教育通用人工智能大模型标准体系框架研制

当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。

人工智能大模型融入教育:观念转变、形态重塑与关键举措

人工智能大模型的迭代进化正引发教育系统性变革的自我觉醒,教育系统正处于从被动接受外部变化转向主动适应并推动内部变革的关键阶段。在认知层面,人工智能大模型的持续融入正加速教育教学观念的转变,包括众创共享的新知识观、智联建构的新学习观、融通开放的新课程观和人机协同的新教学观。在实践层面,人工智能大模型的深度应用催生人机协同教育新形态,形成多元跨域的人机“协同教学”、双向赋能的人机“协同学习”以及安全可信的人机“协同决策”。应对人工智能大模型的浪潮,需持续提升智能时代师生的胜任力、优化智能产品的学校准入机制、有序开展人机协同的教育实践、建构生成式人工智能教育应用标准、保障大模型技术安全与伦理规范,以构建智慧教育新生态。

教师教育教学改革:通用人工智能时代的应为、难为与可为

教师教育是教育事业的“工作母机”,通用人工智能时代的教学改革是教育高质量发展与数字化转型的应有之义。通用人工智能为教师教育赋予“增量”,能够实现其价值取向从“一个学生”到“每个学生”、培养范式由“相对割裂”向“相称统一”、教学目标自“知识技能”至“全息素养”、教育手段由“各自游离”变“多向合作”。但技术的高效性与其风险相伴而生,技术获取开源性与师生信任、技术使用广泛性与情感维系、技术发展智能性与基础资源三对矛盾成为教学改革的实然困境。基于此,教师教育应该以自建智能教学资源为物质性支撑、平等互动交流对话为行为性支持、顶层设计总体部署为制度性推动、教学改革自发自觉为精神性引领,积极构建通用人工智能时代教师教育教学的质量文化,在发展新质生产力、建设现代化中国中彰显教育服务能力。

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。

基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用

大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力系统中的潜在应用。首先,介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法,特别是与传统人工智能模型相比,LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后,阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战,包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。

从人工智能大模型看教育的认知鸿沟

人工智能大模型技术在教育领域得到了探索和应用,而对学生学习生产力的激发作用却被低估,相应带来了认知鸿沟的问题。本文介绍了认知鸿沟的主要特点,分析其在教育中的主要表现,提出缓解人工智能教育认知鸿沟的主要对策。

基于大模型增强的通用人工智能教师架构

以ChatGPT为代表的预训练大模型在教育界产生了巨大影响,也为发展通用人工智能教师带来了曙光。预训练大模型应用于教育存在幻觉、深度逻辑缺失、社会情感缺失等局限,如果这些关键问题不解决,大模型不可能在教育中得到真正有价值的应用。本文提出通过增强大模型构建通用人工智能教师架构,其核心思路是精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感,再通过教育知识图谱对大模型输出进行监督。通用人工智能教师主要有六种应用场景:需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景。文章最后分析了通用智能时代人类教师面临的机遇与挑战,提出教师需要主动拥抱、使用、驾驭并控制智能技术,解放、增强、进化自我,并跨越陷阱。

人工智能通用大模型教育应用影响探析

人工智能对教育的影响经历了从利用机器学习优化教育,实现“能存会算”的自动化,到利用深度学习赋能教育,实现“能看会听”的感知化,再到利用通用大模型创新教育,实现“能理解会创作”的认知化。人工智能通用大模型加持下的教育生态,其应用模式将从专用走向通用,应用流程从分发走向生成,应用场景从单一走向多元。通用大模型的兴起及其在教育行业的快速渗透,将引发人才培养目标的转变及教育教学形态更替,并可能加剧伦理安全风险。人工智能与教育的融合发展要坚持以人为本,注重学生高阶思维培育,健全相应的伦理规范体系。

基于大模型的教育测量与评价变革探索--以生成式人工智能技术的潜在应用为例

本研究旨在以生成式人工智能技术为例,探索大模型在题目生成、测量学分析、自动评分和过程性评价等关键教育测量与评价领域的变革和应用。通过对大模型的应用实例进行综合论证、分析,意在揭示其在教育测量与评价中的应用效能,从而推动对该技术的进一步研究和讨论。

人工智能参与数字政府建设的范式革新——基于行政领域人工智能通用大模型(GovGPT)的交互性敏捷治理

数字政府建设的范式革新与技术变迁紧密相关。传统人工智能参与政府治理存在诸多短板,主要体现在数据质量和开放共享有待优化、算法透明度和解释性有待增强、行政决策和执行效率有待提升几个方面。行政领域人工智能通用大模型(GovGPT)为交互性敏捷治理的实现提供了技术支持,通过建构行政领域的人工智能通用大模型,得以克服传统人工智能参与行政治理的诸多难题,从而促进数字政府建设走向交互式与敏捷性的发展方向。在此基础上,首先要树立“数智服务”的行政生态观,其次完善基于GovGPT的交互性敏捷治理的基础机制,最后防范GovGPT大模型可能带来的一系列风险,将人工智能参与数字建设纳入法治化轨道。

通用人工智能时代的艺术学科教育变革:难为、应为与可为

文章基于创新教育理论,探讨了艺术学科教育在通用人工智能时代的转型,强调了更新艺术教育理念与目标的必要性,以培养具备核心素养和智能工具应用能力的人才。研究指出,教学模式与内容的创新,以及自适应学习平台在个性化艺术学习体验中的重要性。教师角色的转型被提上日程,要求教师作为终身学习者,不断更新知识体系,掌握前沿教育技术。文章还强调了社会连接与国际视野在艺术教育中的重要性,并呼吁构建开放、创新、包容及互联的教育生态系统,整合创新教学资源、强化师生互动、政策引导资源均衡、促进教师与学生发展,以及拓展跨学科合作与国际视野,为构建适应智能时代的艺术教育体系提供了理论与实践指导。

人工智能教育大模型:体系架构与关键技术策略

以大模型为代表的生成式人工智能技术为破解教学难题、革新教学样态带来了机遇。虽然大模型以其强大的泛化性能和跨领域的适应性,能够在多类场景中展现出强大能力,但若仅依靠海量数据训练带来的优势,往往很难满足教育场景下更高的知识准确度、价值观与安全性要求。为此,能够满足教育特定场景任务需要的人工智能教育大模型应运而生,能有效提升教育质量和推进个性化、智能化教学。本文综合分析了人工智能教育大模型的发展现状、概念内涵、技术特征和体系框架,旨在为人工智能教育大模型的未来发展提供理论与技术参考。当前,教育大模型的竞争力主要取决于技术和算力、教育数据和理解、教育场景和应用等,本文进而提出建设与应用框架及关键技术策略,以期推动中国版人工智能教育大模型在大规模因材施教、创新性与个性化教学中的应用,加快教育数字转型和智能升级。

人工智能多模态通用大模型数据合规技术应用风险动态规制

隐私计算技术、SaaS平台、数据合规监测系统等数据合规技术将数据处理需求按照监管规则约束转化为程序和代码可以处理的计算问题。数据合规技术联结了多方节点数据和算力资源,拓宽了数据来源渠道,提高了模型的泛化能力,成为人工智能通用大模型研发应用的泛在普适性底层技术。数据合规技术具备颠覆性重构算法应用流程的能力,在数据处理上存在多重关系,涉及多方数据处理者,技术应用中存在不同程度的系统性风险。数据合规技术应用的风险规制要将分散零碎的规则和工具嵌入多维共治的动态方案中,针对各项技术风险产生的不同机理,进行个性化和差异化的动态规制。

人工智能科学(AI4S)引发的范式变革——大语言模型视角下教育研究的问题、方法与过程

人工智能科学(AI for science,AI4S)为代表的新范式正在重塑科学研究。作为AI4S的关键技术,大语言模型在教育智能体建模与仿真、教育过程挖掘、教育数据增广等方面展现出了巨大潜力。研究立足科学哲学领域的“问题-方法-过程”框架,剖析了大语言模型引发的教育研究范式变革图景:在问题维度,大语言模型基于海量数据形成的“世界知识”拓宽了教育研究的问题视野;在方法维度,大语言模型依托其“泛思维链”能力,为情境建模、模拟仿真、因果推断等方法创新提供新的可能;在过程维度;大语言模型为“端到端”和“人在回路”理念在教育研究中的融合提供了理想的技术载体,开启了人机协同的新范式;结合教育研究范式演进的历史维度,当前AI4S引领的变革是社会需求牵引和技术进步双重驱动的必然,既延续了数字时代教育研究范式的演进逻辑,还在智能维度、生成式范式、跨界整合等方面实现了独特突破。需要指出的是,这场范式变革虽然前景广阔,但其复杂性也不容忽视。研究对教育知识生产“单一文化”、理解错觉加剧、模型黑箱效应等潜在风险作了深度探讨,提出了重塑教育研究的反思性、审慎评估大语言模型适用边界的策略实施,为应对AI4S时代的教育机遇与挑战提供了新思路。

卫生领域人工智能的伦理与治理:多模态大模型指南

2024年,世界卫生组织发布了“Ethics and governance of artificial intelligence for health.Guidance on large multi-modal models”,将其翻译成中文《卫生领域人工智能的伦理与治理:多模态大模型指南》供中国的同仁参阅,协助规划与卫生领域多模态大模型有关的益处和挑战,并为适当开发、提供和使用多模态大模型提供政策和实践方面的指导。世界卫生组织咨询了20位人工智能领域的顶尖专家,他们确定了在卫生领域使用人工智能的潜在益处和潜在风险,并发布了以协商方式达成一致的六项原则,供正在使用人工智能的政府、开发者和提供者在制定政策和实践时考虑。指南提供了与指导原则相一致的企业内部、政府和国际合作的治理建议,指南的基础是考虑到人类使用卫生领域生成式人工智能独特方式的指导原则和治理建议。生成式人工智能是算法在可用于生成新内容的数据集上进行训练的一种人工智能技术。指南针对其中一种类型的生成式人工智能,即多模态大模型,这种模型可以接受一种或多种类型的数据输入,并产生不局限于输入算法的数据类型的多种输出。据预测,多模态大模型将广泛应用于医疗保健、科学研究、公共卫生和药物开发等领域。多模态大模型也被称为“通用基础模型”,尽管尚未证实多模态大模型能否完成各种任务和目的。

人工智能大模型赋能大中小学思想政治教育一体化建设探究——基于TOE理论框架

以人工智能大模型为代表的新兴技术介入思想政治教育,在技术、组织、环境等层面促进了教育新质生成、教育系统对齐和教育新域涌现,推动大中小学思想政治教育技术一体化驱动、组织一体化同构和人机一体化协同,但同时也面临着计算主义下对人的主体促逼和摆置、反主体性效应下空间僭越和组织惯性、多模态交互下拟态环境演绎和幻觉等阻碍与困境。思想政治教育主体应客观审视数智技术应用价值和潜在风险,从技术重构、组织重塑、环境重建三个维度,基于TOE理论探索构建人工智能大模型赋能大中小学思想政治教育一体化的基本模式。通过创新技术供给、推进共同体建设、促进多元共生,在数字技术、系统空间、教育场域等方面推动大中小学思想政治教育一体化建设,实现思政育人工作高质量发展。

智慧引领,学以致用:人工智能大模型在四川大学本科教学中的应用探索

本文以四川大学化学工程学院周加贝副教授的工科基础课“近代化学基础”和通识核心先导课“科学进步与技术革命”这两门课程为例,探讨如何利用大语言模型(LLM)技术提升教学质量和效率,实现教学革新。

人工智能时代的教育评价改革

随着人工智能技术的飞速发展,教育评价改革面临着前所未有的机遇与挑战。本文从认知心理模型视角出发,深入探讨人工智能技术在教育评价中的应用渊源、价值及其所带来的创新性变革。传统教育评价方法已不足以应对当前教育的复杂需求,人工智能技术提供了更为科学、客观和专业化的途径。同时,学生和教师的能力结构转型已成为教育评价改革的重要方向,大数据、自适应学习、深度学习与智能分析等技术在教育评价中发挥着关键作用。此外,多元化、个性化、大数据驱动、过程导向和聚焦高阶思维能力已成为教育评价的重要发展趋势。人工智能带来的变革不仅提高了教育评价的效率和精确度,也为教育评价体系的现代化开辟了新路径。

ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对

以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具正在冲击甚至重塑学校教育生态,“人工智能+教育”成为未来教育发展的必然趋势。在人工智能的深度影响下,知识朝着软化、暗化和整全化的趋势发展。学习方式由“搜索”转向“对话”,并进一步助推学生的深度学习。教学目标步步升级,物态化教育现场也面临着解构。在人工智能时代,“超真实”经验遮蔽了身体感知觉经验,教师成为一个伦理身份模糊不清的虚拟节点,师生交往逐步弱化。而传统的普通教育学原理也将面临对教育经验方式的解释框架的全面失效。应对人工智能教育伦理危机必须从工具性思维走向共生性思维,直面教育生态变革,通过重构教师社会身份、重塑教学实践方式、重设教育伦理规范、重建教育理论基础,主动构建“人工智能+教育”的多元图景。

人工智能工具ChatGPT在临床药学教育中的应用

ChatGPT在临床药学教育中有巨大的潜力,但同时存在一定局限性。结合国内外临床药学教育发展概况,本文阐述ChatGPT在辅助临床药学教育中的应用潜力和价值,分析ChatGPT在临床药学教育中的应用风险并提出适当建议,为临床药学教师提供一个新型AI辅助工具,从而提高教学效果。