【摘要】人工智能大模型的迭代進化正引發教育系統性變革的自我覺醒，教育系統正處于從被動接受外部變化轉向主動適應并推動內部變革的關鍵階段。在認知層面，人工智能大模型的持續融入正加速教育教學觀念的轉變，包括眾創共享的新知識觀、智聯建構的新學習觀、融通開放的新課程觀和人機協同的新教學觀。在實踐層面，人工智能大模型的深度應用催生人機協同教育新形態，形成多元跨域的人機“協同教學”、雙向賦能的人機“協同學習”以及安全可信的人機“協同決策”。應對人工智能大模型的浪潮，需持續提升智能時代師生的勝任力、優化智能產品的學校準入機制、有序開展人機協同的教育實踐、建構生成式人工智能教育應用標準、保障大模型技術安全與倫理規范，以構建智慧教育新生態。
【關鍵詞】人工智能大模型 教育教學觀念 教育形態 人機協同
【中圖分類號】G521 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.14.003
【作者簡介】黃榮懷，北京師范大學教育學部教授、博導，教育部“長江學者”特聘教授，聯合國教科文組織人工智能與教育教席主持人，互聯網教育智能技術及應用國家工程研究中心主任。研究方向為智慧學習環境、人工智能與教育、技術支持的創新教學模式。主要著作有《人工智能與未來教育發展》（合著）、《創新與變革：教育信息化的核心價值》（合著）、《中國教育改革40年：教育信息化》（合著）等。
互聯網、大數據與人工智能等新一代信息技術集群正在推動人類生產生活各個領域的結構重組和流程再造，也正在改變教育的組織模式和服務模式。[1]習近平總書記指出，“人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代”，要“積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新”。[2]當前，人工智能大模型具有規模性、泛化性、涌現性、通用性等特性，憑借其強大的文、圖、音、視頻等多模態內容生成、上下文對話、邏輯推理、數據計算以及任務處理能力，正加速各行各業的智能化變革，為教育數字化轉型的縱深發展帶來全新契機。如何正確認識和把握人工智能大模型應用于教育引發的觀念轉變與形態重塑，促進人工智能大模型合理、有序、安全融入教育生態，成為智能時代教育發展的關鍵議題。
人工智能大模型的迭代進化正引發教育系統性變革的“自我覺醒”
顛覆性技術加劇國際競爭與社會轉型。當前，全球科技創新進入空前密集活躍的時期，新一輪科技革命和產業變革正在重構全球創新版圖、重塑全球經濟結構。持續迭代的顛覆性技術深刻影響著國家前途命運和人民生活福祉。首先，技術快速發展已成為不可逆轉的潮流。人工智能、量子計算、生物技術等新技術正集群式、持續性、全方位地融入生產生活，其影響已在一定程度上超出了人類預期，超過了社會、經濟與政治等領域的適應能力，甚至可能會超出人類直覺的感知預測范圍，為國際競爭帶來新的變數。其次，人工智能是現階段國際競爭的焦點。面對科技創新發展新趨勢，世界主要國家都在尋找科技創新的突破口，在人工智能領域制定了國家戰略規劃，將加快發展人工智能作為占據全球科技競爭主動權的重要抓手。最后，技術的進步正倒逼社會的全面轉型。顛覆性技術的倒逼機制正逐漸融入產業結構、就業市場、生活方式與社會治理等方方面面，深刻改變社會的運作方式和結構。世界經濟論壇發布《未來工作：大語言模型和工作》白皮書認為，授信員、收銀員和文員等以重復性工作為特點的職業最有可能受到人工智能的影響，因為其多達81%的工作任務可以實現自動化。社會全面轉型要求我們不僅要適應技術發展的步伐，更要通過調整人才培養體系、優化產業結構、創新社會治理等方式，積極應對技術帶來的挑戰和機遇。
資本邏輯推動人工智能大模型的多場景落地應用。資本的角色已從傳統意義上的經濟資源提供者，轉變為推動人工智能等技術融入多元化場景的催化劑。資本的流向往往預示著技術發展的方向，其不僅促進了技術的快速迭代演進，也驅動著技術與各行各業的多元化場景深度融合。第一，資本對人工智能大模型的投入為其迭代提供持續支持。縱觀人工智能技術的歷史，從早期“標注數據監督學習”的任務特定模型，到“無標注數據預訓練＋標注數據微調”的預訓練模型，再到如今“大規模無標注數據預訓練＋指令微調＋人類對齊”的大模型，僅經歷了十多年時間。[3]大模型技術持續加速發展，其迭代周期也正不斷縮短，衍變出云側大模型和端側大模型、通用大模型和行業大模型、語言大模型和多模態大模型等多元類型的人工智能大模型。2022年以來，OpenAI相繼推出ChatGPT、GPT-4、Sora和GPT-4o等產品，大模型的多模態交互與內容生成能力進一步成熟，呈現面向多模態大模型、視頻生成大模型、具身智能、AI4R（AI for Research）等方向迭代演化的趨勢。[4]第二，資本正驅動人工智能大模型在各個領域的落地應用。隨著大模型技術的成熟，海量數據和豐富場景優勢潛力亟需釋放，大模型技術的創新焦點轉向如何高效利用現有數據及探索新的應用場景。例如，在醫療領域，大模型可以幫助醫生更準確地診斷疾病；在金融領域，大模型能夠用于風險控制和投資決策；在交通領域，大模型可以優化交通流量，減少擁堵。總體上，資本邏輯促使人工智能大模型向應用端需求進化的演進趨勢日益凸顯。作為關鍵驅動，人工智能大模型掀起了各行各業的智能化變革熱潮，通過與物聯網、大數據、云計算等新興技術相結合，可以為各行各業提供更加智能化的解決方案，推動產業轉型升級。
教育界主動適應人工智能大模型引發的新浪潮。在目前的教育變革過程中，我們可以明顯觀察到一個趨勢：教育系統正處于從被動接受外部變化轉向主動適應并推動內部變革的關鍵階段。這種轉變標志著教育的“自我覺醒”，意味著教育體系不僅僅是技術和資本等外部驅動的應變者，更是主動變革的主導者。教育部門不僅要關注技術的直接應用，更要理解其背后的教育變革邏輯，以培養適應未來發展的人才。首先，高等教育正處于變革前沿。高等教育機構正快速整合新技術，不僅以AI助教和智聯學習環境等手段改變教學內容的傳遞方式，促進教學組織形式的創新，還在積極推動跨學科研究和學習，利用AI革新科學研究范式，促進知識的綜合和創新應用。其次，職業教育的變革需求更為迫切。隨著市場對技能勞動力的需求持續上升，職業教育成為連接教育與就業的關鍵橋梁。教育機構和政府部門正在增加對職業教育的投資，強化與行業的合作，以確保課程內容與市場需求適應性聯結。最后，基礎教育在強有力的政策引導下，正穩步推進教育數字化轉型。各級政府正通過制定有利政策和提供資金支持，推動基礎教育的數字化轉型，包括建設并應用智慧教育平臺、利用大數據和人工智能優化教學和管理過程、強化師生數字素養培訓等。
教育是人工智能大模型加快落地的關鍵領域之一。從國際組織到各國政府，再到學術界與產業界的攜手探索，共同呈現人工智能大模型與教育融合發展的現實景觀。第一，出臺文件，鼓勵、規范與指導人工智能大模型的教育應用。例如，聯合國教科文組織頒布了《生成式人工智能教育與研究應用指南》，旨在促進生成式AI更好融入教育領域；英國教育部發布《生成式人工智能在教育中的應用》報告，闡述了教育領域中使用生成式人工智能，包括大語言模型如ChatGPT等的立場；等等。第二，開展研究與實踐，有序探索人工智能大模型教育應用的行動路徑。例如，范德堡大學為教職員工和學生提供廣泛的培訓與研討會，以幫助他們更好地利用人工智能大模型；清華大學啟動“人工智能賦能教學試點課程工作方案”，根據不同學科特點開發大語言模型的垂直應用，打造多元化教學場景；等等。
不同主體對于人工智能大模型潮流的積極響應，反映出教育系統正在經歷由外部驅動到內部自我覺醒的轉變期。教育相關主體既需保持清醒并審慎應對持續加速的技術革新，警惕被資本邏輯裹挾，還需充分認識人工智能大模型在教育中的潛在價值、技術風險與應用限度，以人為本地促進人工智能大模型與教育教學場景需求的互動演進，充分發揮其教育效益。總之，通過多元主體的協同努力，人工智能大模型有望推動教育教學觀念的轉變和教育形態重塑，構建更加智能、靈活、高效的智慧教育生態。
人工智能大模型的持續融入正加速教育教學觀念的轉變
人工智能大模型的突破性發展對教育領域產生了巨大沖擊，激發了社會各界對智能時代教育的全面反思。習近平總書記強調：“堅持推動教育科技人才良性循環，統籌實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略，一體推進教育發展、科技創新、人才培養。”近年來，我國不斷出臺相關教育政策文件，系統性優化國家在育人目標、學校結構和課程標準等方面的布局，這一系列舉措都是國家人才培養意志在教育領域中的具體實施與戰略部署，旨在更好地適應時代變化，培養符合國家戰略需求的人才。
然而，受“應試教育”思維方式的影響，當前，社會仍普遍以升學率、優秀率和重點率等作為評價教育的主要標尺，標準化人才培養的方式難以滿足社會發展的多元化需求。面對這一挑戰，社會各界尤其廣大教育工作者、專家學者亟需重新審視和思考人工智能大模型等技術給教育教學理念帶來的變革與挑戰，并凝聚廣泛且強有力的社會共識，以切實增強教育生態系統的內在一致性，驅動國家、學校、社會不同層面在育人成才上形成良性互動和協同進步。在政策引領、技術革新與社會期待的三重動力下，智能時代教育的轉型迫在眉睫，關鍵在于深刻領悟并推動知識觀、學習觀、課程觀和教學觀等教育觀念的根本性轉變，即踐行智能時代的“新四觀”。[5]
眾創共享的新知識觀。智能時代的新知識觀強調對多元高維的元認知知識的習得，知識包含通過神經網絡、社會網絡和概念網絡等進行“聯邦學習”而生成的關聯性知識，通過身體機能和所處技術環境互動“具身認知”生成的情景性知識，以及結合深度學習和強化學習等機器學習形成的規則性知識，體現出顯著的群智性、開放性、碎片化和模糊性等特點。人工智能大模型通過對海量數據進行模擬、分析和預測，挖掘數據背后的隱性關聯和規律，并結合人類指令和上下文語境創造性地生成各類知識內容，還通過模擬人類思維模式，促進對復雜問題的多維解析，改變了知識的生產方式。
智聯建構的新學習觀。智能技術為學習情境創生提供了無限可能，學習者應從“被動接受”轉向“自我驅動”，通過主動與同伴、教師，以及與各類智能體的協同建構活動，來獲取知識、技能和態度，改變學習方式。在人機共存的學習場域中，基于人工智能大模型的智能體可以成為人類學習者的學習伙伴，通過創建交互式學習環境，以學習助手、智能學伴等形式，為學習者提供作文批改、口語陪練、答疑輔導、編程學習、寫作練習、心理疏導、模擬面試等多元化學習支持，優化學習體驗。
融通開放的新課程觀。智能技術的教育應用將推動課程邊界由封閉走向開放，課程內容由碎片化走向網絡狀、結構化，課程結構從分科式走向融合式、情境化，使學習由單純的知識導向轉向科學認知、技術體驗、社會參與、文化覺醒和生命體悟的有機結合。人工智能大模型的出現，系統化革新了課程的開發和管理方式，推動形成了綜合多樣的個體式課程，為學生提供個性化、互動式的學習體驗。如上海交通大學的“思源AI助學平臺”支持學生自行繪制知識圖譜以強化學習內容，也支持形成專業知識地圖，找到重疊和差異化明顯的知識點，從而優化課程體系。
人機協同的新教學觀。人工智能大模型等技術將補充、增強和延伸人類教師的能力，促使教師從知識的傳授者轉變為學習情境的建構者、學習活動的組織者和引導者。人機協同教學強調“師-生-機”間的多維度交流，以及人與智能體之間安全、可信、合乎倫理的互動。人工智能以教育機器人、虛擬化身或“數字孿生教師”等形態與師生深層互動，扮演教師的事務助手、教學助教或合作教師等多重教育角色。例如，清華大學“心智、個體與文化”課上，AI助教能精準高效反饋學生寫作能力，從而提升學生寫作水平。
人工智能大模型的深度應用催生人機協同教育新形態
人工智能大模型使得機器智能迎來創新突變的歷史性節點，不僅加速了教育觀念在知識、學習、課程與教學上的系統性轉變，也為重塑人機協同的教育形態注入了新動能。教育中的人機協同是人和機器在多種教育環境中作為整體交互并共同發揮效用，以實現共同目標、提高教育效果的方式，其實踐邏輯在于人類智能與機器智能的優勢互補和有效協同，從而滿足多元化的教育需求。[6]相較于以往低智能化、弱適應性的輔助性技術工具，人工智能大模型實現了機器智能水平的飛躍，擴大了人機交互模態范圍。從人機協同視角出發，人工智能大模型無疑為教育形態的系統性轉變帶來了創新機遇，其對教育的賦能主要體現在人機間的“協同教學”、“協同學習”和“協同決策”等方面。
形成多元跨域的人機“協同教學”。人工智能大模型將進一步加速傳統“師-生”教學結構向“師-生-機”教學結構過渡發展，各類教育實踐場景中的人機關系日趨復雜，呈現人機共存、多維交互的結構特點，帶來“人機共教”的教學模式變化。其一，教學場景拓展。人工智能大模型能夠進一步在具體教學場景中突顯機器智能的優勢，破解教育應用場景的瓶頸。例如，在教育主體創新方面，人形機器人與大模型技術結合形成的具身智能形態，能夠提高機器對物理世界的多模態感知、理解適應和自主規劃決策能力，實現與真實物理環境的智能交互，賦能物理教學場景下的人機雙師課堂新形態。在智能教學代理方面，人工智能大模型驅動的智能學習平臺、智能導師系統等教學代理工具則能夠突破時空限制和教學障礙，為學習者提供高效、即時、自適應的學習支持，滿足數字化教學場景下學生的多元在線學習需求。其二，協同層次升級。伴隨著技術可處理任務范圍的進一步擴大，智能時代的教學實踐開始進入由教師智能和機器智能共存、共同主導和控制的智能協同場域，正引發教師角色、知識權威地位和教學設計工作范式的變化。[7]在這種情況下，有效人機協同教學的實現超越了簡單的任務分工與代替關系，對教師的技術素養、課堂管理、教學應變、靈活調度等能力提出了更高要求，需要教師發揮教學經驗與實踐智慧，與各類智能體形成多元化、深層次任務協同的教學關系。
形成雙向賦能的人機“協同學習”。人工智能大模型的教育應用將潛移默化地改變學習者的學習方式，學習者將不僅依靠自身的認知加工，還將通過認知外包方式實現對機器智能的調用，并通過迭代反饋方式提高機器的智能水平，呈現“人機共學”的特征。一是學習體驗優化。人工智能大模型的發展提高了人機交互的智能水平，使得機器能夠通過扮演智能導師、智能學伴、學習助手等多種角色，自然采集和分析學習過程中的多模態數據，挖掘學習者內隱的情感變化與認知狀態，從而為學習者提供即時情感陪伴、精準學習支持、個性化學習路徑規劃等服務，優化學習體驗。二是學習機制變化。人機協同學習形態的出現改變了信息加工過程，使得學習不再僅僅是學習者與外界環境的信息交互，而是形成學習者與機器之間人機協同的智能結構，影響學習發生的過程與機制。[8]在學習者與機器共同完成學習活動或任務的情境下，機器開始分擔原本全部由人類大腦完成的認知活動，使得學習者可以將人工智能大模型作為認知外包的“外腦”，協同完成對學習內容的理解與處理，并在這個過程中達成人類智能與機器智能的互補增強。
形成安全可信的人機“協同決策”。人工智能大模型的鏈式突破將進一步引發教育治理體系的模式升級，促使教育治理走向循證決策、數據驅動和人機協同的高層次水平，教育治理的過程也更加科學化、精細化、智慧化，呈現“協同決策”的特征。其一，教育治理方式轉型。智能時代的教育數據日益呈現增量大、增速快、碎片化、類型多元等特征，給教育治理帶來了挑戰。人工智能大模型能夠對海量教育信息進行感知提取與跨模態處理，深度挖掘教育數據中隱含的規律，有利于實現對教育系統的動態監測、評估和反饋，為教育決策者提供實時、全面、客觀的分析。這將有助于降低人類面對信息超載時的決策壓力，破除多級決策過程中的信息失真、認知偏差和教育治理方案調整滯后的問題，實現教育治理方式從粗放式的“經驗治理”向數據驅動、科學精細的“循證治理”的轉型。其二，教育治理思維轉變。人機協同的教育治理不僅將促進治理方式的轉型，還將孕育出新的治理理念與智慧。在人工智能大模型的優勢加持下，對海量教育數據進行訓練和分析，提取物理對象的特征，有助于為教育系統創設孿生映射環境，在模擬實驗中挖掘教育過程的規律，實現對教育各要素和過程的預測，以指導真實教育實踐的發展。這將有助于實現教育治理思維從被動式“應對治理”向主動式“超前治理”的轉變。
利用人工智能大模型構建智慧教育生態的關鍵舉措
持續提升智能時代師生的勝任力。為應對智能時代技術對勞動力就業市場和職業發展前景的沖擊，需將培養師生的勝任力置于重要地位，全面提升師生數字化創造力、適應力和生存力。對于學生而言，一是優化學生數字素養與技能的培育機制。有效開展信息科技課程，培育學生數字素養與技能，并建立數字素養測評與監測體系，動態追蹤學生成長的進階數據，準確描繪其數字素養與技能的發展軌跡。二是提升學生自主學習能力。鼓勵教師在課堂教學中引入主動學習方案，培養學生自我規劃、自我監督、自我評價等自主學習的習慣。三是提升利用智能技術進行學習的效果。人工智能大模型可以在知識獲取、自主學習和學習陪伴三個方面發揮作用，幫助學生復習和學習課程內容，為學生提供良好的學習體驗，并支持學生對學習時間、任務和過程的管理。對于教師而言，其一，鼓勵教師積極探索與應用智能技術。教師對智能技術的應用存在“覺醒—體驗—實踐—傳播”四個境界，需要鼓勵教師主動學習人工智能知識和原理，并利用技術優勢賦能自身學習和優化教學工作，積極交流分享應用經驗。其二，培養教師角色轉變的自覺意識。學校需依據教師的個性化需求開展教師數字素養與技能培訓，持續提升教師的人機協同教學能力，引導教師關注并承擔起對學生進行情感補位與品行培育的角色。其三，開展精準教研，助力教師專業發展。積極利用智能技術采集并分析多類型、多來源、多維度的教育數據，準確了解教師在教學法、學科知識、技術應用等方面的不足，形成有關教學過程的工作總結和分析報告，協助教師開展人機協同式的精準教研，幫助教師更好地了解課堂教學過程，反思教育設計與實踐，并促進教學能力的提高。[9]
優化智能產品的學校準入機制。為積極推動智能技術產品在教育教學領域的融合應用，防范其帶來的隱私安全、有害內容傳播等問題，需要采取相應保障措施，為師生營造健康、安全、綠色的學習環境。一是要建立人工智能教育技術產品的全覆蓋、差異化準入審查制度。包括產品分類與風險分級，對各類教育智能產品進行細致梳理與學科劃分，并將相關產品使用中所關聯的時間、地點、人物、資源、功能、學科等要素進行鏈條化分析，通過嚴謹的審查和適配流程，確保相關產品都能順利融入多元教育場景，精準匹配各階段師生的個性化教學需求。二是探索全方位、全天候的動態監管機制。包括建立產品的安全性與教育適用性測評機制，開展智能技術產品抽查和日常檢查，實行黑、灰、白名單的動態管理辦法，以及探索基于應用場景的安全風險預警與應急機制等，做好產品的安全性和有效性評估。三是探索開發具有更高準確度、邏輯連貫性和教育適配性的教育專用人工智能大模型。不斷強化倫理檢測，減少錯誤、偏見或不適宜內容的生成，構建安全、合規、合乎倫理的數字教學環境。四是健全智能技術產品校園應用的實踐指南體系。教育行政主體、實踐主體與研究主體聯合研制并出臺面向學生成長、教師發展和學校轉型的智能技術產品應用實踐指南，以差異教學、增強教學、協同教學、知識獲取、自主學習、校園賦能、家校互聯增強等多元場景為切入點，引導師生合理、合規地使用產品。
有序開展人機協同的教育實踐。隨著智能技術不斷演進及其在教育中的融合應用，人機協同教學已成為未來教育實踐形態發展的必然趨勢之一，需要鼓勵教師積極探索與應用智能技術，更好地在人機協同環境中開展教育實踐活動。一是以數字教學法作為人機協同教學的基本理論支撐。需要錨定有效教學與深度學習，以數字環境優化為基礎，以數字資源與新技術應用為手段，以學與教的有效實踐為目的，[10]在可信賴的數字化環境中聚焦技術賦能和以學習者為中心的學習。二是深化人機協同的教學機制研究。進一步強化人機協同教學機理研究，利用多學科融合與交叉的方法，探尋人機協同教學中的教學行為及“師-機-生”復雜交互規律，豐富人機協同教學的理論體系。并以循證為導向，系統性評估人機協同教學的綜合影響，基于證據迭代優化人機協同教學的結構與程序。三是發布人機協同教學實踐指南和教學標準。促進教師在學情分析、資源檢索、試題生成、教學設計、評價反饋等教學各環節中應用生成式人工智能技術，同時引導學生合理應用智能技術。四是做好人機協同教學經驗傳播。挖掘人機協同教學促進教育質量提升的典型案例，發揮優秀教師的引領示范作用。基于教師真實需求系統部署相關教師培訓，進一步推廣先進的、可遷移的、優質的人機協同教學實踐經驗。搭建人機協同教學交流社群與網絡平臺，促進教師間的交流協作和資源共享，共同探索人機協同教學新方向。
制定生成式人工智能教育應用標準。為避免引發難以預料的技術風險，保護辨別能力缺乏、有待培養和成長的學習者群體，需要注重技術在教育應用過程中的倫理原則和服務規范，制定相關教育服務標準。一是技術標準。技術標準具有明顯的基礎性、通用性和先導性特征。相關技術標準包括但不限于以下方面：平臺架構需確保系統的穩定性和擴展性；訪問入口需保證用戶的便捷性和安全性；信息安全需制定嚴格的數據加密和隱私保護措施；數據交換需采用統一的協議以保證系統間的數據互通；產權管理需明確內容的歸屬權和使用權限；等等。二是質量標準。質量標準體系應能衡量生成式人工智能平臺的價值、效率和效益。相關質量標準包括但不限于以下方面：定期測試和評估模型的準確性與穩定性；確保數據來源的可靠性和多樣性；監控生成內容的準確性、相關性和適用性；評估應用效果，確保技術能有效支持教學目標；等等。三是服務標準。服務標準應涵蓋技術服務、內容確權、規范指引、問題反饋等方面，規范生成式人工智能在教育領域的應用范圍與指引，明確使用范圍、對象和場景，提出師生使用指引，并提供詳細的操作指南和最佳實踐。具體來說，技術服務需包含全天候技術支持和針對相關人員的定期培訓；內容確權要明確知識產權歸屬以防止侵權；規范指引需詳細說明系統操作流程和使用規范；問題反饋應設立便捷的反饋渠道，及時響應用戶的疑問和建議；等等。
構建大模型技術安全與倫理規范體系。人工智能大模型的規模化應用也可能帶來錯誤或虛假信息傳播、隱私與數據泄露、算法偏見與歧視等一系列技術安全與倫理規范的新問題。為規避風險，需要多主體協同聯動，共同確保大模型設計、開發和應用的有序合規。一是建立健全監管體系，提升外部監督監管力度。制定并實施相關政策，對大模型的設計開發和應用進行有效引導和管理。保護數據安全和隱私，防止數據泄露、未經授權的訪問和其他形式的隱私侵犯。實施數據治理和可信計算，制定嚴格的數據加密標準，開展常規的安全審計和風險評估。二是增強大模型研發機構和人員的責任意識。從技術發展角度，需要增強人工智能系統設計和應用的可追溯性與決策程序的可解釋性，設計透明的算法框架，記錄和追蹤決策過程，提供詳細的算法解釋文檔。從社會應用角度，需要加強行業自律，采用可信準則嵌入，預防、監測和消除任何形式的歧視與偏見，建立行業標準和自律公約，定期發布透明度報告。三是加強大模型技術使用者的自我約束和應用規范。大模型技術的使用需要遵守數據與網絡安全法律法規，合理且負責任地應用技術，避免任何非法或不道德的行為，不以任何形式侵害他人隱私，避免數據濫用。通過內部培訓和宣傳，提高使用者的法律意識和道德責任感，建立監管和投訴機制。
注釋
[1]黃榮懷：《論科技與教育的系統性融合》，《中國遠程教育》，2022年第7期。
[2]《習近平向國際人工智能與教育大會致賀信》，《光明日報》，2019年5月17日，第1版。
[3]中國人工智能學會：《中國人工智能系列白皮書——大模型技術（2023版）》，2023年10月8日，https://www.sohu.com/a/726265774_407401。
[4]孫凝暉：《人工智能與智能計算的發展》，2024年4月30日，http://www.npc.gov.cn/npc/c2/c30834/202404/t20240430_436915.html。
[5]黃榮懷：《人工智能正加速教育變革：現實挑戰與應對舉措》，《中國教育學刊》，2023年第6期。
[6]黃榮懷、劉德建、阿罕默德·提利利、張國良、陳鶯、王歡歡：《人機協同教學：基于虛擬化身、數字孿生和教育機器人場景的路徑設計》，《開放教育研究》，2023年第6期。
[7]秦丹、張立新：《人機協同教學中的教師角色重構》，《電化教育研究》，2020年第11期。
[8]郭炯、郝建江：《人工智能環境下的學習發生機制》，《現代遠程教育研究》，2019年第5期。
[9]蔡慧英、盧琳萌、顧小清：《人機協同教研會促進教師教學反思能力的發展嗎？——基于課堂視頻智能分析技術的實證研究》，《現代遠距離教育》，2023年第1期。
[10]黃榮懷：《數字技術賦能當前教育變革的內在邏輯——從環境、資源到數字教學法》，《中國基礎教育》，2024年第1期。
責 編∕肖晗題 美 編∕梁麗琛
Artificial Intelligence Large Model into Education: Conceptual Change, Form Reshaping, and Key Initiatives
Huang Ronghuai
Abstract: The iterative evolution of artificial intelligence large model is triggering a self-awareness of systematic transformation in education. The education system is at a critical stage of shifting from passively accepting external changes to actively adapting and driving internal reforms. At the conceptual level, the continuous integration of artificial intelligence large model is accelerating the fundamental changes in educational philosophy, including Knowledge Created beyond Experts, Learning Coupled to Digital Environments, Curriculum Integrated with Multiple Subjects, and the Instruction Assisted by Intelligent Systems. At the practical level, the in-depth application of artificial intelligence large model gives birth to a new form of human-machine collaborative education, forming diverse and cross-domain human-machine "collaborative teaching", two-way empowered human-machine "collaborative learning", and safe and trustworthy human-machine "collaborative decision-making". To cope with the wave of artificial intelligence large model, it is necessary to continuously improve the competence of teachers and students in the intelligent era, optimize the school access mechanism for intelligent products, orderly carry out human-machine collaborative educational practices, construct generative AI education application standards, and ensure the safety and ethical norms of large, in order to build a new ecosystem for smart education.
Keywords: artificial intelligence large model, educational philosophy, educational forms, human-machine collaboration
