生成式人工智能时代的教学宣言:机遇与挑战并存
生成式人工智能时代的教学宣言:机遇与挑战并存
生成式人工智能(GenAI)正在以前所未有的速度发展,并对各行各业产生深远影响。在教育领域,GenAI同样展现出巨大的潜力和挑战。土耳其阿纳多卢大学阿拉斯·博兹库尔特教授及其40多位合著者于2024年11月29日在《Open Praxis》期刊上发表了一篇题为《生成式人工智能时代教学宣言:更好驾驭未来的批判性集体立场》的宣言,试图回答这一重要问题。
在这篇宣言中,作者们通过集体写作和德尔菲法研究,深入探讨了GenAI在教育中的应用及其影响。他们认为,GenAI在教育领域既带来了积极影响,也存在潜在风险。
积极影响
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,这种效率提升不应以牺牲学习深度和人际互动为代价,避免过度依赖和新任务填充。
个性化学习与辅导:GenAI有望为学生提供个性化的学习体验和辅导。然而,这种个性化需要谨慎评估,以避免强化偏见、限制体验、鼓励表面理解。同时,还需要确保与批判性思考相结合。
自我教育与终身学习潜力:GenAI有助于促进终身学习。但学习者需要得到适当的指导,以应对信息过载的风险,避免过度依赖技术。此外,还需要建立反思和评估框架,帮助学习者更好地利用GenAI资源。
为职场做准备:GenAI的普及要求教育者培养学生对其的批判性视角。学生不仅需要掌握相关技术技能,还需要关注其伦理和社会影响,具备评估其输出的能力。
重新定义教育实践与评估:GenAI的出现促使教育者反思并改进现有的教育模式。教育评估应该更加关注学习过程,设计抗滥用的评估方式,培养学生的自我调节学习能力。
教育创新潜力:GenAI为教学创新提供了新的可能性。但这种创新需要基于严谨的研究,关注不同学习者的需求,确保教育的公平性和包容性。同时,还需要促进教育研究与实践的紧密合作。
提升教学效率与效果:GenAI可以辅助教师完成一些教学任务,但不能使教育失去人性。在使用GenAI生成的内容时,需要确保其质量,防止教学过程和评估的过度简化。
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。但学生需要学会批判性地对待GenAI的输出,避免过度依赖。教师应该提供必要的指导,确保GenAI真正促进深度学习。
提升可及性与包容性:GenAI有潜力为特殊群体提供更好的支持。但需要注意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。
支持教师与机构能力建设:教育机构应该为教师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。
伦理使用与公平性:在部署GenAI时需要充分考虑伦理问题,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。
增强创造力与创新:GenAI可以激发创造力,但存在一定的风险。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。
跨学科与交叉学科学习:GenAI有助于整合不同领域的知识。但学生需要具备批判性思维能力,教师应该引导学生评估信息,培养系统思维,确保GenAI作为探索工具的有效使用。
协作学习与AI辅助互动:GenAI可以促进协作学习。但需要确保其增强而非削弱人际互动。在设计相关活动时,需要平衡效率与人际互动,保持教育的人性化。
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。应该确保GenAI作为学习支架,鼓励积极的认知参与。
潜在风险
数字鸿沟与教育不平等:GenAI可能加剧教育不平等,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。
偏见、歧视与缺乏多样性:GenAI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。
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。
学术诚信与真实学习:GenAI威胁学术诚信,可能导致抄袭和表面学习。需要开发新方法检测作弊,培养学生批判性技能。
质量、可靠性与错误信息:GenAI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。
人类价值观与身份的丧失:GenAI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。
过度依赖技术与自主性丧失:过度依赖GenAI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。
削弱人类认知与学习过程:GenAI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。
对批判性思维和高阶技能的影响:GenAI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。
缺乏透明度与理解:GenAI算法不透明,可能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。
对教育者和职业的影响:GenAI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。
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。
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。
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。
潜在滥用与安全问题:GenAI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。
环境影响与可持续性:GenAI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。
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。
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。
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。
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。
图源:Johnnie Walker
综上所述,GenAI在教育领域的应用是一把双刃剑。它既带来了前所未有的机遇,也伴随着诸多挑战。教育工作者和政策制定者需要在充分认识这些影响的基础上,制定合理的政策和措施,以确保GenAI在教育领域的健康发展。