发展的战略行动。然而,从现实来看,当前职业教育数字化转型仍面临认知曲解化、资源非均衡、培养未全面、评估非整体、产教低匹配等现实困境,急需探寻突围新路径。作为生成性人工智能时代的突破性技术,ChatGPT正深度改变职业教育场景中的人机交互与协同模式,并以智能加强仪、教学辅助员、个性化管家、质量评估员及校企连接员的新角色赋能职业教育,有望化解职业教育数字化转型诸多困境,助推职业教育数字化转型的有效落地。文章从职业教育数字化转型的现实困境出发,阐述了ChatGPT在职业教育数字化转型中的多重角色,探究ChatGPT在职业教育数字化转型中的实践路径,以助力实现职业教育高质量发展。

“阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”:ChatGPT教育应用的潜能与风险

智能聊天机器人模型ChatGPT,因具有可以针对用户输入内容生成自然语言文本,支持连续多轮对话与上下文理解等特性,吸引了大量教育研究者和工作者的关注。作为AIGC的典型应用,ChatGPT会如何改变教育?它到底是教育的“阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”呢?一方面,ChatGPT具有赋能教学创新的潜能,可以提升教学成果的完成度与创意感、增强数字导师的角色感与互动性、提高自适应学习系统的易用性与精准度、促进教学策略与方式的智慧化与创造性,支持教学反馈与评价的生成性与个性化。另一方面,ChatGPT在教育中的应用也可能引发四类风险:学业诚信遭质疑与评估机制失平衡、过度依赖生沉迷与教师地位恐弱化、信息传输不准确与知识水平受限制、伦理意识未加强与伦理风险难应对。显而易见,作为一款现象级生成式人工智能应用,ChatGPT可能引发教育的深刻变革。教育工作者应谨慎地加以使用,积极吸纳ChatGPT带来的教育创新,同时通过发展评估策略、分割教学责任、加速技术革新、制定伦理指南等措施规避其可能带来的教育风险。

ChatGPT教育应用的伦理风险与规避进路

智能时代ChatGPT强势崛起,生成式人工智能惊艳大众,引领人工智能走向场景落地,为教育领域变革带来巨大机遇。ChatGPT为教育创造有益价值的同时,也带来一系列伦理风险。本文阐述了ChatGPT的发展脉络和内涵特征,揭示ChatGPT教育应用存在的伦理风险,包括:数据隐私的泄露与滥用、机器算法的歧视与偏见、师生关系的弱化与破坏、学术公平的失信与失衡。本文从博弈论视角出发,从道德伦理角度剖析“教育-ChatGPT”之间的最优关系,提出ChatGPT教育应用伦理困境的规避建议:唤醒大众意识与保护数据隐私,警惕惯性认知与防范算法偏见,把握任务重心与调节师生关系,规训道德行为与重塑学术公平,以此增强“教育-ChatGPT”的应用价值利益,共建教育人工智能伦理规范,促进教育人工智能理性发展。

敏捷治理:教育人工智能伦理治理新模式

进入21世纪以来,人类迈入数据规模呈指数级上升的人工智能时代,人工智能教育成了热切的必然趋势,也出现了不可避免的风险挑战,引发一系列伦理问题,而教育人工智能伦理治理研究始终停留在单一化、被动化的层面,治理效能不显。文章将教育人工智能的伦理风险归纳为“PBAS”四类问题,剖析伦理风险治理现存的五个短板,提出借鉴使用一种全新的治理模式——敏捷治理,来创新应对教育人工智能伦理治理问题。研究以敏捷治理的演绎趋势与内涵特征为切入口,结合敏捷治理的原则与能力,构建教育人工智能伦理敏捷治理五步循环模型,设计五层实践路径,并以“PBAS”四类问题为例,详细阐述敏捷治理解决方案。以期为教育人工智能伦理问题提供一种新的治理范式,为伦理风险的可持续治理与健康发展提供参考与借鉴。

算法公平:教育人工智能算法偏见的逻辑与治理

算法公平被视作人工智能领域的核心伦理问题。教育人工智能同样面临算法偏见、算法歧视等伦理风险。通过系统性回顾2013一2023年教育人工智能算法偏见的57篇文献,本研究发现,从总体架构看,教育人工智能算法偏见研究主要分概念性理论研究、教育场景应用研究与算法检测设计研究三类;从以算法偏见为核心厘清算法伦理风险、算法歧视、教育公平三层概念的逻辑层次看,研究样本在算法偏见的种类、成因和治理原则与方法方面存在共性和明确的指向。本研究最后以种类和成因为基础,提出未来教育算法偏见研究的五个方向,以期促进教育的算法公平,优化人工智能教育应用环境,推动教育人工智能生态系统的健康发展。

职业教育元宇宙的应用场景、现实困境与消解路径

元宇宙技术生态与职业教育的深度融合,为职业教育改革创新迎来了突破点。从技术应用论和社会空间论出发,科学界定职业教育元宇宙的概念,总结出其四类内涵特征:学习的主体性转变、群体的开放性感知、实践的虚实性融合和流程的一体式建构。以此为基础构建了职业教育元宇宙四种应用场景:三全育人的虚拟信息载体、教学创新的融合共享平台、技能发展的创新演练环境和产教融合的开放协作空间。同时阐释四种应用场景中存在的现实困境和伦理风险:育人目标难落实和多种教育难融合、学生沉迷诱惑产生依赖和伦理隐私未规定、技术算法有压力和操作成本过高、资本膨胀被绑架和校企协作未一致。并提出解决思路与路径,对职业教育元宇宙的深度应用提供参考指南,推动职业教育数字化转型可持续发展。

编程韧性:数字时代计算思维培养的新议题

计算思维是信息化社会中数字公民应具备的基本素养。当前,编程教育作为计算思维教育的主要路径,其教育目标的制定大多停留在培养学习者的“问题解决能力”上,致使计算思维内在的非“计算”素养的培养被忽视。“韧性”的培养正成为计算思维中非“计算”素养培养的重要方向。同时,融合“韧性”要素的计算思维也将更好地帮助学习者适应数字化生存。然而“韧性”在编程教育实践中的具体表现与构成要素尚不清晰,且其与编程课程中各环节的融合问题也尚未解决。为了解决上述问题,文章首先阐述了编程韧性的基本背景与内涵。然后,文章基于“韧性”发展的7C能力结构模型与编程课程的实际特点,构建了编程韧性的“4C”能力结构模型,并进一步提出了编程韧性要素与编程课程的整合结构模型。最后,文章提出了整合编程韧性的计算思维教育策略,以期为计算思维的全面培养和编程韧性的教育实践的开展提供参考。

基于风险性监管的AIGC教育应用伦理风险治理研究

爆火出圈的ChatGPT为AIGC的发展带来了重大突破,也使教育领域从普适走向个性、从单一走向多样、从零散走向整合,人工智能赋能教育进入新阶段,随之也面临AIGC带来的一系列伦理风险,引起教育工作者的高度关注,需要从风险性监管视角来处理AIGC教育应用的伦理风险。该文首先从“人-技术”交互角度归纳AIGC教育应用四类伦理风险:算法相关伦理风险、数据相关伦理风险、技术相关伦理风险和应用相关伦理风险。其次以风险性监管流程为基础制定AIGC教育应用伦理风险的治理框架,依据治理框架对四类伦理风险按照“归纳-运行-分级”的顺序实行监管:在总结伦理风险已有的治理依据后构建“5W1H”监管模型,对伦理风险进行编码后实现高、中、低三类分级。以此系统化的监管流程为应对AIGC教育应用伦理风险提供借鉴,对AIGC时代赋能教育的伦理使用指南提供指向性的引领,推动教育领域这场持久变革的健康化发展。

教育领域人工智能伦理研究进展:基于活动理论的分析框架

随着人工智能在教育领域应用的不断深化,教育伦理风险问题随之产生,引起了学术界的高度关注。采用活动理论分析框架,对2012—2022年间有关教育领域人工智能应用伦理风险的150篇文献进行系统性回顾,发现教育领域人工智能伦理研究经历了萌芽探索、成长发生、快速发展三个阶段;研究议题以安全隐私为主,但研究主体尚不明晰,对引起教育领域伦理问题的人工智能技术缺乏明确指向性;研究方法以定性为主,引发伦理问题的应用场景相对局限,且较少针对特定教育群体;研究对伦理困境关注较多,但风险管理视角欠缺;研究成果多为单一视角的理论与现状分析,缺少多理论视域的综合研究;伦理风险的跨领域交叉研究和多视域理论分析,对当下教育伦理及风险治理具有重要意义。基于主要结果及局限性,提出未来研究建议:需要重新审视人工智能与教育之间的交互作用,重塑人工智能教育应用中的伦理规约与评价指标;研究方法不局限于理论研究,应在人工智能技术实践教学中客观收集教学案例、资料等数据,科学性和创新性地提出教育领域人工智能伦理治理策略;深入探讨不同教育层级和教育领域的具体问题,进而针对性地制定相关政策和法规,加强监管与管理,并且提高相关人员的伦理意识和责任意识;不仅要关注教育人工智能应用表层所涉及的伦理问题,对于更深层次的风险发生机制问题也要多加关注;加大对教育人工智能应用伦理原则与政策的研究力度,系统性地思考人工智能的治理维度,通过制定伦理准则,加强政府及相关管理部门对教育人工智能的监管。

新时代新征程我国职教数字化转型的扬弃与创变

数字革命催生“数字化工作世界的职业导向”新理念,促使职业教育向着智慧职教阶段升级与转型。该文阐述了工业4.0背景下职业教育4.0新理念,分析新时代新征程职业教育数字化转型新趋势,基于我国智慧职教发展实际,提出职业教育数字化转型需要理性把握“扬弃”与“创变”两种思维,积极推进以智慧职教平台赋能数字化转型,以创变导向,设计落地强化顶层设计扩展职教应用场景、产教融合强化学生数字技能、平台融创开发数字课程资源与科教融汇培养教师数字素养四条路径,以期为我国职业教育数字化转型研究与实践提供参考。

绿色职业教育:数字时代职业教育发展新趋势——解读《奥斯纳布吕克宣言》及启示

职业教育与培训是欧洲国家关注的重要议题。在疫情和数字化时代的影响之下,欧盟于2020年发布《奥斯纳布吕克宣言》,《宣言》从探索卓越、有弹性、终身化、可持续以及国际化的职业教育出发,提出欧盟和各成员国职业教育发展的建议。其对我国职业教育数字化的启示包括:培养“数字技能+职业技能”复合人才;营造“终身教育+职业教育”新生态;发展“绿色技能+职业技能”的教育模式;建构“国际化+本土化”的职业教育交流圈。

智能机器人及其教学应用:创新意蕴与现实挑战

第三次人工智能浪潮的到来,掀起了人类历史上最具颠覆性的智能化革命,深刻地改变了技术与人的关系。以人工智能(AI)为驱动力的智能机器人技术,正逐步进入学校与课堂,赋能教学创新,催生了整合智能机器人的新型教学与学习生态系统。基于此,从智能机器人的内涵出发,梳理智能机器人的发展特征与教学功能;结合智能机器人的教学应用典型案例,审视智能机器人作为教学赋能之要素。通过计算与连接工具,探讨智能机器人助力精准教学、实践创新能力培养,开展智慧学伴、智能测评、大数据教学过程管理、人机协同"双师课堂"等方面的教学应用;从教学系统变革层面出发,以智能机器人为增强要素,促进教育系统的协同与治理;支持教师数字素养提升,补偿性教育技术应用,教学管理智能化,助力学校教育"智"理等;同时,结合现实提出智能机器人在教学应用中面临的五大挑战,以期为智能时代智能机器人的教育应用与发展,提供参考与思路。

科技向善:国际“人工智能+教育”发展新路向——解读《教育中的人工智能:可持续发展的机遇和挑战》

联合国教科文组织与ProFuturo在2019年移动学习周期间发布的《教育中的人工智能:可持续发展的机遇和挑战》工作报告,阐述了引入人工智能技术给教育领域利益相关者带来的机遇和挑战。人工智能给教育利益相关者带来的机遇包括:应用人工智能协作环境与智能辅导系统、信息管理系统改善学习,促进师生数字能力发展,加快更新教育计划与战略规划。“人工智能+教育”面临的六大挑战是:支持教育人工智能可持续发展的公共政策,教育人工智能应用的包容性和公平性,教师如何为人工智能驱动教育做好准备并让人工智能教育开发者更懂教育,开发高质量和包容性的数据系统,教育人工智能应用的研究,数据采集、使用和传播的伦理问题。报告内容丰富,对全球人工智能教育应用与发展具有很强的参考与指导意义。本文在解读报告核心部分的基础上,结合我国人工智能教育发展现状,提出了六项推进“人工智能+教育”的举措:构建新的通识教育体系、强化计算思维培养、升级学习场景、培养具有人工智能商数(AIQ)的未来教师、推进“人工智能+教学”、重视人工智能技术应用伦理,以期为我国人工智能教育发展提供借鉴和参考。

应对数字社会挑战：数字智商及其在线教育体系

每一次新技术引发的工业革命,不但会带来社会和经济体系的结构性变化,也会激发出适应各社会发展阶段的新的智力形式。随着全球化发展和数字技术的渗透,个体间联系变得越来越紧密,数字智商(Digital Intelligence Quotient,DQ)成为个人成功和社会福祉的关键。数字智商是一系列综合技术、认知、元认知和社会情感的复杂能力,是建立在道德价值观基础上、使个人能够面对数字生活的挑战并适应其需求的一种能力素养的表征,涵盖数字公民、数字创造者和数字竞争者三个层次,涉及数字身份、数字使用、数字安全、数字保护、数字情商、数字交流、数字素养和数字权利八大领域24项能力。目前国际上有关数字智商尤其是青少年数字智商的研究刚刚起步,系统的数字智商教育与测评体系并不多见。DQ World是一个已获得联合国教科文组织两个奖项认可的在线教育平台。它通过学习模块、反馈模块、防范模块和保护模块四个环节形成链条来帮助儿童发展数字智商、规避网络风险,其系统架构设计值得我们借鉴。为推动数字智商教育的本土化实施、促进学生数字化成长,我国应注重发展基于数字智商的核心素养、开发适应我国国情的数字智商测评指标、促进数字智商与学科教学融合。