生成式AI在教育中的应用与挑战

生成式人工智能已成为重塑教育的一股力量，为教育革新提供了机会。同时，人们应该考虑避免陷入“技术解决方案主义”的信念——人工智能不会解决所有的问题，在教育领域也是如此。再者，由于担心新技术的滥用和误用，生成式人工智能的潜力被蒙上一层阴影。

以下是本文要点：

生成式人工智能正在通过个性化学习和自适应测试重塑教育，增强学习体验。

它简化了行政管理任务，到 2025 年可能为全球教育行业增加 2000 亿美元的价值。

未来的应用包括虚拟教师和自适应学习体验，进一步改变教育。

挑战包括有限的人工智能创造力、批判性思维的潜在障碍、可靠性和思想同质性问题。

生成式人工智能在教育中的意义

生成式人工智能Gen-AI 已应用于多款教育应用，它们在改善学习体验上的潜力和多功能性已得到一些体现。其中一种应用场景是个性化学习，这是一种独特的方法，可以定制教育内容以满足每个学生的偏好和需求。Gen-AI分析和总结了有关学生学习模式的大量数据，提供个性化的建议和反馈，以支持他们的学习之旅。

Gen-AI 的另一个应用是自适应测试，它根据个人的表现和进度定制难度和评估内容。这种个性化的评估在各个适当水平上帮助学生持续成长和进步。

在教育领域，人工智能聊天机器人不断被使用，为学生提供个性化的支持和帮助。此类聊天机器人提供问题答案，提供有价值的见解，并为学生提供指导。它们的适应性可以帮助创造一个引人入胜的互动学习环境，鼓励独立学习和学生参与。

摩根士丹利可持续发展研究团队的分析师布伦达·杜弗斯（Brenda Duverce）表示：“生成式人工智能可以通过减少管理任务和最大化人际互动，以及通过重新培训工作受到技术影响的工人，来改善整体学习体验。他补充说：“到2025年，这些和其他效率提升，可以为全球教育行业带来2000亿美元的价值，这最终将为处于最佳位置的教育科技公司带来更高的收入和更低的成本。

生成式 AI 是一种更快、更智能、更简单的解决方案吗？

生成式人工智能创建和传播信息的能力使其适合教育领域。从根本上说，它可以提高生产力，并为其他高价值活动留出更多时间。例如，教师可以使用聊天机器人来审查和纠正评估和评分考试。此外，它们还可用于检查准确性、抄袭问题、或准备课程，自由地与学生建立联系。学院可以使用生成式人工智能，根据个人对更个性化学习环境的需求来定制绩效评估。同样，虚拟助手可以通过自动化学生注册、入学、课程安排和学生支持等管理任务，帮助最大限度地降低劳动力成本。

随着时间的流逝，gen AI 可以分析 K-12 课程、企业学习和发展教育相关的大量数据，帮助机构在项目开发方面做出更明智的决策。

“在教育公司中，最有能力产生回报的公司已经开始向客户推出其中一些人工智能驱动的产品和功能。从长远来看，那些开发独特产品并通过创新脱颖而出的公司应该表现良好。

生成式人工智能在教育中的应用案例

生成式人工智能在教育领域的潜在用例是无限的，从个性化学习到评估作业。专家认为，利用生成式人工智能创建创新工具，将使教育工作者能够创造互动和引人入胜的学习体验，以帮助培养学生的成长。

生成式人工智能在教育机构中的潜在应用包括：

根据学生当前的理解和进步，为学生创建问题和评估回答。

根据学生表现、优势和劣势生成个性化的学习课程。因此，个人可以获得个性化的学习体验。

创建互动和引人入胜的学习活动，如内部游戏和模拟，帮助学生通过快乐的旅程理解复杂的概念。

创建实时评估和反馈，让教师了解学生在哪些方面需要额外支持。

生成式人工智能为教育领域的数字出版部门制作文本、图像、视频和音频等内容，这可以大大降低成本。此外，生成式人工智能能够为学习者提供逐步解决问题的提示和反馈，以实现个性化学习。如果实施得当，它可以鼓励学生的技能发展，这将有助于解决与教师相关的挑战，因为人工智能可以取代教师的行政任务，提供个性化和实时的反馈。

生成式 AI 教育的未来

教育正在不断发展，Gen AI可能会为塑造教育的未来做出贡献。随着技术的进步，我们可以预测生成式人工智能在教育中的应用。例如，Gen-AI 可以开发虚拟教师，为学生提供 24/7 全天候支持，让学生按照自己的时间表和节奏学习。这将使来自服务不足或偏远地区的学生受益，他们原本可能无法获得课堂教育。

生成式人工智能还可用于开发适应性学习体验，以实时适应学生的需求和能力。通过使用Gen-AI系统分析学生的学习模式，相应地调整内容和教学机制，为学生提供更加个性化和有效的支持，以达到更好的学习效果。

随着技术的发展以及智能趋势，教育机构必须改进调整工作方法。生成式人工智能仍然依靠人类来塑造其质量和输出。

学术评估方法应朝着更加连续和数据驱动的方向发展，结合各种总结性和形成性方法将提供了一条前进的道路。使用生成式 AI 工具来改进生产力并创建内容初稿或增强用户界面以支持学生，最终将支持改善教育体验。

在生成式人工智能解决方案不断发展和选择的时代，学生和教师评估何时以及如何使用生成式人工智能的能力将更加重要——教育的生成式人工智能工具可以潜在地改善机构之间的研究、知识开发和传播、辅导和生产力。

展望未来，机构必须关注学生、教职员工的技能和判断力的发展，以确保他们学会如何做以下事情：

提出正确的问题
评估、验证和改进输出
在各个知识领域之间建立多方面的联系
创建新的见解，而不是创建现有见解的副本。

机构在为未来做准备时可以采取以下几项关键行动：

监控不断发展的趋势。生成式人工智能正处于发展阶段，学生和教师对Gen-AI的广泛访问和探索，可能会挑战各种传统的教育实践。
评估有影响力的用例。探索与机构战略相一致的各种潜在教育用例，尤其是那些影响课程设计和学术管理空间的用例。将机遇和挑战纳入关于长期战略应对措施的讨论中。

展望未来：教育机构和院系将继续探索利用人类输入和机器输出的有效实践，分析快速发展的市场和技术趋势，并了解人工智能如何帮助改善教育实践。

将生成式人工智能集成到教育中相关的挑战

生成式人工智能与教育的整合既能带来好处，也会带来风险，我们必须仔细考虑。生成式人工智能有可能调整教育内容，以适应个人的学习节奏、兴趣和能力。这使得学习更加个性化，满足不同的学习需求。

虽然人类拥有无限的创造力和独创性，但生成式人工智能受到所提供数据的限制，这意味着该技术无法创建创新或开箱即用的内容。因此，生成式人工智能可能是教育的重大转变，但必须记住，教育工作者的贡献在学习过程中是无价的。

在教育中使用 gen AI 时，学生学习的潜力，甚至依靠技术提供即时解决方案和答案，都将是人们关注的问题。然而，问题在于如何利用生成式人工智能来促进学生的技能发展。在将人工智能整合到课堂中时，注意确保该技术不会阻碍学习者的批判性思维和解决问题的能力。

与在教育中引入生成式人工智能相关的一个问题是：人工智能生成内容的可靠性和偏见。生成式 AI 模型使用预定义的算法在大量非结构化数据上进行训练，这些算法可能会导致有偏见或忽视文化敏感度的内容。另一个挑战是，学生对人工智能评估的可靠性，会逐渐降低他们的批判性思维和解决问题的能力。此外，它的使用会促进思想同质化，阻碍学习的创造力和多样性。

结论

到目前为止的讨论中，生成式人工智能在教育中呈现出一股变革力量，提供个性化的学习体验并简化管理任务。尽管它有可能彻底改变该行业，但必须解决人工智能偏向同质响应、可靠性问题和阻碍批判性思维问题等挑战。展望未来，生成式人工智能教育的未来充满希望，为虚拟教师、自适应学习体验和持续增长提供机会。机构必须仔细驾驭生成式人工智能的应用，评估用例并改进方法，以确保它补充而不是取代人类，营造多元化和创造性的学习环境。

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