生成式人工智能浪潮下的高職教育：風險剖析與防范策略

曾晨曦 陳靜

摘要：在生成式人工智能的快速發展背景下，本文深入探討了生成式人工智能對高職教育的多方面影響及其潛在風險，概述了生成式人工智能的基礎概念、技術原理及其在各領域的應用情況，重點分析了該技術給高職教育帶來的資源分配、教育質量、學生就業以及道德倫理法律等多層次風險。針對這些風險，提出了優化資源分配、保障教育質量、助力學生就業及強化道德法律教育的防范策略。此外，對生成式人工智能在高職教育領域的未來發展趨勢進行了展望，并為相關政策制定提供了建議，以期推動高職教育的創新與高質量發展。

關鍵詞：生成式人工智能；高職教育；風險與防范

引言

在數字化、網絡化和智能化的時代背景下，生成式人工智能（GAI）以其強大的創造性和模擬能力，正在重塑人們的工作、學習和生活方式。作為人工智能技術的重要分支，GAI能夠生成新的文本、圖像、音頻和視頻內容，從而對很多領域產生了深遠的影響。

高職教育作為連接學術研究與產業應用的橋梁，旨在培養高素質技術技能人才。然而，隨著GAI技術的不斷發展和普及，高職教育面臨著前所未有的挑戰和機遇。一方面，GAI為高職教育提供了更豐富的教學資源和更先進的教學手段，有助于提高教學效果和學生的學習體驗；另一方面，GAI也可能帶來諸如教育資源分配不均、教育質量下降、學生就業難以及道德倫理和法律風險等問題。

鑒于此，深入探討生成式人工智能浪潮下高職教育的風險，并提出相應的防范策略顯得尤為重要。本文期望能夠從一個全面、深入了解生成式人工智能對高職教育影響的視角，為高職教育在GAI時代的未來發展提供有益的啟示和借鑒。

1. 生成式人工智能概述

1.1 生成式人工智能的定義

生成式人工智能是指一類能夠自動生成全新、原創性內容的人工智能技術。與傳統的分析型人工智能不同，GAI側重于模擬人類的創造性過程，通過機器學習和深度學習算法，從大量數據中學習并生成新的、符合特定要求的數據，如文本、圖像、音頻和視頻等。

1.2 技術原理及應用領域

生成式人工智能的技術原理主要基于深度學習中的生成模型，如生成對抗網絡（GANs）[1]、變分自編碼器（VAEs）[2]和Transformer模型[3]等。這些模型通過學習真實數據的潛在分布，能夠生成與真實數據相似但全新的內容。

在應用領域方面，GAI已被廣泛應用于文本生成、圖像創作、語音合成和視頻剪輯等領域。例如，在文本生成方面，GAI可以自動生成新聞報道、小說、詩歌和廣告文案等[4]；在圖像創作方面，GAI可以生成藝術作品、設計草圖、虛擬人物和場景等[5]；在語音合成方面，GAI可以模擬人類的聲音，生成自然流暢的語音內容；在視頻剪輯方面，GAI可以自動剪輯和合成視頻片段，生成具有創意和吸引力的視頻作品[6]。

1.3 發展趨勢與影響

隨著人工智能算法、算力和算據[7]的高速發展和應用領域的不斷拓展，生成式人工智能呈現出以下發展趨勢：

（1）生成內容的質量和多樣性不斷提升，使得GAI在更多領域得到應用；

（2）GAI與其他技術的融合，如與增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和混合現實（MR）等技術的結合，將創造出更加豐富和沉浸式的體驗；

（3）GAI的商業化進程加快，越來越多的企業和機構開始將GAI技術應用于產品和服務中，以提高效率和降低成本。

生成式人工智能的發展對各行各業產生了深遠的影響。例如，在教育領域，GAI為個性化教學、智能評估和教學資源開發等提供了新的可能。同時，GAI的發展也帶來了一系列挑戰和問題，如數據隱私保護、知識產權侵權和道德倫理風險等，需要在實踐中不斷探索和解決。

在生成式人工智能技術迅猛發展背景下，2023年7月國家互聯網信息辦公室、國家發展改革委、教育部等七部門聯合公布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，旨在從制度層面出發，對生成式人工智能技術的運用實施系統化的監管和規范[8]。

2. 高職教育的風險剖析

2.1 教育資源分配不均的風險

生成式人工智能技術的引入，使得高職教育的資源分配面臨新的挑戰。由于不同地區、不同學校之間的經濟和技術水平存在差異，導致在引入和應用生成式人工智能技術時存在明顯的不均衡現象。一些發達地區或學校可能能夠率先引入這種技術，從而獲得更多的教育資源和優勢，而一些經濟落后或技術水平較低的地區或學校則可能面臨資源匱乏的困境。這種不均衡的資源分配不僅加劇了高職教育領域的不公平現象，還可能進一步拉大不同地區、不同學校之間的教育差距。

2.2 教育質量下降的風險

生成式人工智能技術的引入雖然為高職教育帶來了新的教學手段和方法，但同時也可能對教育質量產生沖擊。一方面，由于這種技術的自動化和智能化程度較高，可能導致一些教師過度依賴技術而忽視了對學生的個性化關注和指導，從而影響教學質量和學生的學習體驗；另一方面，由于生成式人工智能技術本身存在一定的局限性和不足，如數據偏差、算法錯誤等，可能導致其生成的教學內容和建議存在誤導性，從而對學生的學習產生負面影響。

2.3 學生就業難的風險

生成式人工智能技術的廣泛應用，使得一些傳統的工作崗位逐漸被自動化取代，從而導致學生面臨更大的就業壓力。一方面，由于技術的快速發展和更新換代，學生需要不斷學習和掌握新的技能和知識才能適應市場需求，這無疑增加了他們的學習負擔和就業難度；另一方面，由于生成式人工智能技術的應用領域不斷擴大，對于一些專業技能單一、缺乏創新能力的學生來說，他們可能面臨更大的就業困境和競爭壓力。

2.4 道德倫理與法律風險

生成式人工智能的應用涉及許多道德倫理和法律問題。例如，利用生成式人工智能進行抄襲、剽竊等學術不端行為可能更加難以被發現和懲處；生成式人工智能生成的內容可能涉及侵犯他人隱私、肖像權等法律問題；此外，生成式人工智能還可能被用于傳播虛假信息、進行網絡詐騙等違法犯罪活動。這些道德倫理和法律風險不僅損害了高職教育的聲譽和形象，還可能對社會造成嚴重的危害。

3. 風險防范策略

3.1 優化教育資源分配

（1）增加投資與政策支持：為緩解生成式人工智能帶來的教育資源分配不均問題，首先需要增加對高職教育的整體投入，特別是在生成式人工智能技術的平臺和教學設備方面。政府應發揮主導作用，通過財政撥款、政策扶持等方式，確保所有高職院校都能獲得必要的教學資源。同時，鼓勵企業和社會力量參與高職教育投資，形成多元化的投入機制。

（2）建立資源共享機制：通過云計算、大數據等現代信息技術，可以構建高職教育資源共享平臺，將優質教學資源進行集中整合和共享。這樣不僅可以減少資源浪費和重復建設，還能讓更多的學生和教師受益。

3.2 提升教育質量

（1）強化教師角色與培訓：強化教師在教學過程中的主導地位，確保他們具備扎實的專業知識和豐富的教學經驗。同時，鼓勵教師積極學習并掌握生成式人工智能技術，以便更好地將其應用于教學中。但在此過程中，教師應始終保持對技術的清醒認識，避免過度依賴而忽視對學生的個性化關注。

（2）嚴格審核教學內容：生成式人工智能生成的教學內容能夠提供大量的教學資源和信息，但其中可能存在錯誤、過時或誤導性的內容，應建立嚴格的審核機制，對教學內容進行嚴格把關，確保其準確性、時效性和適用性。

3.3 促進學生就業

（1）調整專業設置與課程體系：高職教育應積極調整專業設置和課程體系，以適應市場需求的變化。通過深入調研和分析行業發展趨勢，可以預測未來一段時間內的人才需求情況，并據此調整專業設置和課程內容。同時，加強與企業的合作與交流，共同開發符合市場需求的課程和教材，培養學生的跨學科思維和創新能力。

（2）加強校企合作與實習實訓：高職院校應積極與企業建立合作關系，為學生提供更多的實習實訓機會。通過參與實際工作項目，學生可以更好地了解行業現狀和發展趨勢，提升自己的實踐能力和職業素養，為將來的就業做好充分準備。

3.4 加強道德倫理與法律教育

（1）開設相關課程與講座：在高職教育中開設相關的道德倫理和法律法規課程或講座，讓學生了解和掌握基本的道德規范和法律原則。通過案例分析、討論交流等方式，引導學生樹立正確的價值觀和職業觀，增強他們的法律意識和道德素養。

（2）建立監管與懲戒機制：對于利用生成式人工智能進行學術不端、違法犯罪等行為的學生或教師，應建立嚴格的監管和懲戒機制，維護教育的公平和正義。

4. 案例分析

在高職教育與生成式人工智能的交匯點上，多個案例凸顯了技術的潛力及其伴隨的挑戰。以下是對幾個典型案例的深入分析，這些案例揭示了在實際應用中如何平衡技術創新與教育實踐。

案例一：智能教學助理的應用與反思

某高職院校引入了智能教學助理系統，旨在通過生成式人工智能技術輔助教師進行教學設計和學生管理。系統能夠根據學生的學習數據和行為模式，為教師提供個性化的教學建議。然而，在實際應用中，一些教師反映過度依賴系統建議導致教學失去個性化，而學生則感到被數據驅動的決策所束縛。

分析：智能教學助理系統為教學提供了數據支持和決策參考，但過度依賴可能削弱教師的教學自主性和學生的學習主體性。這提示我們，在引入生成式人工智能技術時，應明確其輔助地位，而不是替代教師和學生的主觀判斷。

案例二：AI教學助手的倫理困境

某高職院校引入了AI教學助手，用于輔助教師批改作業、提供學習建議等。然而，有學生反映，AI教學助手在批改作業時存在偏見，對某些學生的作業更為寬松。經查，這是因為AI教學助手在訓練過程中受到了某些數據偏見的影響。

分析：該案例揭示了生成式AI在教育應用中可能面臨的倫理困境。AI教學助手雖然能提高教學效率，但也可能因為數據偏見等問題導致不公平的決策。因此，在引入AI教學助手時，必須充分考慮其倫理影響，并采取措施確保決策的公正性和透明度。同時，還須加強對AI技術的監管和審查，防止類似問題的發生。

5. 未來展望與建議

5.1 未來發展趨勢

（1）個性化教學成為主流：生成式人工智能技術的發展將推動高職教育向更加個性化的方向轉變。通過對學生學習數據、興趣偏好和能力水平的深度分析，教師可以為每個學生量身定制個性化的學習方案，從而提高教學效果和學生的學習體驗。

（2）智能評估與反饋機制完善：未來的高職教育將更加注重對學生學習成果的評估與反饋。借助生成式人工智能技術，可以構建智能評估系統，實時監測學生的學習進度和效果，并提供及時的反饋和建議，幫助學生更好地掌握知識和技能。

（3）產教融合進一步深化：在生成式人工智能的助力下，校企融合生成教學內容將使成本更低、效率更高，高職教育與產業的融合將更加緊密。通過校企合作可以為學生提供更加貼近實際工作環境的學習體驗，同時也有助于提升高職教育的社會認可度和影響力。

5.2 建議

政府應增強對高職教育的政策引導與支持，特別是在生成式人工智能技術應用方面。通過制定相關政策和規劃，明確高職教育的發展方向和目標，推動其與產業、科技的深度融合。

高職師生需提升AI素養，以適應生成式人工智能時代的發展，包括掌握基本AI知識、技術和平臺，培養創新思維與利用AI解決問題的能力等。

生成式人工智能時代要求高職教育構建開放共享的教育生態，打破校際、校企壁壘，共享生成式AI等優質資源，實現協同創新，推動整體提升與可持續發展。

在推動高職教育與生成式人工智能技術的融合中，應重視倫理道德和法律法規的遵守，制定相應規范，明確責任與義務，確保教育公平、公正與安全。

結語

生成式人工智能作為一種顛覆性的技術，對高職教育產生了深遠的影響，既為高職教育帶來了前所未有的發展機遇，如個性化教學、智能評估和產教融合等，也帶來了一系列的風險和挑戰。因此，高職教育需要積極應對，采取有效的防范策略來降低風險，并充分利用生成式人工智能技術的優勢推動教育的創新和發展。同時，政府、企業和社會各界也應共同努力，為高職教育的健康發展提供良好的政策環境、技術支持和資源保障。只有這樣，才能確保高職教育在生成式人工智能時代保持穩健的步伐，為社會的繁榮和進步培養更多高素質技術技能型人才。

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[8]國家互聯網信息辦公室，國家發展和改革委員會，教育部，等.生成式人工智能服務管理暫行辦法[J/OL].中華人民共和國國務院公報，2023（24）：39-42[2024-04-05].https：//www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10666/202308/content_6900864.html.

作者簡介：曾晨曦，碩士研究生，副教授，研究方向：高職教育和計算機應用技術；通信作者：陳靜，碩士研究生，副教授，研究方向：高職教育和計算機應用技術。

基金項目：湖南省職業院校教育教學改革研究項目——基于4R項目化教學模式培養新時代“湖湘工匠”的探索與實踐——以計算機類專業為例（編號：ZJGB2022753）；湖南工程職業技術學院教學成果獎培育建設項目（編號：GCJXCG2308）。