生成式人工智能在教學運用中的價值、困境與展望

摘要：生成式人工智能通過深度學習和自然語言處理技術，為教育帶來創新的教學方法和學習體驗，尤其在提升信息獲取、個性化學習支持、高難度學習任務輔助、減少教師工作量方面展現出顯著優勢。與此同時，其生成內容的可靠性、數據質量、任務復雜性處理和倫理問題等局限性也不容忽視。對推動教育理念的轉變、開展專業教師培訓、推動數字化轉型、鼓勵教育與技術融合等進行了展望，以期提升生成式人工智能在教育中的廣泛應用。

關鍵詞：生成式人工智能；教學運用；促進機制；困境

一、前言

在數字時代，人工智能技術的發展，進一步更新了人類素養的內涵，數字素養迅速成為小學教育、高等教育和教師專業發展培訓的重要組成部分。一項研究表明，當下教育教學方法領域最熱門的關鍵詞是“人工智能”，其次是“教學方法”和“機器學習”，而從 2021 年起最熱門的話題是“機器學習”“Chat GPT”和“深度學習”。“人工智能有可能成為二十一世紀最重要的技術技能之一”，教師需要將人工智能應用于自身學科的專業素養[1]。因此，以生成式人工智能為代表的人工智能技術作為教育數字化轉型的核心技術引擎，為教育教學描繪了全新圖景，驅動高等教育數字化轉型持續發展。

本研究將厘清生成式人工智能在教育領域的優勢以及對于教師教學和學生學習的促進機制，并分析當下生成式人工智能在教學應用過程中的潛在問題，并提出生成式人工智能未來在教育領域應用的展望。

二、生成式人工智能在教育領域應用優勢

以往的人工智能工具，如聊天機器人都遵循預定義的對話路徑，或采用簡單的問答式對話結構，而生成式人工智能可以根據給定提示的上下文生成答案。因此，可以進行更類似于人與人之間互動的對話，這種特征為生成式人工智能在教育領域場景的使用奠定了基礎。因此，生成式人工智能在教育領域有以下幾點優勢。

（一）提升信息的獲取

生成式人工智能可以為學生和教師提供跨領域的多平臺信息資源。從教學的角度來看，生成式人工智能可以為學生節省搜索資料時間，并將這部分時間用來閱讀和批判性地反思生成式人工智能給定的內容。

（二）促進個性化學習

生成式人工智能能夠為不同的學生提供個性化的支持和反饋。研究者發現，在要求生成式人工智能在三個不同的場景中對一篇關于“兒童電子游戲”的文章給出反饋時，生成式人工智能通過表揚類型的提示提供了更積極和更具豐富情感的反饋，而在批評類型的提示下產生了更多的批評反饋[2]。

（三）促進高難度學習

研究結果表明，人工智能工具在促進高難度學習發展方面具有顯著作用，如語言學習和批判性思維[3]。生成式人工智能也是如此，它是一個智能輔導系統，可以為學生提供學術寫作技能和編程技能這樣高難度任務的定制指導和反饋。生成式人工智能還表現了激發學生批判性思維的能力。

（四）減少教學工作量

生成式人工智能能夠顯著減少教師相關教學準備的工作量。例如，生成式人工智能可以作為一個評價工具，對學生的任務、論文和作業給予反饋。教師可以要求生成式人工智能創建不同形式的測試，如開放式問題、多項選擇題，甚至是評估學生作業的題目。生成式人工智能可以用于作業的自動評分，特別是針對基于文本的課程[4]。

三、生成式人工智能對教師教學與學生學習的促進機制

生成式人工智能在教育領域已經有了較為廣闊的應用場景，在具體的教學場景下，生成式人工智能對教師的教學工作以及學生的學習同樣具有促進潛力。

在教師的教學工作方面，生成式人工智能可以為教師提供多種形態的支持與幫助，主要分為兩個方面：教學準備和教學評估。

在教學準備方面，生成式人工智能可以根據課程標準以及相應的教師預設課程目標，自動生成符合要求的教學素材，幫助教師豐富教學內容，設計具有創造性的教學活動。這種給予龐大數據模型生成的素材和內容能夠幫助教師突破個人知識限制。不僅如此，生成式人工智能在教學設計過程中還能夠依據教師的實際需求以及學生的年齡特征以及學習特點，分步驟生成切實有效的教學設計方案。為教師的教學設計提供思路和參考，提升教師教學準備的效率和質量。此外，在輔助教學設計的過程中，生成式人工智能還可以根據教學場景化和特殊定制，如特殊學生群體來為教師提供個性化的教學設計方案。

針對教學評估，生成式人工智能同樣能夠成為教師教學的輔助工具。首先在評估方面，生成式人工智能可以依據教學目標和學習內容幫助教師生成練習、測驗內容，在此基礎上生成式人工智能還可以被訓練用來批改學生的作文，為教師提供綜合性的評估數據。其次針對教師教學設計，生成式人工智能同樣可以進行分析與評估。目前眾多的生成式人工智能產品已經可以實現文檔的上傳與分析，針對教師教學內容、教學方法、教學形式等教學設計的分析，能夠為教師提供專業的個性化教學改進建議，幫助教師進行優化教學設計。

在學生的學習過程中，生成式人工智能也可以為學生提供良好的支持與幫助，主要分為兩個方面：學習助手和學習評估。

生成式人工智能作為學生的學習助手主要依靠回答問題、總結信息、促進協作這些特征。首先，生成式人工智能通過其背后的深度學習技術和自然語言處理（NLP）算法能夠在廣泛的場景下回答學生的學習問題。并且隨著時間的推移，生成式人工智能模型可以通過持續學習來優化其性能。也就是說，生成式人工智能可以從學生的反饋中學習，并根據這些反饋調整其算法，來提供更好的問題回答服務。其次，生成式人工智能在大規模文本數據集上進行預訓練，學習語言的深層次特征和模式。這些模型能夠敏銳地發現文本中的上下文信息和語義關系，再選擇原文中的關鍵句子來形成摘要，并利用深度學習模型創造出新的摘要文本。目前大量的生成式人工智能產品還可以對非文本內容如圖像、視頻、音頻等進行處理，并生成相應的文字總結。最后，生成式人工智能還能夠生成不同的場景，讓學生一起合作解決問題和完成預定目標來促進學生的協作能力。

在學習評估方面，學生可以使用生成式人工智能為他們的作品或內容進行評估，獲得參考性的建議，并不斷進行修改來完成終稿。相類似的，生成式人工智能可以進行批改作業，為學生提供實時反饋。在多種場景下，生成式人工智能已經能夠作為學生的虛擬導師來幫助學生進行學習和提升。

四、生成式人工智能在教學運用中的潛在問題

生成式人工智能（Generative AI）雖然在內容創作、個性化服務、擴展性等方面展現出顯著的優勢，但它也存在一些局限性和挑戰。

（一）生成內容的可靠性與真實性難以保障

此前，Van Dis等在2023年開展了一項關于測試 Chat GPT 總結專業領域問題準確性的研究測試。研究結果顯示，Chat GPT經常生成錯誤和誤導性的文本。不僅如此，當研究者要求Chat GPT對某篇綜述文章進行總結時，Chat GPT 編造了一個讓人信以為真的回答，但事實上它的回復內容包含若干事實錯誤、失實陳述和錯誤數[5]。因此，就目前而言，生成式人工智能的回復仍然需要提問者的認真思考和專業判斷，并不能完全依賴其給出的回復內容。此外，在文獻搜索任務的回復內容中，也經常給出在數據庫中無法查找到的一些編造文獻。

（二）訓練模型的數據質量影響生成內容的質量

生成式人工智能回復的質量會受到大模型訓練數據質量的限制。如果用于訓練模型的數據質量不高，那么模型的反應就可能不準確或不可靠。例如，如果訓練數據主要來自特定國家或群體，其訓練的人工智能生成的內容可能會體現出不同的文化差異以及偏見，從而影響用戶的判斷和決策。

（三）生成式人工智能受任務復雜性的限制

雖然 Chat GPT 可以對簡單的詢問做出類似人類的回答，但它在處理更復雜的任務時可能會很吃力。例如，在需要多步驟規劃和決策的任務中，生成式人工智能可能無法考慮到所有的必要因素和潛在的長期后果，這可能會導致生成的解決方案不夠完善或可行性不足。在高度專業化的領域，如醫學診斷、金融分析等，生成式人工智能缺乏專業知識和經驗，也同樣難以生成準確和權威的建議和判斷。

（四）使用的倫理問題引發行業的擔憂

生成式人工智能工具的使用倫理問題已經成為教育者關注的重點。Chat GPT在爆火的同時，學生不規范使用其生成內容引發了許多教育工作者和學校的擔心。大量學生使用Chat GPT來完成作業或者學術論文。因此，很多地區的教育部門禁止在學校使用Chat GPT。例如，香港大學暫時禁止學生在學術作業中使用Chat GPT和其他基于人工智能的工具[6]。

五、生成式人工智能在教學運用的啟示與展望

（一）推動教育理念轉變

教師能夠在學生的學習過程中有效地提供指導，生成式人工智能作為技術手段，雖然可以成為學生學習的助手，并使教師的教學任務更加容易，但并不能承擔扮演學生導師和榜樣的角色。教育人工智能不會立刻取代傳統教育方式。目前，它將與現有的技術進行整合和互動，形成一個新的、復雜的技術生態系統。但在數字技術飛速發展的時代背景下，教師的專業能力必須得到提高，教師適應這些新興工具的能力將變得越來越重要。此外，教育人工智能創造的復雜技術生態系統要求教師提高他們的數字素養和能力，包括掌握教育人工智能，并形成人機協作教學關系。

（二）開展專業化培訓

Jeon表明，教師們需要專門為使用生成式人工智能進行教學而設計的教師培訓課程。參與研究的教師使用Chat GPT兩周后，一致認為，從聊天機器人獲得高質量的輸出取決于教師提出高質量問題的能力。在這方面，需要職前教育和專業發展計劃來幫助教師將技術提供的資源與其教學目的結合起來[7]。

（三）利用生成式人工智能推動教育數字化轉型

有研究者對比了人工智能生成的教學視頻與資深教師制作的傳統教學視頻的影響差異，研究結果表明，人工智能生成的學習視頻可以成為在線教育環境中的有效替代品。有了生成式人工智能，就可以快速、經濟地制作教學材料，從而有可能解決繼續教育或是遠程教育中一些重要的教育資源短缺的問題[8]。生成式人工智能在教育領域的運用正在推動著教育數字化的轉型。這種轉型不僅改變了教育方式的轉變，也影響著教育內容的創造、教學方法的創新以及學習體驗的個性化。

（四）鼓勵教育與技術相輔相成

從Open AI發布的GPT系列產品開始，國內外相似的大數據模型產品不斷更新迭代，并在各個領域的應用呈現百花齊放的態勢。可以預見生成式人工智能技術將快速更新以適應人們以往憧憬的使用場景。在這種生產力變革的背景下，教育需要更加積極開放和包容地看待人工智能技術的發展，鼓勵教育工作者研究和使用生成式人工智能相關工具，提升工作效率和教學效果。教育工作者要認識到人工智能將成為未來教育的重要組成部分。與此同時，教育工作者也需要時刻關注人工智能工具使用所帶來的倫理與安全風險。

六、結語

生成式人工智能在教學領域的應用具有廣闊前景，AI和LA技術（Learning Analytics）正逐漸被用于支持不同教育水平的教學活動。然而，與醫學、工業和金融等其他領域相比，教育領域采用AI和LA的速度仍然很慢[9]。通過深化技術與教學的融合、提升教育者技術應用能力以及強化倫理安全與隱私保護，我們將能夠有效克服這些困難，推動生成式人工智能在教學中的廣泛應用和深入發展。

參考文獻

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[9]Zobeida S S ，Kejiang X ，Xinyun H .Artificial Intelligence and Learning Analytics in Teacher Education： A Systematic Review[J]. Education Sciences， 2022， 12（08）： 569-569.

基金項目：1.2023-2024年度連云港市社會科學基金項目“基于 Chat GPT 類人工智能應用的學習共同體構建研究”（項目編號：23LKT095）；2.2024年連云港市科協軟課題研究項目“生成式人工智能輔助教學背景下學習共同體構建研究”（項目編號：Lkxyb24094）

作者單位：連云港師范高等專科學校

責任編輯：張津平、尚丹