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01 生成式人工智能与过去的信息技术有哪些不一样的地方
2023年生成式人工智能GenAI犹如百年惊雷改变了我对计算机的认识。最先让我折服的是AI绘画我只需要把心中想象的场景用提示词详细描述立刻就生成精美的画图。更让人眼前一亮的是打开手机上的淘宝App在搜索框中输入“淘宝问问”对它说“设计XX课程教案”转瞬间一个完整的教学计划就出现在你眼前就像《一千零一夜》的魔瓶一样颠覆了多年来人们对计算机的成见。
生成式人工智能不仅可以绘画还可以作曲、写诗词、写对联、写文章、做PPT、编代码、制作视频甚至与人类对话聊天成为每个教师的智能助手和每个学生的导师和学伴这是我几十年来第一次见到的计算机应用领域的重大创新突破。微软首席执行官纳德拉Nadella说“对于知识型工作者来说这就完全等于工业革命。”生成式人工智能将彻底改变你使用计算机的方式。
目前仅就开放人工智能OpenAI公司已经公开的信息来看生成式人工智能至少与五项关键技术和架构有关转换模型Transformer、基于转换模型的基本架构、基于人类反馈的强化学习Reinforcement Learning from Human FeedbackRLHF技术、指示微调Instruction Tuning技术、思维链Chain of Thought技术从而具有四项较为突出的核心能力启发性内容生成能力、对话情境理解能力、序列任务执行能力和程序语言解析能力等。令我印象深刻的是生成式人工智能巧妙地将人类智慧与计算机的优势结合起来基于人类反馈的强化学习技术RLHF与人类的互动交流迭代最终几近能够生成符合甚至超越人类预期的内容让人类用户倍感惊艳。
2023年11月6日开放人工智能公司公布了GPT4加强版和GPT商店版让任何不会编程的用户也可以用语音对话创建个人的生成式人工智能代理再次惊爆世界。人们可以猜想到GPT5.0、GPT6.0已经排队在后面那么5年、10年后世界将会变成怎样面对这场突如其来的技术变革大家都不知道该如何应对一时间有关生成式人工智能的各种沙龙、峰会、文章、报告、演讲蜂起听众在盛大节日般的兴奋后却发现我们无法在教学中使用生成式人工智能。
目前国家互联网信息办公室、教育部等七部门已联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》指明了生成式人工智能的发展方向 “国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展。提供和使用生成式人工智能服务应当遵守法律、行政法规尊重社会公德和伦理道德。” 有了国家政策导航一大批中国生成式人工智能迅速发展正式向公众提供服务为每个教师使用生成式人工智能提供技术支持让学校在教学中应用生成式人工智能成为可能正式打开了中国教育进入生成式人工智能的大门。 02 生成式人工智能与学习方式变革生成式探究学习
每个教师能够打开使用生成式人工智能软件是教学中使用生成式人工智能的第一步。建议读者自己动手体验在手机或电脑上登录注册使用讯飞星火、百度文心一言等通过国家网信办审核批准向国内公众开放服务的生成式人工智能大模型你把自己的想法用提示词发给生成式人工智能瞬间AI就回应。
例如提示语1请设计小学数学课《分数加法》的单元教学计划。读者可替换成自己上课的具体年级、学科和课程名称。提示语2设计中学生物学课《遗传和变异》的单元教学计划按照布卢姆教育目标分类学的六个层次记忆、理解、应用、分析、综合、创造设计教案包括教学目标、教学大纲、教学活动并提供详细的教学策略建议。提示语3请起草参加国际会议的主旨报告题目是XXXX。
读者会发现无论你关注什么教育问题生成式人工智能都能给你意想不到的回应你的提示词设计越具体越精准它的回应也就越具体越精准。这种人机对话式交流能够拓宽你原来的思路但也可能不准确甚至是“一本正经地胡说八道”具有很大的不确定性需要你自己独立思考判断。
这种基于生成式人工智能的学习过程与对弈下棋的过程很相似你作为对棋一方给AI提示词就像你在棋盘上下一个棋子AI事前是不知道你会如何提问的然后它会根据你的提示词进行计算给你回复对你来说AI如何回复下子也是你无法预知和不确定的然后你可以根据对方的回应进行追问再给对方下一棋子这对AI来说也是它无法预知的它又根据你当前的棋子进行计算再给你回应……如此循环迭代。这种充满不确定性和深度互动的生成式学习活动能够持续激发双方的想象力和兴趣这就是为什么棋艺能够在人类历史上延续千百年来的魅力所在也是生成式人工智能区别于过去其他教学方法和应用信息技术的不同之处。
当生成式人工智能应用到教育教学领域无论你从何种学习理论和教学需求来研究和实践最终都会落到生成式人工智能与其他技术的最大不同点人工智能生成内容AIGC。由于生成式人工智能突如其来现今的教育学、教学论、课程论、教育心理学、学习科学等经典著作中尚没有关于生成式人工智能在教学中应用的论述。目前在各地的教师培训活动中为了向一线教师说明生成式人工智能在教学中应用的新发展我们把这种新型学习方式称为生成式探究学习。
什么是生成式探究学习生成式探究学习是指教师和学生在教学活动中严格遵照国家法规、伦理道德和信息安全的要求合理应用生成式人工智能辅助教学并通过学习者自身的独立思考探究、批判性思维和创造性思维促进最优化学习的一种教学方式。
生成式探究学习是在生成式人工智能环境下以学生为中心的教学方法强调学生自主探究、实践操作通过人—机互动对话、师生之间和学生之间的合作交流来构建知识体系要求学生一定要在教师的引导、支持和管控下使用生成式人工智能辅助教学旨在培养学生的批判性思维、问题解决能力、团队合作精神和创新思维等综合素质。这是将人类智慧与机器智慧相结合的人—机智慧学习方式。生成式探究学习的英文Generative Quest Learning其缩写是GenQuest或者GQL。
生成式探究学习是教育信息化发展和教育数字化转型的历史必然趋势如表1所示。 1946年美国宾夕法尼亚大学研制成功世界上第一台电子管计算机ENIAC体积庞大无法用于教学。1958年IBM公司推出个人电脑设计出第一个用计算机教二进制算术的教学程序开启了计算机辅助教学的程序教学实验。20世纪90年代多媒体计算机进入学校在班级集体教学中教师演示多媒体课件多媒体教学兴起。进入21世纪以来互联网进入学校课堂教师首先想到的是让学生上网搜索查询资料然后小组交流讨论动手制作学习研究报告一种网络探究学习方式WebQuest率先在美国兴起很快传遍全球。WebQuest的主要学习步骤分为引言、任务、过程、评估、结论和学分六个环节。在WebQuest后来的发展中一线教师根据本校教学安排情况将WebQuest分成短期和长期两类不同的形式短期WebQuest学习活动用1—3节课完成目的是帮助学生掌握学习当前的知识点长期WebQuests学习活动一般用一个星期、一个月或者更多的时间帮助学生围绕一个专题项目深入探究知识内容对主题内容获得更全面深刻的认识。
国内外教育研究者发现许多学生仅仅在网上查找资料然后复制粘贴到自己的学习报告属于低阶思维的浅层学习于是提出基于布卢姆教育目标分类学的高阶思维能力培养促进学生理解和知识迁移的“深度学习”包括教师设计基本问题—单元问题—内容问题的问题化导向教学、项目化学习、跨学科大单元教学、问题解决、核心素养教育等丰富和拓展了网络时代的WebQuest学习方式。
2023年各地走在教育数字化转型实验前列的学校和教师在教学中尝试运用生成式人工智能辅助教学创造了一种新的教学方式生成式探究学习。这是网络时代WebQuest学习方式在生成式人工智能时代的升级和新发展将学生在网上收集学习资源进行学习的活动进一步拓展为使用通用语言大模型LLM的思维链式互动对话并与学生批判性思维相结合促进学生的高阶认知结构发展创新升级了WebQuest所代表的网络时代的学习方式。
生成式探究学习模型包括以下六个环节如图1所示其中最富有魅力和挑战性的是对话探索环节。 一是激发兴趣。教师通过多种方式激起学生的学习兴趣如通过创设问题情境来引导学生的学习兴趣问题情境的设置最好与现实生活密切联系与课程内容和学习任务联系如果问题是基于生活现实的开放性问题就更能激起学生渴求探究的主动性。
二是任务布置。教师根据课程标准和教学目标明确给学生提出生成式探究学习的任务用任务驱动的方式引导和管控学生的学习过程。
三是对话探索。学生在教师的指导下瞄准要完成的学习任务与生成式人工智能互动对话在思维链式对话中记录自己的批判性思维并采用多种方式进行探究。例如五类基本搜索百度必应搜索、微信的文章搜索、B站视频搜索、中国知网期刊论文搜索、图书馆图书检索小组同伴交流向教师、家长和领域专家请教动手做实验自然与社会调查等。记录自己的学习体验填写学习过程的学习单。学习单是教师课前准备的用于引导学生学习过程的支架具体规定了学生在教学目标的规定下进行生成式探究学习的具体步骤和过程记录可用于过程性评价。
四是迁移练习。学生在新的情境问题中独立思考解决问题完成教师布置的作业和练习。
五是结论分享。学生总结自己的学习收获将学习的感性体验上升融入理性认知结构中并与本小组成员分享自己的学习收获和研究结论。
六是评价反馈。教师给出学习评价和进一步发展的建议。
与过去大家熟悉的各类教学方式不同的是 生成式探究学习是让学习者与AI在思维链式的对话中互动学习。思维链是人工智能处理复杂任务的一种策略该技术通过一系列前后关联的指令将复杂的大任务拆解为包含多个中间步骤的小任务每一个小任务由相对简单的指令来引导内容生成从而辅助模型生成和解决复杂逻辑推理任务。在教学中师生与生成式人工智能的思维链式对话是指用户通过一系列由表及里、由浅入深的连续提问和迭代追问像挤牙膏或剥洋葱一样由一个个小问题逐步形成解决复杂问题的人机对话方式。
这种对弈式的思维训练让教师和学生在与生成式人工智能的博弈中获得与过去的计算机辅助教学和使用数字化教育资源平台等完全不一样的学习体验。例如在生成式探究学习活动中培养教师和学生应对与AI不确定性对话的独立思考、批判性思维、决策思维、挑战性思维、人—机协作思维、全局考虑的系统思维、“不得贪胜”的韧性品质、严谨缜密的推理思维、出其不意的非常规思维、创新思维、统观事物发展时空脉络的境脉思维、“多算胜少算”的深度学习思维、“下棋如人生”的哲理思维等获得其他教学方法学不到的东西。
支持生成式探究学习的一项重要的技术创新是在过去移动互联时代已经十分成熟的课程管理系统的基础上升级发展为“生成式探究学习课程管理系统”把适合教育使用的生成式人工智能大模型与课程教学管理整合起来支持教师的备课和管理学生的学习。
一线教师反映生成式人工智能在课堂教学中应用有两大难题
一是AI大模型会“一本正经地胡说八道”在教学中无法使用
二是根据教育部“五项管理”和联合国教科文组织《在教育和研究中使用生成式人工智能的指南》强调13岁以下的未成年儿童不能独立使用生成式人工智能必须在成年人管控下使用课堂上全班学生无法用手机号注册使用生成式人工智能。
为什么所有的大模型都有信息准确率的硬伤问题大型语言模型Large Language ModelLLM是基于深度学习的人工智能模型由海量数据和大规模计算资源训练而成的可以理解和生成自然语言。著名的大型语言模型代表之一是开放人工智能公司开发的生成式预训练转换模型3.0版Generative Pre-trained Transfomer3GPT-3该模型拥有数十亿个参数使得其在自然语言处理任务上表现非常出色。同时由于大模型使用通用语料训练目的是处理通用内容生成就自然带有先天不足大型语言模型需要大算力大语料大资金支持训练维护大型语言模型是资源密集型产业导致高成本低效率大型语言模型会将预训练数据偏差引入其生成的文本中产生不准确的信息无法完全满足教育领域严格管规要求在教学领域无法适应学科专业性要求各家大模型公司采集训练的语料数据来自不同的社会文化背景本身就蕴含信息偏见同时还存在不可预测的信息安全等问题。
大模型的准确性难题是“成也萧何败也萧何”大模型的“大”让它无法深入学科专业领域正如物理学的压强原理如果用同样的算力和资金训练大模型面积越大压的越浅面积越小如针尖钻得越深。我们如果逆向思维发展聚焦专业学科和具体教学场景的“小模型”就是破解第一个难题的新思维。
小型语言模型Small Language ModelsSLM是未来教育领域应用生成式人工智能的发展方向与大模型相比更具应用发展优势小型语言模型高度定制可以根据用户需求聚焦具体目标。例如可为一门学科、一本教材甚至特定的教学应用场景定制小模型。高效率低成本由于小型语言模型规模较小用更少的数据训练部署效率更高可在功能较弱的硬件上运行不仅节省成本而且更实用回报更高。高准确性小型语言模型通过对特定专业目标数据集进行有针对性训练可以有效控制训练数据的质量和完整性能够更可靠地提供高质量准确的结果这对教育尤其重要。高安全性与大语言模型相比小模型的小代码库和更少的参数这种低复杂性能够最大限度地减少安全漏洞从而使小模型在安全性方面更具优势。高透明度/可控度小模型更透明和可解释的运作方式让学校用户可以确保小模型符合安全协议和法规要求。小模型可在本地或受控环境中处理数据有助于保护敏感信息和数据隐私从而防范数据泄露或未经授权访问的风险这对教育管控规制和涉密单位本地部署小模型至关重要。
还要看到目前人工智能的语义识别和内容生成的技术水平还无法做到百分之百的精准可控但不能因噎废食可通过综合治理全面提升师生数字素养、加快提升大模型的内容生成管控能力将技术、产品、法规、教师培训等多个要素共同合作探索做到发展和安全并重确保生成式人工智能的内容安全促进生成式人工智能教育应用的健康发展。
教师提出可以采用两个办法让全班学生访问生成式人工智能
第一个办法是学生组成小组班级教师用自己的手机号注册大模型账号全班用几位教师的账号即可这种策略有利于教师指导和管控全班学生的上网活动
第二个办法是大模型提供商直接为地方教育部门提供生成式人工智能服务学校师生直接使用公司开发的智能教育系统访问生成式人工智能大模型。
生成式探究学习的发展给学习资源的建设提出了新的期盼。由于教与学是一个师生互动的个性化活动目前的教育资源无法根据学生的不同情况提供有针对性的教学服务长期以来这个“最后一公里”问题一直困扰大家。现在需要鼓励和支持大模型公司与教育部门携手合作国家和各省市智慧教育公共服务平台为教师提供教育专用小模型编辑训练工具和共创共享生态平台让每个教师都能够充分利用资源平台上的海量教育资源通过人的思考判断编辑加工成适合自己学科专业训练小模型的数据资源。就像新媒体上每天都涌现出无穷无尽的内容资源一样依靠大模型公司千万用户的集体力量固化的教育资源将转化成千万个小模型助手资源重构中国智能化学习资源新体系实现学习资源转型的革命性变化。 03 生成式人工智能对教学的影响
李秉德先生把教学活动归纳为七个要素如图2所示。如果教学的各个要素与生成式人工智能结合会发生什么变化呢 每个教师都有智能教学助手。教师掌握提示词设计技能给AI发出适当的提示词生成式人工智能可以帮助教师做很多事情就像一位智慧能干的教学助手一样。例如批改作业、编写教案、设计作业练习、设计PPT课件、撰写教研文章、设计微视频、编写各类工作文稿、编写程序代码、设计和管理实验等提高教师的工作效率减负提质。在不久的将来任何教师都可以拥有一个由人工智能驱动的个人助理这远远超出了当今的信息技术。
每个学生都有智能导师和学伴。学生使用生成式人工智能可以一对一询问知识方面的问题获得帮助提供写作构思的建议润色作文示范增强作文的想象力提供变式练习作业丰富一题多解思路提供项目式学习的学习建议提供编写程序代码的范例作为英语对话式学习的伙伴和导师一起参与大单元、跨学科学习活动AI成为学习的智能伙伴回答学生的问题提供学习参考资源促进个性化教学和因材施教。最近我看到来自西部贵州和四川偏僻山区学校的报道教师组织学生与讯飞星火对话让山里的孩子看到了不一样的世界生成式人工智能为学生带来了个性化的导师和学习伙伴真能帮助缩小教育的不均衡和城乡差距。
每个校长都有智能助理。生成式人工智能帮助校长设计各类教育管理文档提供教育治理参考策略搜寻教育资源网站建设校园文化辅助撰写教育研究论文提供学校某项工作建议提供学校环境设计参考方案提供教育信息化发展建议甚至辅助学校草拟教育中应用生成式人工智能的管理办法。学校里的各类助手可以共用大小模型数据彼此连接形成教育助手群能够全天候全方位提供智能化服务。
每本教材配套生成式人工智能小模型助手。用生成式人工智能重塑教育出版是目前各类教材出版社的数字教材出版转型的新赛道在过去的多媒体教材、云端数字教材的基础上以纸质教材版本为基础开发训练针对不同教材版本的生成式人工智能小模型并结合数字人技术、元宇宙虚拟学习空间技术、语音合成技术等为学生提供配套教材的智能学习助手。这需要出版社与大模型开发商合作为教材的出版编辑提供“小模型编辑训练系统”小模型编辑训练系统辅助用户自定制场景采用自有数据特训小模型让用户外挂专属知识库用户对提示词调优/评估依托大模型提供算法、算力提升用户编辑训练专属小模型的效率。类似微软Office成为世界上知识工作者的基础生产工具一样小模型编辑训练系统将成为从事图书出版工作的编辑用来训练教材小模型的生产力工具促使出版社从过去的纸质图书出版机构转型为出版全媒体教材智能学习助手的新型出版组织。这将是教材建设的一项颠覆性革命。
课程体系向着生成式课程的方向发展变化。在国内经典课程教学论著作的论述中介绍了中国古代文献就有“课程”的说法。课程是按照一定的教育目的在教育者有计划、有组织的指导下受教育者与教育情境相互作用而获得有益于身心发展的全部教育内容。课程是教学内容和进程的总和。课程就是课堂教学、课外学习以及自学活动的内容纲要和目标体系是教学和学生各种学习活动的总体规划及其过程。可见课程的共同特点是预先由人们有计划设计、规划和编制的学习内容。现在突如其来的生成式人工智能打破了几百年来课程严格规划预制的常规用生成的方式创造了一种新的课程形态我们将它称为生成式课程。
人工智能时代的生成式课程是指教师和学生通过与生成式人工智能的思维链式对话动态生成新的学习内容包括文本、图片、音频、视频、代码等改变了教与学活动的方式重塑课程资源与教学结构。生成式课程的学习内容和课程资源是在人机互动对话进程中生成的这是事先规划的课程编制与纸质教材出版的过程无法预知的这种智能化的生成方式颠覆了人们对传统课程教材的认知模式。表2比较了传统课程教材与生成式课程的不同点。 生成式人工智能融入课程的各个环节AI与师生互动对话生成的课程学习的内容资源具有生成性、不确定性、丰富性等特点让教师把教育学理论、教学策略、学科教学的训练数据集关联到课程的设计、课程资源的生成和教学活动的管理中强化AI对课程教学内容的理解和自适应学习的课程资源生成能力与传统课程资源构成互补的关系。这是未来课程建设的新赛道。 04 生成式人工智能在教学中应用的建议
一顶层设计
每个学校都要制定学校教育应用生成式人工智能的管理办法。这是学校针对生成式人工智能飞速发展必须首先考虑的前提。由于生成式人工智能非常强大的内容生成能力同时伴随着无法估计的隐患和风险联合国教科文组织《在教育和科研中使用生成式人工智能的指南》中反复强调研究人员、教师和学习者需要意识到生成式人工智能并不理解它所产生的文本它可以而且经常会产生不正确的陈述需要对它所产生的一切采取批判性的方法加强教育中应用生成式人工智能的监管。
政府、教育机构、生成式人工智能提供商、学校管理者、教师都要认真评估和监管人工智能的潜在风险制定在教育教学中使用生成式人工智能的基本原则、程序、措施、法规等确保信息安全评估和严格管控人工智能生成的内容可能对批判性思维和创造力等人类能力的发展产生潜在的影响落实有关人工智能伦理道德的具体规定。读者可以尝试让AI助手协作草拟学校应用生成式人工智能的管理办法。使用提示语“你是人工智能教育专家请制定XXXX学校有关生成式人工智能教育应用的管理办法制定8条管理办法”。你会看到AI给你回复的草稿的确值得参考。
二教师培训
提升全体教师的生成式人工智能素养包括使用生成式人工智能的基本技能提示词设计技能教学中使用生成式人工智能的管理能力教学设计的变化作业和评价的发展甚至包括教师上课如何说话课堂教学用语的变化都需要重新学习。
读者可以尝试让生成式人工智能给你示范教师在课堂上如何指导学生使用生成式人工智能的课堂用语。
提示语1如果学生在课堂学习中使用生成式人工智能辅助学习教师要在教学活动中做好引导、支持和管控工作在课堂上的用语会发生哪些变化请给出10个教师课堂用语示范。提示语2教师让学生在学习活动中与生成式人工智能互动对话学生应该如何向AI提问请给出20个学生向生成式人工智能提问使用的提示语范例。提示语3如何提高教师和学生在教学中使用生成式人工智能的技能请给出10个建议。追问如何避免学生在学习中使用生成式人工智能的负面风险请给教师提出10点建议。
三教学研究
建议读者一起来体验让生成式人工智能做你的教育科研助手给讯飞星火和文心一言的提示语假如你是中学语文教师要研究如何在人教版高中语文三年级课程读者可以替换成自己的课程名称的大单元主题教学活动中应用生成式人工智能辅助教学请给我10个教育科研课题的创新思路并列出课题研究的题目、研究的意义、具体实施方案用表格输出。当你看到表格中逐行出现你想要的科研选题思路你该作何感想
四整体变革
教育要做好迎接人工智能时代知识工业革命的准备适应人工智能飞速发展对未来人才培养方式的挑战。生成式人工智能在教学中的应用是一场深刻的教与学方式变革无论对教师还是学生从课程教材建设到学习资源转型都需要重新认识。这是一次系统性变革需要我们从教育理念、制度建设、组织建设、师资培训、课程教学改革、教育评价等全方位综合改革发展。
今天AI正在用生成方式创造一个全新的世界这场革命正在迫使所有的知识经济行业加入生成式人工智能的行列所有社会服务都要面临数字化智能化转型未来社会新一代智能化生态初见端倪。
面对世界从知识经济到智能经济转型的重要关头教育部提出加快教育数字化转型发展战略。我们要按照国家提出的“坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合”的原则充分利用数字技术谋求教育新发展
一是以数字教育改变学生的学掀起一场学习革命
二是以数字赋能改变教师的教推动一场教学革命
三是以数据驱动改变学校的管加快精准教育治理变革
四是以教育数字化为引领重塑教育教学新生态。
中国教育需要全面分析生成式人工智能对社会和教育带来的影响和变化进行课程教材教法的转型研究开展生成式探究学习的新型教学实践主动适应生成式人工智能时代的到来。
作者黎加厚系上海师范大学教育学院教育技术学系教授。本文选自《课程·教材·教法》2024年第2期第14-21页参考文献略。
