教育数字化转型与教师数字素养提升——访《教师数字素养》主要起草人之一、华中师范大学人工智能教育学部吴砥教授

进入21世纪,数字技术发展迅猛,推动生产、生活和学习方式发生巨大变革,为此,世界各国都非常重视推进教育数字化转型。2023年5月,中共中央政治局就建设教育强国组织集体学习,习近平总书记强调,“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口”。作为《教师数字素养》行业标准的主要起草人之一,华中师范大学人工智能学部教授吴砥认为,推进数字化教育转型,最为关键的要素不是令人眼花缭乱的数字化设备或者资源、工具,而是使用这些设备、资源、工具开展教学的教师。可见,要促进教育数字化改革,提升教师数字素养是关键。那应采取怎样的策略培育和提升教师的数字素养,有效推动教育数字化转型,从而提升教育教学质量?为探究这些问题,本刊记者对吴砥教授进行了专访。

以高质量党建激发高校教师队伍创新活力的思考——华中师范大学人工智能教育学部的实践探索

教师的创新意识和创新能力对高校人才培养和教育事业发展意义重大,高校基层党建围绕激发教师队伍创新活力来开展是党管人才原则的时代内涵,也是提升基层党建质量的应有之义。基层党建要发挥好政治引领作用,通过信念引领、目标引领、政策引领,把创新理念变成教师队伍的共同信仰和价值追求;要优化基层党组织设置,充分发挥基层党组织战斗堡垒作用,提升教师队伍的凝聚力、战斗力,夯实教师队伍的创新基础;要破除体制机制障碍,推进自主创新,激发教师队伍创新活力。

人工智能医学教育应用研究的国际图景与趋势

运用文献计量学方法,基于近10年来Web of Science(WoS)数据库中的人工智能医学教育应用研究相关文献,开展关联、聚类、突变等可视化分析,探究国际人工智能医学教育应用研究现状、研究热点和发展趋势,发现机器人辅助手术培训、智能评价反馈系统和智能虚拟仿真系统是国际人工智能医学教育的研究热点,其研究演进遵循从标准化到个性化、从实体空间到虚实融合、从关注独立思考到人机协同决策这一脉络,以期为我国人工智能医学教育研究工作者提供参考和情报支持。

师范生智慧教学实训室的建设与应用思考——以华中师范大学文科综合国家级实验教学示范中心为例

智能技术的发展推动了人工智能与教育教学的深度融合,师范院校需建设智慧教学实训室以满足智能化时代对师范生智慧教学环境下的教学技能训练的需求。本研究分析了当前国内师范生教学实训室建设存在的问题,依据“SMART”概念模型提出新型智慧教学实训室系统架构,并以华中师范大学文科综合国家级实验教学示范中心智慧教学实训室建设为例,介绍新型智慧教学实训室的系统组成、教学功能与应用成效,对其他师范院校智慧教学实训室的建设具有借鉴意义。

《教育中的人工智能:前景与启示》评介

在人工智能日益成为教育变革的驱动力的今天,《教育中的人工智能》一书为我们提供了深刻洞见和实用指导。《教育中的人工智能》一书由美国课程再设计中心的专家团队撰写,玛雅·比利亚克和查尔斯·菲德尔是主要作者。书中,作者主张在人工智能时代,学校教学必须进行变革,学习内容应以基础知识和基本能力为核心。在基本知识的学习中,教育者应重视核心概念和知识结构的构建;在基本能力的学习中.

生成式人工智能支持的教师评语研究:基于初中数学课堂的实践探索

教师评语是形成性评价分析的重要数据来源,但现有教师评语生成的质量在社会性、客观性和个性化方面存在一定的不足,生成式人工智能支持的教师评语为解决该问题提供了可能。生成式教师评语是指教师通过认知诊断技术得到的智能诊断数据与生成式人工智能平台进行交互,从而让生成式人工智能平台模拟教师社会性语言,生成数据驱动的个性化教师评语。在初中数学课堂中的实证研究发现:生成式教师评语有效地提高了学生的自我调节学习能力(Cohen's d=1.08,p=0.000)和学习动机(Cohen's d=0.59,p=0.003),对学生的深度访谈结果表明,生成式评语能作为考试的一种总结反思工具,体现了教师对学生个性化的关注和鼓励。研究结果为人工智能技术助力个性化、精准化教学提供了研究思路,为教育环境中持续评估和改进生成式人工智能技术的使用提供了建议。

生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养:内在机理与模式构建

在学科融合趋势日益迅猛的时代背景下,培养学生的跨学科创新思维是当前教育的重要目标之一。作为人工智能时代的突破性技术,生成式人工智能给技术赋能教育带来了巨大的机遇与挑战。基于此,文章聚焦跨学科教育领域,首先阐释了跨学科创新思维的基本内涵和分类,在此基础上归纳出跨学科创新思维的四个发生要素:多学科知识基础、基本的创新思维、团队沟通与协作、产出导向。然后,文章剖析了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的四个核心功能:高效信息检索与整合、多轮对话与角色模拟、评价与反馈、生成与创作。在此基础上,文章厘清了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的内在机理。最后,文章从“课前-课中-课后”教学评一体化的视角,基于面向设计的产生式学习模式(Design-oriented Production-Based Learning,DoPBL),构建了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的教学模式。文章通过研究,旨在为人工智能时代下如何培养学生的跨学科创新思维提供理论和实践参考。

人工智能赋能乡村教师职前职后一体化数字资源建设的优势与策略

数字教育资源建设对促进乡村教师职前教育课程改革、满足乡村教师职后培训需求和适应乡村教师终身发展具有重要意义。但目前乡村教师职前职后一体化数字资源建设过程中,还面临着数字教育资源多样性不足、数字教育资源建设过程脱节、资源互用效果差、乡村教师数字素养不高和资源常态化应用频次低等现实问题。为此,特提出:多主体协同创新,构建丰富的数字资源库;建立网络学习空间,实现数字资源的共建共享;优化职后培训模式,促进数字资源常态化应用。

人工智能课程中概念支架与程序支架对学生计算思维的影响研究

探究不同类型支架对计算思维培养的作用有助于为学生提供更科学有效的教学支持。研究设计了概念支架和程序支架,采用准实验研究法,将63名小学三年级学生分为两组,进行了为期6周的教学实验。通过认知网络和滞后序列分析等方法,探索了这两种支架对小学生计算思维发展的影响。在计算思维的认知网络结构方面,研究发现概念支架组主要关注抽象与调试要素,而程序支架组涉及的计算思维要素更为丰富,分解、调试与迭代三者紧密相连。在计算思维要素的转换路径方面,概念支架组展现出“分解→抽象→调试”和“算法→迭代→算法”两条显著路径,而程序支架组则形成了从分解问题到迭代优化的完整路径。研究结果不仅深入揭示了概念支架和程序支架在促进小学生计算思维发展中的不同作用,还为致力于小学阶段人工智能课程设计的研究者与实践者提供了宝贵的参考。

小学高年段学生的人工智能学习观念研究——基于图画的认知网络分析

随着人工智能基础教育的持续推进,小学高年段学生对人工智能学习萌发了更多的思考,但当前对小学高年段学生的人工智能学习观念及其与计算思维关系的研究仍不充分。因此,文章收集了285名五年级学生的现实和理想中人工智能学习的图画,采用基于图画的认知网络分析方法,将学生的图画编码为6个维度19个元素,并可视化学生的人工智能学习观念元素之间的关系结构。研究发现,小学高年段学生的人工智能学习观念现实状态偏重编程实践;小学高年段学生的人工智能学习观念理想状态偏重智能技术的体验与应用;计算思维高分组学生关注学习活动,低分组学生关注学习材料,期待参与学习活动。文章通过呈现小学高年段学生对现有人工智能学习的感知与理解,以及对未来人工智能学习的期待,旨在为推动小学人工智能教育的改革与创新提供参考。

人工智能助推教育变革的现实图景——教师对ChatGPT的应对策略分析

随着信息技术的飞速发展,人工智能在赋能教育变革中展现了巨大的活力。ChatGPT作为一种语言处理工具,不仅可以回答用户的问题,还可以完成用户设定的某些任务,甚至还可以持续实现任务的优化。ChatGPT具有强大功能的同时,也伴随着亟需弥补的短板:回答问题的准确性不足,数据污染问题,伦理与安全问题和知识剽窃风险。在助推学校教育变革过程中应用ChatGPT既存在机遇,也有挑战;ChatGPT的出现给予了教师反思人师存在价值的契机,对教师提出了更高的要求。

人工智能推动教育具身何以可能——论具身的人工智能与具身的教育实践

文章从认知的具身观点出发,探讨了基于“表征—计算”的符号型人工智能向基于“模拟—复现”的具身型人工智能转变的逻辑必然。在此基础上,文章认为,具身人工智能实现了从身体延伸到技术赋能的跨越,为构建超生物肢体、超生物感官和超生物大脑整合的具身型智能教育技术系统,以具身认知基础科学与人工智能技术创新的耦合发展促进教育与经验的统一,推动教育实践具身水平持续提升,为解决长期以来存在的知行分离等离身教育难题开辟了新道路。

人工智能时代的跨学科教学创新

人工智能时代,人工智能技术成为推动教育创新和发展的关键力量,特别是在跨学科学习领域,数字化技术和产品能帮助教师和学生获取优质资源的支持,获得真实的学习情境和有迹可循的评价反馈。本文从跨学科教学全过程探讨智能技术如何赋能跨学科教学创新,为新课程标准落地和跨学科教学实践提供有益启示。

生成式人工智能赋能的非线性学习智能体模型建构

该研究探讨了生成式人工智能(AIGC)赋能的非线性学习智能体模型建构,分析了非线性学习的特点,并预设了自学、混合和协作三种学习场境。基于这些场境推导出智能体模型的功能需求,进而抽象出模型的核心能力。该文界定了非线性学习智能体的含义、数学表达式及核心算法,并阐述智能体模型的核心是一个改进的马尔可夫决策过程,旨在能够为学习者提供个性化、动态优化的学习支持,有效提升非线性学习的效率,为AIGC在教育领域的应用提供了新的模型构建方法,对推动教育信息化和个性化学习具有重要意义。

思维与调节的融合共创:生成式人工智能支持的人智交互过程与模式研究

人智交互作为人工智能时代新型的人机关系,其隐含的对话特征、过程及教育属性有待厘清。该研究聚焦于人智协同写作对话的过程与模式,运用认知网络分析法,旨在揭示人智交互的对话行为与学习发生机制。通过对学生在自然状态下的人智交互话语文本进行编码,研究分析了不同写作对话阶段、不同写作水平的学习者的特点,识别出了四种人智交互对话模式,即惰性接收被动对话型、搜索依赖主动对话型、共享调节协作对话型和思辨创造共生对话型,这些模式呈现出人智互动的渐深关系和知识转化与创生的递进层次。研究认为,人智交互要追求人智共生的学习型对话,通过人机共享调节的协作学习和高阶思维的参与,促进学习者的能动决策和素养发展。未来研究需进一步探索人智交互的教育场景,实现对话教育和人智交互在理论和实践层面的互促共进。

中小学人工智能课程教师胜任力研究

人工智能教育是培养未来公民适应智能社会的重要渠道。人工智能教育需要什么样的教师、需要教师具备何种能力、需要从哪些方面培养师资成为发展人工智能教育必须关切的问题。研究采用特征核检、专家征询等方式确认了21项师资胜任特征,运用行为事件访谈及验证性因素分析构建并验证了五维度人工智能课程教师胜任特征模型,从人工智能课程教师胜任特征视角提出中小学人工智能课程教师培养建议。

生成式人工智能对规划行业的赋能与应用展望

本文首先回顾了人工智能技术的发展,从判别式与生成式两个方面分析了现有人工智能技术对规划行业的赋能作用,重点从数据处理、文档生成与图像生成三个方面探讨生成式人工智能对规划行业的应用与发展,分析了当前技术的不足与需要改进的方面,为生成式人工智能技术的行业发展提供发展建议。

基础教育阶段学生计算思维影响因素及作用机制——基于人工智能课程的实证研究

计算思维是人工智能时代人才必备的重要素养,基础教育阶段人工智能课程的全面推行给计算思维的培育带来了新的契机。以现有文献研究为基础,选取某市4所人工智能试点校学生开展半结构化访谈,采用扎根理论提炼学生计算思维的影响因素,同时利用解释结构模型对影响因素进行层级分析,探究计算思维影响因素的构成及作用机制。为检验模型适切性,研究以五、六年级学生为样本来源,实施问卷调查,采用结构方程模型检验理论模型,确立影响因素间关联与层级关系。研究结果表明,教师教学是影响计算思维发展的根本因素,能力基础、思维风格和认知负荷是影响计算思维发展的间接因素,自我效能感与学习心态直接影响计算思维的发展。

人机协同的大学生个性化教育评价方法研究

大学生个性化培养是实现因材施教人才培养目标的重要内容,而个性化教育的智能化评价是衡量培养质量的有效手段,更是智能技术与教育结合的必然要求。针对传统个性化教育评价中数据采集获取难、评价过程环节多、指标数据粒度粗、实时反馈效果差,难以应对规模化、过程性、全方位、个性化发展评价难题,提出人机协同的大学生个性化教育评价方法。首先明确了人工智能技术赋能个性化教育评价的内容,然后提出了人机共建个性化教育评价指标体系与人机协同实施过程,最后展示了人机协同个性化教育评价的典型案例。人机协同的智能化评价手段,具有全天候、超时长的服务能力,可大幅提升评价的效率与质量,是新时代教育评价改革成功的重要手段,是实现教育评价现代化的有效途径。

人工智能支持下的课堂教学评价模型研究

随着人工智能技术的飞速发展及其在课堂教学中的广泛应用,传统的课堂评价模式已不能满足需求,而融合人工智能的相关评价方法仍然存在精确度有偏差、评价内容单一等问题,亟待综合多种因素,开展人机协同以促进课堂教学评价向智能化方向发展。依托人工智能技术构建的课堂教学评价模型,包括智能课堂教学环境、课堂观察方法与技术、课堂数据采集、人工智能支持的课堂教学分析与可视化、教研员解读、教师反思等六个要素,涵盖人工智能课堂教学评价的环境、数据、角色与流程,具备机器、人为参与或反馈等多回路特征,以及促进人工智能技术成长的可行模式,广泛适用于多种智能化教学环境。该模型在实际课堂教学中得以验证,实现课堂智能化教学评价,为课堂教学评价与教师研修评价新范式的提出提供参考。