生成式人工智能在高校學生教育中的應用

潘妍妍 齊文艷 王劍宇

摘要：隨著互聯網技術的快速發展，生成式人工智能備受關注，其對高校學生教育的應用和影響逐漸凸顯。本文將探討生成式人工智能在高校學生教育中的應用和潛在風險。一方面，生成式人工智能為高校提供了個性化學習和教學資源的新機遇，有效提高教學效果和學生興趣；另一方面，必須關注數據安全、隱私泄露，以及辨別生成式人工智能信息真偽等問題。在這個背景下，高校方面需要深入探討如何平衡生成式人工智能在高校學生教育中的優勢與挑戰，以實現全面、持續的教育創新。

關鍵詞：生成式人工智能；高校學生教育

引言

在信息時代，互聯網和人工智能技術日新月異，在教育領域的應用也日益廣泛。尤其在高校學生教育中，生成式人工智能為教育創新提供了新的可能性。當前，教育行業面臨許多問題，如教學資源分配不均、個性化教育需求難以滿足等。生成式人工智能以其強大的學習和分析能力有望解決這些問題。然而，技術的普及和應用帶來一系列潛在風險，需要關注并慎重應對。

1. 生成式人工智能概述

生成式人工智能是一種基于深度學習和自然語言處理技術的高級人工智能系統，具有理解、分析、創造和自主生成內容的能力。與傳統的人工智能系統相比，生成式人工智能在處理復雜任務和模擬人類思維方面表現出更強的能力，提供了更多樣化和個性化的解決方案。生成式人工智能的核心技術之一是生成對抗網絡（GANs），它通過對抗過程學習數據特征和生成內容，給人工智能帶來巨大的潛能。此外，深度學習、神經網絡等技術的融合形成了生成式人工智能強大的學習和創新能力。借助這些技術，生成式人工智能能夠從海量數據中提取有效信息，理解和分析復雜情境，為真實世界問題提供創新的解決方案。生成式人工智能已廣泛應用于各行各業，如圖像生成、文本寫作、自動翻譯、語音合成和實時交流，這些應用生動展示了生成式人工智能在現實場景下的強大實踐價值。生成式人工智能也正不斷拓展在其他領域的應用前景，如設計、醫學、科研、教育和金融等。然而，生成式人工智能仍面臨一系列挑戰，如技術成熟度、道德倫理、數據安全和隱私泄露等問題，為充分發揮生成式人工智能的潛力，各方需要密切合作，共同關注這些挑戰，尋求平衡和可持續性發展。

2. 生成式人工智能在高校學生教育中的應用價值

2.1 提高教學質量與效率

生成式人工智能在高校學生教育中的應用具有顯著的價值，它具有強大的信息處理和分析能力，通過對大量學術資源和教學內容的整合，有助于實現教學資源優化與更新。此外，生成式人工智能能智能識別學生的學習需求，為不同類型的學生提供適應性的教學方案，從而提高教學質量。例如，根據學生的學習狀況和興趣愛好，生成式人工智能能夠為學生推薦定制化的學習路徑和教材資源。通過這種方式，教師可以更有針對性地進行教學，同時激發學生的學習興趣和主動性，從而提高教學質量與效率。

2.2 創新教學方法與策略

教學方法與策略的創新也是生成式人工智能在高校學生教育中的重要應用價值之一，可以實現多元化和個性化的教學方式，滿足不同類型學生的學習需求，該技術還能協助教師進行教學實驗的設計和實施，改進傳統的教學模式，提升課堂互動與參與度。生成式人工智能在教育領域的應用不僅有助于促進高校教師的專業發展，同時也能促使學生在更寬泛、更豐富的知識領域中進行深度學習和探究，進一步培養其創新思維和團隊協作能力。

2.3 助力教育公平與多樣性

生成式人工智能的應用還可以為高校學生教育的公平和多樣性貢獻力量，通過分析和處理大量數據，生成式人工智能有能力提供精準的學生評估和教學資源建議，這有助于縮小因地域、經濟和社會背景不同而造成的教育資源差異，進而提高教育的公平性。此外，通過生成式人工智能的指導，可以促進高校間的教育交流與合作，實現優質資源的共享及協同創新，為學生提供更豐富的學習體驗。這將極大地促進高校學生教育的多樣性，培養具有國際視野和多元能力的人才。

3. 生成式人工智能在高校學生教育中的應用措施

3.1 個性化學習

生成式人工智能通過分析高校學生的學習歷程、成績、興趣偏好等多維度信息，為每一位學生制定個性化的學習計劃。例如，采用循序漸進的推薦系統，為學生提供合適難度的學習任務，為弱勢學生推薦補差方案，如附加學習資源、輔導課程等，幫助其提高學習效果。同時，也可以為高水平學生推送挑戰性任務，激發其潛能。此外，生成式人工智能還可通過關注學生的學習習慣和傾向，推薦適宜的學習時間、環境，以及相應教材或工具，確保學生的學習效率最大化，生成式人工智能在個性化學習方面發揮了巨大作用，提高了高校學生的滿意度和學習效果。

3.2 教學資源擴展與優化

生成式人工智能能夠幫助高校教師和管理員挖掘、整理和評價海量的教學資源。通過分析游離在網絡空間的知識庫、課件庫以及案例庫等內容，生成式人工智能有助于構建豐富的教學資源體系，滿足不同學科和領域的需求。例如，在項目型課程中，生成式人工智能可通過分析行業趨勢和熱點問題，挑選實際案例作為學生練習素材，還能為教師提供優化課程結構和核心概念的建議，有效改善傳統教學內容，這使得高校教育資源更具針對性和實用性。

3.3 教學方法創新

生成式人工智能能夠為高校教育帶來創新性的教學方法。例如，在“翻轉課堂”模式中，生成式人工智能可以自動生成針對性的預習材料，使學生在課堂前充分準備，課堂內集中討論與解決問題。此外，AI輔助教學系統可以實時分析學生在課堂的表現和互動情況，為教師提供策略調整建議，提高課堂教學效果。在實踐教學環節，生成式人工智能可以模擬實際場景，讓學生在安全環境中進行練習與實驗，這些創新性教學方法有助于提高高校教育的實效性。

3.4 學習效果評估與反饋

生成式人工智能能自動分析學生的學習行為、成績變化和作品質量等方面，輔助教師實現精確且持續的評估。例如，一個自動批改作業的AI系統能夠實時提供詳細反饋，幫助學生及時了解自己的問題所在。生成式人工智能還能給予教師有針對性的指導建議，優化教學過程。此外，生成式人工智能可以分析學生群體內的評估數據，為高校教育管理者提供有關課程質量、教師績效等方面的信息，指導教育改革與決策，這些應用有力地推動了高校學生教育的質量提升。

4. 生成式人工智能在高校學生教育中的潛在風險

4.1 數據安全與隱私保護

生成式人工智能在高校學生教育中的應用涉及大量的個人信息和學習數據，這些數據可能包括學生的基本信息、學習成績、行為習慣等敏感信息，如若數據安全措施不到位，會導致嚴重的隱私泄露。同時，不法分子可能利用這些數據進行惡意攻擊、欺詐等，給學生和學校帶來損失。此外，數據濫用亦可能導致個人隱私和信息安全問題。例如，未經授權將學生數據用于商業目的、廣告或第三方研究。因此，在使用生成式人工智能的過程中，高校需要高度重視數據安全和隱私保護的風險問題。

4.2 信息真偽辨別

生成式人工智能在高校教育中產生了海量信息，這無疑加大了學生辨別信息真偽的難度，雖然生成式人工智能能夠提供豐富的學習資源和素材，但同時也可能生成虛假、誤導性或低質量的信息。此外，一些惡意利用該技術的行為也對高校學生教育帶來潛在威脅，如生成偽造論文、篡改數據等，如果學生不能識別這些不真實信息，可能會對其學習和發展產生負面影響，甚至對學術道德和學術風氣造成破壞。

4.3 技術依賴與學生能力發展

生成式人工智能在高校學生教育中提供了便利，但過度依賴技術可能會削弱學生的獨立思考和自主學習能力。例如，過分依賴AI輔導系統可能使學生錯失與教師、同學探討交流的機會，影響學生的人際溝通技巧和團隊協作能力。另外，完全依賴生成式人工智能的評估反饋可能使學生缺乏對自身學習情況的自主認識和反思，長此以往，過度依賴技術可能會加劇學生的技能和能力退化，甚至導致依賴心理問題[1]。

4.4 教育公平與資源分配問題

盡管生成式人工智能為高校教育提供了許多有益的解決方案，但其應用也可能加劇教育不公平問題。一方面，部分高?？赡苡捎谫Y金、設備等條件限制，無法充分利用生成式人工智能，這將在一定程度上加大資源不均衡問題；另一方面，對個性化教育，過度依賴生成式人工智能可能導致某些學生的需求被忽視，一些個性化學習策略可能偏向優勢群體，而忽略弱勢群體的發展，將削弱教育公平性，進一步加大高校教育中的差距[2]。

5. 風險應對策略

5.1 制定相關法規與政策

政府、教育部門和高校應聯合協作，為生成式人工智能在教育領域的運用劃定明確范圍，確立數據處理、隱私保護等方面的操作規范，針對AI產品和服務建立適當的認證機制，保證所選用的技術達到既定的安全性和可靠性標準。在設計相關法規和政策時，要兼顧教育發展的持續性和技術迭代的實時性，對生成式人工智能在教育領域所產生的影響進行持續評估，營造有利于教育創新的法律環境。為實現這一目標，教育部門應積極參照國際經驗，總結其他國家在生成式人工智能教育應用中的立法模式和實踐經驗，充分參考各國政策管理類型差異，形成具有指導意義的標準，高校和社會各界也應關注教育行業的最新動態，了解生成式人工智能所帶來的變革，持續改進教育體系和教育政策。在此過程中，加強產學研合作，鼓勵高校、科研機構與企業共同參與法律法規制定及實踐，在規范與創新的邊界尋求發展[3]。

5.2 保障數據安全與隱私

高校方面需要建立專門負責數據安全的部門，以確保在收集、存儲、處理和傳輸學生個人信息和學習數據的各個環節中，數據都得到充分保護。強化教職員工、學生及合作伙伴在數據安全方面的培訓，以提升他們的安全意識和責任感，高校應制定詳細的數據保護政策，并明確分工，設立監管機制以確保執行力度，確保符合國家法律法規的要求，同時配合國際數據保護規范，增強跨境數據傳輸的安全性。對第三方合作伙伴進行合規審查，明確雙方在數據保護方面的責任，從源頭上保障數據安全，為應對潛在的數據風險，還要定期進行數據安全風險評估，以便識別和預防數據泄露、篡改或濫用等問題[4]。

5.3 培養學生信息素養與自主學習能力

高校必須著重培養學生的信息素養及自主學習能力，使學生能夠在繁雜的信息環境中甄別真偽、獲取有價值的知識。為達到這一目標，高?？梢栽O計信息素養講座、實踐課程等多種教育形式，幫助學生掌握獨立性、批判性地分析評估生成式人工智能展示信息的技巧，此外，亦需關注生成式人工智能對學生自主學習能力的潛在影響。在實現自主學習能力提高方面，高校應設計多種教學場景與實踐機會，確保在技術協助下，學生依然面臨具有挑戰性的問題，激發其積極探索、參與討論的熱情。例如，教師可將課程設置為小組討論、案例分析或項目實踐等形式，促使學生主動承擔責任、解決問題[5]。

5.4 關注教育公平和資源優化分配

應用生成式人工智能時，高校必須關注教育公平與資源分配問題，教育部門應制定相應政策與資金扶持，確保來自各地區和類型的高校能夠充分贏得生成式人工智能的普及和應用所帶來的益處。在推行個性化教育中，應加強對弱勢群體的關注，打破僅關注優秀學生的現象，防止數字鴻溝問題進一步加劇。針對公平分配教育資源問題，高校應對現有資源配置進行調整，將更多資源投入提高教育質量、優化教育技術應用成本等關鍵領域。這樣一來，將有助于減少教育不公問題，達到平衡的教育資源配置。高校還可以通過建立合作機制，使得技術先進的學校和相對落后的學校共享資源，實現技術與教育資源的更廣泛傳播，從而提高整體教育水平。對于教育部門而言，應制定具有時代適應性和針對性的政策，以推動生成式人工智能在高校教育領域的公平和可持續發展。

結語

綜上所述，生成式人工智能在高校學生教育領域具備巨大潛力，為個性化學習、教學資源、教學方法創新以及學習效果評估與反饋等方面帶來積極變革。然而，可能面臨數據安全與隱私泄露、信息真偽辨別、技術依賴與能力發展受限和教育不公等潛在風險。為應對這些挑戰，須在法律、制度以及政策層面加強監管，保障數據安全和隱私，培養學生的信息素養與自主學習能力，關注教育公平和資源分配，全面審視利用生成式人工智能技術的優勢與挑戰，實現高校教育的可持續創新與發展。

參考文獻：

[1]王喬峰，曹效英，路璐.“互聯網+教育”模式的發展情況分析[J].中國教育信息化，2015（15）：9-11.

[2]陳麗.“互聯網+教育”的創新本質與變革趨勢[J].遠程教育雜志，2016， 34（4）：3-8.

[3]王文濤.基于宏觀教育視角下高校學生管理工作路徑研究[J].大眾文藝， 2022（23）：166-168.

[4]陳叢叢.大數據時代高校學生管理工作信息化建設策略研究[J].黑龍江科學， 2022，13（21）：70-72.

[5]蔡紅生，李恩.移動互聯網背景下高校學生事務管理的創新[J].學校黨建與思想教育，2018（21）：82-84.

作者簡介：潘妍妍，碩士研究生，講師，研究方向：人工智能、計算機圖形學、計算機視覺、自動化控制；齊文艷，碩士研究生，助教，研究方向：數據庫、大數據技術；通信作者：王劍宇，本科，講師，研究方向：計算機軟件技術、數據庫技術及應用。