編者按：學(xué)習(xí)宣傳貫徹《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024-2035年）》精神，系統(tǒng)領(lǐng)會中共中央、國務(wù)院關(guān)于教育強(qiáng)國建設(shè)的一系列新要求、新任務(wù)，推動解決教育強(qiáng)國建設(shè)中的重大問題，是當(dāng)前教育系統(tǒng)的重大政治任務(wù)。中國教育科學(xué)研究院組織精銳科研力量，圍繞《綱要》核心內(nèi)容，在紙媒、電視、網(wǎng)絡(luò)等平臺開展闡釋研究，助力《綱要》落地生根，推動教育強(qiáng)國建設(shè)邁向更高水平?，F(xiàn)摘取部分優(yōu)秀成果，陸續(xù)推出，以饗讀者。
一、引言
生成式人工智能是指能夠基于算法和規(guī)則及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫自主生成內(nèi)容的人工智能技術(shù)，有別于判別式人工智能。在英文中對該技術(shù)通常用兩種詞組表達(dá)，“Generative Artificial Intelligence”（簡稱“GAI”）與“Artificial Intelligence Generative Content”（簡稱“AIGC”）。二者在英文原意上有所區(qū)別，GAI直譯為“生成式人工智能”，專指生成式人工智能這種技術(shù)；AIGC直譯為“人工智能生成內(nèi)容”，其包含兩層含義：一是直譯的由生成式人工智能技術(shù)所生成的內(nèi)容，二是指生成式人工智能技術(shù)本身。中國信息通信研究院將AIGC定義為既是從內(nèi)容生產(chǎn)者視角進(jìn)行分類的一類內(nèi)容，又是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，還是用于內(nèi)容自動化生成的一類技術(shù)集合（中國信息通信研究院,2022）。在我國教育研究領(lǐng)域，更常見的是采用AIGC的表述，反映出研究者們對其生成內(nèi)容的應(yīng)用的關(guān)切，而非對技術(shù)本身的探討。
生成式人工智能技術(shù)引發(fā)了教育領(lǐng)域的系統(tǒng)性變革，應(yīng)用前景廣泛，如個性化導(dǎo)師、自動論文評價、語言翻譯、交互式學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等（Baid?oo-Anu&Ansah,2023）。祝智庭等（2018）認(rèn)為，人和技術(shù)各有所長，技術(shù)擅長處理重復(fù)性、程序性和明確定義的任務(wù)，例如學(xué)生情況分析、資源推薦、自動出題和批改等，而教師則更適合從事情感、創(chuàng)新和啟發(fā)性工作，例如情感支持、創(chuàng)新教學(xué)設(shè)計和價值觀培養(yǎng)等。具體到教學(xué)環(huán)節(jié)中，有學(xué)者（李艷等,2022）提出了人機(jī)協(xié)同的作文評價，先讓機(jī)器對學(xué)生作文提出錯別字、病句等低階反饋建議，以及意義、結(jié)構(gòu)、思想等高階反饋建議，再由教師進(jìn)行補(bǔ)充性反饋以彌補(bǔ)機(jī)器評價不全面的問題，實(shí)驗(yàn)組學(xué)生可通過智能平臺多次獲得修改反饋，而對照組僅能獲得教師反饋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示人機(jī)協(xié)同評價在作文成績提高上無顯著作用，但對提升學(xué)生寫作積極性、降低教師答疑工作量方面有正向作用。
已有研究大多從單要素角度出發(fā)探討生成式人工智能對教學(xué)的可能作用，綜合各研究可以看到該技術(shù)對教學(xué)的影響已滲透入方方面面，本研究旨在從系統(tǒng)觀視角出發(fā)，討論AIGC對混合教學(xué)系統(tǒng)各要素及要素間關(guān)系的影響。
二、AIGC促變?nèi)酥菂f(xié)同教學(xué)八要素系統(tǒng)模型
混合教學(xué)是一種信息技術(shù)支持下的教學(xué)形態(tài)，其核心在于將傳統(tǒng)的面對面教學(xué)與線上網(wǎng)絡(luò)教學(xué)有效融合，將部分傳統(tǒng)的線下教學(xué)活動交由線上平臺完成，以此實(shí)現(xiàn)課前、課中、課后各環(huán)節(jié)的線上線下混合。生成式人工智能技術(shù)出現(xiàn)后，人機(jī)協(xié)同教學(xué)進(jìn)入了人智協(xié)同教學(xué)的新境界，但從底層框架看，基于AIGC的人智協(xié)同教學(xué)仍然是一種更高階的混合教學(xué)。當(dāng)下區(qū)分教學(xué)形態(tài)大多依據(jù)技術(shù)在教學(xué)環(huán)境中的參與程度而定：無技術(shù)參與的稱為傳統(tǒng)線下面授教學(xué)，純信息技術(shù)環(huán)境的稱為線上教學(xué)或網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，同時出現(xiàn)傳統(tǒng)線下教學(xué)環(huán)境和信息技術(shù)線上環(huán)境或工具的稱為混合教學(xué)。從實(shí)踐層面看，由于師生主體的不可替代性以及正式教育中學(xué)校的權(quán)威性，兼因AIGC所具有的被動響應(yīng)特征，使得該技術(shù)無法完全取代教師主動開展教學(xué)活動，因此傳統(tǒng)線下面授在短期內(nèi)依然是正式教育中最普遍的教學(xué)形態(tài)，即使AIGC能夠在很大程度上改變師生角色、教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)方式、教學(xué)反饋渠道、教學(xué)方法、教學(xué)環(huán)境等要素特征，但短期內(nèi)這種新型教學(xué)形態(tài)依然是一種線上線下的混合形態(tài)，是一種由人機(jī)協(xié)同混合教學(xué)進(jìn)化而成的人智協(xié)同的混合教學(xué)形態(tài)。
（一）傳統(tǒng)的混合教學(xué)系統(tǒng)七要素模型
在傳統(tǒng)混合教學(xué)中，人機(jī)協(xié)同體現(xiàn)在教師和學(xué)生利用信息技術(shù)優(yōu)化或完成教學(xué)過程中的部分教學(xué)任務(wù)，信息技術(shù)不僅是支撐環(huán)境，同時也是教學(xué)活動的部分參與者。
韓錫斌等（2016,p.325）基于李秉德教學(xué)七要素框架，將線上教學(xué)特征與線下面授流程要素相結(jié)合，建構(gòu)了混合教學(xué)系統(tǒng)七要素模型，包括教師、學(xué)生兩個主體要素，教學(xué)環(huán)境一個環(huán)境要素，以及教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)反饋四個過程要素（如圖1所示）。相較于傳統(tǒng)教學(xué)要素，混合教學(xué)七要素模型充分體現(xiàn)了各要素的新內(nèi)涵，以及在信息技術(shù)的融入下，各要素間關(guān)系所呈現(xiàn)出的新聯(lián)結(jié)與新影響。
（二）“人本主義”取向的人智協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)八要素模型
相較于傳統(tǒng)的人工智能，生成式人工智能具有自然語言處理、多模態(tài)信息處理、生成性、預(yù)訓(xùn)練性、自適應(yīng)、可擴(kuò)展性、交互性等特征（Cao et al.,2023）。它的自然語言處理和多模態(tài)信息處理能力，加之生成性的特征，賦予了AIGC一種模仿人類行為的擬態(tài)能力。它可以理解和處理人類語言、圖像及聲音信息，并且能夠以人類的方式“組織”和“創(chuàng)造”輸出信息。盡管AIGC擁有廣泛的知識庫和強(qiáng)大的信息處理能力，但受大模型訓(xùn)練規(guī)則和人工智能技術(shù)的局限，所生成的內(nèi)容還是會表現(xiàn)出一定程度的模板化和幻覺（hallucination）。此外，目前的AIGC只能被動響應(yīng)人類發(fā)出的指令，無法主動輸入信息并輸出，這些局限都使得它無法完全擬人，從而在虛擬空間中呈現(xiàn)出一種賽博主體形象。這種擬主體性已然支持AIGC作為一種主體要素加入教學(xué)系統(tǒng)模型之中，它的加入改變了教學(xué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和要素間關(guān)系，各要素將在AIGC智能體的賦能下更加“人本”與個性化，從而呈現(xiàn)出一種指向“人智協(xié)同”教學(xué)樣態(tài)的混合教學(xué)八要素系統(tǒng)，由教師、學(xué)生、AIGC智能體、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)活動、教學(xué)環(huán)境和評價反饋八個要素構(gòu)成（如圖2所示）。
三、人智協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)八要素內(nèi)涵及特征
在AIGC的參與下，教師和學(xué)生雙主體角色更加多元和動態(tài)，AIGC能夠幫助教師在精準(zhǔn)了解學(xué)情的基礎(chǔ)上，更準(zhǔn)確地剖析教學(xué)內(nèi)容，進(jìn)而設(shè)計更符合學(xué)情和學(xué)生需求的教學(xué)活動。同時，學(xué)生也可以通過AIGC反饋，獲得更準(zhǔn)確的自我定位和個性化的輔導(dǎo)。反過來，師生需要依據(jù)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)活動來選擇性地賦予AIGC應(yīng)有的角色和職能，從而更好地服務(wù)于“人智協(xié)同”的教學(xué)宗旨。
AIGC豐富了學(xué)習(xí)環(huán)境的特征，使其更具有主動性和泛在性，體現(xiàn)出個性化和差異化特征。在反饋要素中，AIGC一方面可以使角色獲得更精準(zhǔn)的反饋，另一方面可以讓學(xué)生時時處處獲得即時的學(xué)習(xí)反饋，對提升學(xué)生的自我調(diào)節(jié)能力和學(xué)習(xí)積極性有直接促進(jìn)作用。在培養(yǎng)目標(biāo)上，除了專業(yè)知識技能與核心素養(yǎng)的培養(yǎng)，還應(yīng)關(guān)注能夠提升人智協(xié)同能力的個體內(nèi)腦與AI外腦融合的“復(fù)合腦”的培養(yǎng)，增加對AIGC協(xié)同能力的考察與評價。當(dāng)然，這一切并不會在混合教學(xué)八要素系統(tǒng)中自然發(fā)生，需要適當(dāng)?shù)脑O(shè)計和干預(yù)，通過師生的共同努力才能達(dá)到應(yīng)然狀態(tài)。
（一）教學(xué)主體：“人在回路”的師—生—AI三元主體異構(gòu)
AIGC作為新增的教學(xué)主體要素之一，與教師、學(xué)生形成了三者協(xié)同的關(guān)系（如圖3所示）。它不僅能夠作為支持工具來輔助促進(jìn)師生教學(xué)活動，也能直接作為參與者承擔(dān)部分的教師和學(xué)生活動。這種新的三元主體結(jié)構(gòu)，勢必會影響師生主體在教學(xué)中的角色和職責(zé)。然而，三元主體雖然穩(wěn)固不變，但其組成結(jié)構(gòu)，即三者的權(quán)重關(guān)系，卻會根據(jù)AIGC在教學(xué)中的參與程度而動態(tài)調(diào)整。
在與AIGC協(xié)同教學(xué)的過程中，教師可以根據(jù)教學(xué)需求和場景，賦予AIGC不同的角色和能力。在課堂教學(xué)之外，AIGC可以充當(dāng)教師的教學(xué)指導(dǎo)者、學(xué)習(xí)分析師以及資源生產(chǎn)者。在課堂教學(xué)中，三元主體結(jié)構(gòu)可劃分為“人主智輔、人智平行、人輔智主”三種模式，其中“人輔智主”模式還有賴于生成式人工智能技術(shù)在教育垂直領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展?；贏IGC參與程度，可以分為AIGC簡單參與的“AIGC支持的教學(xué)”、AIGC深度參與的“師—生—智協(xié)同教學(xué)”、AIGC賦能的“生—智協(xié)同教學(xué)”，以及AIGC賦能的“師—智協(xié)同教學(xué)”。在這些教學(xué)結(jié)構(gòu)中，三者均需共同參與，人類主體必須在AI處理任務(wù)的“回路”中對AI活動進(jìn)行及時的監(jiān)測、調(diào)整與決策，三元主體結(jié)構(gòu)的差異僅在于AI參與程度與主體性強(qiáng)弱不同。
在“AIGC支持的教學(xué)”中，AIGC常見的角色是AI助教（AI-tutor），它在教師的主動教學(xué)中以被動響應(yīng)的方式出現(xiàn)，教師在與之互動時已有預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)答案，AIGC在這種情境下的參與是邊緣性的，主要配合教師的教學(xué)活動，提供支持性信息，呈現(xiàn)出“師主智輔”的模式。教師可以通過AI助教呈現(xiàn)基礎(chǔ)知識點(diǎn)的解釋，提供相關(guān)案例，或臨時生成相關(guān)考題等。在這類情境中，AIGC發(fā)揮的更多是信息工具的中介作用，作為呈現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的載體中介。
“生—智協(xié)同”的教學(xué)主要出現(xiàn)在探究性課堂、PBL課堂或小組教學(xué)等以學(xué)生為中心的教學(xué)模式中。在這種模式中，AIGC作為專家角色具有一定的主動性和權(quán)威性，學(xué)生可以越過教師直接向AI專家（AI-expert）尋求幫助，AIGC發(fā)揮答疑、信息拓展等認(rèn)知工具的作用。AIGC還能支持學(xué)生展開非正式學(xué)習(xí)，為泛在學(xué)習(xí)提供更多可能性。
在“師—智協(xié)同”的教學(xué)中，AIGC可以在課外與教師共同備課、設(shè)計教學(xué)活動、進(jìn)行學(xué)情分析、開展教學(xué)設(shè)計，AIGC承擔(dān)教學(xué)設(shè)計師（Teaching advi?sor）、學(xué)習(xí)分析師（Leaning analyst）或AI專家（AI-expert）的角色職能；在課堂內(nèi)，AIGC與教師處于相對平行的協(xié)同式教學(xué)狀態(tài)，承擔(dān)相當(dāng)?shù)慕虒W(xué)任務(wù)。例如，教師與AI共同對學(xué)生的回答或作品提供評價反饋，通過與AI的對話來推進(jìn)教學(xué)活動和教學(xué)進(jìn)度，或在小組教學(xué)中分別獨(dú)立指導(dǎo)不同的小組，或承擔(dān)不同的小組指導(dǎo)任務(wù)，AIGC負(fù)責(zé)較低階問題的指導(dǎo)，而人類教師則專注于高階復(fù)雜問題與情感態(tài)度價值觀的指導(dǎo)。
在AIGC深度參與的“師—生—智協(xié)同”教學(xué)中，AIGC在上述協(xié)同模式中參與程度最高，角色更加多元，與師、生主體的聯(lián)結(jié)和互動頻次也相應(yīng)增加。AIGC可以作為AI學(xué)生（AI-student），讓人類學(xué)生作為教師對其進(jìn)行教學(xué)，指導(dǎo)它完成一些作品或任務(wù)；或作為AI學(xué)伴（AI-companion），與人類學(xué)生共同回答教師的提問，參與小組的討論；它還可以作為AI知識庫（AI-repository），為學(xué)生提供所需知識，直接為學(xué)生呈現(xiàn)可視化知識圖譜來進(jìn)行延伸性學(xué)習(xí)；作為AI技能教練（AI skill coach),AIGC能夠指導(dǎo)各類技能學(xué)習(xí)，大到工業(yè)設(shè)備（如轉(zhuǎn)爐煉鋼設(shè)備）的操作，小到軟件學(xué)習(xí)（如音視頻處理軟件），甚至動作類技能（如游泳、樂器、烹飪等），尤其在職業(yè)教育的實(shí)訓(xùn)課程中，AIGC的參與能夠大大減輕教師的指導(dǎo)負(fù)擔(dān)。
然而，我們也需要關(guān)注AIGC作為學(xué)生“AIGC賦能的辯護(hù)者”（AI-empowered defender）角色。AI-empowered defender原本是計算機(jī)領(lǐng)域的詞匯，通常指利用人工智能技術(shù)來加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全和信息安全的實(shí)體或系統(tǒng)，簡而言之就是利用AI加強(qiáng)系統(tǒng)自身的安全能力和防御能力。遷移到教育教學(xué)中，可以理解為學(xué)生借助AIGC增強(qiáng)自身在專業(yè)知識儲備、認(rèn)知思維、個性化觀點(diǎn)等方面與教師或?qū)W校權(quán)威進(jìn)行對抗的能力，AIGC能夠?yàn)閷W(xué)生提供足夠的證據(jù)支撐他們?yōu)樽约旱南敕ㄟM(jìn)行辯護(hù)。早有學(xué)者（高德勝,2006）關(guān)注技術(shù)對教師知識權(quán)威和學(xué)校合法性的消解，電子媒介的特性使得成年人對兒童獲取的信息內(nèi)容不再有絕對的控制權(quán)，各類信息的易得性和易理解性大幅提升，學(xué)校的信源地位岌岌可危。面對這種危機(jī)，教育所能做出的應(yīng)對是牢牢把握住人的社會性需要，利用學(xué)生在AIGC賦能下的社交主動性，開發(fā)具有“共同體”性質(zhì)的教育教學(xué)活動，有意識地培養(yǎng)學(xué)生的主體意識和批判性思維，引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的“三觀”，防止學(xué)生從AIGC賦能的“辯護(hù)者”步入歧途成為AIGC賦能的“詭辯者”。
（二）教學(xué)目標(biāo)：指向復(fù)合腦與問題解決能力的培養(yǎng)
當(dāng)AIGC已具備相當(dāng)能力替代部分教學(xué)工作時，作為人類教師，更應(yīng)該對“教什么、怎么教、教如何”有更深入的思考。傳統(tǒng)學(xué)校教育主要培養(yǎng)與評價學(xué)習(xí)者的個體內(nèi)腦能力，拓寬他們內(nèi)腦的知識儲備，訓(xùn)練內(nèi)腦的思維能力。然而，數(shù)字時代的技術(shù)已足以為他們搭載一個近乎全知全能的外腦，生成式人工智能的出現(xiàn)，更是將這種外接特性明顯的外腦與個體內(nèi)腦進(jìn)一步融合，形成了更加深度融合的“復(fù)合腦”（沈書生&祝智庭,2023）。人類個體內(nèi)腦和AI外腦的緊密融合，迫使原有的教學(xué)目標(biāo)甚至培養(yǎng)目標(biāo)都需要改變，以適應(yīng)人類全新的復(fù)合思維方式。
隨著技術(shù)的普及，學(xué)生將會更習(xí)慣性地使用AIGC，為避免學(xué)生過于依賴AIGC而被技術(shù)“反向馴化”（孫田琳子,2021），就需要通過刻意練習(xí)來保持他們的主體意識。雖然AIGC能承擔(dān)更多的知識儲存任務(wù)，但學(xué)習(xí)者的內(nèi)腦仍需具備基本的知識儲備，才有能力將理論知識與實(shí)際問題聯(lián)系起來，從而適應(yīng)復(fù)雜多變的社會。因此，教育教學(xué)的關(guān)鍵不在于個體內(nèi)腦的知識多寡和個體整體表現(xiàn)的分?jǐn)?shù)高低，而在于他離開學(xué)校后將如何解決現(xiàn)實(shí)生活和工作上的各種具體問題（Problem）。未來的培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該與之對應(yīng)，倡導(dǎo)問題解決導(dǎo)向和成果導(dǎo)向的教育理念，旨在更好地實(shí)現(xiàn)想法，完成任務(wù)，塑造健全人格。AIGC與人類的分野不應(yīng)在于誰掌握知識誰掌握能力，而應(yīng)在于在解決問題時二者的分工與協(xié)同，這就進(jìn)一步要求學(xué)生擁有更高階的批判性思維、創(chuàng)新思維、情感能力以及堅(jiān)定的價值理性（李永智,2024）。由此，語言能力、批判性思維能力、問題解決能力、問題提出能力、邏輯推理能力等有助于與外腦融合的關(guān)鍵能力都將提升至與知識傳遞同等重要的地位。
部分學(xué)者認(rèn)為AIGC的出現(xiàn)將會使得學(xué)習(xí)者不再需要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，這一論點(diǎn)從根本上將“知識”與“能力”做了二元分裂，但其實(shí)“知—情—意—行”本是一體（楊九詮,2024）。在中國經(jīng)典傳統(tǒng)文化陽明心學(xué)中，王陽明也反復(fù)論述了知與行的關(guān)系，“知者行之始，行者知之成……知行不可分作兩事”，“知是行之主意，行是知之功夫”，雖在他的論述中有“始、終”二字，但知與行在陽明哲學(xué)中并沒有先后之分，“知行并進(jìn)，不宜分別前后”，二者互相包含，動態(tài)構(gòu)成人存在于世界的根本。其中“知”表示理論、知識、意識、意念、動機(jī)、欲望等，“行”是指行為等內(nèi)部知能外化的實(shí)踐活動，譬如學(xué)、問、思、辨、篤行等（陳來,2013,pp.86-96）。知、情、意、行也是健全人格、人之為人的底層構(gòu)成要素，它們相互聯(lián)系、相互制約、相互滲透也相互轉(zhuǎn)化，缺一不可（朱浩&黃志斌,2003）。因此，AIGC的出現(xiàn)并不意味著人類不再需要掌握基礎(chǔ)的知識儲備。
回歸到課堂教學(xué)目標(biāo)的討論，正如近年來關(guān)聯(lián)主義的觀點(diǎn)所指出的，隨著人類知識總量的指數(shù)級增長，學(xué)習(xí)者已不可能掌握所有知識，因此“管道比管道的內(nèi)容物更重要”，獲取所需知識的途徑比學(xué)習(xí)者當(dāng)前掌握的知識更重要，“知道在哪”比“知道”更重要（西蒙斯,2005）。AIGC的出現(xiàn)相當(dāng)于將知識世界的“管道”扁平化、集成化，學(xué)習(xí)者無須再從四通八達(dá)的“管道”中搜尋所需知識，信息池以更直觀簡約的方式呈現(xiàn)在大家眼前。然而，如何與這個具有半主體性的信息池進(jìn)行交互，更高效、準(zhǔn)確地獲取信息、解決問題，又成為新的挑戰(zhàn)。因此，在教學(xué)過程中，教師的教學(xué)理念和教學(xué)思路應(yīng)從“教知識”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;教學(xué)生與AIGC協(xié)同以達(dá)到學(xué)習(xí)利益最大化”，這并非功利主義取向，“學(xué)習(xí)利益”含括了知識獲取、能力培養(yǎng)與情感態(tài)度價值觀塑造。具體到課堂上，就是要使學(xué)生掌握如何與AIGC協(xié)同，以效果最優(yōu)地獲取信息、開展協(xié)作、解決問題、完成教學(xué)任務(wù)、培養(yǎng)能力等。教學(xué)目標(biāo)除了傳統(tǒng)的知識、技能、價值觀外，更為重要的是培養(yǎng)學(xué)生的AI協(xié)同能力及問題解決能力。
（三）教學(xué)內(nèi)容：動態(tài)、生成、拓展、創(chuàng)造、定制
人類社會的內(nèi)容生產(chǎn)方式經(jīng)歷了專業(yè)化生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）、AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AIUGC）到今天AI自動生成內(nèi)容（AIGC）四個階段，生成式人工智能的生成性特征賦予了教學(xué)內(nèi)容更多的可能。AIGC能夠根據(jù)既定的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，在一定的限制下生成符合標(biāo)準(zhǔn)的教學(xué)內(nèi)容，集成于電子教材上，則可以實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容實(shí)時自動生成以滿足特定的個性化教育需求，并確保教學(xué)內(nèi)容的質(zhì)量和相關(guān)性。同時，在已有教學(xué)內(nèi)容的情況下，也可以使用AIGC對既定的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)和可控的拓展。例如，與知識圖譜技術(shù)集成，形成動態(tài)的內(nèi)容資源推薦，或是拓展多文化視角和背景的教學(xué)內(nèi)容，增進(jìn)學(xué)生全球視野與跨文化理解，培養(yǎng)學(xué)生的國際競爭力等。此外，AIGC還能賦能師生依據(jù)自己的習(xí)慣、特征、進(jìn)度和學(xué)習(xí)任務(wù)來創(chuàng)造新的內(nèi)容，無論是作為資源、作品或其他形式，AIGC都為師生“想法落地”提供了更多的可能。最后，AIGC可以依需定制，依據(jù)教學(xué)需求和用戶需求定制相應(yīng)的內(nèi)容，也可以結(jié)合現(xiàn)有的不同教學(xué)支持系統(tǒng)的需求來融合定制，如與交互式學(xué)習(xí)工具、虛擬實(shí)驗(yàn)室、在線協(xié)作平臺等結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多樣化的智能教學(xué)輔助功能。
需要注意的是，內(nèi)容生成（Content Generation）和知識生成（Knowledge Generation）是截然不同的兩個概念。內(nèi)容生成是指創(chuàng)造新的文本、圖片、音視頻等內(nèi)容，這些內(nèi)容通常是基于已有框架進(jìn)行的再創(chuàng)造。但知識生成卻涉及新概念、新理論的產(chǎn)生?！掇o?！分袑?ldquo;知識”的定義是：“人類認(rèn)識的成果或結(jié)晶……可分為經(jīng)驗(yàn)知識和理論知識。經(jīng)驗(yàn)知識是知識的初級形態(tài)，系統(tǒng)的科學(xué)理論是知識的高級形態(tài)。按具體的來源，知識雖可區(qū)分為直接知識和間接知識，但是從總體上說，人的一切知識都是在社會實(shí)踐中形成的，是對現(xiàn)實(shí)的能動反映。”（夏征農(nóng)&陳至立,2011,p.5756）《當(dāng)代漢語詞典》對“知識”的定義是：“人們在改造世界的實(shí)踐中所獲得的認(rèn)識和經(jīng)驗(yàn)的總和。”（莫衡,2001,p.994）從中可以看到，知識是來源于社會經(jīng)驗(yàn)的，是在社會實(shí)踐中通過探索研究獲得或創(chuàng)造的。究其本質(zhì)，生成式人工智能只是一個通過字詞概率預(yù)測的語言模型，以其當(dāng)前的能力與形態(tài)，尚未能直接參與到人類社會的生產(chǎn)實(shí)踐中，僅憑習(xí)得人類已有的“二手經(jīng)驗(yàn)”又如何能創(chuàng)造出全新的經(jīng)驗(yàn)或理論？當(dāng)然，我們不能用今天的方法來解決明天的問題，也不能用今天的水平來預(yù)測未來的發(fā)展。未來當(dāng)智能體能夠主動參與到人類社會生活中時，我們沿襲千年的對知識的認(rèn)知可能因此崩塌，新的知識可能在人類的監(jiān)管與復(fù)核下源源不斷地被發(fā)掘，這對人類發(fā)展來說未嘗不是一件好事，但作為教育者的我們就更應(yīng)該思考“培養(yǎng)什么樣的人、怎樣培養(yǎng)人”的問題了。
（四）教學(xué)活動：AIGC作為中介或主體的協(xié)同教學(xué)活動選擇框架
在教學(xué)活動的選擇上，基于人機(jī)協(xié)作學(xué)習(xí)要素框架（如圖3所示）及人本主義教學(xué)理念，人智協(xié)同教學(xué)活動的選擇應(yīng)從教學(xué)目標(biāo)出發(fā)，結(jié)合教學(xué)任務(wù)特征和學(xué)習(xí)者特征，選擇適合的協(xié)同活動。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，傳播學(xué)領(lǐng)域?qū)夹g(shù)在信息傳播中的定位也在不斷發(fā)生變化。根據(jù)技術(shù)工具論的觀點(diǎn)，人工智能可以作為信息傳播中介，這種傳播模式稱為人工智能中介傳播（Artificial Intelli?gence-Mediated Communication,AI-MC），在這種信息傳播的路徑中，主體依然是人類。顛覆了這種工具論和人類中心主義的觀點(diǎn)是人機(jī)傳播論（Human-Ma?chine Communication,HMC），人類從“使用（use）機(jī)器”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;與機(jī)器交流（communicate with）”，機(jī)器從“互動性”工具轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;主體性”交流對象。（宋美杰&劉云,2023）這種傳播模式的轉(zhuǎn)變在生成式人工智能應(yīng)用中尤為明顯。然而，這種轉(zhuǎn)變是螺旋式漸進(jìn)的，并非二分取代，在創(chuàng)新技術(shù)擴(kuò)散尤為緩慢的教育領(lǐng)域更是如此。兩種傳播模式都有各自的優(yōu)勢，不同類型的信息也適合采用不同的傳播模式。因此，出于學(xué)理考量，可以以AIGC作為中介和作為主體為依據(jù)來判斷AIGC參與的教學(xué)活動選擇，以此為劃分依據(jù)，即使生成式人工智能的能力如何拓展，也總能在該框架中找到定位。
此外，出于實(shí)踐考量，教育教學(xué)的本質(zhì)在于知識技能的傳遞，因此教學(xué)中的信息類型可以依據(jù)信息加工論和認(rèn)知主義視角下的知識分類理論，按照知識獲取的心理加工過程，將知識分為陳述性知識、程序性知識和策略性知識。陳述性知識是關(guān)于“是什么”的事實(shí)性知識，如概念、公式等；程序性知識是關(guān)于“怎么做”的知識，是一系列的操作程序（Anderson,1987）；策略性知識是基于認(rèn)知主義劃分的知識類型，本質(zhì)上它也是一種程序性知識，但與程序性知識不同的是，程序性知識是面向客觀事物的操作程序，而策略性知識是基于學(xué)習(xí)者的主觀認(rèn)知和客觀事實(shí)進(jìn)行的解決系列問題的操作（高民,1999）。依照上述信息傳播模式和信息類型分類，考慮到教師對AIGC的應(yīng)用并不熟練，構(gòu)建了一個簡單的AIGC教學(xué)活動選擇框架（如圖4所示），提供了部分可供具體操作的人智協(xié)同教學(xué)活動供教師選用。教師在設(shè)計人智協(xié)同教學(xué)活動時，首先判斷教學(xué)內(nèi)容的知識屬性，然后選擇并設(shè)計相應(yīng)的活動即可。若教師在設(shè)計活動時較難準(zhǔn)確區(qū)分三種類型的知識，也可以借助AIGC對所要教授的教學(xué)內(nèi)容或教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行知識分類。
（五）教學(xué)環(huán)境：給養(yǎng)理論視角下的多模態(tài)、泛在與個性化
在傳統(tǒng)的混合教學(xué)中，知識的傳遞主要依賴于文本和語言表達(dá)，信息技術(shù)在混合教學(xué)中的作用是更高效、便捷地將紙質(zhì)文本或圖像呈現(xiàn)在電子屏幕上，知識傳遞仍需人類主動調(diào)用。然而AIGC在與現(xiàn)有的技術(shù)或平臺資源（如物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、多模態(tài)感知、情感預(yù)測等）整合后，營造出一個主動融合聽覺、視覺且具有主動交互性的知識傳遞環(huán)境，為學(xué)生帶來更加多模態(tài)的感官學(xué)習(xí)體驗(yàn)。此外，AIGC還為師生提供了一個知識共創(chuàng)共享的平臺，在共創(chuàng)共享的過程中實(shí)現(xiàn)知識的流動與傳遞，使程式化的知識傳輸過程更具有動態(tài)性和靈活性。
同時，隨著國產(chǎn)大模型的崛起，具備自然語言對話能力的AIGC傳播度日益提升，其易得性也不斷增強(qiáng)，人人擁有AI助手的愿景不再遙遠(yuǎn)。AIGC的普及使得學(xué)習(xí)者可以在任何學(xué)習(xí)情境中隨時獲得AIGC的學(xué)習(xí)支持和輔導(dǎo)，教與學(xué)的場景愈加泛化，學(xué)習(xí)內(nèi)容的領(lǐng)域邊界日益拓寬，為建設(shè)“人人、事事、時時、處處能學(xué)”的學(xué)習(xí)型社會提供了強(qiáng)大動力。AIGC的預(yù)訓(xùn)練特性使得AI助手將愈發(fā)個性化和精準(zhǔn)化，AIGC能夠記錄和分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)歷史和行為模式，隨時評估和調(diào)整輸出內(nèi)容與學(xué)習(xí)者的適配性，根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求、個體認(rèn)知水平及學(xué)習(xí)風(fēng)格，提供個性化、定制化和精準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)材料和學(xué)習(xí)支持。
但是，對于包括生成式人工智能在內(nèi)的各種應(yīng)用于教育教學(xué)的技術(shù)，都應(yīng)在給養(yǎng)理論的視角下辯證看待。給養(yǎng)理論（the Theory of Affordances）由美國生態(tài)心理學(xué)家吉布森（Gibson,J.J.）提出，現(xiàn)中文有時也譯為“可供性”。該理論核心觀點(diǎn)有二：其一，任何環(huán)境都能給生物提供給養(yǎng)；其二，同一環(huán)境所提供的給養(yǎng)是因觀察者（observer）而異的，可能是正面的，也可能是負(fù)面的，可能是這樣的，也可能是那樣的（Gibson,1977）。例如一部智能手機(jī)，對熟練使用智能設(shè)備的人而言，是能夠提高工作效率和生活趣味的必需品；對不了解數(shù)字技術(shù)的人來說，卻可能成為生活的負(fù)擔(dān)；對于自控力較弱的人來說，又可能帶來成癮風(fēng)險。教育中的技術(shù)亦是如此。但是教育中的觀察者并不僅僅是師生等生物角色，還包括教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)活動等。在應(yīng)用AIGC技術(shù)的同時，應(yīng)充分考慮學(xué)習(xí)者個體能力的差異、學(xué)習(xí)內(nèi)容特征的差異、教學(xué)目標(biāo)的差異等，通過人為的個性化控制，實(shí)現(xiàn)面向每個學(xué)生的精準(zhǔn)個性化教學(xué)。
（六）教學(xué)反饋：高精度反饋、即時反饋與深度反饋
無論是在傳統(tǒng)教學(xué)時代還是在當(dāng)前的混合教學(xué)時代，對學(xué)生的學(xué)習(xí)評價始終未能突破“效率至上”和“質(zhì)量優(yōu)先”的窠臼（曹培杰,2018）?；蛟S是知識留存率最易觀察與測評，“效率”總是與既定時間內(nèi)學(xué)生獲取的知識總量畫等號。雖然近年來全球教育都開始關(guān)注個體能力與核心素養(yǎng)，也在盡力將能力轉(zhuǎn)化為可觀察的外顯表現(xiàn)，重視形成性評價和多元的總結(jié)性評價（劉新陽&裴新寧,2014），但由于我國人口基數(shù)大，教育體系層級豐富，評價改革在實(shí)施過程中難免出現(xiàn)問題。例如“標(biāo)準(zhǔn)化”和“一刀切”、綜合素質(zhì)評價只重材料不重過程，用量化數(shù)據(jù)將學(xué)生標(biāo)注、預(yù)測、預(yù)定、區(qū)隔，而忽略了人之為人的內(nèi)在價值，等等，都能在一定程度上反映我國評價理論和評價技術(shù)的局限（石中英,2020）。評價技術(shù)包括評價方法和數(shù)字化技術(shù)，數(shù)字化技術(shù)又是能否充分執(zhí)行評價方法的重要載體。在混合教學(xué)時代，形成性評價的問題得到進(jìn)一步解決，電子檔案袋、成長儀表盤、行為數(shù)據(jù)等無疑為評價學(xué)生的學(xué)習(xí)提供了更完整和科學(xué)的依據(jù)，但僅憑當(dāng)前的技術(shù)和教師個體的能力，仍難以解決評價不夠深入、不夠個性化的問題。
生成式人工智能的大批量文本理解能力和圖片理解能力正是解決評價問題的突破口。經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的AIGC能為每個學(xué)習(xí)者提供個性化的精準(zhǔn)反饋，隨著AIGC技術(shù)的進(jìn)一步市場化，它能提供的評價顆粒度將越來越細(xì)致，在知識學(xué)習(xí)方面，甚至可以精確到每個步驟所涉及的每個知識點(diǎn)。結(jié)合知識圖譜技術(shù)，還能夠提供精準(zhǔn)的相關(guān)資源推薦。AIGC還可以賦能評價權(quán)限下放，教師可以將評價權(quán)部分交由學(xué)生自己，學(xué)生隨時主動通過AIGC對自己的進(jìn)展或?qū)W習(xí)成果做出評價，充分做到評價的進(jìn)度差異化、建議差異化、資源差異化，從而實(shí)現(xiàn)高精度反饋與即時反饋。學(xué)生可以根據(jù)AIGC的建議更新優(yōu)化接下來的學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)內(nèi)容或?qū)W習(xí)進(jìn)度，過程性評價對于師生而言更為可感知和具象化。AIGC還能降低對量化評價的依賴度，通過預(yù)訓(xùn)練將一些學(xué)習(xí)行為文本化，再由AIGC進(jìn)行質(zhì)性評價與反饋，為教師評價提供參考，從而彌補(bǔ)當(dāng)前定性評價的不足。
四、結(jié)語
每當(dāng)有新技術(shù)出現(xiàn)都會給教育研究帶來不小的震動，而喬布斯之問“為什么計算機(jī)改變了幾乎所有領(lǐng)域，卻唯獨(dú)對學(xué)校教育的影響小得令人吃驚”也至今懸而未決。AIGC在我國教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上迅速傳播、迅猛普及，以其強(qiáng)大的能力和易操作性已然變革了諸多領(lǐng)域的工作過程和工作內(nèi)容。業(yè)界已經(jīng)發(fā)出“All in AI”“AI in All”的口號，生成式人工智能對教育的全面變革也終將來臨，甚至人才培養(yǎng)目標(biāo)的變革已然來臨，“培養(yǎng)什么樣的人、怎樣培養(yǎng)人、為誰培養(yǎng)人”已是教育工作者迫在眉睫不得不思考與著手去變革的現(xiàn)實(shí)問題。
AIGC促使教育教學(xué)要素發(fā)生了全方位的變革，既包括教學(xué)主體角色的轉(zhuǎn)換和重塑、教學(xué)目標(biāo)的調(diào)整，以及教學(xué)內(nèi)容生成方式的多元化，還涉及教學(xué)過程與評價機(jī)制的重塑。首先，教師角色由傳統(tǒng)的知識傳授者轉(zhuǎn)向引導(dǎo)者和協(xié)調(diào)者，這一角色轉(zhuǎn)變的背后是需要對“人智共教”中教師的自我意識與價值實(shí)現(xiàn)進(jìn)行深入思考的。AIGC生成的教學(xué)資源對傳統(tǒng)教學(xué)中的知識選擇與設(shè)計提出了新的認(rèn)識論挑戰(zhàn)：如何在AIGC內(nèi)容和傳統(tǒng)內(nèi)容之間找到平衡，以確保所生成的內(nèi)容具有教育價值；如何論證、界定AIGC生成的是“內(nèi)容”還是“知識”，以牢牢把住人類對知識發(fā)展的控制權(quán)。其次，AIGC改變了師生交互的方式，“人—技術(shù)—世界”的技術(shù)觀更加具象化，教與學(xué)自動化程度的提升將會使得師生互動在技術(shù)主導(dǎo)下發(fā)生質(zhì)變，個性化資源可獲得性提升使學(xué)生容易對技術(shù)產(chǎn)生依賴，削弱其主體性和批判性思維能力。在這種教師的腦力勞動與體力勞動都在一定程度上被技術(shù)替代的背景下，必須重新審視教師的情感素養(yǎng)與情感勞動，重視情感在教學(xué)中的作用及其與認(rèn)知的關(guān)系，確保教學(xué)過程在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中依然保留人文關(guān)懷，促進(jìn)學(xué)生知識與情感、態(tài)度和價值觀的有機(jī)融合，培養(yǎng)學(xué)生的高階思維能力。最后，在教學(xué)評價方面，AIGC在提升評價數(shù)據(jù)化、精準(zhǔn)化程度的同時，也在推動我們反思教育教學(xué)評價的標(biāo)準(zhǔn)與價值，AIGC的評價方式更加強(qiáng)調(diào)客觀數(shù)據(jù)的運(yùn)用，這一變化促使我們思考如何在知識的量化評價與情感、創(chuàng)造力等隱性能力培養(yǎng)之間取得平衡，如何改革作業(yè)與評價設(shè)計，真正實(shí)現(xiàn)“五育并舉”，凸顯教育評價的多維度價值。
總體而言，AIGC引領(lǐng)的教育變革不僅是技術(shù)層面的革新，更是教育理念和價值觀的深度轉(zhuǎn)型。“人智協(xié)同”的教學(xué)新形態(tài)也是漸進(jìn)轉(zhuǎn)變的，最終指向的理想狀態(tài)是“人智共育”與“人智共學(xué)”。只有在實(shí)踐中持續(xù)關(guān)注教育的本質(zhì)和價值，通過技術(shù)與教育的融合發(fā)展，才能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中真正實(shí)現(xiàn)“以人為本”的教育，充分發(fā)揮AIGC的獨(dú)特價值。
來源 | 《中國遠(yuǎn)程教育》 2025年第4期
作者 | 易凱諭（中國教育科