生成式人工智能时代的教学宣言：40多位专家联合发布重要报告

生成式人工智能时代的教学宣言：40多位专家联合发布重要报告

生成式人工智能（GenAI）正在以前所未有的速度改变着各行各业，教育领域也不例外。土耳其阿纳多卢大学的阿拉斯·博兹库尔特教授及其40多位合著者在《Open Praxis》期刊上发表了一篇重要宣言，深入探讨了GenAI对教育的影响。这份宣言通过集体写作和德尔菲法研究，全面分析了GenAI在教育中的积极和负面影响，并提出了相应的见解和建议。

生成式人工智能在教育中的积极影响

1. 提高效率与节省时间

• GenAI可以自动化处理一些重复性任务，从而提升工作效率。但需要注意的是，这种效率提升不应影响学习的深度和人际互动，避免过度依赖和新任务的填充。

2. 个性化学习与辅导

• GenAI有潜力提供个性化的学习体验，但需要谨慎评估其效果，避免强化偏见、限制体验范围，以及鼓励表面理解。同时，需要确保GenAI与批判性思考相结合。

3. 自我教育与终身学习潜力

• GenAI有助于促进终身学习，但学习者需要指导以应对信息过载，避免过度依赖。需要建立反思和评估框架，帮助学习者更好地利用GenAI。

4. 为职场做准备

• 教育应该培养学生对GenAI的批判性视角，使其不仅掌握技术技能，还要关注伦理和社会影响，具备评估其输出的能力。

5. 重新定义教育实践与评估

• GenAI促使教育者反思并改进教育模式，强调学习过程，设计抗滥用的评估方式，培养学生自我调节学习的能力。

6. 教育创新潜力

• GenAI为教学创新提供了新的机会，但需要基于严谨的研究，关注其对不同学习者的影响，确保公平和包容，促进教育研究与实践的合作。

7. 提升教学效率与效果

• GenAI可以辅助教学任务，但不能使教育失去人性。需要确保AI生成内容的质量，防止教学过程和评估的过度简化。

8. 支持学习者自主与批判性思维

• GenAI有助于增强学习者的自主性，但学生需要批判性地对待GenAI的输出，避免过度依赖。教师应提供必要的指导，确保其促进深度学习。

9. 提升可及性与包容性

• GenAI有潜力为特殊群体提供支持，但需要关注设计的公平性和适应性，确保基础设施和培训到位，提高翻译的准确性和文化敏感性。

10. 支持教师与机构能力建设

• 教育机构应提供专业发展和政策支持，建立协作社区，促进GenAI的可持续和道德使用，实现资源共享和创新。

11. 伦理使用与公平性

• 部署GenAI需要考虑伦理问题，解决数据使用和偏见问题，保持透明度，确保公平性，保护数据权利，促进包容性设计。

12. 增强创造力与创新

• GenAI可以激发创造力，但存在风险。需要平衡GenAI的使用与原创思维，确保其增强而非替代人类的认知和创造努力。

13. 跨学科与交叉学科学习

• GenAI有助于整合知识，但学生需要批判性思考。教师应引导学生评估信息，培养系统思维，确保其作为探索工具。

14. 协作学习与AI辅助互动

• GenAI可以促进协作，但需要确保其增强而非削弱人际互动。设计活动时需要平衡效率与人际互动，保持教育的人性化。

15. 增强认知能力

• GenAI可以辅助认知过程，但需要防止学生过度依赖，失去独立思考能力。确保其作为学习支架，鼓励积极的认知参与。

生成式人工智能在教育中的负面影响

1. 数字鸿沟与教育不平等

• GenAI可能加剧不平等，限制弱势群体获取资源，加深社会和教育差距。需要解决访问和伦理问题，确保公平使用。

2. 偏见、歧视与缺乏多样性

• 模型可能延续偏见，影响教育公平。需要解决数据偏见问题，确保输出的公平性和包容性。

3. 伦理考量

• 存在数据使用和知识产权问题，需要加强监管，保护创作者权益，确保数据使用透明和合法。

4. 学术诚信与真实学习

• 威胁学术诚信，导致抄袭和表面学习。需要新方法检测作弊，培养学生批判性技能。

5. 质量、可靠性与错误信息

• 输出可能不准确，导致错误信息传播。需要提高可靠性，增强用户对其输出的辨别能力。

6. 人类价值观与身份的丧失

• 缺乏人类情感和价值观，可能削弱人际联系。需要重视教育中的人性因素，防止过度商业化。

7. 过度依赖技术与自主性丧失

• 过度依赖可能降低人类自主性和创造力。需要保持人类监督，防止技术故障影响教育。

8. 削弱人类认知与学习过程

• 可能阻碍学生深入参与学习，影响认知发展。需要鼓励主动学习，避免过度依赖。

9. 对批判性思维和高阶技能的影响

• 可能抑制学生批判性思维和创新能力。需要引导学生深入思考，避免过度依赖现成答案。

10. 缺乏透明度与理解

• 算法不透明，导致误解和过度信任。需要提高用户对GenAI的理解，培养相关素养。

11. 对教育者和职业的影响

• 可能导致教育者工作被替代，专业价值被贬低。需要重新定义教育者角色，发挥其独特价值。

12. 商业化与权力集中

• 商业公司主导可能导致逐利优先，缺乏合作和透明度。需要加强学术界与产业界合作，确保多样性和开放性。

13. 监管不足或无效

• 现有法规跟不上GenAI发展。需要建立明确政策和监管框架，确保其符合教育利益。

14. 隐私与数据安全风险

• 涉及隐私问题，包括数据滥用、监控风险和数据泄露。需要加强数据保护，提高公众意识。

15. 潜在滥用与安全问题

• 可能被用于作弊和恶意目的。需要防范安全威胁，确保其合法和道德使用。

16. 环境影响与可持续性

• 运行消耗大量能源和水资源。需要关注环境成本，采取可持续发展措施。

17. 人机共生风险

• 可能模糊人机界限，威胁人类自主性和创造力。需要保持人类判断和创新能力。

18. 缺乏代表性

• 数据可能存在偏见，导致缺乏多样性。需要多样化训练数据，促进全球文化平等。

19. 递归与知识退化

• 可能导致信息质量下降。需要关注数据来源，避免过度依赖AI生成内容。

20. 准备不足的干扰

• 快速融入教育可能带来挑战。需要为教育者提供培训，管理期望，减少阻力。

Photo by Johnnie Walker