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生成式人工智能与高等教育变革：价值影响及未来发展2025-教学模式向师-生-机三元结构深度交互,与人机协同打造超级教师 |
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| 2025/4/26 14:22:07 |  1516 |
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| 一、引言 惊艳的人工智能：展示生成式人工智能的多种应用，如文本生成、回答问题、阅读文章、文生图、图生视频、生成音乐等。 二、人工智能的概念和历史发展 定义：探究人类智能活动的机理和规律，构造受人脑启发的人工智能体。 三大学派： 符号主义：基于符号表达和数学逻辑推理。 联结主义：基于神经网络及联结机制与学习算法。 行为主义：基于“感知——行动”的行为智能模拟。 关键技术：机器学习、深度学习、大模型等。 三、人工智能对人类社会的影响 就业冲击：未来通用人工智能（AGI）对就业可能产生全方位冲击。 生活变革：代理型AI将改变人与计算机的互动方式，颠覆软件行业，深刻影响生活方式。 四、人工智能对教育领域的影响 表层影响：学生用AI写作业等。 深层影响：社会对人才的需求可能发生革命性变化，强调自主学习和创新能力。 五、人工智能在教育领域的价值 促进教学模式转变：从传统“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构。 加速考核体系转变：从知识测评转向“知识+素养”测评。 推进智能教育应用生态转变：从孤立、专用的教育应用转变为连接、共享、智能的教育平台。 个性化学习：利用AI实现个性化自适应学习。 智能化教学：赋能教学各个环节，如课前查找资源、课中沉浸教学、课后数据分析等。 多元化评价：促进评价方式的多元化、过程性和即时性。 科学化管理：提升管理效率，促进智能决策。 资源公平化：利用AI技术促进教育资源的均衡发展。 六、人工智能赋能科学研究 基础应用：辅助阅读文章、撰写研究设计、修改文献格式等。 进阶应用：如心理学实验、教育实验等，利用AI模拟情境或提供创意。 高J应用：模拟社会、解决力学问题、交互式戏剧创作等，推动生成式社会科学的发展。 七、人工智能面临的困难和障碍 技术瓶颈：在语音识别、自动翻译、自然语言理解等领域需突破。 伦理观念：AI应用中的伦理问题，如表情分析、大脑活动状态分析的伦理性。 系统层：教育领域的变化需整个系统和结构的变化支持。 效果层：AI对教育成效的提升存在争议，需进一步研究验证。 八、学习科学赋能人工智能教育 学习科学：研究如何促进有效学习，涉及教育学、信息科学、认知科学等多学科。 赋能方式：通过理解认知过程和社会化过程，重新设计学习环境，利用AI技术提升教学效果。 九、未来展望 教育理念革新：从“学知识”向“强能力”转变，强调自主学习和创新能力。 教学模式创新：推动“师/生/机”深度交互，利用AI技术实现个性化、智能化教学。 教师角色转变：教师应努力掌握AI相关知识技能，与人机协同打造“超J教师”。 十、总结 生成式人工智能的价值：在教育领域具有巨大潜力，能促进教学模式、考核方式、评价方式的变革，提升教学效果和管理效率。 面临的挑战：技术瓶颈、伦理问题、系统变革需求等仍需解决。 未来方向：结合学习科学，推动教育深层变革，实现更科学、更快乐、更有效的学习。 附件：生成式人工智能与高等教育变革：价值影响及未来发展2025-教学模式向师-生-机三元结构深度交互,与人机协同打造超级教师  |
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