陈武

　　一、案由

　　教育数字化精准治理是指利用数字技术，对教育管理过程中的数据进行收集、分析、挖掘和应用，从而实现教育管理的精准化、科学化和精细化。 这种方法可以帮助教育机构更好地了解学生的需求和情况，制定更加科学合理的教育政策和措施，提高教育质量和效率。

　　生成式人工智能是一种通过机器学习、深度学习、神经网络等技术，基于大量数据集的学习及模式识别，让计算机系统自动生成形式多样的（如文本、图片、声音、视频和代码等）且符合特定要求内容的人工智能技术，以帮助人类处理解决繁琐或具有创造性的问题。特别是2023年以来，以ChatGPT为代表的技术革新，使得生成式人工智能成为全球科技领域的焦点。

　　广州作为“国家智慧教育示范区”，面对教育均衡和高质量发展的挑战，探索教育大模型在教、学、评、管等方面的应用，广州正积极开展人工智能教育普及，与多所高校和科研机构合作，让广大师生和管理者能更早地接触到前沿技术，提升其数字素养。

　　生成式人工智能在教育应用中面临的挑战和未来发展方向：

　　（一）人工智能在教育领域的应用仍处于初级阶段，虽然有一些成功的个案，但在通用性方面仍需取得更大突破。由于技术尚不成熟，仍需要更深入的研究和探索。此外，需要注意区分智能教育和智慧教育的差异。

　　（二）数据安全与教学伦理，涉及学生和教师的隐私、权利和责任。例如，如何妥善保管和使用学生的学习数据和个人信息，以及如何确保这些数据在用于AI系统训练后学生的隐私不受侵犯。技术是双刃剑，教师如何善用这些数据，保护“后进生”的自尊心，让数据发挥积极正向作用，也是需要关注的问题。不同的学生有不同的学习风格和需求，而人工智能的教育应用需要能够适应各种学生的个性化需求。如果应用无法很好地适应不同学生的特点，可能会导致教学效果不佳。

　　（三）技术更新速度快与培训不足。人工智能技术更新迅速，而教育领域的应用往往需要较长时间来适应和实施。如何跟上技术发展的步伐，及时更新教育方法和内容，是一个挑战。目前很多教师对“生成式人工智能”及其在教学中的应用并不了解，不知道如何将其融入教学，这也阻碍了该技术在教育领域的应用和推广。目前很多教师缺乏这方面的知识和技能，需要加强培训和指导。

　　（四）缺乏统一的评价标准。目前对于人工智能在教育中的应用效果，缺乏统一的评价标准，这使得评估和比较不同应用方案的效果变得困难。

　　（五）技术依赖与“以人为师”合法性危机。生成式人工智能以强大的人机交互能力、语言理解能力、自主学习能力、文本生成能力、职业替代潜能引发了全球震荡。以机器替代人类，职业危机、角色危机、身份危机被广泛讨论。过度依赖人工智能可能导致教师和学生失去自主思考和创新能力，成为技术的附庸，成为“工具人”，人师知识的权威性、人师教学的专业性、人师角色的正当性被消解、被冲击，甚至动摇了教育的本质，造成知识生产模式的异化、“人-人”与“人-机”交互习惯的异化以及人类训育形式的异化。虽然人工智能可以辅助教学，但不能完全取代人类教师的作用。教师能够更好地理解学生的需求和问题，因为他们可以与学生进行面对面的交流和互动，更好地了解学生的反馈和表现。这是人工智能无法替代的。

　　（六）教育资源不均衡。在一些地区，由于经济条件、教育资源等因素的限制，难以普及和应用人工智能技术，这可能导致教育资源的不均衡分布。

　　（七）缺乏有效的管馈机制。在应用人工智能技术时，需要建立有效的管馈机制，以便及时了解师生的教与学情况和问题，并采取相应的改进措施，尤其缺乏全过程的教与学数据采集与分析，这与设备不足、意识不足均有关系，那么在教育精准治理方面也形成明显的短板。

　　综上，人工智能在教育应用中仍存在许多问题需要解决。

　　二、案据

　　2023年7月10日，国家网信办、国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》。该办法经过全国互联网信息办公室第12次室务会会议审议通过，并得到了国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局的共同批准，自2023年8月15日起正式实施。

　　在9月份，联合国教科文组织在法国巴黎举行的数字学习周活动中，以“公共数字平台和生成式人工智能促进教育发展”为主题，发布了《教育和研究领域生成式人工智能指南》，重点关注生成式人工智能在教育领域的应用和管理。

　　同时，广东省教育厅也发布了《广东省教育数字化转型行动方案(2023-2027)》的精神，强调充分利用新一代信息技术与教育教学融合创新发展，借助人工智能等技术的力量，创新教学模式，实现规模化教育与个性化培养的有机结合，推动教育优质均衡发展。

　　随着科技的快速发展，教育领域正迎来前所未有的变革。跨学科研究和人工智能的深度应用，为教学组织形态、学习方式、人机协同等带来了全新的可能。

　　三、建议

　　（一）政府层面

　　1.建立规范和风险管控机制：生成式人工智能应用涉及数据安全和隐私泄露等风险。为了更好地保障教师、学生及家长的隐私权益，应尽快制定相关使用规范，并建立完善的风险管控机制。这有助于及时发现和解决潜在问题，为教师和学生提供更加安全可靠的应用环境。

　　2.增加资金投入和设备采购：各级政府应加大对生成式人工智能教学应用的资金支持，采购相关配套设备，以促进其在教育领域的普及和应用。这样可以降低教师和学生的使用门槛，鼓励更多人参与生成式人工智能相关的研究和创新活动。

　　3.舆论主导与部门协作并举：其一，捍卫以人教人的主导地位，凸显人师教学价值。教育教学是人与人之间知识、智慧、情感、理性、思想、灵魂之间的碰撞与交融，渗透着人对人的爱与希望、使命与担当，不仅仅是知识的输送与答案的供给。其二，政府应积极推动教育部门与科技、产业等部门之间的合作，共同推动生成式人工智能在教育领域的应用和发展。通过跨部门的合作，可以整合资源、共享经验，加速生成式人工智能在教学中的创新和应用。

　　（二）区域与学校层面

　　1.明确目标与价值导向：首先，教育者需要明确推广人工智能模型的具体目标和用途。是为了辅助学生的学习、提供个性化指导还是其他应用？明确目标有助于确定如何最好地利用人工智能模型，并确保与教学目标和价值观相一致。学校应坚守以人育人的伦理底线，丰富人师角色内涵，如人师是精神塑造者、思维建构者、情感交流者、意志激发者、价值赋予者等。

　　2.持续培训与机制创新：提升人师的知识生产能力，拓展人师知识领域，提供相关主题的师资培训至关重要。教师需要了解如何与人工智能模型进行交互，解读和评估模型输出，并整合它们到教学实践中。提供相关培训、示范和资源，帮助教师掌握使用人工智能模型的技能。例如：天河区2023年7月开始进行的基于大概念＋生成式人工智能教学微创新与大合作，快速敏锐地与华师大信教学院合作对区内部分学校骨干教师开展理论加技术培训，并于9月在新学期进行实践探索。运用生成生人工智能辅助进行教材分析、学情分析、提炼大概念、提取新的教学策略、提供真实表现性任务设计等，有效提高教师工作效率。天河区教育局还与省教育研究院合作，与教学跨区域协作项目融合，创造教育创新展示交流平台，让积极参与的教师在专业成长方面获得红利。

　　虽然生成式人工智能终将超越绝大多数人类个体，但在如何教会人类选择、鉴别、判断知识的价值，以及教会人类如何正确地生产、运用和创造技术方面，人师都具有不可替代的作用。这是人类教师的责任和使命。

　　3.个性化学习和辅导：利用人工智能模型的优势，实现个性化学习和辅导。模型可以根据学生的学习需求和能力水平提供有针对性的建议和指导，帮助学生更好地理解和掌握知识。确保学生能够获得量身定制的学习经验，提高学习效果。例如：在课堂学习中，学生可以与生成式人工智能进行对话，或提出疑问，或对人工智能给予的回答进行判断，从而促进学生学习。

　　4.模型透明性和可解释性：人工智能模型的透明性和可解释性对于教育环境尤为重要。教育者和学生需要了解模型的工作原理和依据，以及模型给出的答案和建议是如何产生的。提供透明解释有助于建立信任，使学生和教师能够更好地使用和与模型进行互动。

　　5.监测和评估：定期监测和评估人工智能模型的效果和影响是必要的。收集学生和教师的反馈，观察模型的实际应用情况，并根据评估结果进行改进和优化。这有助于确保模型的有效性和适应性，并及时解决可能出现的问题。

　　6.遵循伦理准则和数据隐私保护：在推广人工智能模型时，必须遵守伦理准则和保护学生数据隐私的法律法规。教育者需要确保学生的个人数据得到妥善处理和保护，并采取措施防止数据滥用或泄露。

　　7.批判思维与学术伦理兼顾：信息投喂式的学习不是严格意义上人类当有的学习行为，且对人类的理性思维、创新思维、批判思维培养无所裨益，对学习价值、知识产权、知识创造和敬仰和尊重也会逐渐泯灭，所以教育者应鼓励学生对人工智能模型的输出结果进行批判性思考和评估。学生应被教导如何验证模型给出的答案并了解其局限性。此外，还可以引导学生思考人工智能的伦理和社会影响，培养他们对人工智能的理解和责任意识。在人工智能大模型尚待完善的今天，在人机交互中智慧地使用它、修正它就是在喂养它，不仅可以促进生成式人工智能系统的进化，同时也在促进我们思维的发展成长。鉴于国防安全及意识形态敏感问题，建议尽可能使用国内的生成式人工智能系统，对于国外人工智能系统给出的涉及人文学科的答案一定要极为警醒。例如：在课堂教学中，学生现场与人工智能进行对话，不同程度学生给予的关键词不同，人工智能反馈的结果也不尽相同，在不断地对话中引导学生结合所掌握的知识进一步深入思考，从而培养学生的批判性思维。

　　8.开发设计与创造性应用兼顾：鼓励学生创造性地应用人工智能模型。教育者可以提供机会让学生设计和开发自己的人工智能模型，解决实际问题或创造有趣的项目。这有助于培养学生的创造力、解决问题的能力和科学思维。人工智能模型的底层设计大多是一样的，为什么使用的人不同输出的结果就会不同呢，究其原因就是每个人使用的关键词不同，对问题的描述与要求不同。因此，我们可以尽可能多的提供机会让学生与人工智能进行对话，在不断地交流中培养学生的创新精神。

　　9.加强跨学科和多技术融合应用意识：人工智能模型的应用可以跨越不同学科领域。教育者可以与其他学科教师合作，将人工智能模型引入到不同学科的教学中，促进跨学科知识的整合和交流。例如：在进行语文、数学、科学等学科教学中，我们可以设计真实表现性任务，学生可以通过文字描述与人工智能对话AI生成美图美景，通过图形、色彩、数据等条件限制与人工智能对话AI生成符合真实情境的设计图，通过场景、条件等设置利用虚拟实验室进行科学实验。以上种种真实表现性任务的完成所运用的知识都不仅仅局限于一个学科，而且需要跨学科整合运用知识解决问题。

　　另外，没有一种技术系统可以满足人类的全部需求，每一种技术都有其优缺点，善用每种技术的优势，多技术融合也是一个恒常的技术应用理念。

　　10.与家长和社区合作：与家长和社区建立紧密的合作关系，共同推动人工智能在教育中的应用。教育者可以与家长分享人工智能模型的使用情况和效果，提供指导和支持，使家长能够理解和支持孩子在人工智能教育方面的学习和发展。

　　最重要的是，教育者应该灵活运用人工智能模型，根据学生的需求和教学目标进行适度的使用。人工智能模型可以成为教育教学的有力工具，但仍需要教师的指导和引导，以确保教育的全面发展和学生的个人成长。