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如今,智能技术的快速发展与人工智能伦理教育的滞后性难以相衬,人工智能伦理教育“为何”问题虽已达成共识,但其本质“是何”“如何”落地等问题成为目前教育人工智能中的重要命题。该研究从认知科学、技术伦理和道德教育等跨学科视角出发,探析人工智能伦理教育的理论溯源,构建人工智能伦理教育体系的知识观、学生观和教学观,以期为中小学人工智能伦理教育实践提供参考。研究揭示了人工智能基础教育阶段旨在培养新一代负责任的“数字公民”,伦理教育要兼顾明言伦理知识和默会伦理知识的生成,从个体伦理知识的积累走向社会共同建构;既要面向未来的技术开发者也要关注新一代技术使用者,让青少年学生与人工智能形成和谐共处、相互调节的道德共同体;教学中通过具身情境法、思辨研讨法培养学生的科技伦理素养,形成从认知到体验、从学校到生活的教育实践转向。 相似文献
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当教育者以批判性逻辑和局域经验性认知为基础,将注意力放在ChatGPT等生成性人工智能的异化利用上时,可以很轻易地挖掘其所引发的教育质量失控、运行失序、伦理失调、认知浅化、创新堕化等外在异己性风险,成为自觉公开或隐蔽抵制的“技术幽灵”,容易形成一种基于自我选择和自我强化的新的不平等。从ChatGPT等生成式人工智能所呈现的强情境化、重整合化、凸显个体差异性和内蕴批判精神的特征来看,生成式人工智能能为学习者重构空间、重建内容、重塑能力、重调过程、重建评价等,为破解单一知识来源、冲击标准化场域、打破封闭式教学和突破外在表现评价等教育异化现象提供“解决工具”。ChatGPT等生成式人工智能的教育应用“利好”转化需要以理想课堂建构为追求,建构人与ChatGPT等生成式人工智能工具实现共生成长的生成机制。对此,基于动机类别和联结机会,将生成式人工智能教育应用的转化机制区分为顺应型机制、响应型机制、主动型机制和建构型机制,旨在针对不同类型的动机和联结机会,促进生成式人工智能的科学应用,实现生成式人工智能从“失序”到“有序”的应用转变。 相似文献
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当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。 相似文献
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ChatGPT已成为教育界的热议话题，但大家对其应用和伦理的“浅”问题关注有余，对教育理论的“深”问题所言甚少。因此，提出正确的技术和理论框架支撑尤为迫切。本研究从技术论视角出发，基于专用和通用人工智能技术框架，阐明ChatGPT本质是工具性的专用人工智能系统，OpenNARS是具有认知能力的通用人工智能系统，并澄清专用人工智能“拟人化”“污名化”及通用人工智能“万能化”“夸诞化”等误解；从本体论视角出发，说明人工智能与教育学双向融合的可能性，揭示ChatGPT成功背后隐藏的教育学“密码”，指出人工智能开启了教育学“人—机”二元主体的新时代；从认知论和方法论出发，描摹人工智能与教育学融合的双向路径，诠释两个学科范式变革的内在动力机制和逻辑框架。作为彼此的学科理论突破口，教育学为人工智能提供了新的诠释视角和理论依据，人工智能为教育学带来新的研究对象和研究方法。教育学真正的学术价值“隐秘而伟大”，但其学科地位与之潜能完全不匹配，不仅核心理论依赖其他学科“给养”，研究方法的科学性饱受争议，甚至学科存在的必要性也遭受质疑。今后，人工智能将因教育学而走得更远，教育学也将因人工智能夯实存立之基并取... 相似文献
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以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品广泛应用于教育，技术客体在今日以生成式人工智能的形态向人类中心主义的知识和教育体系提出挑战，由此引发的主体性之痛逐渐显现。生成式人工智能的教育应用将在一定程度上引发主体思想的“工业化”、主体交互的“规训化”、技治主义的“宿命化”，进而遮蔽与压抑教育中的人、教育活动、教育系统的主体性。规避生成式人工智能的教育应用风险，超越教育的主体性之痛，可能的实践理路包括：坚守主体教育实践的理性遵循，培育教育主体的数字素养；构筑生成式人工智能教育应用的责任伦理体系，实现人与技术的共鸣；建立生成式人工智能教育应用的监管机制，提升教育系统的自我治理能力。 相似文献
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从通用大模型到教育大模型,是人工智能大模型技术深化发展的重要趋势。基于对教育大模型发展现状、典型案例、潜在挑战的分析,文章认为教育大模型是适用于教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业知识训练形成的人工智能模型,是大模型技术、知识库技术及各类智能教育技术的集成,能够推动人类学习和机器学习的双向建构,进而提出了应用驱动、共建共享的创新架构和“以学习者为中心”的未来应用场景,旨在建立人工智能大模型与各类数字化教育应用的开放接口,持续训练和完善能够更好地解决教育专业问题的教育场景模型,形成让广大师生常态化使用的智能教育开放模型集群和知识库,在提炼和萃取深度教育知识的同时,破解人工智能教育应用中的风险和挑战。 相似文献
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智能时代ChatGPT强势崛起，生成式人工智能惊艳大众，引领人工智能走向场景落地，为教育领域变革带来巨大机遇。ChatGPT为教育创造有益价值的同时，也带来一系列伦理风险。本文阐述了ChatGPT的发展脉络和内涵特征，揭示ChatGPT教育应用存在的伦理风险，包括：数据隐私的泄露与滥用、机器算法的歧视与偏见、师生关系的弱化与破坏、学术公平的失信与失衡。本文从博弈论视角出发，从道德伦理角度剖析“教育-ChatGPT”之间的最优关系，提出ChatGPT教育应用伦理困境的规避建议：唤醒大众意识与保护数据隐私，警惕惯性认知与防范算法偏见，把握任务重心与调节师生关系，规训道德行为与重塑学术公平，以此增强“教育-ChatGPT”的应用价值利益，共建教育人工智能伦理规范，促进教育人工智能理性发展。 相似文献
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文章以人的发展立场审视人工智能教育应用的伦理问题,揭示出人工智能对人的想象力遮蔽的风险,并探讨未来教育的可能路径。文章采用文献研究和逻辑推理方法,指出想象力是人异于人工智能的重要能力,释放师生的想象是教育伦理的第一原则。以想象力为切入点,指出人工智能所形塑的虚拟景观、他者叙事、算法锁定和主奴互动遮蔽了人的真实体验、自我省思、意义生成、生命实践等,引发人的想象力退化的伦理风险。文章认为,人的想象是防止人与人工智能关系异化的关键,是人机协同不可或缺的要素。因此,未来教育应以释放想象为核心,从“以我为中心”的教育走向“以世界为中心”的教育,从注重“技术性”的教育走向强化“艺术性”的教育,从侧重“肯定性”的教育走向观照“否定性”的教育。 相似文献
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伦理问题的产生在人工智能教育应用中不可避免。如何识别与应对之，是当前研究的热点，对于人工智能与教育融合创新具有显著的伦理导向作用。已有研究多着力于对伦理风险的预警，在一定程度上忽视了对伦理问题的识别与判断，暴露出“泛伦理化”研究趋向，难以形成系统的伦理策略。实际上，只有辨别人工智能教育应用行为的伦理属性，通过伦理判断的分类指引，经由不同伦理分析框架的多样尝试，才能确定适切的伦理意图并形成可行的伦理方案。从人工智能教育应用行为的自知性、自愿性、社会性三个基本原则出发，提出“识别人工智能教育应用伦理问题”的一般方法，并基于目的论、义务论、美德论等规范伦理理论，确定“判断人工智能教育应用伦理问题是否合乎伦理规范”的方案依据，从而阐释人工智能教育应用伦理策略的形成过程，为积极回应“伦理问题识别意识薄弱”“伦理原则照搬难适应”等实践困境提供理论依据与实践路径。 相似文献
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随着ChatGPT等新型人工智能技术的进一步发展,未成年人成长面临着新的风险与挑战,急需构建面向未成年人的人工智能规范体系。文章从人才发展、AI向善和人机共融视角出发,构建了面向未成年人的人工智能技术规范体系模型：“技术内容规范”将基础性、时代性和价值性三个维度的知识结合在一起,旨在从核心素养的角度规范学生能接触到的人工智能技术内容;“技术工具规范”围绕可用性、适用性、安全性、价值观对AI学习工具的设计、开发和应用全过程提出规范要求,旨在从应用监管角度保障未成年人的使用体验;“技术伦理规范”基于以人为本、公平公正、安全可控原则,对人工智能技术伦理治理提出要求,旨在从安全伦理角度促进未成年人、社会、自然和人工智能的和谐共处。 相似文献
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人工智能已成为影响未来社会发展的重要变量,其教育应用价值在获得认可的同时,也引起了伦理隐忧.教育伦理范畴视角下人工智能教育应用伦理的内涵,即教育教学过程中"人"与"人工智能"间的道德关系.人工智能教育应用的伦理旨趣在于"助",而助什么和如何助是研究的两个关键问题.人工智能教育应用的伦理原则应从教育主体维度展开,其中教育管理者需遵循权力规约原则,具体表现为数据收集的尊重原则、数据处理的理解原则和数据利用的边界原则;教师需遵循和谐共生原则,具体表现为人本原则、适度原则和关怀原则;学习者需遵循形塑自我原则,具体表现为良善原则、诚信原则和节制原则.人工智能教育应用的伦理实践过程应遵循从个体的伦理认知、伦理行为到社会的伦理制度,再到个体认知和行为伦理的轨迹,即由个体走向社会,又由社会反作用于个体的螺旋循环过程.但人工智能伦理研究的两种研究范畴——技术伦理和教育伦理杂糅交错,不利于伦理实践的开展,希冀跨学科学者能够专注于教育伦理范畴的研究. 相似文献
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多模态大模型逐渐成为人工智能领域研究的热点,目前已在通用领域有显著进展,但在教育领域仍处于起步阶段。文章提出可以构建教育领域通用大模型,并使其通过下游任务适配形成三类多模态教育大模型,从而形成三种典型教育应用,即教学资源自动生成、人机协同过程支持与教师教学智能辅助。在此基础上,文章以“多模态汉字学习系统”为例,利用多模态大模型实现跨模态释义生成,展示了多模态大模型在辅助语言学习方面的应用潜力。最后,文章针对教育领域通用大模型研究、多模态教育大模型的创新应用及其带来的潜在风险与可能触发的教育变革,提出针对性的建议与展望。 相似文献
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黄闪闪 《华侨大学学报(哲学社会科学版)》2023,(2):15-23+102
思政课的本质是讲道理。“谁来讲道理”和“怎么讲道理”是数字思政面临的一个崭新问题，它涉及到如何界定新时代思政课教师与人工智能等数字技术之间的关系。基于人工智能的主体性争议，智能系统不能成为思政课教学的实践主体，不具备交往主体的社会属性，缺乏思维主体的主观能动性。作为技术中介的人工智能赋能教师“讲深”思政课中的真理和情理；拓展“活化”思政课道理的实践场域；助力学生“感悟”思政课中的道理。在数字思政实践中，要明晰“教师—人工智能”的关系，构建以师生为中心的思政教育类人工智能，加强对教师的人工智能素养教育，实现算法模型从可解释到可信任的逻辑，真正实现人工智能应用技术与思想政治教育的深度融合。 相似文献
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人工智能在全球引领了新一波技术热潮,并对教育行业发展带来新的机遇与挑战,人工智能与教育的深度融合将开创教育行业新纪元。本研究利用科学知识图谱绘制工具“citespace”对“人工智能+教育”相关的研究文献进行了系统的计量分析,梳理研究现状,通过聚类分析归纳目前学术界研究的四大视角,包括中观层面的行业变革以及技术应用,以及微观层面的人才培养和教育主体,并进行了深入分析：一是人工智能对教育行业变革的影响,包括智慧教育的赋能路径、智能技术的解决方案和智慧课堂的创新探索等;二是人工智能的技术应用,包括ChatGPT等应用推动教学效率提升、大数据教学模型构建、在线教育体系构建等;三是推进人才培养和知识学习方面,“人工智能+教育”融合带来观念和实践的变化以及对知识学习途径的创新性影响;四是人工智能对教育主体的影响,教师角色需要重新定义和塑造,学生角色要推动自主、个性化、混合和泛在学习,低年级教育要利用人工智能改变教学方式提升教学质量。最后,人工智能发展也带来了新的伦理困境,需要制定算法向善和数据向善的伦理准则,建立人工智能算法监测与数据安全防护措施,来构建人工智能的治理框架。 相似文献
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人工智能赋能思想政治教育是智能科学应用技术发展的必然,为思想政治教育带来了广阔发展前景。但人工智能赋能思想政治教育的同时还隐匿着伦理风险,呈现出主体地位消解与情感疏离、算法推荐与学生个性发展异化、个人隐私泄露与权责不清等多方面的伦理风险样态。其生成原因在于其与相关主体的技术素养欠缺、人工智能算法技术自身的局限、伦理制度和政策法规的滞后等有着密切关联。为防范和规避这些风险,需要“以人为本”构建新型师生伦理空间、“以术为用”增强智能思政的技术治理、“以法为界”构建智能思政大数据责任伦理规制,推进做好人工智能赋能思想政治教育伦理风险的防范工作。 相似文献
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管雪沨 《中小学信息技术教育》2024,(4):94-96
针对当前中小学人工智能教育存在概念模糊、定位不清、工具不足、应用缺乏等问题,笔者开发一种名为“会学习的相机”的人工智能教学工具,通过给相机部署不同的AI模型,实现人脸检测、头盔识别等不同功能,并支持模型训练和快速部署。通过“安全出行”教学实践,“会学习的相机”能简化人工智能学习流程、分解学习难度,整合信息科技模块,有利于推广人工智能教育,让学生更好地实践AI、应用AI。 相似文献
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生成式人工智能的出现改变了人工智能与教育的关系,使其从工具型应用跨越到互构式发展。然而,生成人工智能真正走向与教育的融合发展依然面临诸多挑战,集中表现在生成式模型固有的低认知性使其难以与教育垂直领域求真求实的底色相符。因此,从以大语料和高参数为特征的生成式模型向以认知推理学习为基础的世界模型跨越成为人工智能发展的必然方向,教育的基本理论将成为推动这次跨越的重要力量。基于该视角,借助以世界模型为基础逻辑构建的契机,研究从知识、实践、态度和认知四个维度充分探讨教育对人工智能的反哺价值。此外,本研究还从技术实现和理念转变两个角度提出了相应的挑战。在当前生成式模型井喷式发展的节点,研究提出人工智能模型与教育的互构作用,对探索未来人工智能教育生态新高地有较为重要理论价值。 相似文献
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ChatGPT具有“大力出奇迹”的暴力美学特征，以其为代表的通用大模型正在对教育领域产生深远影响。通用大模型作为一种代具性技术，能对学习者进行“武装”并缩小知识弱势者与他人的差距。同时，作为一种超级工具，通用大模型有望掀起新一轮知识革命。但通用大模型蕴含巨大的破坏性效应，将给教育带来紧迫的异化危机。通用大模型的灌输性输出与教育庸俗化紧密勾连，在这一情境下，学习者可能面临认知结构的浅薄化与认知思维的同质化等风险。通用大模型使用过程中的身体离场现象可能吞噬学习共同体，使学习者难以与身边的人和事物建立真实有效的交往关系。通用大模型的对话式学习模式可能带来教育价值的坍塌、新型数字权威体的崛起、平台资本的意识殖民化等风险。未来，需要根据不同情境采取辩证性行动，积极发挥通用大模型对教育生态的正向支持功能。 相似文献
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ChatGPT以通用人工智能的高科技姿态横空问世后，赢得业界青睐及全球热议。随之关于人工智能的伦理考量与忧虑在业界引发广泛关注。ChatGPT“更像人类一样说话”让具有深度学习力的强人工智能语言模型在科技史上成为一座里程碑。文本从科技伦理及学术伦理视角出发，在实证研究视域中考察ChatGPT的思考力与回答力，并对其语言能力、语言风格、论证效力及思想深度作出特征性分析与描述，旨在对其进行伦理考量。文本旨在客观考证ChatGPT是否具有道德伦理偏差偏见及其引发的科技伦理与学术伦理问题，厘清其中的技术机制与伦理成因，从全面性、可靠性、严谨性、深刻性、原创性等五个方面对ChatGPT的学术伦理要素进行分析，并从内部规训与外部规约两大维度对道德判断、数据泄漏、考试作弊与学术抄袭、作者署名权之争等问题提供应对之策。 相似文献
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人工智能的迅速发展正深刻改变人类的生产方式、生活方式和学习方式,对教育产生深度影响,而现阶段生成式人工智能工具在教育领域广泛应用,给教育带来新的道德伦理问题。该文首先从人工智能快速发展引发更加复杂的道德伦理问题和人工智能道德伦理是人类道德伦理价值体系新组成两方面给出人工智能延展人类道德伦理范围。再从人工智能教育应用伦理风险、教育人工智能伦理治理现状、教育人工智能伦理需解决问题等三个层面阐述了教育人工智能应用伦理风险与治理。再次从核心素养培养、规范应用监管、道德伦理框架、技术规范研制等四个维度给出人工智能向善发展的建设路线。最后,给出五条发展建议：加强顶层设计,系统规划总体框架;重视育人为本,创新发展人工智能课程;遵循治理原则,促进技术向善赋能;明确价值准则,助力人机相融共进;加快标准制定,规范教育人工智能实践。以期推动人工智能向善发展,赋能、赋智教育,促进教育数字化转型,构筑智能时代的人类命运共同体。 相似文献