【摘要】人工智能大模型的迭代進化正引發(fā)教育系統(tǒng)性變革的自我覺醒，教育系統(tǒng)正處于從被動接受外部變化轉(zhuǎn)向主動適應(yīng)并推動內(nèi)部變革的關(guān)鍵階段。在認知層面，人工智能大模型的持續(xù)融入正加速教育教學(xué)觀念的轉(zhuǎn)變，包括眾創(chuàng)共享的新知識觀、智聯(lián)建構(gòu)的新學(xué)習(xí)觀、融通開放的新課程觀和人機協(xié)同的新教學(xué)觀。在實踐層面，人工智能大模型的深度應(yīng)用催生人機協(xié)同教育新形態(tài)，形成多元跨域的人機“協(xié)同教學(xué)”、雙向賦能的人機“協(xié)同學(xué)習(xí)”以及安全可信的人機“協(xié)同決策”。應(yīng)對人工智能大模型的浪潮，需持續(xù)提升智能時代師生的勝任力、優(yōu)化智能產(chǎn)品的學(xué)校準入機制、有序開展人機協(xié)同的教育實踐、建構(gòu)生成式人工智能教育應(yīng)用標準、保障大模型技術(shù)安全與倫理規(guī)范，以構(gòu)建智慧教育新生態(tài)。
【關(guān)鍵詞】人工智能大模型 教育教學(xué)觀念 教育形態(tài) 人機協(xié)同
【中圖分類號】G521 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.14.003
【作者簡介】黃榮懷，北京師范大學(xué)教育學(xué)部教授、博導(dǎo)，教育部“長江學(xué)者”特聘教授，聯(lián)合國教科文組織人工智能與教育教席主持人，互聯(lián)網(wǎng)教育智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任。研究方向為智慧學(xué)習(xí)環(huán)境、人工智能與教育、技術(shù)支持的創(chuàng)新教學(xué)模式。主要著作有《人工智能與未來教育發(fā)展》（合著）、《創(chuàng)新與變革：教育信息化的核心價值》（合著）、《中國教育改革40年：教育信息化》（合著）等。
互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代信息技術(shù)集群正在推動人類生產(chǎn)生活各個領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)重組和流程再造，也正在改變教育的組織模式和服務(wù)模式。[1]習(xí)近平總書記指出，“人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，正深刻改變著人們的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)方式，推動人類社會迎來人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時代”，要“積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創(chuàng)新”。[2]當(dāng)前，人工智能大模型具有規(guī)模性、泛化性、涌現(xiàn)性、通用性等特性，憑借其強大的文、圖、音、視頻等多模態(tài)內(nèi)容生成、上下文對話、邏輯推理、數(shù)據(jù)計算以及任務(wù)處理能力，正加速各行各業(yè)的智能化變革，為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的縱深發(fā)展帶來全新契機。如何正確認識和把握人工智能大模型應(yīng)用于教育引發(fā)的觀念轉(zhuǎn)變與形態(tài)重塑，促進人工智能大模型合理、有序、安全融入教育生態(tài)，成為智能時代教育發(fā)展的關(guān)鍵議題。
人工智能大模型的迭代進化正引發(fā)教育系統(tǒng)性變革的“自我覺醒”
顛覆性技術(shù)加劇國際競爭與社會轉(zhuǎn)型。當(dāng)前，全球科技創(chuàng)新進入空前密集活躍的時期，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重構(gòu)全球創(chuàng)新版圖、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)。持續(xù)迭代的顛覆性技術(shù)深刻影響著國家前途命運和人民生活福祉。首先，技術(shù)快速發(fā)展已成為不可逆轉(zhuǎn)的潮流。人工智能、量子計算、生物技術(shù)等新技術(shù)正集群式、持續(xù)性、全方位地融入生產(chǎn)生活，其影響已在一定程度上超出了人類預(yù)期，超過了社會、經(jīng)濟與政治等領(lǐng)域的適應(yīng)能力，甚至可能會超出人類直覺的感知預(yù)測范圍，為國際競爭帶來新的變數(shù)。其次，人工智能是現(xiàn)階段國際競爭的焦點。面對科技創(chuàng)新發(fā)展新趨勢，世界主要國家都在尋找科技創(chuàng)新的突破口，在人工智能領(lǐng)域制定了國家戰(zhàn)略規(guī)劃，將加快發(fā)展人工智能作為占據(jù)全球科技競爭主動權(quán)的重要抓手。最后，技術(shù)的進步正倒逼社會的全面轉(zhuǎn)型。顛覆性技術(shù)的倒逼機制正逐漸融入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)市場、生活方式與社會治理等方方面面，深刻改變社會的運作方式和結(jié)構(gòu)。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布《未來工作：大語言模型和工作》白皮書認為，授信員、收銀員和文員等以重復(fù)性工作為特點的職業(yè)最有可能受到人工智能的影響，因為其多達81%的工作任務(wù)可以實現(xiàn)自動化。社會全面轉(zhuǎn)型要求我們不僅要適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的步伐，更要通過調(diào)整人才培養(yǎng)體系、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新社會治理等方式，積極應(yīng)對技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)和機遇。
資本邏輯推動人工智能大模型的多場景落地應(yīng)用。資本的角色已從傳統(tǒng)意義上的經(jīng)濟資源提供者，轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿尤斯ぶ悄艿燃夹g(shù)融入多元化場景的催化劑。資本的流向往往預(yù)示著技術(shù)發(fā)展的方向，其不僅促進了技術(shù)的快速迭代演進，也驅(qū)動著技術(shù)與各行各業(yè)的多元化場景深度融合。第一，資本對人工智能大模型的投入為其迭代提供持續(xù)支持?？v觀人工智能技術(shù)的歷史，從早期“標注數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)”的任務(wù)特定模型，到“無標注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練＋標注數(shù)據(jù)微調(diào)”的預(yù)訓(xùn)練模型，再到如今“大規(guī)模無標注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練＋指令微調(diào)＋人類對齊”的大模型，僅經(jīng)歷了十多年時間。[3]大模型技術(shù)持續(xù)加速發(fā)展，其迭代周期也正不斷縮短，衍變出云側(cè)大模型和端側(cè)大模型、通用大模型和行業(yè)大模型、語言大模型和多模態(tài)大模型等多元類型的人工智能大模型。2022年以來，OpenAI相繼推出ChatGPT、GPT-4、Sora和GPT-4o等產(chǎn)品，大模型的多模態(tài)交互與內(nèi)容生成能力進一步成熟，呈現(xiàn)面向多模態(tài)大模型、視頻生成大模型、具身智能、AI4R（AI for Research）等方向迭代演化的趨勢。[4]第二，資本正驅(qū)動人工智能大模型在各個領(lǐng)域的落地應(yīng)用。隨著大模型技術(shù)的成熟，海量數(shù)據(jù)和豐富場景優(yōu)勢潛力亟需釋放，大模型技術(shù)的創(chuàng)新焦點轉(zhuǎn)向如何高效利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)及探索新的應(yīng)用場景。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾?。辉诮鹑陬I(lǐng)域，大模型能夠用于風(fēng)險控制和投資決策；在交通領(lǐng)域，大模型可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵?？傮w上，資本邏輯促使人工智能大模型向應(yīng)用端需求進化的演進趨勢日益凸顯。作為關(guān)鍵驅(qū)動，人工智能大模型掀起了各行各業(yè)的智能化變革熱潮，通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)相結(jié)合，可以為各行各業(yè)提供更加智能化的解決方案，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
教育界主動適應(yīng)人工智能大模型引發(fā)的新浪潮。在目前的教育變革過程中，我們可以明顯觀察到一個趨勢：教育系統(tǒng)正處于從被動接受外部變化轉(zhuǎn)向主動適應(yīng)并推動內(nèi)部變革的關(guān)鍵階段。這種轉(zhuǎn)變標志著教育的“自我覺醒”，意味著教育體系不僅僅是技術(shù)和資本等外部驅(qū)動的應(yīng)變者，更是主動變革的主導(dǎo)者。教育部門不僅要關(guān)注技術(shù)的直接應(yīng)用，更要理解其背后的教育變革邏輯，以培養(yǎng)適應(yīng)未來發(fā)展的人才。首先，高等教育正處于變革前沿。高等教育機構(gòu)正快速整合新技術(shù)，不僅以AI助教和智聯(lián)學(xué)習(xí)環(huán)境等手段改變教學(xué)內(nèi)容的傳遞方式，促進教學(xué)組織形式的創(chuàng)新，還在積極推動跨學(xué)科研究和學(xué)習(xí)，利用AI革新科學(xué)研究范式，促進知識的綜合和創(chuàng)新應(yīng)用。其次，職業(yè)教育的變革需求更為迫切。隨著市場對技能勞動力的需求持續(xù)上升，職業(yè)教育成為連接教育與就業(yè)的關(guān)鍵橋梁。教育機構(gòu)和政府部門正在增加對職業(yè)教育的投資，強化與行業(yè)的合作，以確保課程內(nèi)容與市場需求適應(yīng)性聯(lián)結(jié)。最后，基礎(chǔ)教育在強有力的政策引導(dǎo)下，正穩(wěn)步推進教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型。各級政府正通過制定有利政策和提供資金支持，推動基礎(chǔ)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，包括建設(shè)并應(yīng)用智慧教育平臺、利用大數(shù)據(jù)和人工智能優(yōu)化教學(xué)和管理過程、強化師生數(shù)字素養(yǎng)培訓(xùn)等。
教育是人工智能大模型加快落地的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。從國際組織到各國政府，再到學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的攜手探索，共同呈現(xiàn)人工智能大模型與教育融合發(fā)展的現(xiàn)實景觀。第一，出臺文件，鼓勵、規(guī)范與指導(dǎo)人工智能大模型的教育應(yīng)用。例如，聯(lián)合國教科文組織頒布了《生成式人工智能教育與研究應(yīng)用指南》，旨在促進生成式AI更好融入教育領(lǐng)域；英國教育部發(fā)布《生成式人工智能在教育中的應(yīng)用》報告，闡述了教育領(lǐng)域中使用生成式人工智能，包括大語言模型如ChatGPT等的立場；等等。第二，開展研究與實踐，有序探索人工智能大模型教育應(yīng)用的行動路徑。例如，范德堡大學(xué)為教職員工和學(xué)生提供廣泛的培訓(xùn)與研討會，以幫助他們更好地利用人工智能大模型；清華大學(xué)啟動“人工智能賦能教學(xué)試點課程工作方案”，根據(jù)不同學(xué)科特點開發(fā)大語言模型的垂直應(yīng)用，打造多元化教學(xué)場景；等等。
不同主體對于人工智能大模型潮流的積極響應(yīng)，反映出教育系統(tǒng)正在經(jīng)歷由外部驅(qū)動到內(nèi)部自我覺醒的轉(zhuǎn)變期。教育相關(guān)主體既需保持清醒并審慎應(yīng)對持續(xù)加速的技術(shù)革新，警惕被資本邏輯裹挾，還需充分認識人工智能大模型在教育中的潛在價值、技術(shù)風(fēng)險與應(yīng)用限度，以人為本地促進人工智能大模型與教育教學(xué)場景需求的互動演進，充分發(fā)揮其教育效益?？傊?，通過多元主體的協(xié)同努力，人工智能大模型有望推動教育教學(xué)觀念的轉(zhuǎn)變和教育形態(tài)重塑，構(gòu)建更加智能、靈活、高效的智慧教育生態(tài)。
人工智能大模型的持續(xù)融入正加速教育教學(xué)觀念的轉(zhuǎn)變
人工智能大模型的突破性發(fā)展對教育領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大沖擊，激發(fā)了社會各界對智能時代教育的全面反思。習(xí)近平總書記強調(diào)：“堅持推動教育科技人才良性循環(huán)，統(tǒng)籌實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，一體推進教育發(fā)展、科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)。”近年來，我國不斷出臺相關(guān)教育政策文件，系統(tǒng)性優(yōu)化國家在育人目標、學(xué)校結(jié)構(gòu)和課程標準等方面的布局，這一系列舉措都是國家人才培養(yǎng)意志在教育領(lǐng)域中的具體實施與戰(zhàn)略部署，旨在更好地適應(yīng)時代變化，培養(yǎng)符合國家戰(zhàn)略需求的人才。
然而，受“應(yīng)試教育”思維方式的影響，當(dāng)前，社會仍普遍以升學(xué)率、優(yōu)秀率和重點率等作為評價教育的主要標尺，標準化人才培養(yǎng)的方式難以滿足社會發(fā)展的多元化需求。面對這一挑戰(zhàn)，社會各界尤其廣大教育工作者、專家學(xué)者亟需重新審視和思考人工智能大模型等技術(shù)給教育教學(xué)理念帶來的變革與挑戰(zhàn)，并凝聚廣泛且強有力的社會共識，以切實增強教育生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)在一致性，驅(qū)動國家、學(xué)校、社會不同層面在育人成才上形成良性互動和協(xié)同進步。在政策引領(lǐng)、技術(shù)革新與社會期待的三重動力下，智能時代教育的轉(zhuǎn)型迫在眉睫，關(guān)鍵在于深刻領(lǐng)悟并推動知識觀、學(xué)習(xí)觀、課程觀和教學(xué)觀等教育觀念的根本性轉(zhuǎn)變，即踐行智能時代的“新四觀”。[5]
眾創(chuàng)共享的新知識觀。智能時代的新知識觀強調(diào)對多元高維的元認知知識的習(xí)得，知識包含通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社會網(wǎng)絡(luò)和概念網(wǎng)絡(luò)等進行“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”而生成的關(guān)聯(lián)性知識，通過身體機能和所處技術(shù)環(huán)境互動“具身認知”生成的情景性知識，以及結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)形成的規(guī)則性知識，體現(xiàn)出顯著的群智性、開放性、碎片化和模糊性等特點。人工智能大模型通過對海量數(shù)據(jù)進行模擬、分析和預(yù)測，挖掘數(shù)據(jù)背后的隱性關(guān)聯(lián)和規(guī)律，并結(jié)合人類指令和上下文語境創(chuàng)造性地生成各類知識內(nèi)容，還通過模擬人類思維模式，促進對復(fù)雜問題的多維解析，改變了知識的生產(chǎn)方式。
智聯(lián)建構(gòu)的新學(xué)習(xí)觀。智能技術(shù)為學(xué)習(xí)情境創(chuàng)生提供了無限可能，學(xué)習(xí)者應(yīng)從“被動接受”轉(zhuǎn)向“自我驅(qū)動”，通過主動與同伴、教師，以及與各類智能體的協(xié)同建構(gòu)活動，來獲取知識、技能和態(tài)度，改變學(xué)習(xí)方式。在人機共存的學(xué)習(xí)場域中，基于人工智能大模型的智能體可以成為人類學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)伙伴，通過創(chuàng)建交互式學(xué)習(xí)環(huán)境，以學(xué)習(xí)助手、智能學(xué)伴等形式，為學(xué)習(xí)者提供作文批改、口語陪練、答疑輔導(dǎo)、編程學(xué)習(xí)、寫作練習(xí)、心理疏導(dǎo)、模擬面試等多元化學(xué)習(xí)支持，優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗。
融通開放的新課程觀。智能技術(shù)的教育應(yīng)用將推動課程邊界由封閉走向開放，課程內(nèi)容由碎片化走向網(wǎng)絡(luò)狀、結(jié)構(gòu)化，課程結(jié)構(gòu)從分科式走向融合式、情境化，使學(xué)習(xí)由單純的知識導(dǎo)向轉(zhuǎn)向科學(xué)認知、技術(shù)體驗、社會參與、文化覺醒和生命體悟的有機結(jié)合。人工智能大模型的出現(xiàn)，系統(tǒng)化革新了課程的開發(fā)和管理方式，推動形成了綜合多樣的個體式課程，為學(xué)生提供個性化、互動式的學(xué)習(xí)體驗。如上海交通大學(xué)的“思源AI助學(xué)平臺”支持學(xué)生自行繪制知識圖譜以強化學(xué)習(xí)內(nèi)容，也支持形成專業(yè)知識地圖，找到重疊和差異化明顯的知識點，從而優(yōu)化課程體系。
人機協(xié)同的新教學(xué)觀。人工智能大模型等技術(shù)將補充、增強和延伸人類教師的能力，促使教師從知識的傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)情境的建構(gòu)者、學(xué)習(xí)活動的組織者和引導(dǎo)者。人機協(xié)同教學(xué)強調(diào)“師-生-機”間的多維度交流，以及人與智能體之間安全、可信、合乎倫理的互動。人工智能以教育機器人、虛擬化身或“數(shù)字孿生教師”等形態(tài)與師生深層互動，扮演教師的事務(wù)助手、教學(xué)助教或合作教師等多重教育角色。例如，清華大學(xué)“心智、個體與文化”課上，AI助教能精準高效反饋學(xué)生寫作能力，從而提升學(xué)生寫作水平。
人工智能大模型的深度應(yīng)用催生人機協(xié)同教育新形態(tài)
人工智能大模型使得機器智能迎來創(chuàng)新突變的歷史性節(jié)點，不僅加速了教育觀念在知識、學(xué)習(xí)、課程與教學(xué)上的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變，也為重塑人機協(xié)同的教育形態(tài)注入了新動能。教育中的人機協(xié)同是人和機器在多種教育環(huán)境中作為整體交互并共同發(fā)揮效用，以實現(xiàn)共同目標、提高教育效果的方式，其實踐邏輯在于人類智能與機器智能的優(yōu)勢互補和有效協(xié)同，從而滿足多元化的教育需求。[6]相較于以往低智能化、弱適應(yīng)性的輔助性技術(shù)工具，人工智能大模型實現(xiàn)了機器智能水平的飛躍，擴大了人機交互模態(tài)范圍。從人機協(xié)同視角出發(fā)，人工智能大模型無疑為教育形態(tài)的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變帶來了創(chuàng)新機遇，其對教育的賦能主要體現(xiàn)在人機間的“協(xié)同教學(xué)”、“協(xié)同學(xué)習(xí)”和“協(xié)同決策”等方面。
形成多元跨域的人機“協(xié)同教學(xué)”。人工智能大模型將進一步加速傳統(tǒng)“師-生”教學(xué)結(jié)構(gòu)向“師-生-機”教學(xué)結(jié)構(gòu)過渡發(fā)展，各類教育實踐場景中的人機關(guān)系日趨復(fù)雜，呈現(xiàn)人機共存、多維交互的結(jié)構(gòu)特點，帶來“人機共教”的教學(xué)模式變化。其一，教學(xué)場景拓展。人工智能大模型能夠進一步在具體教學(xué)場景中突顯機器智能的優(yōu)勢，破解教育應(yīng)用場景的瓶頸。例如，在教育主體創(chuàng)新方面，人形機器人與大模型技術(shù)結(jié)合形成的具身智能形態(tài)，能夠提高機器對物理世界的多模態(tài)感知、理解適應(yīng)和自主規(guī)劃決策能力，實現(xiàn)與真實物理環(huán)境的智能交互，賦能物理教學(xué)場景下的人機雙師課堂新形態(tài)。在智能教學(xué)代理方面，人工智能大模型驅(qū)動的智能學(xué)習(xí)平臺、智能導(dǎo)師系統(tǒng)等教學(xué)代理工具則能夠突破時空限制和教學(xué)障礙，為學(xué)習(xí)者提供高效、即時、自適應(yīng)的學(xué)習(xí)支持，滿足數(shù)字化教學(xué)場景下學(xué)生的多元在線學(xué)習(xí)需求。其二，協(xié)同層次升級。伴隨著技術(shù)可處理任務(wù)范圍的進一步擴大，智能時代的教學(xué)實踐開始進入由教師智能和機器智能共存、共同主導(dǎo)和控制的智能協(xié)同場域，正引發(fā)教師角色、知識權(quán)威地位和教學(xué)設(shè)計工作范式的變化。[7]在這種情況下，有效人機協(xié)同教學(xué)的實現(xiàn)超越了簡單的任務(wù)分工與代替關(guān)系，對教師的技術(shù)素養(yǎng)、課堂管理、教學(xué)應(yīng)變、靈活調(diào)度等能力提出了更高要求，需要教師發(fā)揮教學(xué)經(jīng)驗與實踐智慧，與各類智能體形成多元化、深層次任務(wù)協(xié)同的教學(xué)關(guān)系。
形成雙向賦能的人機“協(xié)同學(xué)習(xí)”。人工智能大模型的教育應(yīng)用將潛移默化地改變學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式，學(xué)習(xí)者將不僅依靠自身的認知加工，還將通過認知外包方式實現(xiàn)對機器智能的調(diào)用，并通過迭代反饋方式提高機器的智能水平，呈現(xiàn)“人機共學(xué)”的特征。一是學(xué)習(xí)體驗優(yōu)化。人工智能大模型的發(fā)展提高了人機交互的智能水平，使得機器能夠通過扮演智能導(dǎo)師、智能學(xué)伴、學(xué)習(xí)助手等多種角色，自然采集和分析學(xué)習(xí)過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘?qū)W習(xí)者內(nèi)隱的情感變化與認知狀態(tài)，從而為學(xué)習(xí)者提供即時情感陪伴、精準學(xué)習(xí)支持、個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃等服務(wù)，優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗。二是學(xué)習(xí)機制變化。人機協(xié)同學(xué)習(xí)形態(tài)的出現(xiàn)改變了信息加工過程，使得學(xué)習(xí)不再僅僅是學(xué)習(xí)者與外界環(huán)境的信息交互，而是形成學(xué)習(xí)者與機器之間人機協(xié)同的智能結(jié)構(gòu)，影響學(xué)習(xí)發(fā)生的過程與機制。[8]在學(xué)習(xí)者與機器共同完成學(xué)習(xí)活動或任務(wù)的情境下，機器開始分擔(dān)原本全部由人類大腦完成的認知活動，使得學(xué)習(xí)者可以將人工智能大模型作為認知外包的“外腦”，協(xié)同完成對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解與處理，并在這個過程中達成人類智能與機器智能的互補增強。
形成安全可信的人機“協(xié)同決策”。人工智能大模型的鏈式突破將進一步引發(fā)教育治理體系的模式升級，促使教育治理走向循證決策、數(shù)據(jù)驅(qū)動和人機協(xié)同的高層次水平，教育治理的過程也更加科學(xué)化、精細化、智慧化，呈現(xiàn)“協(xié)同決策”的特征。其一，教育治理方式轉(zhuǎn)型。智能時代的教育數(shù)據(jù)日益呈現(xiàn)增量大、增速快、碎片化、類型多元等特征，給教育治理帶來了挑戰(zhàn)。人工智能大模型能夠?qū)Ａ拷逃畔⑦M行感知提取與跨模態(tài)處理，深度挖掘教育數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，有利于實現(xiàn)對教育系統(tǒng)的動態(tài)監(jiān)測、評估和反饋，為教育決策者提供實時、全面、客觀的分析。這將有助于降低人類面對信息超載時的決策壓力，破除多級決策過程中的信息失真、認知偏差和教育治理方案調(diào)整滯后的問題，實現(xiàn)教育治理方式從粗放式的“經(jīng)驗治理”向數(shù)據(jù)驅(qū)動、科學(xué)精細的“循證治理”的轉(zhuǎn)型。其二，教育治理思維轉(zhuǎn)變。人機協(xié)同的教育治理不僅將促進治理方式的轉(zhuǎn)型，還將孕育出新的治理理念與智慧。在人工智能大模型的優(yōu)勢加持下，對海量教育數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和分析，提取物理對象的特征，有助于為教育系統(tǒng)創(chuàng)設(shè)孿生映射環(huán)境，在模擬實驗中挖掘教育過程的規(guī)律，實現(xiàn)對教育各要素和過程的預(yù)測，以指導(dǎo)真實教育實踐的發(fā)展。這將有助于實現(xiàn)教育治理思維從被動式“應(yīng)對治理”向主動式“超前治理”的轉(zhuǎn)變。
利用人工智能大模型構(gòu)建智慧教育生態(tài)的關(guān)鍵舉措
持續(xù)提升智能時代師生的勝任力。為應(yīng)對智能時代技術(shù)對勞動力就業(yè)市場和職業(yè)發(fā)展前景的沖擊，需將培養(yǎng)師生的勝任力置于重要地位，全面提升師生數(shù)字化創(chuàng)造力、適應(yīng)力和生存力。對于學(xué)生而言，一是優(yōu)化學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)與技能的培育機制。有效開展信息科技課程，培育學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)與技能，并建立數(shù)字素養(yǎng)測評與監(jiān)測體系，動態(tài)追蹤學(xué)生成長的進階數(shù)據(jù)，準確描繪其數(shù)字素養(yǎng)與技能的發(fā)展軌跡。二是提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。鼓勵教師在課堂教學(xué)中引入主動學(xué)習(xí)方案，培養(yǎng)學(xué)生自我規(guī)劃、自我監(jiān)督、自我評價等自主學(xué)習(xí)的習(xí)慣。三是提升利用智能技術(shù)進行學(xué)習(xí)的效果。人工智能大模型可以在知識獲取、自主學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)陪伴三個方面發(fā)揮作用，幫助學(xué)生復(fù)習(xí)和學(xué)習(xí)課程內(nèi)容，為學(xué)生提供良好的學(xué)習(xí)體驗，并支持學(xué)生對學(xué)習(xí)時間、任務(wù)和過程的管理。對于教師而言，其一，鼓勵教師積極探索與應(yīng)用智能技術(shù)。教師對智能技術(shù)的應(yīng)用存在“覺醒—體驗—實踐—傳播”四個境界，需要鼓勵教師主動學(xué)習(xí)人工智能知識和原理，并利用技術(shù)優(yōu)勢賦能自身學(xué)習(xí)和優(yōu)化教學(xué)工作，積極交流分享應(yīng)用經(jīng)驗。其二，培養(yǎng)教師角色轉(zhuǎn)變的自覺意識。學(xué)校需依據(jù)教師的個性化需求開展教師數(shù)字素養(yǎng)與技能培訓(xùn)，持續(xù)提升教師的人機協(xié)同教學(xué)能力，引導(dǎo)教師關(guān)注并承擔(dān)起對學(xué)生進行情感補位與品行培育的角色。其三，開展精準教研，助力教師專業(yè)發(fā)展。積極利用智能技術(shù)采集并分析多類型、多來源、多維度的教育數(shù)據(jù)，準確了解教師在教學(xué)法、學(xué)科知識、技術(shù)應(yīng)用等方面的不足，形成有關(guān)教學(xué)過程的工作總結(jié)和分析報告，協(xié)助教師開展人機協(xié)同式的精準教研，幫助教師更好地了解課堂教學(xué)過程，反思教育設(shè)計與實踐，并促進教學(xué)能力的提高。[9]
優(yōu)化智能產(chǎn)品的學(xué)校準入機制。為積極推動智能技術(shù)產(chǎn)品在教育教學(xué)領(lǐng)域的融合應(yīng)用，防范其帶來的隱私安全、有害內(nèi)容傳播等問題，需要采取相應(yīng)保障措施，為師生營造健康、安全、綠色的學(xué)習(xí)環(huán)境。一是要建立人工智能教育技術(shù)產(chǎn)品的全覆蓋、差異化準入審查制度。包括產(chǎn)品分類與風(fēng)險分級，對各類教育智能產(chǎn)品進行細致梳理與學(xué)科劃分，并將相關(guān)產(chǎn)品使用中所關(guān)聯(lián)的時間、地點、人物、資源、功能、學(xué)科等要素進行鏈條化分析，通過嚴謹?shù)膶彶楹瓦m配流程，確保相關(guān)產(chǎn)品都能順利融入多元教育場景，精準匹配各階段師生的個性化教學(xué)需求。二是探索全方位、全天候的動態(tài)監(jiān)管機制。包括建立產(chǎn)品的安全性與教育適用性測評機制，開展智能技術(shù)產(chǎn)品抽查和日常檢查，實行黑、灰、白名單的動態(tài)管理辦法，以及探索基于應(yīng)用場景的安全風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)急機制等，做好產(chǎn)品的安全性和有效性評估。三是探索開發(fā)具有更高準確度、邏輯連貫性和教育適配性的教育專用人工智能大模型。不斷強化倫理檢測，減少錯誤、偏見或不適宜內(nèi)容的生成，構(gòu)建安全、合規(guī)、合乎倫理的數(shù)字教學(xué)環(huán)境。四是健全智能技術(shù)產(chǎn)品校園應(yīng)用的實踐指南體系。教育行政主體、實踐主體與研究主體聯(lián)合研制并出臺面向?qū)W生成長、教師發(fā)展和學(xué)校轉(zhuǎn)型的智能技術(shù)產(chǎn)品應(yīng)用實踐指南，以差異教學(xué)、增強教學(xué)、協(xié)同教學(xué)、知識獲取、自主學(xué)習(xí)、校園賦能、家?；ヂ?lián)增強等多元場景為切入點，引導(dǎo)師生合理、合規(guī)地使用產(chǎn)品。
有序開展人機協(xié)同的教育實踐。隨著智能技術(shù)不斷演進及其在教育中的融合應(yīng)用，人機協(xié)同教學(xué)已成為未來教育實踐形態(tài)發(fā)展的必然趨勢之一，需要鼓勵教師積極探索與應(yīng)用智能技術(shù)，更好地在人機協(xié)同環(huán)境中開展教育實踐活動。一是以數(shù)字教學(xué)法作為人機協(xié)同教學(xué)的基本理論支撐。需要錨定有效教學(xué)與深度學(xué)習(xí)，以數(shù)字環(huán)境優(yōu)化為基礎(chǔ)，以數(shù)字資源與新技術(shù)應(yīng)用為手段，以學(xué)與教的有效實踐為目的，[10]在可信賴的數(shù)字化環(huán)境中聚焦技術(shù)賦能和以學(xué)習(xí)者為中心的學(xué)習(xí)。二是深化人機協(xié)同的教學(xué)機制研究。進一步強化人機協(xié)同教學(xué)機理研究，利用多學(xué)科融合與交叉的方法，探尋人機協(xié)同教學(xué)中的教學(xué)行為及“師-機-生”復(fù)雜交互規(guī)律，豐富人機協(xié)同教學(xué)的理論體系。并以循證為導(dǎo)向，系統(tǒng)性評估人機協(xié)同教學(xué)的綜合影響，基于證據(jù)迭代優(yōu)化人機協(xié)同教學(xué)的結(jié)構(gòu)與程序。三是發(fā)布人機協(xié)同教學(xué)實踐指南和教學(xué)標準。促進教師在學(xué)情分析、資源檢索、試題生成、教學(xué)設(shè)計、評價反饋等教學(xué)各環(huán)節(jié)中應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)，同時引導(dǎo)學(xué)生合理應(yīng)用智能技術(shù)。四是做好人機協(xié)同教學(xué)經(jīng)驗傳播。挖掘人機協(xié)同教學(xué)促進教育質(zhì)量提升的典型案例，發(fā)揮優(yōu)秀教師的引領(lǐng)示范作用?；诮處熣鎸嵭枨笙到y(tǒng)部署相關(guān)教師培訓(xùn)，進一步推廣先進的、可遷移的、優(yōu)質(zhì)的人機協(xié)同教學(xué)實踐經(jīng)驗。搭建人機協(xié)同教學(xué)交流社群與網(wǎng)絡(luò)平臺，促進教師間的交流協(xié)作和資源共享，共同探索人機協(xié)同教學(xué)新方向。
制定生成式人工智能教育應(yīng)用標準。為避免引發(fā)難以預(yù)料的技術(shù)風(fēng)險，保護辨別能力缺乏、有待培養(yǎng)和成長的學(xué)習(xí)者群體，需要注重技術(shù)在教育應(yīng)用過程中的倫理原則和服務(wù)規(guī)范，制定相關(guān)教育服務(wù)標準。一是技術(shù)標準。技術(shù)標準具有明顯的基礎(chǔ)性、通用性和先導(dǎo)性特征。相關(guān)技術(shù)標準包括但不限于以下方面：平臺架構(gòu)需確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性；訪問入口需保證用戶的便捷性和安全性；信息安全需制定嚴格的數(shù)據(jù)加密和隱私保護措施；數(shù)據(jù)交換需采用統(tǒng)一的協(xié)議以保證系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)互通；產(chǎn)權(quán)管理需明確內(nèi)容的歸屬權(quán)和使用權(quán)限；等等。二是質(zhì)量標準。質(zhì)量標準體系應(yīng)能衡量生成式人工智能平臺的價值、效率和效益。相關(guān)質(zhì)量標準包括但不限于以下方面：定期測試和評估模型的準確性與穩(wěn)定性；確保數(shù)據(jù)來源的可靠性和多樣性；監(jiān)控生成內(nèi)容的準確性、相關(guān)性和適用性；評估應(yīng)用效果，確保技術(shù)能有效支持教學(xué)目標；等等。三是服務(wù)標準。服務(wù)標準應(yīng)涵蓋技術(shù)服務(wù)、內(nèi)容確權(quán)、規(guī)范指引、問題反饋等方面，規(guī)范生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用范圍與指引，明確使用范圍、對象和場景，提出師生使用指引，并提供詳細的操作指南和最佳實踐。具體來說，技術(shù)服務(wù)需包含全天候技術(shù)支持和針對相關(guān)人員的定期培訓(xùn)；內(nèi)容確權(quán)要明確知識產(chǎn)權(quán)歸屬以防止侵權(quán)；規(guī)范指引需詳細說明系統(tǒng)操作流程和使用規(guī)范；問題反饋應(yīng)設(shè)立便捷的反饋渠道，及時響應(yīng)用戶的疑問和建議；等等。
構(gòu)建大模型技術(shù)安全與倫理規(guī)范體系。人工智能大模型的規(guī)模化應(yīng)用也可能帶來錯誤或虛假信息傳播、隱私與數(shù)據(jù)泄露、算法偏見與歧視等一系列技術(shù)安全與倫理規(guī)范的新問題。為規(guī)避風(fēng)險，需要多主體協(xié)同聯(lián)動，共同確保大模型設(shè)計、開發(fā)和應(yīng)用的有序合規(guī)。一是建立健全監(jiān)管體系，提升外部監(jiān)督監(jiān)管力度。制定并實施相關(guān)政策，對大模型的設(shè)計開發(fā)和應(yīng)用進行有效引導(dǎo)和管理。保護數(shù)據(jù)安全和隱私，防止數(shù)據(jù)泄露、未經(jīng)授權(quán)的訪問和其他形式的隱私侵犯。實施數(shù)據(jù)治理和可信計算，制定嚴格的數(shù)據(jù)加密標準，開展常規(guī)的安全審計和風(fēng)險評估。二是增強大模型研發(fā)機構(gòu)和人員的責(zé)任意識。從技術(shù)發(fā)展角度，需要增強人工智能系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用的可追溯性與決策程序的可解釋性，設(shè)計透明的算法框架，記錄和追蹤決策過程，提供詳細的算法解釋文檔。從社會應(yīng)用角度，需要加強行業(yè)自律，采用可信準則嵌入，預(yù)防、監(jiān)測和消除任何形式的歧視與偏見，建立行業(yè)標準和自律公約，定期發(fā)布透明度報告。三是加強大模型技術(shù)使用者的自我約束和應(yīng)用規(guī)范。大模型技術(shù)的使用需要遵守數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)安全法律法規(guī)，合理且負責(zé)任地應(yīng)用技術(shù)，避免任何非法或不道德的行為，不以任何形式侵害他人隱私，避免數(shù)據(jù)濫用。通過內(nèi)部培訓(xùn)和宣傳，提高使用者的法律意識和道德責(zé)任感，建立監(jiān)管和投訴機制。
注釋
[1]黃榮懷：《論科技與教育的系統(tǒng)性融合》，《中國遠程教育》，2022年第7期。
[2]《習(xí)近平向國際人工智能與教育大會致賀信》，《光明日報》，2019年5月17日，第1版。
[3]中國人工智能學(xué)會：《中國人工智能系列白皮書——大模型技術(shù)（2023版）》，2023年10月8日，https://www.sohu.com/a/726265774_407401。
[4]孫凝暉：《人工智能與智能計算的發(fā)展》，2024年4月30日，http://www.npc.gov.cn/npc/c2/c30834/202404/t20240430_436915.html。
[5]黃榮懷：《人工智能正加速教育變革：現(xiàn)實挑戰(zhàn)與應(yīng)對舉措》，《中國教育學(xué)刊》，2023年第6期。
[6]黃榮懷、劉德建、阿罕默德·提利利、張國良、陳鶯、王歡歡：《人機協(xié)同教學(xué)：基于虛擬化身、數(shù)字孿生和教育機器人場景的路徑設(shè)計》，《開放教育研究》，2023年第6期。
[7]秦丹、張立新：《人機協(xié)同教學(xué)中的教師角色重構(gòu)》，《電化教育研究》，2020年第11期。
[8]郭炯、郝建江：《人工智能環(huán)境下的學(xué)習(xí)發(fā)生機制》，《現(xiàn)代遠程教育研究》，2019年第5期。
[9]蔡慧英、盧琳萌、顧小清：《人機協(xié)同教研會促進教師教學(xué)反思能力的發(fā)展嗎？——基于課堂視頻智能分析技術(shù)的實證研究》，《現(xiàn)代遠距離教育》，2023年第1期。
[10]黃榮懷：《數(shù)字技術(shù)賦能當(dāng)前教育變革的內(nèi)在邏輯——從環(huán)境、資源到數(shù)字教學(xué)法》，《中國基礎(chǔ)教育》，2024年第1期。
責(zé) 編∕肖晗題 美 編∕梁麗琛
Artificial Intelligence Large Model into Education: Conceptual Change, Form Reshaping, and Key Initiatives
Huang Ronghuai
Abstract: The iterative evolution of artificial intelligence large model is triggering a self-awareness of systematic transformation in education. The education system is at a critical stage of shifting from passively accepting external changes to actively adapting and driving internal reforms. At the conceptual level, the continuous integration of artificial intelligence large model is accelerating the fundamental changes in educational philosophy, including Knowledge Created beyond Experts, Learning Coupled to Digital Environments, Curriculum Integrated with Multiple Subjects, and the Instruction Assisted by Intelligent Systems. At the practical level, the in-depth application of artificial intelligence large model gives birth to a new form of human-machine collaborative education, forming diverse and cross-domain human-machine "collaborative teaching", two-way empowered human-machine "collaborative learning", and safe and trustworthy human-machine "collaborative decision-making". To cope with the wave of artificial intelligence large model, it is necessary to continuously improve the competence of teachers and students in the intelligent era, optimize the school access mechanism for intelligent products, orderly carry out human-machine collaborative educational practices, construct generative AI education application standards, and ensure the safety and ethical norms of large, in order to build a new ecosystem for smart education.
Keywords: artificial intelligence large model, educational philosophy, educational forms, human-machine collaboration
