生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策

本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺失、未经许可搜集训练用数据、模型架构不可解释、基础模型不理解真实世界、生成的信息污染互联网、强势价值观投射、助长违法性深伪等多重争议。生成式人工智能会对平等、包容、学习主体能动性、价值观及语言文化多样性、知识建构的多元性等教育核心价值产生直接而深远的冲击,而这些核心价值应被秉承为考证生成式人工智能教育适用性的逻辑基点。决策者和实践者应遵循“优先管制、确保包容、引导应用”的逻辑路径,强化全系统监管法规和执法能力,确保教育生成式人工智能生态系统安全可信、自主可控、本地适用,进而通过能力建设和实践指导等措施引导合理的教育应用实践。

互联网教育智能技术的发展方向与研发路径

推进教育现代化、实现未来教育的包容性与个性化、推动教育相关产业的发展,有赖于互联网教育的发展及其关键技术的突破。以国际比较方式分析互联网教育智能技术的现状,发现有待突破的五大技术难题为网络交互、学习资源供给、学习者建模、学习空间融合和教育决策。针对我国教育的现实情况,围绕优质教育资源共享和智能教育服务的迫切需求,提出远程教学交互系统、知识建模与分析、学习者建模与学习分析、学习环境设计与评测、系统化教育治理等技术的发展方向和工程化研发路径。

互联网教育智能技术的发展方向与研发路径

1.国家政策引领互联网教育智能技术的发展习近平总书记高度重视发展教育信息化,党的十九大强调要办好网络教育。教育信息化是教育现代化的基本内涵和显著特征。现代教育的内容要不断科学化、更新化,教育手段要实现现代化、网络化和高效能。教育管理部门高度重视以互联网为代表的信息技术对教育的影响,在教育信息化领域出台了一系列政策支持发展。

生成式人工智能技术原理及其教育适用性考证

作为对联合国教科文组织发布的《生成式人工智能教育与研究应用指南》进行系列解读的第一篇,文章着重对生成式人工智能技术原理进行追本溯源的辨析并考证其教育适用性。生成式人工智能是可跨人类思维表征符号加工和生成新内容的人工智能技术,但其并不理解语义和真实世界的技术局限会限制其变革教育的潜力。垄断性基础模型已引发数字基础设施升级的安全忧患并存在投射西方价值观和语言文化偏见的风险,故研发自主可控的基础模型和更具适用性的教育基础模型是生成式人工智能教育应用的安全底线。生成式人工智能主要以成人应用互联网产生的数据作为训练用数据,其基于聊天的内容服务方式不适合未成年人,应设置独立聊天的年龄下限。从教育内容提供的视域考证,基于广而杂数据集训练并采取付费内容服务模式的人工智能生成内容作为主要的教育内容获取来源,存在既不符合技术设计初衷也不符合教学目的的悖论。而从教学育人过程的视域考证,生成式人工智能输出内容可用自动化的“内容预制菜”明喻其惰化学习主体通过解构内容实现知识建构和技能获得的反智风险。课程内容制作、双基学习、特殊学习需求、高阶思维和探究实践,是设计主体适应和学科适用的生成式人工智能教学应用的主要情境与脉络。

基于教师权益的自主人工智能应用——对联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》的解读

本文是对联合国教科文组织发布的《教师人工智能能力框架》的解读。人工智能在逐步以拟人智能体的技术形态助推“教师、学生和人工智能”三角教学互动关系的构建,并在人机互动中挑战教师的能动性,这凸显了教师理解和秉承以人为本的人工智能观念的必要性。目前通用的猎取性挖掘人类数据训练人工智能模型的智能技术生产关系范式加速了人工智能伦理问题的裂变及对智能时代社会关系的冲击和重构,人工智能伦理以及人工智能时代的社会责任已成为教师的必学领域。作为当今社会无所不在的一类基础性通用技术,人工智能在颠覆生产流程、社会实践和生活方式等方面的技术变革潜力已经彰显,教师理解人工智能基本工作原理、批判性评判其教学育人的适用性并探索人工智能支持教学和专业发展有效方式等方面的能力发展需求日益迫切。鉴于此,各国政府和教育机构应以基于教师教育教学权益的自主应用为宗旨,从以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展等层面界定教师的人工智能能力框架,以获取、深化、创造等能力水平为基准规划培训课程的目标、内容与方法,协助教师提升负责任地、有效和创新地应用人工智能所需的能力。

虚拟现实技术在医学教育中的场景应用研究——基于79篇实验研究论文的系统分析与元分析

近年来,虚拟现实(Virtual Reality,以下简称VR)与教育的融合不断加深,VR在细分学科教学中的优势日益凸显。基于VR的腹腔镜手术模拟器(Virtual Reality based Laparoscopic Simulator,以下简称VRLS)成为VR技术在医学教育中极具优势和增长点的典型应用场景。实践中,VRLS已被许多医院手术技能培训中心和医学院引入,为医学生手术学习和技能训练提供了全新的平台,但从学术的角度,VR应用于医学教学场景中的优势和影响仍未形成统一结论。该研究系统地检索并筛选79篇相关文献,采用元分析方法,重点探究VRLS对于医学教育的影响,研究结果表明:(1)VRLS对于医学生腹腔镜技术水平作用的综合效应值为0.72,使用VRLS教学能够有效提升医学生的学习绩效;(2)对于医学生的学习绩效,VRLS与箱式模拟器、视频训练及传统训练方式相比有较大差异,特别是在自我效能感、深度(空间)感知能力、组织处理能力等维度上效果更为显著;(3)VRLS教学过程中,教师指导反馈对于医学生学习绩效提升起到正向作用;(4)基于效率和基于时间的训练方式对医学生学习绩效提升的效果类似。结合研究结果,该文深度阐述了VR智能技术的医学教育应用场景、策略分析及展望。

超大规模互联网教育组织的核心要素研究——在线教育有效支撑“停课不停学”案例分析

我国有各级各类学校51.88万所、专任教师1672.85万人、在校生2.76亿人,教育系统在疫情防控期间面向全国亿万学生开展大规模在线教育是历史上从未有过的创举,在全球也属首次。我们可能正在经历一个全球最大的信息化基础设施升级改造工程和一个师生信息素养提升培训工程,一次全球最大的信息化教学社会实验和一次开放教育资源运动。面对新型冠状病毒疫情防控期间各级各类学校在线教学开展中遇到的各种难题,基于网络研讨会的专家观点和校长、教师和局长对一线在线教育实施情况、困难、经验和建议的分析,本文从超大规模互联网教育组织的视角出发,围绕流畅的通信平台、适切的数字资源、便利的学习工具、多样的学习方式、灵活的教学组织、有效的支持服务、密切的政企校协同七个要素,论述了在线教育如何有效支撑“停课不停学”,以期为政府及各级各类学校制定相关政策方针提供理论依据,为一线教师和学生开展在线教学提供操作指南,为相关企业、家庭、社会等多方参与和支持在线教学提供思路和方法。

人工智能助力教与学的创新——访美国教育传播与技术协会主席Eugene G.Kowch教授

人工智能技术在教育领域的渗透越来越深入。人工智能到底对教与学有何影响,又如何助力教与学的创新呢?本文访谈美国教育传播与技术协会主席Eugene G.Kowch教授,分享了他在人工智能助力教与学的创新、大数据的分享与应用、利用技术促进大规模创新的独到观点。Eugene G.Kowch教授认为,人工智能技术将对现有的教学方法产生显著的影响和冲击。但是教师不会消失,教师的主要职责是教学设计,特别是设计高质量的学习活动和优良的学习环境;在人工智能技术的支持下个性化学习越来越普遍。尽管搜集大数据很困难,但是Eugene G.Kowch教授认为,基于小样本的数据也可以生成有意义的理论,并对教育领域大数据的分享和应用提出若干建议。最后,Eugene G.Kowch教授认为,要实现教与学的大规模创新,首先要培养并形成共同的兴趣,然后构建并维护教师人际网络,最后通过跨学科团队协作的方式促进大规模的创新与变革。

面向智能时代的教育社会实验研究

新一代科技正在改变人们的工作、生活、学习方式和生存环境,推动着社会深度变革和快速转型并朝着智能化方向发展。随着技术逐渐融入教育教学活动,大规模的变革实践持续展开将引发教育的系统性变革。关于技术的影响,人们通常容易高估技术应用的即时作用,而低估技术对教育变革的长期效应。社会转型迫使教育变革并与教育转型相互作用,使得当前教育研究充满了挑战。科学研究范式的演变和社会科学中实验研究的兴起将强化教育研究中的证据意识和研究范式的改变,凸显教育数据的作用,并使教育研究和实践均朝着多元化方向发展。教育社会实验研究正是顺应这一趋势形成的一类新方法。它从某一社会现象出发,探寻教育社会实践活动,旨在发现隐形的社会活动进程,进而提出相应的应对方法或干预措施。深入诠释该方法将为考察面向智能时代的教育变革实践、揭示教育实践和变革中的进程和规律以及改进教育实践活动提供一种新的途径和方法论。

虚拟现实：教育技术发展的新篇章——访中国工程院院士赵沁平教授

赵沁平院士从虚拟现实技术内涵、虚拟现实与人工智能技术的结合、虚拟现实在教育培训中的应用、技术实现路径、未来发展趋势几个方面提出了诸多有价值的建议。他提出,随着技术的发展,VR的3I特征已经演化为4I特征;与人工智能结合可能成为终极性的教育技术;VR技术构建的智慧学习环境,应建立在教学参与者较好的信息化素养基础上,具备体验性、交互性、可信性与可评价性等特征;深度结合教与学的过程要素,给出了VR+教育应用及研究的10个突破点。同时,呼吁研究者深入探讨VR教育活动中何以敬畏和坚持的伦理问题,从伦理层面对教育管理者、产业界和政策制定者等相关角色进行伦理规范。

智能技术变革教育的基础方向与行动进路

在综合已有理论研究和实践探索成果的基础上,文章从智能技术变革教育的"基础方向"和"行动进路"两个层面展开研究:一方面,文章采用基于Vague集的模糊综合评价法,确定了智能技术变革教育的基础方向;另一方面,文章采用鱼骨图分析法,梳理了基础方向的从属关系,得到智能技术变革教育行动进路的主、次要因素。在此基础上,文章构建了包含支架层、动力层、目标层的智能技术变革教育的行动进路模型。基础方向的确定、行动进路模型的构建,可为智能技术变革教育的落地提供理论指导,并为政策制定者提供参考依据、为产业实践者提供方向指引。

教育人工智能伦理的解析与治理--《人工智能伦理问题建议书》的教育解读

该研究力图揭示人工智能伦理治理需应对的私有数字治理体把控的人工智能伦理霸权、全球人工智能治理失序和主权国家人工智能治理滞后的现状。从机器决策与人文实践互动的维度界定人工智能伦理问题分析框架,剖析基于数据和算法的预测和决策引发的典型伦理问题。在此框架下,辨析教育人工智能伦理问题的主要表现形式和教育作为培养人工智能伦理价值观和伦理行事能力的主渠道作用,探索教育人工智能伦理治理与教育智能升级统一与同步的制度再建空间和实践方向。

从“国际人工智能与教育会议”审视面向数字人文主义的人工智能与教育

文章对2021年"国际人工智能与教育会议"的理念研讨、实践分享和趋势探索进行了综述,指出人文主义指导人工智能与教育领域的政策和实践已被相关的全球治理文件确立为国际共识,各国亟需完善法规和政策,以确保人工智能开发和应用全价值链中的人文主义价值导向,并以数字人文主义的有关原则指导教育新基建;人工智能素养是确保合乎伦理的人机互动的个体价值观和能力保障,但各国对人工智能与教育的政治愿景尚未转化为对中小学人工智能课程的重视和对私有企业人工智能课程的有效监管;包容性、公平性和性别平等是人工智能与教育领域最重要的人文主义目标,应对借助人工智能促进教育包容、公平的创新与应用给予战略优先的政策支持和经费保障;人工智能在提高教与学质量方面仍处于支持低阶思维和低技能要求的教学任务阶段,应从增强师生的主体性、提升高阶思维、支持群体协作和人机协作等角度出发,探索面向未来学习的教育人工智能创新。

教育专网:助力中国教育信息化迈上新台阶——访中国工程院院士吴建平教授

吴建平院士介绍了互联网的核心技术和中国教育科研网建设的历程。吴院士团队实现IPv6关键技术的突破,使得中国教育科研网走在了世界互联网建设的前列:CERNET已经成为全球最大的学术网络。“互联网+教育”应用也是吴院士重点关注的内容。结合当前互联网教育现状,吴院士从缩小数字鸿沟、推进教育公平、确保青少年健康成长等方面探讨了教育专网建设的必要性,并界定了教育专网建设的概念和内涵,分析了教育专网建设的基本框架和可能带来的教育管理上的变革。他提出,教育专网将提供快速、稳定、绿色、安全的教育服务,作为智慧教育的支撑平台,支撑各种新兴技术对教育的渗透,进而对教育资源建设、教育改革方面发挥积极作用。未来教育场景中,教育专网必将成为“教、学、管、评、测”全链条信息化、智慧化的基础平台,将推动我国教育高质量均衡发展。

基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法

利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图。在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型,使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法,使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解,获取最佳船舶航迹点。经过试验分析,该算法能够准确生成船舶航迹点,与同类算法相比具有明显优势,且在天气环境影响下仍然具有良好的航迹生成效果。

面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用

人工智能、大数据和物联网是发展智慧教育的基础,学科知识图谱作为一种语义网络,既能增强人工智能的可解释性,又能助力智慧教育体系框架的构建。文章在分析学科知识图谱的内涵、应用案例的基础上,从学科知识图谱助力智慧教育体系框架的构建以及智慧教育生态系统的重构两个方面探讨了学科知识图谱与智慧教育的适切性;从总体流程、学科知识自动获取以及学科知识融合三个方面讨论了学科知识图谱在智慧教育中的构建路径;最后,提出了学科知识图谱在智慧教育中的六大应用场景:学科知识点查询、知识关联查询、学科知识自动问答、学科知识资源推荐、个性化学习路径推荐和查询以及学习兴趣迁移,并分析了学科知识图谱在智慧教育应用中面临的三大挑战:学科知识验证挑战、学科知识融合挑战以及学科知识图谱的自适应可视化挑战,期望为学科知识图谱在智慧教育中的应用提供借鉴与启示。

数字文明变局中的教育数字化转型

教育数字化转型是技术驱动的数字文明变局背景下,教育供给与管理的供给侧数字化改革、数字人才及数字人文主义价值观培养的教学育人需求侧内生实践创新以及教育对数字社会秩序重建的预前引领。文章在分析技术逐利和人文主义两种数字文明变局逻辑对峙的基础上,倡导以数字人文主义作为教育数字化转型的总体价值观原则。进而从数字文明变局的关键过程性要素出发,提出了教育数字化转型的辨析框架。基于该框架,主张教育数字化转型应重点关注战略性数字化自主的教育数字化转型历史责任、基于升维技术的教育数字基建、数字素养普及和数字科创能力建设、公共数字教育体系构建以及数字社会秩序重建五个战略领域,进而围绕五个领域诠释十项数字人文主义的具体价值观原则,揭示了各领域的人文忧患或关键趋势,并倡议了各领域的战略实施重点。

人工智能赋能：高校学科建设的创新与发展——访中国工程院院士陈杰教授

陈杰院士从人工智能与学科建设的角度,就人工智能发展缘起、对高校学科建设的影响、高校具体推进案例等方面提出了诸多有价值的建议。他指出:当今的人工智能已经超出信息科学本身的研究边界,将赋能传统学科、加速不同学科间的交叉融合,进一步开放各学科的边界,衍生出新的学科增长点,推动交叉学科知识创新发展,形成多学科深度交叉、协同发展的局面。他关注人工智能人才培养,就高校纷纷建立人工智能学院、研究院,开设人工智能专业,建议要结合人工智能的特点,针对人工智能人才需求,加强人工智能基础前沿研究,强调人工智能学科对其他学科的赋能。借鉴美国等发达国家的经验,结合同济大学人工智能学科建设给出了初步的“人工智能+”学科建设的实践路径。

基于智能技术的“新工科”研究生学习环境设计研究

传统的工科研究生培养,学习环境主要包括实验室、产学研结合实践场景等,基于这种认识的学习环境设计与评价,过于重视社会效益而忽视学生个体体验。本研究通过强调学习环境应当与“新工科”研究生培养需求之间动态平衡,分析产业发展需求、交叉融合实践需求、科研发展需求、个人需求中包含的六种主体需求:贡献性、连接性、确定性、增长性、意义性、多样性;通过引入智能技术提供的智能化认知有效功能、智能化情感功能、智能化物理情境功能、智能化社会支持功能,解决“新工科”研究生培养的需求冲突,提出了适用于“新工科”研究生培养的学习环境设计策略。

生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策

一、生成式人工智能的基本争议第一,数据生产力挖掘争议:数据贫穷和数字贫穷恶化。生成式人工智能的跨领域普及加快了人工智能领先国家和公司数据生成和技术迭代的速度,成为加速数字鸿沟恶性循环的底层技术成因。第二,服务辖区内治理争议:生成式人工智能服务辖区内治理失控。首先,垄断生成式人工智能系统提供商拒绝向独立学术机构提供基本的透明性资料并接受基本学术评估(Bommasani,2023)。