生成式人工智能指能够自动化生成文本、图像、视频、音频等多类型内容的人工智能技术。近年来，随着算力水平与数据获取量的跨越式提升，以多模态大模型为代表的生成式人工智能在国内外均受到高度重视。国际上，ChatGPT与GPT-4等生成式人工智能模型与系统，在文本和图像生成等方面展现了接近人类水平的理解、创作和交互能力，相关商业搜索引擎等也开始利用生成式人工智能技术颠覆传统的业务模式，并显著提升了用户体验。在国内，也诞生了“文心一言”“星火认知”等多种生成式人工智能模型与平台。生成式人工智能在教育、医学、法律等垂直领域也展现出了较大的应用潜力。尤其在教育领域，不但可以为师生提供智能化实用工具，更在深层次上推动了教育理念的转型与变革。
01生成式人工智能的教育应用
生成式人工智能在教师教学的多元化支持与学习者个性化辅助等方面，都已经开始逐步展示出其应用潜力。
教师多元化支持
生成式人工智能可以在教师备课、自动批阅与学情分析等多个方面，为教师教学提供有价值的实际支持，促进教学方法的改进与教学效率的提升。在备课阶段，生成式人工智能可以帮助教师生成教学内容解析与具有启发性的课堂教学案例等高质量资源，提升教师的授课质量并激发其创新思维。例如，生成式人工智能可以帮助语文教师迅速分析课文中的各类修辞手法、解读诗词文献；帮助数学教师生成符合学生个性化需求的课堂习题及详细解析；帮助音乐和美术教师快速创建多风格、多样态的艺术作品等。同时，生成式人工智能还可以模拟真实课堂教学情景和多角色互动。例如，可以由其扮演经验丰富的教师和不同基础与能力的学生，进行师生互动和学科问答模拟等活动。这种真实课堂教学情景模拟能力为教师提供了新型的备课与教研工具，有助于新手教师更好地理解和应对各种教育场景和教学内容。
在学情分析方面，生成式人工智能可以自主地深入分析个体与群体学习者的评价数据，提供详细且直观的可视化报告。例如，通过输入简单的自然语言指令，生成式人工智能可以快速生成班级成绩分布、跨班成绩比较等统计性分析结果，并可以通过自动编写Python等编程语言代码及调用相关库函数，实现圆环图、扇形图和雷达图等各类分析结果的数据可视化。在代码的生成和执行过程中即使出现错误，生成式人工智能也具备代码的自我修复能力，能够确保学情分析的完整性与准确性。
学习者个性化辅助
面向个体学习者，生成式人工智能展现出其作为个性化助教的独特价值，为新型自主学习模式开辟了道路。生成式人工智能可以根据学习者的学习目标、需求、偏好与历史表现，为其提供定制化的学习方案，并提供即时的问题解答和自然语言交互。根据其与学习者的实时交互情况，生成式人工智能可以灵活选择和采用多种导学模式（如采用“苏格拉底式”的引导性提问），为自主学习过程提供适应性学习支架。基于学习者的作答，生成式人工智能可以提供自动批阅服务，并进一步生成和推荐启发类的学习资源。这种多维度与个性化的自主学习辅助方式，不仅可以帮助学习者提高自身学习兴趣，也可以有效提升其学科能力与综合素养。
此外，生成式人工智能的程序语言解析能力，可以准确指出学习者所提交代码中的错误，协助学习者进行修改并引导其逐步理解程序的关键逻辑和结构。这种智能化编程辅助方式，可以在跨学科项目式学习上发挥作用，并有助于提升学习者的计算思维能力与信息学科素养。
生成式人工智能在教师多元化支持与学习者个性化辅助等方面，均展现出了较高的应用价值，为其与教育的进一步融合发展奠定了坚实的基础，也为未来的教育模式创新提供了新的可能性。
02展望未来 认清局限
面向未来，长足发展
在不远的将来，生成式人工智能在教学资源自动生成、教师教学智能辅助和人机协同过程支持等方面，有望得到长足的进步与发展。
第一，教学资源自动生成。生成式人工智能可以综合利用海量教育数据与领域学科知识，根据教学场景的具体要求，深入分析教学对象和教育资源，进而高效创建个性化且跨模态的教育资源。不依赖于现有的教学资源检索机制，生成式人工智能可以实现新颖独特的教学资源自动生成与多模态转换，为不同教育角色灵活自主地创造个性化教学资源，并实现跨学科与跨模态的资源生成。例如，在美育教学中，可以依据教学需求的具体描述，自动生成多种艺术风格的美育类教学资源与教学方案，所生成的内容不仅具备新颖性与独特性，也可以涵盖画作、音乐、视频等多种模态。
第二，教师教学智能辅助。未来的生成式人工智能可以作为智能代理，在多类型题目自动批阅、教育教学场景自动解析等方面，可以辅助教师开展多种教学工作。例如，针对物理、数学等科目的复杂习题，生成式人工智能能够独立完成自动评分、错因分析与诊断性反馈等完整评价过程。生成式人工智能还可以利用教师在课堂教学过程中所产生的多模态数据，对教师的教学行为与能力进行分析，帮助教师开展教学反思和改进，促进教研过程的智能化与精准化。
第三，人机协同过程支持。生成式人工智能的角色将超越传统的工具属性，逐渐成为教师和学生的协作伙伴。在未来教育中，人机协同学习的方式可能逐渐成为教学活动开展的重要形式和组成部分。在跨模态信息理解和人机自然交互的基础上，生成式人工智能可以准确理解学习者的学习意图与认知状态，并基于所设定的教学目标，开展“师-机-生”协同教学。在此过程中，辅助学生开展自主性探究性学习与协作学习，将机器的智力资源有效转化为个体智力资源。
认清局限，优化完善
当前生成式人工智能也存在局限和挑战：其基础模型通常基于大量未标注的数据进行训练和构建，这种方法可能导致数据偏见、虚假信息生成等问题。因此，在将生成式人工智能应用于教育领域时，需要综合考虑其科学性、公平性、准确性和价值观等方面的因素，进行全面的风险评估和校正。此外，在人机协作和智能教学辅助等方面，应明确界定生成式人工智能的应用范围，以防止学习者或教师过度依赖，损害其独立思考和问题解决能力。生成式人工智能还可能带来数据隐私和安全等方面的挑战，需要建立并完善相关法律法规。
在未来教育领域，生成式人工智能不仅能提升教育质量和效率，还将推动教育模式与人才培养方式的变革。面对新技术领域的快速发展，教育工作者和学习者需要积极学习和适应，并在此基础上革新传统教育理念与教学策略，培养适应未来人工智能时代的创新型人才。同时，也需要充分认识到生成式人工智能带来的挑战，保持对其局限性的清醒认识，为人工智能赋能教育与教育数字化转型创造有利条件。