生成式人工智能教育創新應用的人本主義追求

摘要：2023年9月，聯合國教科文組織發布《教育與研究領域生成式人工智能指南》。該指南特別強調將人本主義作為生成式人工智能（GenAI）的價值旨歸，可以視為GenAI在教育領域創新應用的有益探索和先聲回應。《指南》包括的6部分內容從風險與挑戰、策略與調控、突破與嘗試三個維度展開，依次系統分析了GenAI在教育及科研環境中的潛在風險與挑戰，設計了全面的治理策略與政策調控方案，并探索了GenAI的教育創新應用。縱覽該指南發現，無論是從教育理念到具體實踐，抑或是從社會責任到人的發展，GenAI與教育的深度耦合均以“人本”為最終旨歸與核心要義。該指南對我國教育數字化轉型具有四重啟示：理念層面上，GenAI應促進以人為本的教育發展，確保其先進技術的紅利能夠普惠所有學習者；實踐層面上，GenAI應更加貼合人的自然認知和發展規律，確保其服務于教育的核心價值；社會層面上，GenAI應逐步完善倫理準則和法律框架，應對其帶來的社會責任與倫理挑戰；人本層面上，GenAI應凸顯人的主體角色，確保其有助于培養學生的批判性思考能力，并尊重文化和個性的多樣性。

關鍵詞：生成式人工智能；人本主義；人工智能教育；教育數字化轉型

中圖分類號：G434" "文獻標識碼：A" " 文章編號：1009-5195（2024）01-0003-09" doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.01.001

基金項目：廣東新師范建設助推基礎教育高質量發展研究與實踐項目“人工智能背景下教師隊伍建設研究與實踐”。

作者簡介：王煒，博士，教授，博士生導師，廣東第二師范學院教育數字化研究院，廣東第二師范學院教師教育學院（廣東廣州 510303）；趙帥，博士研究生，新疆師范大學教育科學學院（新疆烏魯木齊 830054）； 黃慕雄，博士，教授，博士生導師，廣東第二師范學院副校長（廣東廣州 510303）。

一、背景與源流：GenAI的崛起與《指南》發布

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱GenAI）的迅速崛起，不僅改變了傳統的信息交流和處理流程，更在教育場景中產生了多種創新性應用。在全球范圍內，隨著OpenAI的GPT-4模型的廣泛應用，其展示出深度學習技術在處理復雜任務方面的高度成熟（王正青等，2023）。谷歌的DeepMind也在重新定義AI在高級決策制定中的能力（劉鑫怡等，2022）。在國內，百度憑借其自然語言處理技術在GenAI領域持續領先，其發布的ERNIE模型在多項任務上已超越了國際先進水平（徐繼敏，2023）。然而，技術作為一把“雙刃劍”，其在為教育領域帶來創新潛力的同時，也必然會引發社會倫理、文化和安全方面的挑戰（王磊等，2023）。重新審視與解決這些問題成為GenAI被廣泛應用于教育領域的先決條件。

2023年9月，聯合國教科文組織（UNESCO）發布了《教育與研究領域生成式人工智能指南》（以下簡稱《指南》）（UNESCO，2023）。該指南由全球多位教育及AI領域專家協同制定，強調人本主義作為AI的價值旨歸，可以視為對GenAI合理應用于教育領域的國際回應。整體而言，該指南包括６部分內容：第一部分系統剖析了GenAI的基礎構造與運行機理，并詳細呈現了多樣化的技術模型；第二部分明確指出了與GenAI相關的一系列復雜且備受關注的倫理和政策問題；第三部分著重討論了基于人本主義理念規范GenAI所需關注的關鍵步驟與核心要素；第四部分高屋建瓴地提出了綜合性的策略建議，并由此構建了一個連貫、全面的政策框架；第五部分從創新角度探究了GenAI在課程設計、教學與學術研究中的應用潛力和發展方向；第六部分從宏觀角度深刻反思了GenAI在教育和研究領域可能帶來的長期性戰略影響。這６部分內容可以歸納為“風險與爭議：GenAI的技術機制及其教育應用挑戰”“策略與調控：以人為本的GenAI治理框架塑造”和“突破與嘗試：GenAI在教育場景中的創新實踐”三大模塊，其對應關系如圖１所示。該指南作為“GenAI＋教育”的指引性先聲文本，通過對其進行系統解讀，有助于明晰GenAI在教育數字化轉型中的底層邏輯與上層要旨，進而確保GenAI技術在推動教育創新的同時，兼顧以人為本的價值遵循。

二、風險與爭議：GenAI的技術機制及其教 育應用挑戰

《指南》的第一與第二部分構成了“風險與爭議”模塊。該模塊首先對GenAI的工作原理進行深入剖析，然后基于GenAI的技術機制討論其在教育領域應用的爭議與風險。

GenAI所依賴的核心技術包括自然語言處理和多媒體內容生成技術。該技術不僅能自動解讀并響應自然語言指令，還能生成包括文本、圖像、視頻、音樂和軟件代碼在內的全新內容，彰顯了其在啟發性內容生成能力、對話情境理解能力、序列任務執行能力、程序語言解析能力等方面的核心優勢（盧宇等，2023）。這些卓越的能力得益于其復雜的統計分析和機器學習算法，特別是基于Transformer 架構的生成式預訓練語言模型（楊宗凱等，2023）。ChatGPT作為一種大規模人工智能技術的典型代表，憑借強大的自然語言處理能力的技術支持，也對教育領域提出了前所未有的新挑戰。

表1詳細列出了《指南》中所提及的8項風險，綜合展現了GenAI在社會、法律和倫理領域所面臨的復雜挑戰。這些風險不僅涉及技術層面，如數字鴻溝的加劇、法律監管的滯后、知識產權的侵犯，以及運作機制的不透明性等；而且也觸及了GenAI在創造全新的思想或解決復雜的社會實踐等方面的核心問題（李政濤，2023）。總體而言，這些風險不僅揭示了GenAI本身的內在復雜性，而且也反映了其在教育領域應用時可能導致的廣泛而深遠的社會影響。

1.發展失衡：GenAI加劇數字鴻溝及其監管缺位

在教育領域，數字鴻溝不僅是一個技術問題，更是教育發展失衡的問題（尚智叢等，2023）。高質量教育對先進數字工具和教育技術的日趨依賴，會進一步加劇不同地域之間的教育數字鴻溝。如由經濟發達地區所訓練的先進GenAI模型可能在經濟弱勢地區因文化和教育需求不匹配而適得其反。另外，監管缺位也會進一步放大這種教育發展失衡。在法規和倫理準則匱乏的情況下，GenAI更易被濫用，進而導致在教育評估和資源配置等方面的不平等。因此，教育研究者應持有批判性思維，全面審視GenAI所引發的數字鴻溝問題，以確保其在教育場景下的公平應用。

2.侵權風險：GenAI數據的非授權使用與隱私侵犯

由于GenAI模型通常是通過從互聯網上抓取未經明確授權的數據進行訓練，因此其在知識產權方面存在一定的侵權風險。例如，GenAI可能會生成含有受版權保護的文本或圖像的教育材料，這將使得教育和學術領域內對于版權和剽竊的界定更加艱難。此外，GenAI在處理大量個人數據特別是學生和教師的個人敏感信息時，也容易出現侵犯師生數據隱私的問題。在缺乏透明度和充分監管的環境下，GenAI很可能會成為數據濫用或泄露的“達摩克利斯之劍”。

3.信任危機：GenAI算法模型的不透明性

由于GenAI模型通常基于龐大的參數量進行運算，故其輸出的結果可能會缺乏清晰且具有可解釋性的內在邏輯。這種不透明性意味著雖然可以觀察到GenAI的輸出結果，但卻難以解釋或驗證其生成內容的過程及其背后的邏輯。而模型及其參數本身的不可驗證性，亦使得準確識別并糾正其中的偏見或錯誤變得尤為困難。這種不透明性不僅可能導致不可預期甚至有害的結果，還可能使學生和教育工作者對其輸出的結果產生過度信賴。例如，若將某個GenAI模型用于個性化教學或學術評估，其不透明性和不可解釋性可能會讓教育工作者和學生產生過度或盲目的信任。因為他們無法深入了解該模型作出特定推薦或評價的機制。這種盲目信任也可能導致錯誤的教學決策或學術評估，進而影響學生的學習成效與心理發展（王麗等，2023）。

4.內容誤導：GenAI所引發的錯誤、偏見與虛假信息

GenAI生成的內容看似權威，實則可能隱含著錯誤和偏見。對于尚未完全掌握批判性思考能力的個體而言，他們更易將這些誤導性信息視為權威可靠的學習資源。由于GenAI更傾向于重復其訓練數據中的主流觀點，且缺乏對現實世界人文和社會價值的深刻理解，故其可能會抑制生成多樣性的觀點，也可能會妨礙學生社會情感智能的培養。此外，GenAI還可能偽造逼真的“假信息”，用于制造、傳播虛假信息或進行不道德活動，進而危害教育生態環境和學生心理健康。

因此，要確保GenAI在教育中的良性發展，避免上述潛在問題對教育質量和公平性產生負面影響，就必須要制定更為嚴格的監管措施。

三、策略與調控：以人為本的GenAI治理框 架塑造

《指南》的第三與第四部分構成“策略與調控”模塊。對照《指南》的邏輯框架，該模塊首先討論了人本主義原則在GenAI應用中的核心地位，其次分析了人本主義視角下GenAI的治理方案與參與主體，最后提出了更具操作性的治理框架。

1.人本主義視角的AI治理原則

人本主義視角下的AI治理原則是一種確保技術與人類價值觀和權益相協調的重要觀點（肖君等，2023）。參照2019年的《北京人工智能與教育共識》（UNESCO，2019）以及2021年的《人工智能倫理建議》（UNESCO，2021），我們可以獲知，教育領域的AI使用應以促進人類的可持續發展為根本目的，同時要尊重文化多樣性和邊緣群體的權益。而聯合國教科文組織于2022年發布的《面向政策制定者的人工智能與教育指南》則為數字人本主義視角下進行AI治理的實際應用提供了具體行動方案，其中包括促進包容性學習、支持個性化教育、改進數據管理等（UNESCO，2022）。總之，以人本主義作為AI治理的原則，不僅需遵循倫理和法律準則，還需關注社會、文化和心理因素，以此確保GenAI是一種以人為本，且可用于促進公平、包容和高質量教育的有力工具。

2.人本主義視角的AI治理方案

制定具體的治理方案是人本主義視角下AI治理原則得以落地的關鍵舉措。針對教育領域中GenAI的實踐應用問題，該指南提出了一系列分階段推進的詳細方案（見圖2）。

從圖2可知，從數據保護到國家AI戰略整合，再到倫理以及版權等問題，數字人本主義視角下的AI治理不僅是一種高屋建瓴的理論構建，更是一套具體、可操作、明確的治理措施。具體而言，人本主義視角下AI治理方案的核心在于融合技術智能與社會責任，以推動AI技術的可持續發展。這就需要從全球層面建立并完善相關的法律法規（如制定《通用數據保護條例》等），并將對GenAI的規范提升至國家戰略層面。實現這一目標的關鍵在于，政府要全面參與并會同其他部門共同制定具體、可執行的法律條款，明確界定AI使用的道德準則和社會責任。為了應對GenAI對內容生成帶來的挑戰，一方面要繼續加強對現有版權的法律法規建設，確保AI的開發和應用不會侵犯知識產權和個人隱私，也不會產生歧視和偏見，同時做到保護用戶的數據安全。另一方面，需要對GenAI的監管進行細化并設立專門的監管機構，加強政府和社會企業之間的合作，共同推動AI治理方案的實施。在教育與研究領域，應將重點放在提高教育工作者和學生對AI技術的認知與素養培養上，體現為對AI技術基本知識和技能的認知，以及對AI倫理和社會影響的理解。此外，還需持續研究GenAI對教育領域產生的長期影響，以便更好地指導AI技術在教育領域的可持續應用。唯有將AI技術的發展導向更加關注人的需求和權利，確保技術進步不會犧牲人類的基本價值和道德原則，才能真正實現技術賦能教育與研究的人本主義追求。

3.人本主義視角的AI治理主體

良好的AI安全風險治理不僅需要前瞻的政策指引，還需要AI產品提供者和使用者的多方參與（郭勝男等，2023）。《指南》明確提出了四個關鍵參與主體——政府監管機構、GenAI提供商、教育機構用戶和個體用戶，這些組織和個體各自承擔著不同的權責，需要在多個層面展開協作。

政府監管部門。政府監管部門在GenAI的治理中起著決定性作用，主要涉及7個核心方面：一是建立一個負責統籌GenAI全局的中樞機構，以促進各部門間的協同工作；二是要使現行法律與GenAI新法規相適應，以確保新法規與國家的法律體系及現有監管結構相協調；三是推動各部門協同合作，共同開發可靠、高效的GenAI模型；四是制定評估GenAI潛在風險的標準和流程；五是通過法律途徑保護用戶數據；六是對可能危害兒童的GenAI應用，設置年齡限制；七是參照國際標準如歐盟的AI法案等，進行風險分類和管理。

GenAI提供商。GenAI提供商肩負著確保其產品安全、高效等10項核心任務，分別是遵循以人為本的企業價值觀；確保數據和模型來源的可信度；禁止生成具有歧視性或偏見的內容；算法透明化；標注由GenAI生成的內容；全程維護GenAI的安全性和可靠性；明確工具的使用場景和目標用戶；公開技術限制；設置投訴機制；與政府和其他機構合作，監控和報告任何非法或不道德的應用。以上責任不僅確保了GenAI的安全和有效運用，而且也適切倫理與社會責任。

教育機構用戶。教育機構用戶在GenAI的應用和管理中具有多重角色，包括持續監測和審計算法和數據，以保證其可靠和安全；保護用戶，特別是兒童和弱勢群體；定期評估GenAI在教育和其他領域的長期影響，以便及時調整應用策略；根據不同年齡和需求制定和推行GenAI應用指南。這些多角度的責任和行動不僅強化了GenAI的安全性和合規性，也展現了其在教育應用中的人本主義理念。

個體用戶。個體用戶在使用GenAI時主要承擔以下責任：一是全面了解并接受使用條款和法律責任；二是遵循使用GenAI的倫理準則；三是在發現非法或不道德應用時，立即報告給相應的監管機構。這不僅有助于個體用戶更好地遵守法律和倫理準則，也促進了整個社會對GenAI應用的負責任和安全管理。

總之，這一多元有序的多主體治理體系不僅突出了以人為本的AI應用在教育中具有舉足輕重的地位，而且在保證技術安全有效的基礎上，兼顧了倫理和社會責任，有效平衡了創新與風險之間的關系，保證了GenAI在教育領域的可持續使用。

4.人本主義視角的AI治理框架

為了充分發掘GenAI在教育和研究領域的潛在益處，構建合適的治理框架是必由之路。人本主義視角的AI治理框架強調以人為本，關注人的發展和需求。《指南》提出的8項治理框架體現了人本主義的核心理念，強調人的主體地位和促進人的全面發展，即在教育和研究領域中，AI的應用應能促進文化多樣性、尊重個體自決、提升AI的教育質量、增進學習者和教育者的AI素養、鼓勵創新思維，并探索適合本土文化和需求的AI解決方案。

（1）開發支持多元文化的GenAI

在人本主義視角的GenAI治理框架中，開發支持多元文化的GenAI系統是其關鍵組成部分。這要求在GenAI的整個生命周期中應重點關注包容性、公平性及語言和文化多樣性。而擴展網絡接入范圍、提供全面的數字教育資源、確保評估標準的公正無偏見、構建保護文化多樣性的包容性規章，成為目標落地的現實路徑。這些策略的綜合應用旨在確保GenAI不僅能在技術層面高效運作，而且在社會層面也能展現出公正性。總之，這一關鍵框架旨在強調GenAI應在充分尊重全球文化多樣性的同時，提供高質量且易于接入的教育資源，從而在全球范圍內發揮其積極的教育作用。

（2）強化用戶對GenAI的自決性

在人本主義視角下的GenAI治理框架中，強化用戶對GenAI的自決性是攸關之舉。這要求供應商全面且透明地向用戶披露GenAI系統中包括個人數據收集、存儲與使用在內的數據處理方式。同時在自動化和智能化程度日益增強的學習環境中，GenAI系統應能激發用戶的內在學習動機，支持個人成長。此外還需要制定明確的使用策略以防止技術對人類的自然認知和社交能力造成侵蝕或取代。總之，GenAI應用應謹慎設計，減少對人類創造性與主體性的弱化，避免個體的“技術沉溺”，尤其在教育中運用GenAI工具應致力于減輕學生的作業和考試壓力。其次，組織層面的決策應基于多方反饋，鼓勵并加強對AI算法和輸出結果的批判性評估。最后，應避免在高風險決策中簡單地將倫理和法律責任轉移給GenAI系統。以上分析表明，這樣的倫理框架有助于在實現技術祛魅的同時，確保GenAI的責任性和可持續性，同時最大化其在人本主義教育中的潛力。

（3）建立GenAI評估體系

在構建面向人本主義的GenAI治理框架中，對教育領域GenAI評估體系的建立不可或缺。此體系需對GenAI進行全面監管與驗證，確保其在教育和研究應用中的無偏見性，同時其訓練數據須在性別、經濟狀況、文化背景及地理位置等方面體現多樣性。此外，該體系應對知情同意的復雜性予以解決，尤其是在涉及兒童及其他弱勢群體時。毋庸諱言，還需定期審查、排除如深度偽造圖片、虛假新聞或仇恨言論等不當信息，并采取有效措施進行糾正，以確保GenAI系統輸出內容的適宜性。總之，在使用GenAI前要確保其經過嚴格的倫理驗證，符合倫理標準。尤其在引入教育機構前，更需確認GenAI不會對學生造成傷害，其內容與學生的年齡、能力相匹配，符合教育原則，且有助于學生正確價值觀的形成與發展。

（4）促進學習者的AI素養

促進學習者的AI素養強調提升公眾對AI的認知和應用能力的重要性。該框架指出，隨著GenAI技術的快速發展，基礎性的AI知識成為個體必需的知識儲備。為此，在各階段教育中引入政府審定與認可的，涵蓋AI的社會影響、倫理問題、算法以及數據處理知識的AI課程尤為必要。此外，高等教育和研究機構應培養AI專門人才，關注GenAI帶來的職業變化并相應調整教育體系，以滿足市場以及未來社會對人才提出的新需求。最后還需強調性別平等并關注老年人等特殊群體，確保GenAI對教育領域的公平、普及和包容性觀照。

（5）提升教育者的AI能力

根據聯合國教科文組織的最新調查，目前僅中國、芬蘭等少數國家有關于AI的培訓項目。這些項目旨在幫助教育者和研究人員更加負責和有效地使用GenAI。教育者在使用GenAI時應遵循四個關鍵步驟：首先，各國應根據自身文化和教育環境，制定或優化相關的指導方針。其次，鑒于教育者與研究人員在推動高階思維和人文價值觀等方面有不可替代的作用，應重視其權益的維護。再次，教育者應明確掌握如何符合倫理和高效地使用GenAI系統的核心知識和技能。最后，應定期評估教育者運用AI技術的能力。

（6）批判性接納GenAI的生成內容

由于GenAI系統對信息處理缺乏多元且深入的理解，故其輸出的結果傾向于反映主流觀點，而使少數派的意見被邊緣化。為確保多樣化和多元性的觀點得到適當的體現和尊重，對GenAI生成的內容進行批判性分析與接納至關重要。批判性分析不僅涉及對GenAI輸出結果的審視，還包括在設計和實施階段對多樣化分析視角的反思，由此可以確保GenAI在教育和研究領域中的健康發展，保障其輸出結果在反映主流意識形態的同時，也能融入邊緣和少數群體的觀點，從而不斷豐富和拓展其對知識和創意的理解。

（7）探索適應本土特色的AI模式與數據庫

《指南》指出當前GenAI技術主要反映了發達國家的需求和觀點，而發展中國家的特定需求和觀點則在一定程度上被遮蔽。為有效縮小這一差距，確保GenAI的發展與應用能夠適應各個地區和不同文化的特殊需求，就必須采取細致的規劃策略。這就需要對不同國家的本土文化、語言、教育背景和社會環境進行深入了解，以及基于這些理解構建適應本土特色的AI模型和數據庫。如此GenAI不僅能作為全球技術的一部分，更能成為促進本地社會和文化發展的重要工具，進而使技術進步惠及所有國家和地區，并充分尊重和反映其多元文化價值。

（8）深化GenAI的跨領域研究

深化GenAI的跨領域研究，是人本主義視角下GenAI治理框架的關鍵環節。只有通過多部門、跨學科的協同攻關，才能更好地實現GenAI技術的全面和深入應用。質言之，這要求與AI提供商及教育者建立緊密的合作關系，確保技術與教育實踐的有效結合。同時，應匯聚不同領域的專家，共同探討GenAI在教育中的多元應用，促進理論與實踐的相互啟發。此外，還需跟進和更新相關政策與法規，保障GenAI應用的合規性和適應性。

以上8條措施共同構成了一個全面而細致的治理框架（見圖3）。該框架以GenAI在教育和研究領域中的人本主義導向和高效應用為旨歸，不僅為其技術實施和合法合規提供了依據，還在社會文化層面得到了充分考量。框架從推動包容性、公平性和文化多樣性，到審慎保護人類自主性，再到細致的監管與驗證機制，均體現了對人的主體性和社會公正的高度關注。尤為值得一提的是，它不僅強調教育者和學習者需要具備AI素養，還對多元觀點和地域性應用的重要性進行了觀照。這種多維度、全面性的治理框架在確保GenAI推動全球多樣性和文化包容性的同時，也為GenAI在教育和研究領域實現其最大應用潛力保留了廣闊空間。

四、突破與嘗試：GenAI在教育場景中的創 新實踐

《指南》的第五與第六部分構成了“突破與嘗試”模塊，該模塊意在探討如何將以人為本的監管政策框架與教育環境中的實際應用相結合，以期在理論與實踐之間構建起一座橋梁，推動GenAI在教育領域的有益探索。

1.GenAI在教育中的應用原則

將GenAI運用于教育領域時，應遵循人本主義的基礎原則。首先，要明確GenAI應用具有引導解決實際需求并顯著優化學習和研究成果的教育或研究價值；其次，應當尊重和激發教育者和學習者的差異性和內驅力；第三，應完全由人類來控制GenAI運行的全過程；第四，應基于多元化的考量來解讀GenAI所生成的內容；最后， GenAI的使用不應僅是一種單純的工具操作，更應將其引領到高層次的認知活動，包括但不限于對AI輸出結果準確性和教學策略的批判性思考。只有更好地遵循這些原則，才能確保GenAI在教育和研究中的潛能得以最大化地發揮。

2.GenAI在教育中的服務策略

為確保GenAI的有效合理運用，教育和研究機構需制定全面細致的服務策略。首先，出臺明確的倫理準則，指導教育者和學習者負責任地利用這些工具。其次，提供相應的使用指導，幫助用戶遵循數據隱私及知識產權的相關規定。再次，采取有效措施識別和防止GenAI生成內容的不當使用，守護學術誠信。最后，為用戶開展持續的GenAI專業培訓，提供相應的服務保障。

3.GenAI在教育中的實踐場景

當前GenAI在教育和科研領域的應用場景主要包括科研輔助、教學輔助、個性化輔導、探究式學習支持和為特殊需要學習者提供智能支持等方面。

（1）利用GenAI輔助科研

GenAI在擴展研究范疇、豐富數據挖掘，以及撰寫文獻綜述方面展露出顯著優勢。作為研究方案的智能顧問，GenAI在結構明確、問題明晰的研究領域頗具潛力，特別是在個性化的研究規劃與方案指導方面。然而該過程并非是全自動化的，研究者必須擁有足夠的領域專長，以便對GenAI生成的信息進行有效驗證。在研究問題相對模糊或結構不明確的情境中，生成式數據瀏覽器和文獻審稿AI工具可能具有更為廣泛的適用性。這些工具能自動收集和分析信息，甚至生成文獻綜述初稿。需要強調的是，GenAI的應用中可能伴隨諸如數據管理失誤、潛在隱私侵犯、未經授權信息儲存以及性別或其他形式的偏見等問題，這有違其倫理正當性和實用性。因此，盡管GenAI在教育研究方面提供了創新性和便利性應用，但研究者和實踐者同樣需要警示其不可忽視的風險與局限。

（2）利用GenAI輔助教學

在教育數字化轉型進程中，GenAI在教學輔助方面展現了令人矚目的潛力。其不僅能夠精準概括和拓展教學主題的關鍵內容，還能協助教師優化課程結構，并為測試和考核提供問題模板和評價準則。這些高度個性化和靈活的功能預示著GenAI在提升教學效率和質量方面具有巨大優勢。然而，單純強調其優點又有失偏頗。首先，任何GenAI工具在被廣泛應用于教學之前，都必須經過嚴格、權威的評審流程，以確保其準確性；其次，教師需要對希望通過該工具實現的教學目標和內容有明確的預設和理解。只有當GenAI工具與教師的教學理念和目標保持高度一致時，才能充分發揮其潛在優勢。此外，在應用GenAI提供的教學建議或內容時，人類課程設計師還需進行細致的事實核查和適用性評估，以確保其服務于教育的多元化和人本價值彰顯。

（3）利用GenAI進行個性化輔導

GenAI在語言學習、藝術創作和編程或算術領域展現出巨大潛力，可以為學生提供深度個性化與自適應的教學支持。通過深入的個性化互動，GenAI能夠為學習者提供實時反饋、指正錯誤，并模擬特定技能，幫助學習者更高效地掌握知識和技能。然而這種創新同樣伴隨風險，所有GenAI工具都需經過嚴格的測試和權威驗證，用戶在使用過程中也要具備對AI提議的批判性思考能力。

（4）利用GenAI促進探究式學習

探究式學習常以問題解決為導向，問題解決過程依賴于蘇格拉底式的提問和對話機制。在這一探究式學習環境下，GenAI能夠充當“一對一”的蘇格拉底式反駁者（1∶1 Socratic Opponent），與學習者進行深入對話，幫助其達到更高層次的認識和理解。這種復雜的對話交互預設了學習者必須具備足夠的獨立溝通能力和相關前置知識，以便能夠鑒別信息和觀點的真實性。然而，GenAI在探究式學習中的應用并非全無風險。一方面，現有的GenAI工具可能產生相似或模板化的回應，這在某種程度上限制了學習者獲取多角度觀點的機會，不利于學習者獨立思考能力的發展，甚至還可能減少學生的協作學習機會，影響其社交發展。另一方面，若學習者缺乏必要的基礎知識和判斷能力，則很可能會被GenAI提供的信息所誤導。

（5）為特殊需要的學習者提供GenAI支持

GenAI在支持特殊需要學習者方面展現出巨大潛力。GenAI可以通過自然語言處理技術，準確地診斷學習障礙，為有情緒情感障礙的學習者提供一對一的專屬建議；還能為有視聽障礙的學習者提供便利。但是在選擇GenAI工具時，需確保其可用性和準確性，最好是經過權威機構的認證，唯此才能確保其輸出結果準確無誤，且不會為學習帶來額外的負擔。

總而言之，GenAI在教育和科研領域中展現出了顯著的優勢，如提高研究效率、優化教學內容和方法，以及支持個性化學習等，但其也伴隨諸如倫理和隱私問題、數據管理不當、潛在偏見以及弱化學習者獨立思考能力等一系列風險和挑戰，因此需要教育者、研究人員和政策制定者共同努力，通過制定嚴格的標準和指導原則，確保GenAI在教育領域以人為本的應用，最大程度地削弱其潛在的負面影響。

4.GenAI在教育中的發展瓶頸

GenAI對教育的挑戰不僅限于制造錯誤信息、引發學術誠信問題和危及個人隱私與數據安全等方面，更涉及教育實踐與教育體系，甚至整個教育生態（王竹立等，2023）。《指南》對GenAI在教育領域的潛在影響進行分析時，指出其問題和挑戰呈現出多維復雜性。在理念維度上，GenAI在教育場景下引發了一系列復雜而微妙的議題，尤其是關于教育平等和機會均等的問題。GenAI固然有助于實現高度個性化的學習體驗，但也存在加劇社會和教育不平等的風險。例如，GenAI能否促成教育機會的平等分配，是否會不可避免地強化原有的社會和教育分層？在實踐維度上，GenAI對教育內容的準確性和權威性提出了明確的挑戰，教育專家和政策制定者需要在保證內容質量與利用 AI 帶來的便利性之間尋求平衡。在社會維度上，GenAI不僅重塑了知識和藝術的創造與傳播方式，還在知識產權領域引發了一系列新的倫理和法律問題，因此如何確保對原創作品和內容創作者的權益不受侵犯成為一個迫切而又現實的議題。在個體維度上，GenAI對教育的影響需要從一個更全面的角度進行審視，即如何在引領技術革新的同時，保護和促進人的全面發展。

五、思考與展望：GenAI對教育數字化轉型 的四維啟示

前文深入探討了GenAI在教育數字化轉型中的應用，然而如何定位GenAI在未來教育中的角色，如何從中洞察深遠的啟示，均是教育研究者亟需反思與探討的關鍵議題。聯合國教科文組織發布的《教育與研究領域生成式人工智能指南》可以看作是對這一問題的有益探索和先聲回應。從理念與實踐的角度看，該指南不僅深入探討了GenAI在教育領域的考量，涵蓋教育核心理念和價值觀，同時也關注了包括評估方法和內容生成方式的實踐應用。從社會與個體的角度看，該指南既突顯了GenAI可能對社會結構造成的宏觀影響，如加劇不平等現象；又著眼于GenAI對個體特別是對用戶心理和情感健康的微觀影響。因此，當探討GenAI對教育數字化轉型的重要啟示時，不能僅限于特定技術層面，還需進一步延伸到廣闊的理念、實踐、社會和人本領域，從而形成“四維一體”的全面框架。

1.理念：促進以人為本的教育發展

GenAI在教育數字化轉型的全球浪潮中被寄予能促進教育以人為本的發展厚望。這一愿景與我國近期頒布的《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》的核心理念不謀而合，兩者都著重于在教育和社會進步的復雜脈絡中，謹慎而全面地權衡各方利益和責任。《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》提供了一個全面、細致和負責任的制度框架，為GenAI的健康、安全和規范應用奠定了堅實基礎。未來的研究和政策設計需要在多維度上審視GenAI在教育內涵和外延方面的影響，特別是它如何改寫教育公平和機會均等的現有格局。這一挑戰不僅局限于挖掘技術在個性化教學方面的巨大潛力，更涉及如何通過多層次、多維度的制度設計和教育政策，確保先進技術的紅利能夠普惠所有學習者。

2.實踐：確保GenAI服務于教育的核心價值

在實踐層面，GenAI不僅是一種教育工具，更是一個與課程設計、評估方法和教師專業發展等緊密相連的綜合體。一方面，我們需要仔細評估GenAI應用過程中數據隱私、學習者自主性和資源公正分配等倫理問題。另一方面，我們應合理利用GenAI提供的創新學習模式，借鑒融合腦科學和認知科學的最新發現，助力實現個性化學習與知識深度學習，如此則能使GenAI的教育應用更加貼合人的自然認知和發展規律。為此，GenAI的教育應用需要超越技術層面，更側重于如何使之與現有的教育實踐和人的認知特性相融合，堅守教育實踐的理性原則，培育數字素養，構筑GenAI教育的責任倫理，實現人技共鳴，提升教育自我治理能力，以確保GenAI真正服務于教育的核心價值（張黎等，2023）。

3.社會：應對GenAI的社會責任與倫理挑戰

GenAI不僅是教育和研究創新的強大引擎，更引發了一系列復雜的知識產權、作者權益以及倫理和法律問題（王佑鎂等，2023）。這使得在運用GenAI激發教育活力和推動教育創新的同時，妥善平衡并維護創作者和原創內容提供者的權益刻不容緩。從倫理視角來看，GenAI不僅需關注其對教育目標的促進，更需維護個體的尊嚴和文化身份。這意味著在利用GenAI生成教學內容或研究材料時，既要確保這些成果對教育目標具有積極的推動作用，也要尊重和考慮個體的文化和身份多樣性。從法律角度來看，為阻止GenAI在教育和研究領域的濫用，以及避免對創作者和原創內容提供者權益的侵犯，構建健全的知識產權保護體系實為當務之急。在教育數字化轉型進程中，有必要逐步構建并完善GenAI的倫理準則和法律框架。這不僅有助于促進教育技術的創新，還能確保在追求人本教育目標的同時，全面考量其社會責任和倫理合規性。

4.人本：突出人的中心性在教育數字化轉型中的角色

一方面，GenAI在教育領域的廣泛應用有可能限制學生的獨立思考和自我探究能力。GenAI以提供最“優化”或“正確”的解決方案為目標導向，這可能導致學生的技術沉溺并削弱學生的個人判斷和批判性思考能力。技術依賴與成癮還可能侵蝕個體的認知自由和問題解決的多樣性，進而妨礙其全面發展。另一方面，GenAI在教育領域的應用也可能對人的精神文化的多樣性構成威脅。當GenAI系統基于大數據和復雜算法不斷“優化”教育內容和教學策略時，其無形中會對主流或多數群體的觀點和價值觀進行強化，從而愈加邊緣化少數群體和非主流的觀點，形成“馬太效應”。這不僅可能導致觀點和信息的同質化，而且可能削弱文化和個性的多樣性。因此，當我們重新審視人與技術的關系、思考技術與人的幸福體驗和人性完善之關系時（張務農，2023），迫切需要平衡其可觀的優勢與潛在的人本風險；還需從保護和促進人的全面發展的維度進行全面權衡，確保在加強對學生全方位數字素養培育的同時（邱燕楠等，2023），不損害個體的獨立思考和精神文化的多樣性。總之，只有以人本主義為價值指引，以“人民立場，本土特色”為遵循，在技術賦能教育的同時促進主體潛能釋放，GenAI才能真正成為教育數字化轉型中的強有力工具，為我國構建人民滿意的高質量教育體系提供裨益。

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收稿日期 2023-10-08 責任編輯 劉選

The Humanistic Pursuit of Innovative Application of Generative AI in Education： Interpretation of UNESCO’s Guidance for Generative AI in Education and Research

WANG Wei， ZHAO Shuai， HUANG Muxiong

Abstract： In September 2023， UNESCO released the Guidance for Generative AI in Education and Research which specifically emphasizes humanism as the value and purpose of Generative AI （GenAI）. It can be seen as a valuable exploration and proactive response to the innovative application of GenAI in the field of education. The guidance consists of six sections， which systematically analyze the potential risks and challenges of GenAI in the educational and research environment， propose comprehensive governance strategies and policy control measures， and explore the innovative application of GenAI in education. Upon reviewing the guidance， it becomes evident that， in terms of educational philosophy， practical implementation， social responsibility and personal development， the deep integration of GenAI and education should revolve around a human-centered approach. This guidance provides four important insights for the digital transformation of education in China. At the conceptual level， GenAI should promote the development of education that prioritizes students， ensuring that the benefits of its advanced technologies are accessible to all learners. At the practical level， GenAI should align more closely with human cognitive and developmental processes to serve the core values of education. At the social level， GenAI should gradually refine ethical guidelines and legal frameworks to address the social responsibility and ethical challenges it presents. At the human level， GenAI should emphasize the central role of humans， aiming to cultivate students’ critical thinking abilities and respect the diversity of culture and individuality.

Keywords： Generative AI; Humanism; AI Education; Digital Transformation of Education