生成式AI进课堂：教育智能化变革加速，个性化学习成趋势
生成式AI进课堂：教育智能化变革加速，个性化学习成趋势
生成式人工智能（GenAI）正成为人工智能专业课程的新宠儿。随着科技的飞速进步，越来越多的大学开始在其AI专业课程中加入GenAI相关内容，旨在培养学生的创新能力与前沿技术应用能力。GenAI课程涵盖了如何生成新的数据样本、模型训练与优化等方面的知识，让学生能够在实践中探索AI技术的无限可能。这不仅提升了学生的就业竞争力，也为他们在未来的技术发展中抢占先机。
GenAI课程的兴起
上海大学计算机学院的师资队伍在生成式AI应用技能、办公自动化、编程以及数字化转型等领域具有丰富的教学和实践经验。例如，钱世德教授主持完成上海大学校园网一、二期工程建设等十多个信息化工程项目，主导编撰了十余种上海大学的计算机课程教材。宋珮岚老师在生成式人工智能领域拥有近20年的办公应用经验和软件开发背景，曾为多家政府单位提供专业的技术支持和培训服务。黄爱卿老师在生成式人工智能技术领域进行了深入研究，并积累了丰富的实践经验，尤其在将生成式AI应用于办公自动化和编程方面，提出了多项创新见解。
此外，微软推出了面向初学者的免费生成式人工智能课程"Generative AI for Beginners"。课程内容涵盖了生成式人工智能和LLMs（大语言模型）的基础知识、不同LLMs模型的比较、负责任地使用生成式人工智能、提示工程基础、创建各种应用程序（如文本生成、聊天应用、搜索应用和图像生成应用）以及用户体验设计等。课程通过视频、代码和知识点讲解，帮助学习者掌握生成式人工智能的相关技能。此外，还提供了课程准备和学习环境设置的指导。
GenAI在教育中的具体应用
生成式人工智能正在通过个性化学习和自适应测试重塑教育，增强学习体验。它简化了行政管理任务，并有望为全球教育行业带来2000亿美元的价值。未来的应用包括虚拟教师和自适应学习体验，进一步改变教育。然而，也存在一些挑战，如有限的人工智能创造力、批判性思维的潜在障碍、可靠性和思想同质性问题。
生成式人工智能Gen-AI 已应用于多款教育应用，它们在改善学习体验上的潜力和多功能性已得到一些体现。其中一种应用场景是个性化学习，这是一种独特的方法，可以定制教育内容以满足每个学生的偏好和需求。Gen-AI分析和总结了有关学生学习模式的大量数据，提供个性化的建议和反馈，以支持他们的学习之旅。
Gen-AI 的另一个应用是自适应测试，它根据个人的表现和进度定制难度和评估内容。这种个性化的评估在各个适当水平上帮助学生持续成长和进步。
在教育领域，人工智能聊天机器人不断被使用，为学生提供个性化的支持和帮助。此类聊天机器人提供问题答案，提供有价值的见解，并为学生提供指导。它们的适应性可以帮助创造一个引人入胜的互动学习环境，鼓励独立学习和学生参与。
学习GenAI的挑战与机遇
一位用户分享了自己获得生成式人工智能技术证书的学习经验。从零基础到掌握生成式AI技术的全过程，学习内容涉及深度学习、机器学习和AI项目管理。应用场景广泛，如电商文案、新媒体推文和广告设计。在学习过程中，每当看到自己调整的提示词让AI创造出意想不到的作品时，都会产生强烈的成就感。
AI科学家的成长路线图包括三个主要阶段：
- 数学与编程基础：线性代数、概率统计、微积分等数学基础，以及Python编程和数据结构算法
- 机器学习与深度学习：监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习内容，以及神经网络、CNN、RNN、Transformer等深度学习内容
- 前沿理论与研究能力：生成对抗网络（GAN）、自监督学习、大规模预训练模型等高级理论，以及科研方法和论文发表
未来展望
生成式人工智能在教育中的应用潜力巨大。未来的应用包括虚拟教师和自适应学习体验，进一步改变教育。然而，也存在一些挑战，如有限的人工智能创造力、批判性思维的潜在障碍、可靠性和思想同质性问题。
教育正在不断发展，Gen AI可能会为塑造教育的未来做出贡献。随着技术的进步，我们可以预测生成式人工智能在教育中的应用。例如，Gen-AI 可以开发虚拟教师，为学生提供 24/7 全天候支持，让学生按照自己的时间表和节奏学习。这将使来自服务不足或偏远地区的学生受益，他们原本可能无法获得课堂教育。
生成式人工智能还可用于开发适应性学习体验，以实时适应学生的需求和能力。通过使用Gen-AI系统分析学生的学习模式，相应地调整内容和教学机制，为学生提供更加个性化和有效的支持，以达到更好的学习效果。
随着技术的发展以及智能趋势，教育机构必须改进调整工作方法。生成式人工智能仍然依靠人类来塑造其质量和输出。
学术评估方法应朝着更加连续和数据驱动的方向发展，结合各种总结性和形成性方法将提供了一条前进的道路。使用生成式 AI 工具来改进生产力并创建内容初稿或增强用户界面以支持学生，最终将支持改善教育体验。
在生成式人工智能解决方案不断发展和选择的时代，学生和教师评估何时以及如何使用生成式人工智能的能力将更加重要——教育的生成式人工智能工具可以潜在地改善机构之间的研究、知识开发和传播、辅导和生产力。
展望未来，机构必须关注学生、教职员工的技能和判断力的发展，以确保他们学会如何做以下事情：
- 提出正确的问题
- 评估、验证和改进输出
- 在各个知识领域之间建立多方面的联系
- 创建新的见解，而不是创建现有见解的副本。
机构在为未来做准备时可以采取以下几项关键行动：
监控不断发展的趋势。生成式人工智能正处于发展阶段，学生和教师对Gen-AI的广泛访问和探索，可能会挑战各种传统的教育实践。
评估有影响力的用例。探索与机构战略相一致的各种潜在教育用例，尤其是那些影响课程设计和学术管理空间的用例。将机遇和挑战纳入关于长期战略应对措施的讨论中。
展望未来：教育机构和院系将继续探索利用人类输入和机器输出的有效实践，分析快速发展的市场和技术趋势，并了解人工智能如何帮助改善教育实践。
生成式人工智能已成为重塑教育的一股力量，为教育革新提供了机会。同时，人们应该考虑避免陷入“技术解决方案主义”的信念——人工智能不会解决所有的问题，在教育领域也是如此。再者，由于担心新技术的滥用和误用，生成式人工智能的潜力被蒙上一层阴影。
这不仅提升了学生的就业竞争力，也为他们在未来的技术发展中抢占先机。