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观点丨“人G共生”范式：生成式人工智能视域下的教育转型图景

中关村互联网教育创新中心 · 公众号 · · 2024-10-17 15:05

正文

横空出世的ChatGPT迅速引爆人工智能进入生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称GenAI）新赛道，其在文本问答、代码生成、图像生成、视频生成等方面的能力和出色表现，正在推动教育教学领域的重大变革。2023年9月，联合国教科文组织（UNESCO）发布全球首份GenAI相关的指南性文件—— 《教育和研究中的生成式人工智能指南》（Guidance for Generative AI in Education and Research），将生成式人工智能定义为一种基于机器学习的人工智能技术，能根据自然语言对话界面中的提示自动生成新的内容。随着国内GenAI模型结构的升级迭代、学习范式的更新，也为GenAI在国内性能跨越式发展奠定基础。如何建构GenAI时代的教育新生态、新场景？以ChatGPT为代表的GenAI在教育生态中的角色与作用究竟是什么？如何实现生物人和生成式人工智能共生共创的教育新生态？这些都是我们不容回避的重要问题。

场景升级

生成式人工智能引领教育应用大变革

基于生成式人工智能的教育转型机遇，GenAI有益于推动教育在思想层面走向人机协同、知识突破、向下兼容、向“智”迭代。开启教育数字化转型的新格局、创新多模态学习的新体验、赋能人机协同的学习智慧，为教育领域带来新的发展机遇。必须从工具性思维走向共生性思维，直面教育生态变革，通过重构教师社会身份、重塑教学实践方式、重设教育伦理规范、重建教育理论基础，主动建构“人工智能+教育”的多元图景。以下主要是运用GenAI引领建构教育新生态的四类场景。

（一）助手·伙伴·导师：GenAI建构教育与技术之间的创造性伙伴关系

在智能助手、智能伙伴、智能导师的加持下，建构教育与技术间的创造性伙伴关系。如一个学生学习化学，经常觉得难以理解一些复杂的化学概念和反应。在这种情况下，GenAI作为学生学习的智能共生伙伴，可以帮助他更好地理解和掌握这些复杂的概念。

作为智能助手： GenAI帮助他在学习过程中找到资料，例如，学生向GenAI提问：“这个化学反应方程式是怎么来的？”或者“这个化合物的结构是怎样的？”GenAI可以快速找到相关资料，并以易于理解的方式解释这些概念。在这个过程中，教师要帮助学生提高提示词技能，让GenAI生成符合用户预期的内容，这是人G协作互动的基本技能。

作为智能伙伴： GenAI可以陪伴学生一起学习，提供及时的反馈和鼓励。例如，当完成一项任务或者正确解答一个问题时，GenAI可以给予积极的反馈——“很好，你已经掌握了这个概念！”提高学生的学习动力和自信心。

作为智能导师： GenAI可以根据学生的学习进度和理解情况，提供定制化的学习计划和策略。例如，如果在理解某个概念上有困难，GenAI可以提供额外的解释和示例，或者推荐其他学习资源——教程视频或相关学术文章。GenAI可以与学生开展思维链式对话教学，生成新的学习内容，重塑课程资源和教学结构。

（二）助力跨学科学习：GenAI帮助学生打破因知识分化而形成的领域壁垒与学科藩篱

跨学科学习是新时代一个重要的教育主题，GenAI恰当介入教学设计，可以通过对知识的重新获取、鉴别、筛选、储存、整合、推送等方式，从根本上打破因知识分化而形成的领域壁垒与学科藩篱。使用GenAI等人工智能工具，可以进行知识获取和整合，为学生提供跨学科的学习和研究支持。

重新获取知识： 学生可以使用GenAI来查询各种气候变化的主题，例如，“温室效应是如何影响地球的？”或者“碳排放是如何影响气候变化的？”GenAI会基于其大量训练数据，提供详细且可理解的答案。

鉴别和筛选知识： 学生看到关于气候变化的假新闻或误导性信息，在这种情况下，使用GenAI来验证这些信息。例如，如果看到一个声称“全球变暖是个骗局”的文章，他可以询问GenAI关于此主题的科学共识。

储存和整合知识： GenAI本身并不能储存学生特定的查询或创建个性化的知识库，但它可以帮助学生整合从不同源头所获取的信息，并将复杂的概念简化成易于理解的语言。

打破知识壁垒： 气候变化是一个复杂的主题，需要跨学科的理解。借助GenAI，学生可以在物理、化学、政策等领域获取信息，从而打破单一学科的限制，更全面地理解这个主题。

总之，GenAI协助学生处理跨学科主题，从而打破因知识分化而形成的领域壁垒。虽然GenAI无法替代专业的教师或研究者，但可以作为一个工具，帮助学生进行初步的研究和理解复杂的主题。

（三）服务教育公平：GenAI赋能教育薄弱地区激活教育新生态

教育公平是当下的教育难题，GenAI介入教育教学，可以赋能教育基础薄弱的地区、学校和学生，并有针对性地调动教育薄弱地区的已有因素，进而激活教育生态，使之不断迈向更高水平的平衡；使用GenAI来帮助那些在传统教育体系中可能被边缘化的地区或学生，如那些在农村地区或者缺乏良好教育资源地区的学生。一个在偏远农村地区的学校，因为地理位置的限制，学校可能无法聘请一些专业的科学或数学教师，可以通过GenAI技术来提供教育内容。

使用AI教学助手： 用GenAI来提供一对一的辅导，向学生解释复杂的科学概念，进行习题辅导，甚至可以根据学生的学习进度和理解程度个性化地调整教学内容。

利用GenAI生成的视频教程： 可以由专业教师录制视频教程并通过AI技术进行编辑和优化，然后分发到这些偏远地区的学校。这样，即使学校无法聘请专业教师，学生也可以通过观看这些高质量的视频教程来学习。

通过使用GenAI技术，可以帮助解决教育公平，将先进的AI技术应用到教育资源相对不足的地方，让所有学生都能受到良好教育，实现教育公平。

（四）智能迭代：GenAI灵活解决不断涌现的教育新问题

GenAI介入教育教学，可以推动教育朝着智能、智慧的方向不断迭代，改善教育不断突显、面临的新问题，教学设计中帮助重组教育材料、重设教育环境、重塑教育过程以及重构教育评估，让教育变得更加便捷、精确、灵活与个性化，借助数据驱动、知识交叉、智能互联等新方法新工具，实现具有放大效应、乘数效应、累积效应的智慧跃迁。

个性化学习路径： 学生日常通过在线平台学习，这个平台使用AI技术提供个性化的学习路径。当学生开始使用平台时，AI会评估其初始技能水平和学习风格。然后，根据这些信息，会针对学生的特定需求和优势，为每个学生制定个性化的学习路径。随着学生的学习进度，AI持续追踪进步情况，并相应地调整学习路径。

智能教育评估： 在传统的教育评估中，教师通常需要花费大量时间和精力来评估学生的作业和考试。但是，通过使用GenAI技术，这个过程可以得到显著改善。具体来说，可以使用AI技术来自动批改学生的作业和考试。AI不仅可以快速、准确地评估学生的答案，还可以提供有用的反馈，帮助学生理解所犯的错误，并提出如何改正的建议。此外，AI也可以用来监控学生的学习进度，并及时向教师提供反馈。这样，教师就可以更好地了解每个学生的学习状态、更有效地提供帮助。

使用GenAI技术的智能迭代，使教育变得更加智能，解决教育中的一些突出问题，并实现教育的便捷、精确、灵活和个性化。

人G共生

智能化创生教育新生态

（一）“人G共生”的概念和内涵

人机协同是一个通用概念。这个概念中的“机”，具体内涵不明确，既可以指计算机硬件，也可以指计算机软件，指代不明，名不符实。鉴于此，提出“人G共生”的概念，来表示生物意义上的人（教育者+被教育者），和生成式人工智能的G（GenAI）相互协作，共创新的意义世界。

“人G共生”这一概念，凸显生物意义上的人类与生成式人工智能之间的紧密协作关系，提出一种对人类与AI关系的全新理解，不再以人类对AI的主导和控制为基础，而是强调人类与AI间的平等、协作和共享。 “人G共生”教育新生态关系如图1所示。

图1 “人G共生”教育新生态

具体来说，“人G共生”的内涵包括以下方面——

相互补充： 人类和生成式AI在认知、能力上存在本质的互补性。人类具有丰富的直觉、情感和创新思维，而AI则能够处理大量数据，进行复杂的计算，提供精准的预测。

参与决策： 在人G共生的环境中，人类和生成式AI不再是简单的指令与执行关系，而是GenAI充分享有决策参与的权利，通过学习和模仿人类的行为和思维方式，提供一些虽然“脑洞大开”但人类可接受、可理解的建议和解决方案。

共创新意： 人类和生成式AI共同创造新的知识、新的解决方案和新的艺术形式，打破人类单独创新的局限，带来更多元的视角和更广阔的创新空间。

1.相互补充：

人G协作，共同开展学习诊断和支持

“人G共生”的情境中，相互补充，是教育领域中最基本的应用场景。一个生成式人工智能系统，可以被训练用于辅助教育工作者进行学生学习的诊断和支持。在这个过程中，教师和AI系统的角色是相互补充的。

生成式AI系统可以处理大量学生数据，通过模式识别和深度学习技术，快速准确地预测学生的学习进步和可能存在的困难。这在教师面对多个学生时，能够大大减轻负担，并提高教学的效率和精确性。

然而，AI的预测并不总是完全准确，它可能无法理解某些复杂的学习机制，或处理某些模糊、非结构化的数据。此时，教师的专业知识和教学经验就显得尤为重要。他们可以对AI的预测进行人工复核，考虑更多的教育因素，甚至与学生面对面交流，从而进行更全面、更准确的教学决策。

此外，教师能给予学生必要的心理支持和关怀，这是目前的AI系统无法做到的。这使教师和生成式AI在教育诊断中形成相互补充关系——AI提供大数据处理和精准预测的能力，而教师提供专业知识、教学经验和人文关怀。通过这种合作，可以更有效地提高教学质量和效率，同时更好地支持每一个学生的学习成长。

2.共享决策：

人G共享，共同参与教学决策

教师使用生成式AI工具，如一款智能教学辅助系统，来帮助决策课程内容的设计和教学策略的选择。在这种情况下，人（教师）和G（智能教学辅助系统）将共享决策权。

首先，智能教学辅助系统将通过处理大量的学生数据 ，包括学习成绩、行为表现、参与度等信息，来了解每个学生的学习需求和能力水平。

其次，这些预测结果和建议将以可理解的形式呈现给教师。 教师可以参考这些信息，根据专业知识和对学生的理解，确定是否接受这些建议，或者需要如何调整这些建议以适应实际教学环境。

最后，教师的决策将反馈给智能教学辅助系统。 系统将学习这些反馈信息，并据此改进其预测模型和建议算法，使其更好地适应教师的需求和学生的实际情况。

在这个过程中，人和生成式AI共享决策权，共同参与教学决策的制定和执行。这样既能充分利用生成式AI的数据处理能力和预测能力，也能保证教师的专业判断和人文关怀在教学决策中的重要作用。

3.共创新意：

人G合作，共同创作新的艺术作品

DeepArt和DeepDream等生成式AI工具，能够基于人类的输入生成具有特定风格的艺术作品。这些工具使用深度学习算法学习不同的艺术风格，并将这些风格应用于新的作品创作。在这个过程中，学习艺术的学生和生成式AI共享创新的权利和责任。

在这个过程中，生成式AI并非简单地执行学习者的命令，而是积极参与到创新过程中，提供新的视角和可能性。而学习者，既可以利用AI的能力来拓展创作范围，也可以根据自己的审美观念和创作目标，引导AI的生成过程。

（二）“人G共生”范式中的关键原则

“人G共生”代表一种新的人类与生成式AI关系的范式。在这个范式中，人类与AI不再是简单的“用户—工具”关系，而是一种更为紧密、复杂和富有创新性的伙伴关系。以下几点原则至关重要。

平等： 这里的平等并非指人类和AI在能力或地位上的平等，而是指在决策和创新过程中的平等参与。人类和AI都有权对任务的执行、问题的解决、创新的过程提供意见和建议。

协作： 在这个范式中，人类和AI需要密切协作，共同完成任务和解决问题。人类可以利用AI的数据处理能力和模式识别能力，而AI则可以从人类的经验、直觉和创新思维中获益。

共享： 人类、AI共享责任和成果，共享创新的过程和结果。这种共享不仅有助于提高效率和质量，也有助于创造更为多元和丰富的解决方案和创新成果。

总的来说，“人G共生”代表一种更为开放、协作、创新的人类与AI关系范式。这种范式有助于人类更好地利用AI的能力，同时也有助于AI更好地理解和满足人类的需求。通过“人G共生”，人类和AI可以共同创造一个更加丰富、多元和智能的教育世界。

观点丨“人G共生”范式：生成式人工智能视域下的教育转型图景

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