生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI),在自然语言理解与内容生成方面展现出高水平的认知智能,其涌现性、通用性等特性也使得应用范围不断扩张,为教育变革带来了新机遇和新挑战。
本文主要内容概括如下:
生成式人工智能(GenAI)技术在教育领域的应用日益广泛,包括教学、学习、评价、管理和科研等多个方面。
GenAI技术在教育中的应用场景包括教学设计方案生成、高效资源检索、跨模态资源生成、课程知识图谱搭建、课堂实录资源结构化、创设互动情境、AI助教或学伴互动、实验设计方案生成、实验伴随指导、个性化问题答疑、启发式练习辅导、情境对话、对话纠错、对话翻译、对话练习报告、代码编写、代码调试、代码解释、代码翻译、心理状态评估、情感对话生成、心理指导与建议、试题素材生成、自动试题生成、智能评分、高阶反馈、智能资源推荐、虚拟数字人模考、模考报告生成、评价方案设计、伴随式评价数据采集、评价结果生成、多模态数据识别、课堂智能分析、AI分析助手、应用创建、应用编辑、业务咨询、业务指引、业务办理、公文撰写、智能会议、数字职工、数据采集与汇聚、数据分析与挖掘、数据可视化与解释应用、专业知识答疑、专业知识推荐、文献解读、文献问答、研究思路生成、文章编辑与校对等。
GenAI教育应用的伦理风险包括生成内容、数据和隐私、价值观投射、用户认知和使用、知识产权争议等方面的伦理风险。应对策略包括健全监管法规、完善监管审查制度、研制技术标准、加强技术研发、推动价值对齐、研发教育大模型、提升教育主体素养、制定应用指南、加强监测、持续开展伦理研究等。
GenAI技术的发展趋势包括多种功能集成的教育大模型产品、软硬件一体化产品、具备多模态内容生成能力的教育大模型、教育资源生成能力的大模型、多模态数据处理、教育大模型的专业性和通用性、高校和中小学校的积极参与、高阶思维能力和人机协作能力的培养等。
来源:https://it.sohu.com/a/811056797_121999993
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