人工智能生成数字教育资源适应性评价指标体系构建

随着生成式人工智能(GAI)技术的发展,人工智能生成内容(AIGC)成为继用户生成内容(UGC)和专业生成内容(PGC)之后的主流内容生成模式,使得人工智能生成数字教育资源(AIGDER)成为新形态。但是,基于文献综述发现,对AIGDER急需开展评价以提高其适应性,且鲜有对其评价的研究。首先,通过文献综述和适应性及理论分析构建了包含内容质量的可信度、学习过程的支持度、资源规范的符合度以及师生使用的满意度四个要素的AIGDER适应性评价模型。其次,基于该评价模型构建了初始评价指标体系,并利用德尔菲法进行了修订,最终形成包含4个一级指标和19个二级指标的AIGDER适应性评价指标体系;利用层次分析法为该指标体系赋予权重并进行了合理性分析。最后,对该评价指标体系进行了小范围试用,验证了其科学性和有效性,表明该评价指标体系可以作为评价AIGDER适应性的可参考评价工具。

生成式人工智能时代教育数字化转型的可能与可为——基于对Sora的思考

Sora文生视频模型是继ChatGPT之后生成式人工智能领域的新成果,人工智能高速迭代不断取得里程碑式突破。以Sora为代表的生成式人工智能正在深刻地改变着我国教育数字化转型的进程。在对以Sora为代表的生成式人工智能时代我国教育数字化转型进行了SWOT分析的基础上,提出我国教育数字化转型的重点路向:强化AI教育场景应用,实现学习服务方式转型;加快国家教育服务平台转型,促进教育均衡发展;推动学校生态重构,实现科学治理优化;提升教师数字素养,支持人机协同教育理论;强化创新拔尖能力,引领人才培养升级。以期有助于我国教育数字化融入新的人工智能,拓展教育教学新模式,实现教育数字化转型的稳定健康发展。

生成式人工智能ChatGPT在数字资源建设中的挑战与应对策略

人工智能技术已渗透到社会发展的各个领域,基于生成式人工智能技术的ChatGPT应时而生,具有更高级智能备受业界关注。分析了决策、分析式和生成式人工智能技术的特点,基于高校档案信息归类与数字资源建设需求,提出了基于ChatGPT的数字化档案资源建设方案,剖析了ChatGPT对数字化档案资源建设的挑战,包括存在数据质量问题、存在知识产权难题、存在数据安全威胁。给出了基于ChatGPT的数字化档案资源建设的应对策略,包括加速数字化档案资源数据库建设,促进数字化资源的安全体系建设,健全网络伦理问题和法律保障体系。

基于人工智能生成内容(AIGC)技术的企业人力资源数字化转型

通过分析AIGC技术在人力资源产品中的应用现状,发现其可以赋能人力资源多模块工作,为企业人力资源数字化转型创造机遇。这项技术也带来一些风险和挑战,如数据安全、算法偏见、知识产权争端、技术依赖等问题。对企业招聘专员提出了AI数智化的新要求。总结并合理预测AIGC与企业人力资源数字化转型的新兴趋势和未来发展,旨在帮助AIGC技术在企业人力资源数字化转型方面的探索和实践。

生成式人工智能赋能学习型社会建设之图景:维度、风险与路径——基于UNESCO《生成式人工智能教育和研究指南》解读

随着数字化技术的不断发展,生成式人工智能在教育数字化中的应用越来越广泛,并为学习型社会建设与终身教育带来更多的可能性和机遇。本研究梳理了生成式人工智能赋能学习型社会建设的内容框架、功能结构和逻辑关系,结合UNESCO《生成式人工智能教育和研究指南》和我国终身教育实践,剖析生成式人工智能赋能学习型社会建设的潜在风险,提出统一原则、政策治理和创造应用三大基本路径,以期促进学习型社会的高倍速建设与全面发展。

生成式人工智能赋能数字检察的路径、风险与纾解

数字时代,生成式人工智能技术成为发展人工智能刑事司法的重要技术力量。理论层面,数字检察改革以数字技术推动法律监督模式改革为核心的理念与生成式人工智能技术具备融合基础。应用路径层面,生成式人工智能可从构建应对预测性侦查的法律监督模式、完善类案监督机制、辅助认罪认罚量刑建议程序、赋能检察机关参与社会治理方面为数字检察改革提供技术支撑。由于技术的两面性,在风险层面,生成式人工智能数字检察可能会引发司法“工具主义”、技术风险因素、非传统国家安全风险问题,可从保证检察人员的司法亲历性、搭建联盟区块链破除数据壁垒、算法监管与安全法治体系建设并重等路径纾解应用风险,推动生成式人工智能赋能数字检察,助力检察机关成为实现数字时代国家治理体系和治理能力现代化的重要力量。

人工智能时代数字人文方法的革命性运用——艺术生成与传播的时代问题与挑战

数字人文方法曾长期隐而不显地被运用于艺术人文领域;在人工智能时代,数字人文方法以其革命性开始呈现为一种“显学”,其表征包括人工智能在艺术价值评估、艺术教育创新、文化传承与交流甚至艺术生产等方面大范围显现其充沛能量,以及“数字艺术史”在研究视域中的革新。基于深度学习,机器智能模型以高效、精确的艺术大数据挖掘,对艺术生成、艺术传播的当代场景予以持续创新。然而,在积极拥抱人工智能新技术的同时,数字人文也应在对人文关怀传统的坚守中重构其“人文”和“数字”的平衡。

生成式人工智能教育应用政策比较:共识、差异与实施进路

生成式人工智能教育应用近年来备受瞩目,其强大的生成能力为教育领域注入新的活力。然而,我国关于生成式人工智能教育应用方面的法律法规仍处于空白状态,这无疑对生成式人工智能广泛应用带来了不小挑战。为弥补这一政策空白,运用内容分析法,对国际上已发布的具有代表性的三项政策,从教师教学、学生学习、教学评价、教学研究、学习辅导和教育管理六个核心维度进行分析。在此基础上,挖掘三项政策的共识、差异,以期为我国生成式人工智能教育应用的政策制定提供借鉴,推动其在教育领域的纵深发展和广度辐射,并提出五条实施进路:一是重塑教育蓝图,法规保障消除潜在隐患;二是强化监管体系,法律监管防范潜在风险;三是聚焦育人目标,不断提高教师数字胜任力;四是提升学生数字素养,落实人本主义理念;五是适配场景与对象,创新应用模式和方法。

智能技术赋能教育数字化转型的前沿趋势——《2023人工智能促进教育发展报告》导读

人工智能技术作为新一轮科技革命的重要驱动力量,正在不断渗透教育的各个场景,推动着教育的数字化转型。智能技术赋能下的教育数字化转型不仅改变教育的传统模式,也为提升教育质量和效率提供全新的可能性。然而,如何科学有效地测评人工智能技术在教育中的应用效果,以及明晰人工智能教育发展的现状,成为当前教育界所关注的重要问题。鉴于此,《2023人工智能促进教育发展报告》从“智能教育发展篇”和“智能教育软件篇”两大角度切入,回应人工智能促进教育发展各维度的情况。其中,“智能教育发展篇”从外部保障、内生循环、素养输出三个方面切入,提出中小学智能教育发展的六大维度,致力于构建系统完善的人工智能促进教育发展评估体系,以涵盖我国人工智能促进教育发展的重要指标;“智能教育软件篇”从学、教、管、评四大教育场景出发,提出面向中小学生的智能教育软件应用整体框架,致力于构建科学有据的智能教育软件评估体系,评估结果既包括软件工具本身的功能评估结果,也包括与同类型产品功能和应用场景等的横向对比,同时划定智能教育软件工具实践应用的准入原则和评价机制,并界定智能教育软件工具的应用场景、功能定位、使用原则、作用机制等问题。

生成式人工智能与未来教育形态重塑:技术框架、能力特征及应用趋势

近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了显著的突破。其表现出的智能涌现、强认知性、高通用性等卓越能力为教育数字化、智能化发展带来了新机遇和新驱力,这将引发未来教育形态的变革和重塑。文章介绍了生成式人工智能技术的新发展,分析了其内涵、技术框架及主要特征。并以星火大模型为例,剖析了以国产大语言模型为代表的生成式人工智能的核心能力及其典型教育应用场景,发现大语言模型的文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等方面能力在教育领域具有极大的应用潜力和价值。生成式人工智能在教育领域的深度应用,将促进教育主体关系转变、教育环境智能升级、教育资源供给创新、智能教学方式重塑、评价理念方式变革、智能教育伦理治理等方面的变革,助力人类教育与学习形态重塑。

生成式人工智能赋能数字时代育人转型

面对以ChatGPT、Sora为代表的生成式人工智能带来的机遇与挑战,教育需要与时俱进,推动育人理念、育人模式和育人路径的改革创新。面向未来培养新质人才,是数字时代育人价值的集中体现,未来的数字化育人将更加强调培养:跨界整合能力、人机协同能力、创意创新能力、自主决策能力、全球领导力、智能交互能力等。基于数字时代育人转型的前瞻思考,本研究提出创新育人的行动对策,包括:从知识学习到综合运用,构建跨界育人新体系;从人际协作走向人技协同,打造人机共生合成体;从知识本位到能力本位,探索创新人才培养模式;从同质发展到独特成长,架设个性化成长路径;从地方性思维到国际化视野,培养学生全球领导力;从物理空间到数字空间,创构数字孪生宇宙。本研究有助于思考生成式人工智能赋能教育的时代课题,对应用数字技术高质量育人具有启迪意义。

生成式人工智能赋能教育研究范式变革:机理、风险与对策

在《科学革命的结构》一书中,库恩认为科学革命的本质是范式转换而非知识堆栈。作为新一轮AI革命“皇冠上的明珠”,生成式人工智能(AIGC)凭借其高智能交互、创造性生成、复杂数据处理等能力,拓展出教育研究范式变革的新路径。该研究以AIGC的功能机理与助研情境为基点,从知识论、本体论、方法论与价值论四个维度阐述了该工具对于教育研究范式变革的赋能逻辑。然而,作为一项颠覆性技术,AIGC的助研应用仍面临着知识生成的真实性与合法性质疑、服务客体的局限性、数据安全与伦理的危险性以及信息承载意识形态的侵犯性等问题,应从四个层面制定技术赋能策略:在工具层面,以技术降槛推进教育人工智能知识权力公平;在基建层面,扩大教育研究数字化空间普及;在安全层面,创建科研领域的轻量化专用型语料库;在话语建设层面,支持本土AIGC平台的功能迭代与国际传播。

生成式人工智能教育创新应用的人本主义追求——对UNESCO《教育与研究领域生成式人工智能指南》的解读

2023年9月,联合国教科文组织发布《教育与研究领域生成式人工智能指南》。该指南特别强调将人本主义作为生成式人工智能(GenAI)的价值旨归,可以视为GenAI在教育领域创新应用的有益探索和先声回应。《指南》包括的6部分内容从风险与挑战、策略与调控、突破与尝试三个维度展开,依次系统分析了GenAI在教育及科研环境中的潜在风险与挑战,设计了全面的治理策略与政策调控方案,并探索了GenAI的教育创新应用。纵览该指南发现,无论是从教育理念到具体实践,抑或是从社会责任到人的发展,GenAI与教育的深度耦合均以“人本”为最终旨归与核心要义。该指南对我国教育数字化转型具有四重启示:理念层面上,GenAI应促进以人为本的教育发展,确保其先进技术的红利能够普惠所有学习者;实践层面上,GenAI应更加贴合人的自然认知和发展规律,确保其服务于教育的核心价值;社会层面上,GenAI应逐步完善伦理准则和法律框架,应对其带来的社会责任与伦理挑战;人本层面上,GenAI应凸显人的主体角色,确保其有助于培养学生的批判性思考能力,并尊重文化和个性的多样性。

生成式人工智能在数字乡村规划与设计中的应用研究

随着城市化进程的加速,数字乡村规划和设计成为促进农村发展的重要手段。然而,这一过程面临着许多复杂问题,如土地利用、基础设施规划和环境保护等。生成式人工智能(GAI)作为一种新兴技术,具备强大的数据分析和模拟能力,为数字乡村规划和设计提供创新的解决方案。该文旨在综述GAI在数字乡村规划和设计中的应用领域和方法,并探讨其对乡村发展的意义和潜力。通过深入了解GAI在数字乡村规划和设计中的实际应用,可以更好地推动农村发展,促进农村社区的可持续发展和提升居民生活质量。

技术、制度与思想:生成式人工智能在教育领域中应用的演进逻辑

技术是物质要素,既是发展的对象,也是发展的结果,它制约发展并影响着制度和思想。制度是组织要素,是影响技术发展的重要因素,约束、激励、调节着技术的发展方向。思想是观念要素,思想与技术的融合程度决定着技术在教育领域中的普及程度。审视当下的教育生态,以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在介入教育领域,必须从技术、制度、思想三个层面出发,把握好生成式人工智能在教育领域中应用的形态转换和演进逻辑。生成式人工智能在教育领域中的应用是一个涉及技术、制度与思想多个层面复杂的、融合的、递进的过程,只有在这三个层面都实现深度融合和创新,才能充分发挥生成式人工智能在教育领域中应用的潜力,推动教育的数字化转型和升级。

生成式人工智能中的数字剥削问题、症候成因及治理策略

生成式人工智能的强势崛起引发人类社会深刻变革。数字时代生成式人工智能中的数字剥削问题日益突显,主要包括用户沦为无偿给生成式人工智能提供数据的隐形劳工、资本逻辑宰制下平台资本主义持续榨取劳工剩余价值、数字平台中的劳工缺乏较稳定的工作保障及福利待遇等。症候成因主要为数据采集牵涉用户生成内容,但用户却无法享受经济收益、劳工通过在线平台提供服务,竞争激烈导致工资水平降低、数字平台追求资本增殖回报,为降低投入成本而压低薪酬等,可通过制定法律法规规范数据的所有权及使用权、科学评估并制定最低工资标准以保障劳工收入、搭建并疏通数字平台与劳动者的沟通协商渠道、建立跨国争议解决机制推进跨境数字劳动维权等策略展开治理。

国际生成式人工智能教育应用与省思

生成式人工智能日益成为未来教育变革的最大变量。调研发现,当前生成式人工智能在教育政策、学术研究、行业发展和教育实践应用等维度发生转向。各国政府、相关组织相继出台政策,全球很多院校从禁止生成式人工智能逐步转向指导性应用;国内外学界日益关注生成式人工智能对教育的影响和潜在风险;市场应用在教育类型、学科覆盖等方面呈现多元化的发展趋势。长远来看,生成式人工智能将推动现有产业组织形态、用工模式、用工理念发生根本性变化,进而重构人才培养目标、重塑教育形态、赋能科学评价。生成式人工智能的“生成幻觉”问题,潜在的意识形态和伦理风险,师生之间的信任危机,以及对教育公平的新挑战不容忽视。我国应以提高师生人工智能素养作为应用前提,以跨学科、有组织的国产研发破解应用难点,以更严格的政策约束确保应用安全。同时,为避免造成新的数字鸿沟与教育不公平,应建立统一研发标准,降低应用成本,通过接入国家智慧教育平台,最终实现全体师生共享普惠优质的生成式人工智能教育应用带来的发展红利。

公共性算法制度建构的技术联结逻辑及其调适——以新一代生成式人工智能参与数字政府建设为例

公共治理领域广泛运用的算法工具推动了公共性算法的制度建设需求的产生。从治理角度而言,使用算法工具有助于规避传统政府决策的风险、提高政府运转效率,弥补传统政府监管的不足。公共性算法对公共治理的技术逻辑在于,首先通过语言训练为算法实践提供数据基础,然后借助其人机交互功能解决实际社会问题,最终实现公共利益。在构建公共性算法的制度时,需要从技术、伦理、法律等多个方面采取综合措施,引导公共性算法在辅助公权力主体进行治理过程中走向良性发展轨道。具体而言,在算法准入方面,需要确立公共性算法的实际边界;在算法设计中,应注入社会核心价值以增强算法工具的能力;在实际应用中,需防止滥用权力以保障权利安全;在司法裁判方面,需要司法机构确定公共性算法运行的实际边界,并切实保障治理对象的法定权益;最后,在算法监督方面,必须限制数据利用以维护公共秩序。

生成式人工智能在档案数字转型中的应用研究

生成式人工智能是人工智能发展的前沿方向,其强大的数据驱动、端到端学习、多模态融合、迁移学习等能力为新时代档案数字化转型变革提供了新思路和新动能。通过对生成式人工智能在档案数字转型中的应用需求分析,论述其在档案数字化、智能化管理、知识挖掘、数字服务等方面的应用场景和实现路径,总结了生成式人工智能应用于档案数字转型的优势与局限,以及对未来的研究方向进行了展望。

生成式人工智能赋能下的AIGC虚拟数字人:图书馆用户服务的机遇与挑战

人类科技正进入大模型阶段,以ChatGPT为代表的生成式人工智能应用的出现与流行,为图书馆服务创新提供了借鉴经验及发展思路,生成式人工智能赋能下的AIGC虚拟数字人也将开启图书馆用户服务的新窗口。文章对虚拟数字人的概念、类型、发展历程及技术路径进行归纳,分析了生成式人工智能对虚拟数字人的赋能及两者结合对图书馆行业的影响,并从技术推广、组织管理以及用户使用等三个方面初探了图书馆应用AIGC虚拟数字人可能面临的挑战。