人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式.pdf
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1、2022年是AIGC(Artificial Intelligence GeneratedContent)火爆出圈的一年,其标志性事件是OpenAI 发布大语言模型应用 ChatGPT(蔡子凡等,2023)。ChatGPT除了具有交互式问答的优势外,还可以实现代码生成、论文写作、诗词创作、新闻写作、音乐创作等多场景任务。全球各大科技企业都积极拥抱 AIGC,不断推出相关技术、平台和应用,如谷歌的Bard、百度的文心一言、阿里的通义千问等。当前,AIGC已率先在传媒、电商、影视、娱乐等行业得到创新性应用,其在教育领域的应用前景也倍受学界和业界关注。教育领域中与AIGC应用最为契合的当属数字化教育资
2、源建设与开发。AIGC作为人工智能时代内容创作的变革性工具之一,为解决数字化教育资源开发中的瓶颈问题提供了新的思路和解决方案。在AIGC场景下,人机共创将成为数字化教育资源开发的新方向。本研究试图对基于AIGC的数字化教育资源人机共创的可能性和必然性进行分析,对基于AIGC的数字化教育资源人机共创范式内核、人机共创框架及流程进行阐释,以期为数字化教育资源开发者和相关研究者提供借鉴和参考。一、基于 AIGC 的数字化教育资源人机共创何以可能1.数字化教育资源开发的演进历程与发展趋势我国数字化教育资源开发在演进历程上,按开发主体的不同,可分为政府开发模式、市场开发模式、公益开发模式和自主开发模式四
3、种。政府开发模式是指由政府部门主导并推动的开发,所开发的资源依托国家级、省级、市县级等各级资源平台,形成了较为完整的数字化教育资源供给网络。市场开发模式是指以市场机制为推动,依靠企业、出版社等多方力量开发数字化教育资源的方式(柯清超等,2018)。公益开发模式是由社会性非营利组织或人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式万力勇杜静熊若欣摘要:以ChatGPT为代表的AIGC作为人工智能时代内容创作的变革性工具之一,有助于为数字化教育资源的创新开发提供新的利器,进而解决当前数字化教育资源开发中存在的体量不足、效率不高和质量不佳等问题。在AIGC场景下,人机共创将成为数字化教育资源开发的新
4、范式。这种新范式以人机协同和人机共生为理念基础,以人机互促、人机互信、人机互补为原则,涵括互动生成、深度加工、协同互补和质量监控四大机制,其最终目标是实现对数字化教育资源的规模化、优质化、高效化共创生成。为了更好地引导数字化教育资源的创新开发,可遵循基于AIGC的数字化教育资源人机共创框架与流程,即按照“确定需求素材生成素材审核重组聚合分发应用反馈优化”等6个环节进行共创开发。但开展基于AIGC的数字化教育资源人机共创仍存在内容版权归属、伦理与安全、算法歧视与偏见等风险与挑战,亟需针对数字化教育资源开发的具体应用场景,进一步优化AIGC相关技术和功能,推进制定相关法律法规,实现AIGC与数字化
5、教育资源开发的互促共进。关键词:人机共创;人机协同;数字化教育资源;AIGC;ChatGPT中图分类号:G434 文献标识码:A文章编号:1009-5195(2023)05-0012-10 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2023.05.002基金项目:国家社科基金高校思政课研究专项项目“疫情防控背景下高校思政课在线教学行为模式研究”(20VSZ010);中央高校基本科研业务费专项资金社科重点项目“大规模在线教学服务质量测评、控制与优化研究”(CSZ22004)。作者简介:万力勇,博士,教授,中南民族大学教育学院(湖北武汉430074);杜静,博士,助理研究员,高校思想
6、政治工作队伍培训研修中心(北京师范大学)(北京100875);熊若欣,硕士研究生,贵州师范大学教育学院(贵州贵阳550025)。万力勇,杜静,熊若欣人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式现代远程教育研究,2023,35(5)专题聚焦.12万力勇,杜静,熊若欣人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式现代远程教育研究,2023,35(5)专题聚焦个人开发资源,旨在扩大优质资源受益面。而自主开发模式则是指各级各类学校根据自身特点自主开发校本化、地方性教育资源的一种方式。开发与共享是资源建设过程中相辅相成的两个环节,其往往能形成联动效应。按共享模式的不同,我国数字化教育资源开发主要经
7、历了共建共享、公建共享、共创共享三个发展阶段。共建共享是指借助现代信息技术,在一定范围内共同开发资源,基于资源共享平台以免费或适当收费的方式供师生使用(钱冬明等,2013)。公建共享强调由政府承担顶层规划、资金投入和统筹协调的主体责任,统整各方数字资源建设主体,最终形成集资源生成、管理服务、推送配置和使用反馈等于一体的数字化教育资源建设机制(赵晓声,2015)。共创共享则强调以多方资源开发主体协同共创为理念,以满足师生个性化资源需求为导向,借助数字化教育资源共创平台,开展数字化教育资源的协作开发、实时发布、迭代优化和高效共享(王晓晨等,2016)。若按资源内容生成模式的不同,数字化教育资源在演
8、进上又可分为专业生成内容、用户生成内容、AI辅助生成内容和AI生成内容四个阶段。专业生成内容(Professional Generated Content,PGC)是由专业个人或团队有针对性地开发具有权威性的、制作精良的教育资源。用户生成内容(UserGenerated Content,UGC)泛指用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示,是Web 2.0环境下的一种个性化内容创作与组织模式(万力勇等,2014)。AI辅助生成内容是指互联网用户或专业团队在 AI 的协助下生成内容。AI 生成内容亦即AIGC,是 AI 辅助生成内容在技术上的进一步发展,其终极目标是AI脱离人的辅助直接自动、自
9、主生成内容,从而大幅提升内容生成效率。不过,AIGC在数字化教育资源开发领域的应用尚处在理论探讨层面,目前尚无相关实践案例。通过对我国数字化教育资源开发的演进历程进行梳理,可以发现,我国数字化教育资源开发历经多年发展,在资源开发模式上已较为成熟,整体呈现出多方开发主体协同、多类用户参与、多种共享模式共存的资源开发特色。但现有资源开发模式仍存在一定的瓶颈,首先是资源体量还不够大,资源类型还不够丰富,无法完全满足数字化时代师生对资源的多样化和海量化需求。其次是资源开发效率有待提高,目前的资源开发主要以人工开发为主,需要耗费大量的人力、物力和时间。再次是资源质量难以完全得到保证,尤其是在多用户共创共
10、享、用户生成内容等资源开发模式下,更容易出现资源质量参差不齐等问题,资源开发方需投入大量的成本进行资源质量监控和内容审核。随着AI在新闻写作、剧情续写、视频剪辑、语音生成等领域的广泛应用,资源开发者与AI进行人机共创,将成为数字化教育资源开发领域新的发展趋势,有望解决当前数字化教育资源开发中体量、效率和质量等方面存在的问题。在人机共创模式下,一方面,AI内容生产将推进数字化教育资源的批量化、海量化和高效化开发;另一方面,资源开发者可以从传统资源开发工作中解放出来,扮演资源质量把关者、资源开发协同者、资源内容共创者等角色,不断激发自身创造力,使资源开发过程更具科学性、协同性和创意性。2.AIGC
11、在内容生成方面具有技术优势AIGC的发展源于算法、数据和算力的综合提升,相较于PGC与UGC而言,AIGC运用大量基础算法模型,突破内容生成类型与效率上的限制,使得内容生成走向自动化和智能化。在算法层面,AIGC算法模型不断获得突破。Transformer 模型、Diffusion模型等基于深度学习算法的模型相继出现,并被运用于自然语言处理领域。2023年3月发布的GPT-4,其模型具备强大的识别能力,允许用户指定视觉或语言任务,并具备长内容创建、扩展会话、文档搜索和分析等功能。在数据层面,当下的Web3.0数据资源同时具有海量化、智慧化、多模态、自组织等多重属性,为AIGC的持续发展提供了强
12、有力的数据“原料”保障。在算力层面,以ChatGPT为例,AI算力是其模型训练与产品运营的核心基础设施,从GPT大模型的三次历史迭代可知,OpenAI的GPT、GPT-2和GPT-3的参数量从1.17亿增加到1750亿,这表明AI的算力不再是传统算力,而是“智能算力”,即以多维度的“向量”集合作为算力的基本单位(朱嘉明,2023)。相较于PGC和UGC而言,AIGC在内容生成方面具有天然优势:第一,自动化内容创作与生成。预训练模型技术大幅提升了 AIGC 模型的通用化能力和工业化水平,同一个 AIGC 模型可以高质量地完成多样化的内容输出任务(胡晓萌,2023),实现内容生产与服务的自动化。第
13、二,多模态信息融合.13与交互。多模态融合是指将多种感官进行融合,而多模态交互是指人通过多种通道与计算机进行交流(袁鸣等,2023)。随着算法模型的持续迭代升级,AIGC技术正朝向多模态信息融合、跨模态内容生成、智能化场景落地快速发展,多模态信息融合与交互正成为AIGC区别于传统UGC和PGC的显著技术特征。第三,具备认知交互能力。输入输出是人与机器交互的底层逻辑,传统技术环境下,人与机器的交互主要通过键鼠、触控等方式来实现(李白杨等,2023)。而AIGC的出现则为人与机器的沟通带来更为多样化和便捷化的交互方式,通过文本对话交互、语音交互等方式可模拟人类对话过程,使机器交互能力上升到类人化层
14、面,从而使其在交互感知和交互手段上更具先进性。3.AIGC与数字化教育资源人机共创的契合性基于AIGC的内容生成特点及技术优势,其与数字化教育资源人机共创具有极高的契合性,具体体现在如下三个方面:第一,AIGC已具备与人类进行资源共创的潜力。AIGC 发展到现在已具有极强的内容生成能力,这种生成能力使其可以在资源内容创作中大展拳脚。AIGC 能够以优于人类的信息生成能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性工作,从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量数字化教育资源的生成需求。同时AIGC能够创新内容生产的流程和范式,推动教育资源开发向更有创造力的方向发展。其在内容生产领域
15、即将实现三大技术突破:一是智能数字内容孪生,即建立现实世界到数字世界的映射,在将现实世界中的物理属性和社会属性进行数字化的同时,对现实世界中的内容进行智能增强与智能转译,以实现现实世界内容到数字世界内容的高质量映射。二是智能数字内容编辑,即通过数字内容的语义理解和属性控制两类技术来实现对内容的修改和控制,同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势,为现实世界内容生成提供快速迭代。三是智能数字内容创作,其主要目标是让人工智能算法具备内容创作和自我演化的能力,实现从基于模仿的内容生成向基于概念的内容生成转变(中国信息通信研究院,2022)。这三大技术突破均会对数字化教育资源内容及形式的创新产生显
16、著推动作用。随着大模型相关技术的发展,AIGC在创造性内容生成方面已表现出一定的潜力。以ChatGPT为例,它作为“通用语言模型”的表现已经超过了专用语言模型,能够适应不同的任务情境,根据任务情境生成个性化内容(邓建国,2023)。此外,ChatGPT除了能完成传统的模式化内容生成外,还可以模拟人类的创作过程,创造小说、诗歌、戏剧、计算机代码,进而实现更加高效的创作方式和更加多样化的内容生成。第二,AIGC本质上是人机互动生成的过程。目前 AIGC 尚不具备完全自发自主生成内容的能力,其内容生成主要以人类的输入为前提,根据人类的输入请求生成并输出个性化内容。以ChatGPT为例,其通过自然语言
17、理解来与人类用户对话,通过考虑上下文信息、语义理解来生成人类所需的内容。因此,提问措辞要具体精确和具有创造性(邓建国,2023),避免使用模糊的术语和含糊的语言,以及避免使用过于主观、带有偏见或结构过于复杂的问题。这表明能否向AI提出一个好的问题,能否与AI进行高质量的互动,是确保AIGC生成高质量资源内容的前提所在。这也从一个侧面证实,AIGC本质上是人机互动生成的过程,人机共创理念也顺应了这一内容生成机制的发展。第三,AIGC生成高质量资源离不开人的审核把关。尽管AIGC使用了先进和高精度的自然语言处理技术,具备达到人类创作水平的潜能,但目前在内容深度、广度和整体质量方面仍存在不足,甚至还
18、有可能包含语言冗余和事实方面的错误。OpenAI曾公开表示,ChatGPT有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案,其原因可能是在强化学习训练期间,没有获得真实的信息来源;训练模型的谨慎导致它拒绝回答本来可以正确回答的问题;监督训练可能会误导模型,因为理想的答案取决于模型知道什么,而不是人类知道什么等(OpenAI,2022)。因此,AIGC要生成高质量的数字化教育资源,离不开人类对资源内容的质量审核与把关。以ChatGPT为例,人类可以对其生成的内容进行整合、重组、驳斥、修改和润色等,最终使这些内容达到高质量水平(邓建国,2023)。相关报道指出,从试用ChatGPT的结果来看,它已具备了一定
19、的创作能力,但与专业人员的写作水平仍存在一定差距,如果得到人类作者的修改和编辑,将可能达到专业化水平。比如,2022年,英矽智能创始人兼首席执行官Zhavoronkov博士在学术期刊 Oncoscience 上发表了一篇文章,将ChatGPT列为共同作者,原因是该文章中的大部分内万力勇,杜静,熊若欣人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式现代远程教育研究,2023,35(5)专题聚焦.14万力勇,杜静,熊若欣人机共创:基于AIGC的数字化教育资源开发新范式现代远程教育研究,2023,35(5)专题聚焦容由ChatGPT生成,Zhavoronkov重点对ChatGPT生成的观点进行了审核
20、与把关。二、基于AIGC的数字化教育资源人机共创范式内核1.人机共创的理念人机共创即人与机器以协同合作的方式共同创作内容,人机各自承担相应的创作任务。人机共创的理念基础是人机协同,人机共创的理想和终极状态是人机共生。简言之,人机协同就是人与机器相互协作,二者取长补短,共同认识、共同感知、共同思考、共同决策、共同工作、互相理解、互相制约和监护(毛刚等,2021)。人机协同不是人类智能和机器智能的简单相加,而是一种人机融合的智慧,其目的是让机器智能成为人类智能的拓展和延伸(高琼等,2021)。在价值论层面,人机协同系统可替代人类的部分工作,将人类解放出来,让人类有精力投入其他更富有创造性的工作(方
21、海光等,2022)。在伦理层面,人机协同是对人与技术和谐统一和平衡状态关系的表述,体现了工具理性与价值理性的统一(杜娟,2019)。随着人工智能技术的发展,人机协同中的“机”已经超越了计算机等一般机器的范畴,而且机器在与人的互动中不断提升其智能化水平,人机协同正在向人机共生的高级形态发展(毛刚等,2021)。人机共生这一理念源于生物学领域中的共生理论。共生理论认为,共生是不同种属的生物按某种物质联系共同生活,按其共生行为方式可划分为偏利共生、偏害共生、互利共生等类型(张学军等,2020)。共生现象不只存在于生物界,同样也存在于社会、经济、政治、教育等领域。人工智能领域的“人机共生”是一种对人类
22、和机器之间合作互动的理想化预期,即通过人与机器之间的和平共处和合作耦合,实现人与机器的和谐相处、共同进化(王一岩等,2022)。人机共生同样强调人机之间的双向“互利”,即利用人类智能和机器智能之间的互补性,将二者结合起来实现共创价值最大化(于雪等,2022)。2.人机共创的三大原则原则一:人与机器互促。在人机共创过程中,机器的优势体现在内容生成的速度、效率和体量上,能为内容创作快速提供适切的内容和信息;人的优势体现在创作者能合理把握内容创作的方向、构思的深度、内容的结构与形成过程,并且具有个性化创意能力。人与机器互促体现为二者充分发挥各自优势促进内容的创作与生成。机器所生成的内容可作为内容创作
23、者创作时的参考,内容创作者充分发挥运筹、构思和创意能力,对机器生成的内容进行优化重组。与此同时,机器也能以人的创作过程为基础不断对其算法模型进行训练、迭代和优化,不断向人类学习,提升其内容创作能力。原则二:人与机器互信。信任是人机合作的前提。在某些规则清晰、明确且可以良好定义的领域,将工作交给机器去做可能比交给人类做更放心(何文涛等,2023)。同时,人机互信是人机协同发展的重要基础。诸多实践已然证明,人类和智能机器可以共同完成彼此无法独自完成的复杂任务,智能机器是人类的学习伙伴,而不是工具媒介。因此,实现人机共创的前提是人与机器要加强互动和合作,人机之间要保持充分的信任关系,达到人和机器各司
24、其职、彼此协同、深度合作。原则三:人与机器互补。在人机共创过程中,智能机器和人类要融合各自的长处,弥补彼此的弱点,增强彼此生成内容的能力。当前,机器在算法和模型上存在的“天生”弱点导致其在互联网上生成信息的质量参差不齐(何文涛等,2023),此时便需充分发挥人的批判性思维和信息鉴别能力,对这些信息进行判断、过滤和筛选,以保证机器生成内容的质量。同时,机器快速处理和生成信息的能力也可以帮助人类提高工作效率。因此,人机共创必须遵循人与机器优势互补的原则,扬长避短,提升人机共创内容的质量和效率。3.基于AIGC的数字化教育资源人机共创原理第一,基于AIGC的数字化教育资源人机共创是系统化的人机协同过
25、程,其旨在融合人的智慧和机器的智能以形成超越人机各自智能的新型资源开发形式。资源开发者与AIGC协同合作所产生的整体效能由人机各自发挥的效能和二者相互作用产生的协同效能之和组成,产生“112”的效应。在此过程中,AIGC作为技术人造物,与资源开发者共同形成了数字化教育资源建设中人机“双主体”格局(方海光等,2022):一方面,资源开发者与AIGC可以协同合作的姿态实现技术的具身与应用,并以人机融合的方式开展资源内容创作;另一方面,人机共创可使资源开发的专业化与智能化充分融合,进而使人机协同向智慧化阶段跃迁。第二,基于AIGC的数字化教育资源人机共创.15是人机互动生成的过程。在人机共创过程中,
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