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目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题,实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施,严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化转型的能力,制约着生成式人工智能与教育和研究融合创新发展的进程。文章采用文本分析和内容分析法,介绍了联合国教科文组织《生成式人工智能教育和研究应用指南》的发布背景和研究目的,从人本主义批判视角探究生成式人工智能引发的争议和伦理风险,构建了生成式人工智能教育和研究应用的政策框架,提出了生成式人工智能教育和研究创新应用的促进方法和未来关注议题。文章最后结合我国生成式人工智能教育和研究政策规划制定进行了思考,以期为我国加速推进教育数字化,推进生成式人工智能与教育和研究深度融合提供参考。 相似文献
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我国的中小学人工智能教育起步不久,由于缺乏统一的课程标准,在课程的性质与目标、教材开发和学业评价等方面仍然面临诸多理论与实践困难。华东师范大学联合上海人工智能实验室编写《中小学人工智能课程指南》,从课程性质与基本理念、核心素养与课程目标、课程结构、课程内容与要求、学业质量评价标准、实施建议等六个方面,构建一套科学开放的中小学人工智能课程指南,为我国中小学人工智能教育体系建设提供参考。 相似文献
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2021年我国启动了“国家智能社会治理实验基地”的建设工作,开展面向人工智能教育领域的社会实验是其重点部署内容之一,以期超前研判智能教育的发展规律与风险挑战。围绕如何正确认识与科学推进人工智能教育社会实验的现实问题,文章立足于技术社会学视角,分析了传统实验、教育准实验、教育社会实验的异同,阐释了人工智能教育社会实验的核心内涵,论述了人工智能教育社会实验的本体论、认识论、方法论与价值论等理论基础,通过剖析人工智能与教育的融合路径与理论,认为人工智能教育社会实验研究的实践进路包括：微观层面应重点研究人机复合体认知、人机协同等场景中技术对个体适应性的影响;中观层面应重点研究智能学习环境、人机协同教学模式、智能学习测评等场景对学校教育体系的影响;宏观层面应重点研究资源配置、数字治理、教育公平等场景对社会制度与政策的影响,从而推动智能时代教育的高质量发展。 相似文献
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2023年9月,联合国教科文组织发布《教育与研究领域生成式人工智能指南》。该指南特别强调将人本主义作为生成式人工智能（GenAI）的价值旨归,可以视为GenAI在教育领域创新应用的有益探索和先声回应。《指南》包括的6部分内容从风险与挑战、策略与调控、突破与尝试三个维度展开,依次系统分析了GenAI在教育及科研环境中的潜在风险与挑战,设计了全面的治理策略与政策调控方案,并探索了GenAI的教育创新应用。纵览该指南发现,无论是从教育理念到具体实践,抑或是从社会责任到人的发展,GenAI与教育的深度耦合均以“人本”为最终旨归与核心要义。该指南对我国教育数字化转型具有四重启示：理念层面上,GenAI应促进以人为本的教育发展,确保其先进技术的红利能够普惠所有学习者;实践层面上,GenAI应更加贴合人的自然认知和发展规律,确保其服务于教育的核心价值;社会层面上,GenAI应逐步完善伦理准则和法律框架,应对其带来的社会责任与伦理挑战;人本层面上,GenAI应凸显人的主体角色,确保其有助于培养学生的批判性思考能力,并尊重文化和个性的多样性。 相似文献
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文章对2021年"国际人工智能与教育会议"的理念研讨、实践分享和趋势探索进行了综述,指出人文主义指导人工智能与教育领域的政策和实践已被相关的全球治理文件确立为国际共识,各国亟需完善法规和政策,以确保人工智能开发和应用全价值链中的人文主义价值导向,并以数字人文主义的有关原则指导教育新基建;人工智能素养是确保合乎伦理的人机互动的个体价值观和能力保障,但各国对人工智能与教育的政治愿景尚未转化为对中小学人工智能课程的重视和对私有企业人工智能课程的有效监管;包容性、公平性和性别平等是人工智能与教育领域最重要的人文主义目标,应对借助人工智能促进教育包容、公平的创新与应用给予战略优先的政策支持和经费保障;人工智能在提高教与学质量方面仍处于支持低阶思维和低技能要求的教学任务阶段,应从增强师生的主体性、提升高阶思维、支持群体协作和人机协作等角度出发,探索面向未来学习的教育人工智能创新。 相似文献
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人工智能与教育的深度融合对推进教育数字化转型、促进教育公平具有重要意义。国内人工智能教育应用在政策引领与新技术加持的双重驱动下曲折发展。通过文献计量法,总结出我国人工智能教育应用研究的五个主题：人工智能教育发展体系研究,人工智能辅助教学模式创新研究,人工智能教育应用政策演变研究,人工智能个性化学习实证研究,智能核心素养培养研究。当前,人工智能教育应用面临着赋能人才培养、教育发展与教学改革的机遇,同时面临伦理道德风险、教育人文缺失、数据安全隐患、理论供给不足等挑战。在此基础上,本文归纳了未来人工智能教育应用研究的四个方向与主题：一是重申人文主义教育方法,坚持立德树人的教育目标;二是大力推进智能技术和相关学习理论的研究,攻克未来教育可能面临的难题;三是积极促进智能技术与教育深度融合,全方位重塑教育过程;四是确立人工智能教育应用集体公约,为人工智能教育的可持续发展保驾护航。 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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人工智能自引进教育领域以来,其发展潜力与价值已得到广泛验证且取得较大成功。经济合作与发展组织(OECD)于2020年4月发布了《教育中的可信赖人工智能:前景与挑战》报告,详细阐述了人工智能在教育领域的应用与发展。从现状看,人工智能在课堂教学、学校管理及教育系统三个层面发挥了巨大价值。从影响看,人工智能推动了正规教育系统进一步变革知识与技能。从前景看,人工智能在教育领域的快速发展给各国教育工作者和政策制定者带来了新的问题与挑战。 相似文献
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范式的更迭与转换推动了科学变革。当前,人工智能立于科学变革潮头,给自然科学领域的科学发现与科研进步带来冲击,也为教育科研转型带来新机遇,有望在本体论、认识论、方法论和价值论维度影响教育研究,推动形成人工智能驱动的教育科学研究范式。该范式将通过提供强大的计算能力,为教育科研注入计算思维和技术基因,实现教育科研的底层理念之变;通过提升知识发现效率和释放科研人员生产力,推动构建人机混合增强的教育科研创新模式,实现教育科研的实践形式之变;通过强化多学科交叉融合和跨学科协作交流,促进形成交叉共融的教育科研组织体系,实现教育科研的组织生态之变。在此基础上,人工智能驱动的教育科学研究范式可以为教育分支学科或交叉学科的研究活动开辟新的思考向度与实践路径。未来,人们有望创造出人工智能与教育科研并行发展、双向赋能的新图景。但同时,为增强人工智能在教育科学中的积极影响力,人们必须应对算法创新与算法风险带来的挑战,让人工智能更好地驱动教育科学研究。 相似文献
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随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，人工智能教育成为当前研究的热点之一。以Web of Science数据库核心数据合集，筛选截至2022年的963篇以“人工智能教育”为主题或以“教育人工智能”为标题的文献作为研究样本，并利用CiteSpace知识图谱软件进行分析。研究结果显示，国外人工智能教育的研究热点主要涉及人工智能、教育、深度学习和机器学习等多个领域；在研究趋势上，国外人工智能教育渗透领域将更加细化，在更加依赖数据的同时，也将面临更多挑战。研究结论即国内在开展人工智能教育时应强调实践和应用、跨学科融合以及开放与共享等方面。 相似文献
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在人工智能时代,基于新兴技术的职业教育变革势在必行,这既是人工智能时代发展内在要求,也是经济社会发展重要保障,还是职业教育智慧化的必然选择.当前,职业教育发展面临诸多机遇和挑战,得益于国家政策支持、经济新形态发展和人工智能技术赋能,职业教育迎来了发展新机遇.而职业教育理念更新缓慢、职业教育市场需求弹性不足、职业教育办学模式革新滞后和职业教育资源投入不够,职业教育也面临不小的挑战.基于职业教育发展新态势,职业院校要从转变职业教育发展理念、变革人才培养方式、加快教育智慧化步伐、扩大教育资源投入等方面,探究职业教育的变革与发展的新路径. 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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将人工智能纳入中小学课程体系,对于提升学生信息素养、普及全民智能教育、培养人工智能人才具有重要意义。基于此,文章首先介绍了人工智能教育的发展历程和关键技术,接着梳理了美国、英国、日本、新加坡和我国的中小学人工智能教育现状,然后总结了国内中小学人工智能教育面临的挑战,最后提出了中小学阶段人工智能教育的实施框架,以期为促进中小学人工智能教育、推动教育教学改革和创新发展提供参考。 相似文献
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人工智能教育是发展人工智能的基础。如何培养符合国家战略需求、满足市场要求、具有技术素养的人才是开展人工智能教育的关键。美国凭借着其在人工智能的先发优势，已形成以政府投资为支撑、以青少年教育为基础、以高等院校为基地、以线上教育为辅助、以国家安全为借口的完整人工智能教育体系。通过政府投资、教育改革、产学研合作、遏制他国发展等手段试图扩大在人工智能领域的优势。在完整的人工智能教育体系背后，隐藏着美国试图推动人工智能战略的计划、解决国内AI人才缺失问题的决心、谋求国际技术霸权的野心和寻找意识形态宣传新工具的努力。但同时，如何应对技术带来的未知风险、逐渐扩大的数字鸿沟、人才吸引力持续下降、人工智能伦理困境等问题也是美国政府发展人工智能教育势必应对的挑战。中国应借鉴美国人工智能教育发展的经验，找出适合自己的发展之路。 相似文献
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人工智能教育应用的价值归宿是为教育主体赋能、为教育系统赋能.何以可能、如何赋能是其核心问题.人工智能交互是人工智能赋能的关键,如何理解并运用其视觉交互方式,扩展实践赋能空间,增强实践赋能"活性"是需要研究的重要环节.本研究结合研究文献和实践应用考察了人工智能教育应用的形态及特性,在"交互赋能"观念下分析了人工智能教育应用的交互形态及视觉交互方式;立足"可视化"研究和人工智能应用案例分析了视觉交互的"赋能"通则;最后在教育赋能层面上从学与教两个方面探讨了人工智能视觉交互应用为教育主体带来的影响及面临的机遇和挑战.研究认为,可见性、可变性与智慧性是人工智能视觉交互应用的三大赋能通则.人工智能视觉交互的赋能实践,可充分发挥赋能通则的认知"内辅"与互动"外辅"效用,设计并运用视觉交互方式与形态,从认知方式到行动策略全面促进学习,从个体差异到群体共性精准改进教学,并在赋能行动的智能理想与教育现实间辩证地应对人工智能交互赋能的机遇和挑战. 相似文献
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教育数字化转型旨在通过数字技术实现教育教学流程再造和提质增效。一方面,以人工智能为代表的数字技术作为教育数字化转型的技术引擎,驱动教育数字化转型持续深入。另一方面,人工智能技术的“黑箱”本质引起了人机信任危机,存在违背教育中的公平、责任、透明、伦理等基本约束的风险,阻碍了教育数字化转型。本研究梳理了人工智能助力教育数字化转型过程中所引发和加剧的四大治理难题,剖析了可信教育人工智能的理论研究和发展现状,提出了可信教育人工智能的基本框架,总结了可信教育人工智能为教育数字化转型带来的机遇,提出了可信教育人工智能促进教育数字化转型的发展建议。研究建议出台可信教育人工智能的相关标准和法规,将技术可信度纳入教育数字化建设评价体系中,深入推进教育数据治理,提升教育从业者的数字素养。 相似文献