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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题,实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施,严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化转型的能力,制约着生成式人工智能与教育和研究融合创新发展的进程。文章采用文本分析和内容分析法,介绍了联合国教科文组织《生成式人工智能教育和研究应用指南》的发布背景和研究目的,从人本主义批判视角探究生成式人工智能引发的争议和伦理风险,构建了生成式人工智能教育和研究应用的政策框架,提出了生成式人工智能教育和研究创新应用的促进方法和未来关注议题。文章最后结合我国生成式人工智能教育和研究政策规划制定进行了思考,以期为我国加速推进教育数字化,推进生成式人工智能与教育和研究深度融合提供参考。  相似文献   

2.
由ChatGPT掀开的科技盛宴中,生成式人工智能凭借“合和共生”的基本逻辑,从人机交互、智能升级和共生发展等维度出发,为思想政治教育数字化转型带来新机遇。然而,生成式人工智能与思想政治教育在内容体系、价值功能、智慧形态和关系性质方面的内在张力也使得转型实践备受掣肘,难以体现教育内容的聚合性要求、彰显意识形态治理功能、凸显思政育人的实践智慧、生成人人交往的精神共同体。因此,须辩证地看待生成式人工智能赋权增能的历史实践,挖掘技术潜能的同时也应认识到技术限度,从整合教育形态、形塑技术生态、坚持价值赋魂和培育主体素养入手,激活生成式人工智能的赋能密码,助力思想政治教育数字化转型向善向好。  相似文献   

3.
生成式人工智能融入课程教材教法出现了新变化,为此,提出生成式探究学习、生成式课程、教材的智能化助手开发和重构学习资源建设的新思维尤为重要。在教学中应用生成式人工智能,应在国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》的指导下,从国家、学校到每一个班级,都要制定学校教育应用生成式人工智能的管理办法,确立在教学中学生使用生成式人工智能的班级教师责任制,开展全员培训,提升教师在教学中合理运用生成式人工智能辅助教学的技能,开展有关生成式人工智能环境下教学改革发展规律的教育科学研究,为人工智能在全社会的普及作好教育准备。  相似文献   

4.
随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的普及,如何科学合理地应用生成式人工智能提升课堂的效率与效果成为信息化教学的热点问题。文章通过对中小学美术教学的现状和问题进行分析,对生成式人工智能应用于美术教学的主要方向进行了阐述,并结合小学美术《我的新朋友》一课,具体设计了一堂生成式人工智能辅助下的美术课,以期为开展人工智能赋能美术的相关实践提供参考。  相似文献   

5.
在学科融合趋势日益迅猛的时代背景下,培养学生的跨学科创新思维是当前教育的重要目标之一。作为人工智能时代的突破性技术,生成式人工智能给技术赋能教育带来了巨大的机遇与挑战。基于此,文章聚焦跨学科教育领域,首先阐释了跨学科创新思维的基本内涵和分类,在此基础上归纳出跨学科创新思维的四个发生要素:多学科知识基础、基本的创新思维、团队沟通与协作、产出导向。然后,文章剖析了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的四个核心功能:高效信息检索与整合、多轮对话与角色模拟、评价与反馈、生成与创作。在此基础上,文章厘清了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的内在机理。最后,文章从“课前-课中-课后”教学评一体化的视角,基于面向设计的产生式学习模式(Design-orientedProduction-BasedLearning,DoPBL),构建了生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养的教学模式。文章通过研究,旨在为人工智能时代下如何培养学生的跨学科创新思维提供理论和实践参考。  相似文献   

6.
智能时代,教育数字化转型的重要目标是转向人工智能教育,推进教育智能化,其突破口是教育智能技术创新。随着以AIGC为代表的生成式通用人工智能(AGI)技术的突破,以及ChatGPT教育应用的风靡,人工智能教育的领域与学科迎来大发展机遇。双向赋能形成了教育人工智能和智能化教育双领域。人工智能教育学科的逻辑起点是人工智能与教育的双向赋能,逻辑终点是教育的高绩效和培养智能素养。本文分析了AIGC教育应用的9大技术场景与4大角色任务,并基于人工智能与教育的双向赋能理念,论述了人工智能教育的领域、学科与专业创新框架,提出了学科研究范式体系以及专业创新的源动力、任务与策略。  相似文献   

7.
人工智能的迅速发展正深刻改变人类的生产方式、生活方式和学习方式,对教育产生深度影响,而现阶段生成式人工智能工具在教育领域广泛应用,给教育带来新的道德伦理问题。该文首先从人工智能快速发展引发更加复杂的道德伦理问题和人工智能道德伦理是人类道德伦理价值体系新组成两方面给出人工智能延展人类道德伦理范围。再从人工智能教育应用伦理风险、教育人工智能伦理治理现状、教育人工智能伦理需解决问题等三个层面阐述了教育人工智能应用伦理风险与治理。再次从核心素养培养、规范应用监管、道德伦理框架、技术规范研制等四个维度给出人工智能向善发展的建设路线。最后,给出五条发展建议:加强顶层设计,系统规划总体框架;重视育人为本,创新发展人工智能课程;遵循治理原则,促进技术向善赋能;明确价值准则,助力人机相融共进;加快标准制定,规范教育人工智能实践。以期推动人工智能向善发展,赋能、赋智教育,促进教育数字化转型,构筑智能时代的人类命运共同体。  相似文献   

8.
随着具备自然语言生成能力的ChatGPT的诞生,新一代生成式人工智能在全球大规模流行,成为不容忽视的社会现象。在生成式人工智能广泛流行的时代,意识形态图景随之发生深刻变革。具有特定价值倾向的内容生产,伦理道理秩序的严重冲击,新闻舆论安全的动摇,是生成式人工智能给意识形态领域带来的主要风险挑战。在大学生思想政治教育方面,沉迷ChatGPT等生成式人工智能,会导致大学生学术科研事业荒废、受生成内容负面价值观“污染”,不利于他们形成健康的友情观和爱情观,甚至还会造成心理问题和精神危机。国家力量要及时介入,强化主流意识形态价值引领;要形成企业、政府、用户及ESG评级机构多方合力的全流程监管,重视优质内容生产;要切实加强多样化场景运用,发挥生成式人工智能对思想政治教育的赋能增效作用。  相似文献   

9.
Chat GPT使人工智能技术在拟真度和功能维度方面达到新高度,其特性由三种关键技术支持,分别是预训练、大模型、生成性。以Chat GPT为代表的生成式人工智能将激发传播领域的生态级变局。在信息层面,生成式人工智能将穿透网络资源壁垒,成为下一代网络入口和超级媒介,驱动传媒产业变革。在个体层面,生成式人工智能将更加深刻地对个体赋能赋权,促进传播权力下沉和人的数字化生存。在连接层面,生成式人工智能将作为下一代互联网的连接中枢,激发移动互联转型为智能互联。生成式人工智能带来的全面智能化是一场深刻的革命,传播与社会的治理逻辑将随之发生深刻变革。首先,主流媒介的角色需要从“To C”转为“To B”;其次,要注重智能算法模型的“赋魂”机制;最后,构造“算法失灵”的社会补充及“算法脱轨”的干预机制。  相似文献   

10.
在以生成式人工智能为代表的人工智能技术的推动下,信息技术对教育的革命性影响愈发凸显。生成式人工智能作为当前技术生产力的最新体现,其对教育生产力的变革将对技术领域和教育领域都产生深远的影响。基于此,文章首先梳理了技术生产力与教育生产力的定义,并从概念内涵和发展历程两个方面分析了两者殊途同归、相辅相成的辩证关系。随后,文章通过呈现生成式人工智能如何驱动劳动者由人到智能体、劳动资料由配置到介入、劳动对象由硬知识到软知识、教育生产力形态由转化到进化的发展过程,阐释了生成式人工智能重构教育生产力的过程机制。最后,文章从人机关系由人机协作到人机融合再到人机共生的演进角度,探讨了从“此时”到“未来”的人机协同教育图景。文章的研究为深入理解新时代技术与教育的关系提供了新视角,有助于明晰人工智能教育的演进脉络,推动人工智能教育的可持续发展,并为未来教育中人机关系的发展指明了方向。  相似文献   

11.
在《科学革命的结构》一书中,库恩认为科学革命的本质是范式转换而非知识堆栈。作为新一轮AI革命“皇冠上的明珠”,生成式人工智能(AIGC)凭借其高智能交互、创造性生成、复杂数据处理等能力,拓展出教育研究范式变革的新路径。该研究以AIGC的功能机理与助研情境为基点,从知识论、本体论、方法论与价值论四个维度阐述了该工具对于教育研究范式变革的赋能逻辑。然而,作为一项颠覆性技术,AIGC的助研应用仍面临着知识生成的真实性与合法性质疑、服务客体的局限性、数据安全与伦理的危险性以及信息承载意识形态的侵犯性等问题,应从四个层面制定技术赋能策略:在工具层面,以技术降槛推进教育人工智能知识权力公平;在基建层面,扩大教育研究数字化空间普及;在安全层面,创建科研领域的轻量化专用型语料库;在话语建设层面,支持本土AIGC平台的功能迭代与国际传播。  相似文献   

12.
ChatGPT的出现意味着生成式人工智能又一次掀起了信息化革命的浪潮。本文详细概述了生成式人工智能的发展历程,对生成式人工智能在教育领域的应用现状进行了深入分析,发现该技术存在不透明性和不可解释性、数据隐私和安全、个性化和公平性、有效性和可靠性四个方面的问题,并提出了相应的解决策略,然后从个性化教育、智能教学、联合教育及虚拟教学四个方面,展望了未来教育领域中生成式人工智能的发展趋势,旨在为该领域的研究和实践提供重要的参考价值。  相似文献   

13.
以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品广泛应用于教育,技术客体在今日以生成式人工智能的形态向人类中心主义的知识和教育体系提出挑战,由此引发的主体性之痛逐渐显现。生成式人工智能的教育应用将在一定程度上引发主体思想的“工业化”、主体交互的“规训化”、技治主义的“宿命化”,进而遮蔽与压抑教育中的人、教育活动、教育系统的主体性。规避生成式人工智能的教育应用风险,超越教育的主体性之痛,可能的实践理路包括:坚守主体教育实践的理性遵循,培育教育主体的数字素养;构筑生成式人工智能教育应用的责任伦理体系,实现人与技术的共鸣;建立生成式人工智能教育应用的监管机制,提升教育系统的自我治理能力。  相似文献   

14.
探讨了生成式人工智能在教育中引发的变与不变的问题,通过深入研究生成式人工智能与教育的交叉点,旨在为教育决策者、教育工作者和研究人员提供有关如何应对这一新兴技术的重要见解和建议。  相似文献   

15.
2023年9月,联合国教科文组织发布《教育与研究领域生成式人工智能指南》。该指南特别强调将人本主义作为生成式人工智能(GenAI)的价值旨归,可以视为GenAI在教育领域创新应用的有益探索和先声回应。《指南》包括的6部分内容从风险与挑战、策略与调控、突破与尝试三个维度展开,依次系统分析了GenAI在教育及科研环境中的潜在风险与挑战,设计了全面的治理策略与政策调控方案,并探索了GenAI的教育创新应用。纵览该指南发现,无论是从教育理念到具体实践,抑或是从社会责任到人的发展,GenAI与教育的深度耦合均以“人本”为最终旨归与核心要义。该指南对我国教育数字化转型具有四重启示:理念层面上,GenAI应促进以人为本的教育发展,确保其先进技术的红利能够普惠所有学习者;实践层面上,GenAI应更加贴合人的自然认知和发展规律,确保其服务于教育的核心价值;社会层面上,GenAI应逐步完善伦理准则和法律框架,应对其带来的社会责任与伦理挑战;人本层面上,GenAI应凸显人的主体角色,确保其有助于培养学生的批判性思考能力,并尊重文化和个性的多样性。  相似文献   

16.
生成式人工智能的出现改变了人工智能与教育的关系,使其从工具型应用跨越到互构式发展。然而,生成人工智能真正走向与教育的融合发展依然面临诸多挑战,集中表现在生成式模型固有的低认知性使其难以与教育垂直领域求真求实的底色相符。因此,从以大语料和高参数为特征的生成式模型向以认知推理学习为基础的世界模型跨越成为人工智能发展的必然方向,教育的基本理论将成为推动这次跨越的重要力量。基于该视角,借助以世界模型为基础逻辑构建的契机,研究从知识、实践、态度和认知四个维度充分探讨教育对人工智能的反哺价值。此外,本研究还从技术实现和理念转变两个角度提出了相应的挑战。在当前生成式模型井喷式发展的节点,研究提出人工智能模型与教育的互构作用,对探索未来人工智能教育生态新高地有较为重要理论价值。  相似文献   

17.
随着智能技术的快速发展,生成式人工智能不断与英语教学相融合,加快了教育转型和教学手段的革新。研究基于互动假说,考察了生成式人工智能技术对100名中国英语学习者的口语复杂性、准确性和流利性的影响。结果表明,生成式人工智能技术辅助口语教学对学生的词汇复杂度和句法复杂度、流利度有积极影响,但对准确度的影响不大。研究证实了生成式人工智能技术所创造的互动环境有助于学习者获得更多真实性的互动,有助于提高学习者的语言表达能力,为英语口语教学提供新路径。  相似文献   

18.
为促进高等教育中高素质创新人才培养,构建以学生为中心的科研训练与课程教学整合模式是有效途径。当前基于课程的本科生科研体验(CUREs)教学模式虽在增强学生对科学本质的理解等方面具有一定优势,但在激发学生研究动机方面存在一些不足。将支持高效反馈的生成式人工智能ChatGPT引入人机协作研究过程中,有助于改善学生的科研体验,推动科研项目化学习。通过对ChatGPT支持的CUREs教学模式的设计与实施,发现该模式有助于培养学生的科研能力,提升他们的科研知识水平、科研技能水平和科研情感水平。尽管学生认同该教学模式的有效性和易用性,但其实际效果的发挥仍需人类智慧的参与。未来需要持续升级和优化生成式人工智能技术,确保技术应用高效且符合伦理标准;应用生成式人工智能技术重构教学模式,并通过长周期、跨场域实践检验其应用效果;强调人工智能与人类智慧的互补协作,真正实现生成式人工智能赋能学生科研能力提升。  相似文献   

19.
随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世,历经60多年曲折发展的人工智能再次走向浪潮之巅。坚持人机协同的基本思想,将生成式人工智能的功能优势与教育业务场景有机结合,有望驱动整个教育新生态的塑造。生成式人工智能将对教师的教育理念、能力结构、教学模式方法、伦理道德水平及专业发展方式等带来冲击和挑战。为此,广大中小学教师亟需“修炼”人机协同育人能力、持续反思与学习能力、批判性思考及选择能力、创造性思维与创新能力、跨学科领域合作能力等五项关键能力,以胜任人工智能时代的教师职业。  相似文献   

20.
生成式人工智能是利用计算机模拟人类的智能行为所开发的相应实践理论与技术,其在各个领域的爆发应用为未来人类的发展提供了无限的想象空间,与此同时,虚假信息、学术伦理、劳动替代等问题也引发全球热议。实践地看,生成式人工智能在当前的学术研究中可能存在人文性缺失、科学性缺失、依赖性成瘾、原创性与批判性缺失等风险。为更好地将人工智能应用于学术研究并使其得到可持续发展,需要规范生成式人工智能使用,助推学术研究的向善发展;优化生成式人工智能参数,鉴别学术研究伪成立性;调控生成式人工智能发展,加强学术研究的前瞻预防。  相似文献   

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