基于生成式人工智能的教師自主學習模式探究
——以ChatGPT為例

汪 晨，劉永貴

（南京郵電大學 教育科學與技術(shù)學院，江蘇 南京 210023）

0 引言

教師作為教育發(fā)展的支撐性力量，是教育數(shù)字化戰(zhàn)略落地、教育理念創(chuàng)新及教育模式深刻變革的核心與關(guān)鍵。推動教師專業(yè)發(fā)展，提升教師在數(shù)智時代的適應(yīng)性和創(chuàng)新性，是發(fā)揮教師在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中主角作用的有效途徑。生成式人工智能為教育向“智”迭代提供了可能，其不僅在知識獲取和教學輔助方面具有獨特優(yōu)勢，而且在教師專業(yè)發(fā)展中扮演著重要角色，推動教育朝著更智慧的方向行進［1］。教育部2018 年、2021 年先后開展人工智能助推教師隊伍建設(shè)試點工作，深入推進人工智能等新技術(shù)與教師隊伍建設(shè)的融合，推動教師主動適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革［2-3］。2021 年教育部和財政部發(fā)布《關(guān)于實施中小學幼兒園教師國家級培訓計劃（2021-2025 年）的通知》中，強調(diào)建立教師自主發(fā)展機制，探索教師自主選學等模式［4］。區(qū)別于集中、普適的傳統(tǒng)教師培訓，教師自主學習更具靈活性和自主性［5］，教師可根據(jù)實際需求、個人興趣、專業(yè)目標等自主選擇學習內(nèi)容和學習方式。生成式人工智能憑借啟發(fā)性內(nèi)容生成、對話情境理解、序列任務(wù)執(zhí)行和程序語言解析4 項核心能力［6］，能夠為教師提供個性化指導、學習內(nèi)容定制、學習路線規(guī)劃等自主學習支持，為智能時代的教師專業(yè)發(fā)展帶來了新契機。基于生成式人工智能的教師自主學習模式的應(yīng)用不局限于現(xiàn)有環(huán)境，通過人機交互形成更具個性化的反饋和建議，可以輕松支持多領(lǐng)域、跨平臺的遷移應(yīng)用，包括部署到本地或教育專有平臺上，從而為廣大教育者提供適合垂直細分領(lǐng)域、匹配教育需求的服務(wù)。

1 生成式人工智能在教師問題導向自主學習中的優(yōu)勢分析

以ChatGPT 為代表的生成式人工智能具有強大的邏輯推理能力，既可以妙筆生花寫出莎士比亞風格的詩歌，又可以博古通今回答學術(shù)問題并撰寫論文［7］。GPT-4 支持下的ChatGPT Plus、New Bing 以及Microsoft 365 Copilo 等應(yīng)用正成為協(xié)助人們開展日常生產(chǎn)活動的強有力的工具，給各行各業(yè)帶來了新的生機，教師專業(yè)發(fā)展也概莫能外。教師專業(yè)發(fā)展是教師不斷成長、接受新知識并提高專業(yè)能力的過程。在此過程中，教師通過自主學習、反思和探究不斷更新與拓展其學科知識、教學能力等［8］。生成式人工智能可以成為教師自主學習的有力幫手，通過個性化指導、深度對話、資源整合等方式創(chuàng)新教師專業(yè)發(fā)展模式。

1.1 契合教師面向問題解決的個性化、彈性化學習需求

教師學習屬于成人學習，工學矛盾使其只能接受短時間的輔導，自主學習成為促進其專業(yè)發(fā)展的主要方式。成年學習者相較于未成年學習者在學習過程中展現(xiàn)出更明確的學習目標和自我驅(qū)動的學習動機［9］。其更關(guān)注知識的實際應(yīng)用以及職業(yè)發(fā)展、個人興趣等日常性、真實的問題，希望通過自主學習獲得可應(yīng)用于工作與生活中的技能及知識［10］。成年學習者在使用生成式人工智能時能夠更好地利用自身經(jīng)驗和先驗知識，有意識、選擇性地提出問題，通過與模型的不斷對話獲取所需信息，以實現(xiàn)個人的學習目標。此外，因成年學習者在時間、需求等方面?zhèn)€體差異明顯，在使用生成式人工智能時更注重個性化和定制化的學習體驗，而生成式人工智能作為支持自主學習的工具能夠準確判斷其知識水平、學習風格和興趣偏好，從而滿足其特定的學習需求和興趣。

1.2 有效促進教師探究性學習、深度學習發(fā)生

成年學習者相較于未成年學習者在自主學習過程中展現(xiàn)出更強的批判性思維和深度理解能力［11］，而批判和反思能力是自主學習過程中支持學習者進行自我調(diào)節(jié)的基本要素［12］。由于未成年學習者缺乏足夠的經(jīng)驗和知識背景來評估生成式人工智能所提供的答案，尚不具備辨析答案并將其延伸擴展的能力，所以其更傾向于將生成式人工智能作為尋求問題答案的工具，較少進一步探索答案背后蘊含的知識邏輯［13］。成年學習者往往更具備將所獲取的知識應(yīng)用于實際情境，并進一步探索相關(guān)領(lǐng)域的能力。其講求“打破砂鍋問到底”地深入挖掘問題本質(zhì)，借助批判性思維對生成式人工智能提供答案的正確性和適用性進行判斷，進一步深入思考并探索相關(guān)領(lǐng)域的知識，以拓展自身學習的深度和廣度。成年學習者以生成式人工智能提供的答案為起點，積極尋找相關(guān)背景知識，探索不同的觀點和理論，將模型提供的回答整合匯集成自己所需的資源，并將其與現(xiàn)實真實情境相結(jié)合，創(chuàng)造出更具有創(chuàng)新性和實用性的方案。

2 基于生成式人工智能的教師自主學習模式

數(shù)智時代下的教師學習發(fā)展方向為學習方式個性化、教育評價全景式、管理模式精細化和學習環(huán)境智能化［14］。生成式人工智能憑借其智能生成能力，為教師自主學習過程中的前瞻階段、表現(xiàn)階段以及自我反思階段提供了獨特化、多樣化的學習體驗，幫助教師促進自身專業(yè)發(fā)展?；谏墒饺斯ぶ悄艿慕處熥灾鲗W習模式依賴教師與生成式人工智能間持續(xù)的互動反饋，由教師提供相關(guān)信息，系統(tǒng)依據(jù)教師需求反饋，在不斷的對話商榷中得到教師所需內(nèi)容，幫助教師開展自主學習。

2.1 前瞻階段：明晰目標、制定計劃

Fig.1 Teacher's autonomous learning mode based on generative artificial intelligence圖1 基于生成式人工智能的教師自主學習模式

生成式人工智能可以幫助教師更好地明確學習目標、規(guī)劃學習路徑，以協(xié)助其高效地開展學習活動。教師可以用通俗的語句表達個人需求，生成式人工智能在理解教師意圖后，基于模型內(nèi)部參數(shù)系統(tǒng)將收集到的信息生成全新的文段作為答案。由于答案是針對特定提問編寫出來的，因此具有極強的針對性，可以滿足教師的個性化需求［15］。通過與教師的協(xié)商對話，考慮教師生產(chǎn)實踐中的真實問題，結(jié)合教師基本特征，生成式人工智能可以為其找到差異化、個性化的學習目標，提供針對性的指導和建議。例如，用戶是高二信息技術(shù)學科的教師，希望獲得能力提升工程2.0 培訓微能力選擇建議，并將高中信息技術(shù)教學大綱、信息技術(shù)會考相關(guān)知識點、中小學教師信息技術(shù)應(yīng)用能力校本應(yīng)用考核規(guī)范等培訓、考綱文件上傳，同時將任教學科、任教學段、教學內(nèi)容、教學目標、培訓要求、考核目標等信息提供給ChatGPT。ChatGPT 通過自然語言處理技術(shù)理解教師的問題，包括運用語法解析、關(guān)鍵詞提取和上下文理解等，結(jié)合教師學科特點，并根據(jù)解決會考難題以及培養(yǎng)學生創(chuàng)造性思維等要求提供選擇建議。生成式人工智能可以為教師說明相關(guān)背景知識、解釋關(guān)鍵概念、厘清任務(wù)要求，幫助其理解陌生的復雜概念，從更全面的視角理解學習目標以及學習任務(wù)。例如，教師不了解創(chuàng)造性學習的概念，ChatGPT 可以訪問預先訓練的大型知識庫為教師解釋該概念。如果教師仍不明白，還可以進一步要求ChatGPT 結(jié)合實際舉例說明。綜合教師實際應(yīng)用場景、軟硬件環(huán)境、教育教學任務(wù)以及日常活動安排，生成式人工智能可以快速為教師生成學習計劃，并提供時間管理、實施方法以及學習資源選擇建議［16］。例如，教師想要制定具體學習計劃時，可以將自己的教學、教研、休息等時間安排和所處環(huán)境的軟硬件資源條件告知ChatGPT。ChatGPT 使用規(guī)劃和調(diào)度算法，按照其學習目標，結(jié)合個人時間安排將學習任務(wù)分配到不同時間段，并結(jié)合現(xiàn)有資源條件制定合理、可達成的目標，從而得到每個周期內(nèi)需要完成的學習目標、具體學習活動與預期結(jié)果。

如表1 所示，教師確定自己需要獲取的信息和希望得到的幫助后，盡可能地向模型提供足夠豐富的信息，幫助模型更好地理解教師需求，包括任教學科、個人興趣、專業(yè)擅長、目標任務(wù)等內(nèi)容。因為模型無法及時更新最新或特定的信息，教師還需在模型不具備相關(guān)背景知識的情況下自行準備部分資料。教師可以就難以抉擇的自主學習主題向模型尋求幫助，模型會為教師提出多條參考意見并給予相應(yīng)解釋，供教師將其與自身的專業(yè)知識和實際情境相結(jié)合，判斷參考意見是否合理、可行，教師還可以根據(jù)需要進一步提出問題、補充信息或要求模型對回答進行修改和完善。在此基礎(chǔ)上，教師可以要求模型細化學習目標，將抽象、宏觀的學習目標拆分成形象、具體的學習目標，從而幫助其循序漸進地達成目標。同時，模型可以結(jié)合教師教學、教研等日?；顒影才艓椭渲贫▽W習計劃，明確每個階段的學習時間、學習目標、學習活動以及預期結(jié)果，將自主學習融入到教師的日常活動中，幫助其更好地利用所處的信息化教學環(huán)境規(guī)劃和開展自主學習。

Table 1 Example generated during the forward looking stage表1 前瞻階段生成示例

2.2 表現(xiàn)階段：實施任務(wù)、調(diào)節(jié)反饋

生成式人工智能可以幫助教師更好地完成學習任務(wù)、監(jiān)控學習過程，以協(xié)助其合理地推進和調(diào)節(jié)學習進程。自主學習者在學習與實踐過程中需要能夠不斷通過自我塑造、自我控制、自我調(diào)節(jié)與自我評價，實現(xiàn)一種動態(tài)、積極、有意義的學習過程［17］?；凇邦A訓練+預精調(diào)+提示”范式訓練出的生成式人工智能，采取多輪對話式學習的方式進行訓練，構(gòu)建對話歷史模型，確保了模型的對話生成能力和流暢度［18］。通過與教師的多輪對話，模型能夠更好地理解教師意圖，為教師提供更精準的服務(wù)。生成式人工智能根據(jù)教師的學習記錄和表現(xiàn)，為教師提供個性化的輔導和反饋，以解決學習過程中遇到的問題［19］。例如，教師在自主學習過程中沒有找到促進學生開展創(chuàng)造性學習的方法，向ChatGPT 尋求幫助，ChatGPT 會從論文、資源、策略等不同方面提供回答。教師可以利用生成式人工智能的回答拓寬自己的思路，探索新的學習策略和教學方法［20］。生成式人工智能的大語言模型學習了海量的在線數(shù)據(jù)，能有效采集和挖掘重要信息，教師通過變化提問可以獲得模型不同視角的生成內(nèi)容，從而獲得啟發(fā)［21］。例如，教師就如何結(jié)合教學重難點完成微能力考核作業(yè)要求ChatGPT 提供思路，ChatGPT 會完整設(shè)計作業(yè)完成流程，從引入到總結(jié)涵蓋整個教學環(huán)節(jié)。生成式人工智能還可以幫助教師檢驗周期任務(wù)的達成情況，教師根據(jù)評估結(jié)果可以了解當前階段的知識掌握情況，及時調(diào)整后期學習安排。例如，教師在完成階段一的學習目標后，將需要達成的預期結(jié)果輸送給ChatGPT，由ChatGPT 結(jié)合上文相關(guān)評價內(nèi)容進行評判并給予改進幫助。同時，教師可以使用生成式人工智能協(xié)助生成教學材料，例如案例、圖片、課件或其他根據(jù)學生需求量身定制的資源，以減輕教師需要完成的重復或耗時的任務(wù)壓力，也可以幫助教師設(shè)計教案、提供創(chuàng)新性的任務(wù)完成思路和建議，以幫助教師靈活運用智能技術(shù)促進自身更好地發(fā)展。

如表2 所示，教師可以就學習過程中遇到的復雜概念或困難問題向模型尋求幫助。教師需要具備良好的語言理解和表達能力，能夠清晰地表達問題和需求，除保證與系統(tǒng)正常開展對話外，還有利于誘導更高階、更精準內(nèi)容的推送，帶來個性化的學習體驗。教師需要對回答的準確性、可靠性和相關(guān)性進行判斷，借助自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗因時制宜地應(yīng)用其中有用的信息，避免錯誤信息的干擾，高效解決自主學習中遇到的困難。在完成預期目標時，可以利用模型為自己提供創(chuàng)設(shè)性建議、推薦參考性資源，從而實現(xiàn)高質(zhì)量學習成果的產(chǎn)出。由于系統(tǒng)還沒有內(nèi)嵌于真實的教學場景中，無法了解教師在任務(wù)中的具體表現(xiàn)和實施情況，所以教師需要利用系統(tǒng)對學習過程中形成的文字、圖片、視頻等成果進行評價，結(jié)合系統(tǒng)給出的意見協(xié)助自己監(jiān)控自身的學習進度和表現(xiàn)，定期反思自己的學習過程。

Table 2 Example generated during performance stage 表2 表現(xiàn)階段生成示例

2.3 自我反思階段：評價成效、總結(jié)經(jīng)驗

生成式人工智能可以幫助教師更好地評估學習成效、形成學習經(jīng)驗，以促進其有效地評價與總結(jié)學習過程。在階段學習結(jié)束后，教師需要對當前階段的學習成效進行評判，以便進行查漏補缺。教師是自我評價的主體，生成式人工智能可以為教師提供自我評價方案和工具參考，教師在此基礎(chǔ)上結(jié)合考核要求、教學經(jīng)驗、實際情況等因素綜合完善方案，并對自己的自主學習情況進行反思與評價。例如，教師要求ChatGPT 提供自我評價微能力達標的指標，結(jié)合自己的實際情況對學習成效進行評價，也可以就自己實際開展成效未達預期目標向ChatGPT 尋求幫助。生成式人工智能除可以根據(jù)教師提供的學習材料作出診斷性評價外，還可以為教師提出改進建議，根據(jù)上下文對話討論任務(wù)成功或失敗的原因，幫助教師識別自身的優(yōu)點和改進的方向。其引導教師進行歸因分析，思考如何從經(jīng)驗中學習和成長，為下次更好地開展自主學習作準備。例如，教師在完成培訓任務(wù)后，可以將形成的文字材料傳送給ChatGPT，由ChatGPT 參考考核要求對成果進行評價。在教師自主學習結(jié)束后，生成式人工智能可優(yōu)化和整合教師形成的學習成果，并幫助教師將這些學習成果轉(zhuǎn)化為教學資源，使教師可以通過實際的成果獲得學習的滿足感，并將其應(yīng)用于教學實踐中。

如表3 所示，教師需要積極進行自我反思，利用模型的幫助來識別自己的優(yōu)勢和需要改進的領(lǐng)域。在階段學習結(jié)束后，教師可以就學習目標的實現(xiàn)情況、知識和技能的提升等方面與系統(tǒng)進行交流，共同評估學習成效。模型可以依據(jù)學習計劃生成自主評價問題，教師利用模型提供的問題思考自己在學習過程中的表現(xiàn)、成功和失敗的原因等。同時，教師可以向模型分享自己的學習經(jīng)驗和成果，并詢問模型對于自己表現(xiàn)和成果的評價。模型可以根據(jù)教師與其對話過程中的問題和回答等回顧學習過程中的重要階段及關(guān)鍵活動，幫助教師總結(jié)學習過程中遇到的挑戰(zhàn)、成功和失敗的原因，以及采取的策略和方法等。教師在學習過程中生成的過程性材料，如文字、圖片、視頻等學習成果可以整合形成資源庫，為實際教學活動提供支持。

Table 3 Example generated during self-reflection stage表3 自我反思階段生成示例

3 結(jié)語

生成式人工智能究竟是“潘多拉魔盒”還是“阿拉丁神燈”暫且未知，但就其當前展現(xiàn)出的無限可能，已使得諸多教育領(lǐng)域的設(shè)想不再是空中樓閣。人類制造工具，也應(yīng)成為工具的主人，充分認識生成式人工智能的可能與不可能，合理、有效地利用生成式人工智能技術(shù)將有利于教育生態(tài)的演進。生成式人工智能通過在自主學習的3 個階段為教師提供面向個體需求的指導和支持，幫助教師實現(xiàn)高效學習，解決相關(guān)困難和挑戰(zhàn)，并促進其專業(yè)發(fā)展。模型的構(gòu)建不僅可幫助教師利用現(xiàn)有生成式人工智能通用平臺開展自主學習，而且可以為后續(xù)本地部署平臺或教育專有平臺遷移使用提供理論參考，通過人機協(xié)作互動促進教師的自主學習。當然，生成式人工智能也有其局限性，其不能完全代替教師的專業(yè)判斷和反思能力。因此，教師需要充分認識到人工智能的作用，積極參與學習過程，并不斷提升自己的專業(yè)能力。