生成式人工智能对高校教学的影响探析及应对策略

生成式人工智能对高校教学的影响探析及应对策略

陈靖莲

广西职业师范学院  （广西南宁  530007）

【摘要】生成式人工智能的出现，使人们体验到信息技术对教育的突破性影响，一方面，希望得到变革带来的红利，另一方面，又担心技术变革可能带来的教育伦理风险。通过分析生成式人工智能对高校教学的教学资源、个性化教学、教学评估等方面的影响，提出可能存在技术的复杂性，信息的准确性以及教师角色转变的滞后性等引发的问题，并提出教师要转变角色，提高自身的技术素养，培养学生的创新能力和实践能力等应对策略。

【关键词】 教育技术  生成式人工智能  高校教学

生成式人工智能（Generative AI）是人工智能领域的一个分支，利用深度学习技术，对现有数据创建新的、类似的内容，该技术以创造性和自适应性为特点，能够根据用户需求生成全新的、独特的内容。生成式人工智能正在迅速融入教育领域，对教学工作带来了多方面的变革。这些变革涵盖了教学课程开发、教学设计、教学方法、教学评价等多个方面，对提高教学质量和满足学生的学习需求具有深远的影响。

一、生成式人工智能对高校教师教学的影响

1.实现教学资源多样化整合，辅助教学。传统的高教教学中，教师获取教学资源的途径主要来源于教材、教辅资料以及有限的网络资源。生成式人工智能为教师提供了一个强大的资源整合工具，可以整合来自全网相关内容的资源，并对这些资源进行提炼，最大限度地丰富现有的教学资源；生成式人工智能可以借此进行课程开发，生成课程教学大纲、教学PPT，也可以制作教学视频等形式辅助教师进行教学，帮助教师节省备课时间提高教学质量和教学效率。

2.教师开展基于生成式人工智能的个性化教学，帮助学生巩固知识。生成式人工智可以根据学生的提问生成相关的学习资料，充当虚拟助教，回答学生的问题，提供学习资源等。在教学过程中，生成式人工智能可以根据学生的学习能力、学习方式，生成个性化的教学内容和作业。例如，生成式AI可以根据学生的学习进度生成定制化的练习题，帮助学生巩固知识，还可以自动评估学生的作业和考试，提供即时反馈。

3.生成式人工智能可以形成模拟实验，丰富实践教学条件。生成式人工智可以生成虚拟实验室，让学生在虚拟环境中进行实验操作，帮助学生理解抽象概念。数据生成是在现有数据生成新的数据点，使用生成对抗网络（GANs）生成逼真的图像、音频或文本数据，这些数据用于训练机器学习模型或进行模拟实验；通过生成式AI创建模拟环境，用于测试和验证算法。这些方法能够帮助生成式AI形成模拟实验，以提高实验的效率和准确性。

4.生成式人工智能能够辅助教学评估。生成式人工智能可以辅助教师进行教学评估，例如生成教学评估报告、分析教学效果等。例如，AI可以根据学生的学习成绩生成教学评估报告，帮助教师了解教学效果。

总之，生成式人工智能为教师教学提供了许多有利的条件，成为教学的得力助手，提高了教学效率和质量。然而，教师在使用生成式人工智能时，也需要注意其局限性，例如AI生成的教学内容可能缺乏深度和广度，需要教师进行补充和调整。

二、教师使用生成人工智能面临的局限性

1.可能面临技术的复杂性和数据的隐私性等问题。由于AI技术的复杂性，教师必须花费相当一部分时间学习如何有效地使用生成式AI工具，他们需要腾出时间来学习新的技术，显然会加大他们的工作负担；数据的安全性和隐私性是AI在教育中的应用需要收集和分析大量的学生数据，由此引发隐私和数据安全的问题，因此确保数据的安全和隐私保护是教育中使用AI时需要考虑的重要问题。

2.生成式人工智能提供的信息可能存在着准确性和可靠性等问题。网络资源海量信息良莠不齐，生成式AI可能会产生不准确或误导性的信息，教师需要具备辨别和验证这些信息的能力。AI在处理重复性和标准化的任务时表现优异，但在培养学生的创造性和批判性思维方面仍然有限，这些高级认知技能通常需要教师的引导和启发。

3.教师在生成式人工智能教学中的角色转变滞后的问题。传统教学中，教师唱主角，主导学生的学习，学生处于从属的地位。基于生成式人工智能教学条件下，教师的一些的工作被AI取代，因此教师需要重新定义自身的角色，以及如何与AI协同工作，调整教与学的关系，从传统的知识传授者转变为学生学习引导者和辅导者。但由于习惯性的影响，实际教学实践中大多数教师的角色转变相对滞后，表现为教师对学生的主导而不是引导，难以适应生成式AI条件下的教学角色的需要。

4.教师可能会过于依赖生成式AI，忽视传统教学方法和人际交流的重要性。虽然AI可以根据学生的学习数据提供个性化的学习建议，但它可能无法完全理解学生个人的学习背景、动机和兴趣。在这样的情况下，如果教师过于依赖生成式AI，忽视传统教学方法和人际交流的重要性，那么教师就不能根据学生的个性特征提供更细致和深入的个性化教学，成为了单纯使用生成式AI，不注重对学生的学习进行个性化的总结，使教学陷入一种架空的状态。

5.可能面临教学伦理和道德问题。教师需要考虑使用生成式AI可能带来的伦理问题，例如AI辅助评分可能导致不公平或歧视，以及AI决策过程中的透明度和可解释性等问题。尤其要牢记学术诚信是教学伦理的核心，包括诚实、公正、尊重知识产权等，教师和学生都应该遵守学术规范，避免抄袭、剽窃、数据造假等行为；教师应该公平对待所有学生，不因性别、社会背景等因素而有所偏颇，评分和评估应该基于客观标准，确保公正性。再就是教师应该提供及时、具体和建设性的反馈，帮助学生了解自己的进步和需要改进的地方。这些方面涵盖了教学过程中可能遇到的伦理和道德问题，教师和学生都应该认真对待，以确保教育环境的健康和可持续发展。

三、基于生成式人工智能条件下的教学应对策略

1.教师要更新教育理念，与AI技术协同工作。教师应认识到生成式人工智能在教的作用，更新教育理念，从传统的知识传授者转变为学生学习的引导者和促进者。将人工智能技术融入教学过程，教师需要关注学生的学习需求，鼓励学生主动学习和探索，以培养学生的的创新能力和实践能力。教师需要与AI技术协同工作，共同完成教学任务。教师需要了解AI技术的优势和局限性，发挥教师的专业知识和经验，与AI技术协同工作，提高教学质量和效果。

2.对AI生成的输出信息进行验证和测试，确保其符合预期的准确性和质量标准。这是一个复杂的过程，涉及多个方面，教师要做注意两个重点工作，一是选择适合特定任务的AI模型，并进行适当的优化和调整，以提高其性能和准确性；二是AI模型需要定期更新和学习，以适应新的数据和变化的环境，确保AI模型的设计和训练过程考虑到伦理和偏见问题，避免产生有害或不公平的结果。

3.开展分析学情，实施适合学生学习特点的个性化教学方案。首先，教师通过对学生的学情分析，了解学生的学习需求和兴趣点，有针对性地设计个性化的教学过程；其次，教师需要了解学生的学习习惯和能力水平，选择适合的学习内容和资源，为学生提供个性化的学习路径；再次，教师探索利用生成式人工智能进行个性化教学，根据学生的学习情况和需求，提供定制化的学习资源和辅导；最后，教师需要利用AI技术，了解学生的学习数据，包括学习进度、学习时间、学习难度、学习效果等，以更准确地评估学生的学习效果。

4.教师要提升自已的技术素养。教师利用生成式人工智能辅助教学之前，必须要先学习生成式人工智能的基本原理和应用，了解生成式人工智能技术，掌握生成式人工智能在教育中的应用，包括学习分析、智能推荐、适应学习、虚拟实验室等。教师还要了解如何使用AI技术进行教学和评估，以提高教学质量和效果。为此，教师应保持持续学习的态度，关注生成式人工智能的最新发展，不断提升自身的专业素养和教学能力，提升自身的技术素养，以便更好地利用这些技术辅助教学。

5.培养学生的实践能力和创新能力，评估学生的学习效果。基于生成式人工智能条件下的教学，教师可以采用翻转课堂的方法，激发学生的学习兴趣和主动性，通过项目式学习、创新创业教育等方式，激发学生的创新潜能。教师需要利用AI技术，为学生提供智能辅导，及时了解学生的学习进度和能力水平，为学生提供及时反馈和解答，帮助学生更好地理解和掌握知识。通过采用多元化的评价方式，如过程性评价、自我评价、同伴评价等，全面评估学生的创新能力，对学生进行长期跟踪评价，关注他们的职业发展和创新能力。

总而言之，为培养出适应信息时代发展的优秀人才，随着生成式人工智能在教育中的融入，高等教育的人才培养理念、教学方式、教学评估等方面应进行深刻变革，通过以上这些应对措施，有助于高校教师可以在生成式人工智能面前实现转型，更好地适应教育技术的发展，为学生提供更高质量的教育。

    参考文献

[1] 刘邦奇，聂小林，王士进，等.生成式人工智能与未来教育形态重塑：技术框架、能力特征及应用趋势[J].电化教育研究，2024，45（1）

[2] 杨宗凯，王俊，吴砥等.ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略[J].华东师范大学学报（教育科学版），2023， 41（7）

[3] 张绒.生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于ChatGPT的专访[J].电化教育研究，2023，44（2）