ChatGPT技术与我国高等教育：机遇、挑战.pdf

年第 期总第 期继续教育研究 .收稿日期:基金项目:江苏省高校哲学社会科学研究专题项目“新时代高校思想政治教育和创新创业教育协同育人研究”(编号:)作者简介:徐 力南京理工大学紫金学院副研究员博士研究生南京理工大学马克思主义学院博士研究生研究方向:思想政治教育、高校公益创业教育、党团建设、学生管理朱国芬南京理工大学马克思主义学院教授法学博士博士研究生导师研究方向:思想政治教育、生态伦理学、生态文明建设 技术与我国高等教育:机遇、挑战徐力朱国芬(南京理工大学.马克思主义学院.紫金学院江苏 南京)摘要:在我国高等教育领域 技术的应用带来了一系列机遇与挑战 技术可以为高校提供个性化教学服务满足学生的个性学习需求提高学习效果 技术可以帮助教师提升教学效果辅助教学和评估工作提供更加精准的学术指导 此外 技术还可以扩大教育资源的覆盖范围弥补地区间的教育差距 随着技术不断创新和进步 技术将能够为高等教育带来更多机遇助力我国高等教育的发展 为高等教育机构和相关决策者提供参考促进 技术在高等教育中的有效应用关键词:技术高等教育机遇与挑战中图分类号:文献标志码:文章编号:()近年来人工智能技术的快速发展给各行各业都带来了深远影响在教育领域也得到了广泛关注 作为当前研究热点之一以其强大的自然语言处理和生成能力引起了广泛关注 在我国高等教育领域 技术也逐渐应用于学习辅助、教学支持和个性化教育等方面 高等教育的目标在于培养具备综合素质、具有创新创业能力的人才而 技术的出现为高等教育的实现提供了新的机遇 技术可以根据学生的学习特点和需求提供个性化的学习服务帮助学生更好地理解和掌握知识 同时教师借助 技术可以提高教学效果通过对学生问题的智能解答和个性化指导使得教学变得更加精准和高效 此外 技术的应用还能够扩大教育资源的覆盖范围弥补地区和院校之间的教育差距为更多学生提供优质的教育资源和服务 一、技术在高等教育中的机遇(一)个性化学习体验.技术提供个性化学习支持随着高等教育的普及和学生数量的增加教育个性化成为提升教学质量和学生学习效果的重要手段 在这一背景下 技术为高等教育提供了个性化学习支持的机遇 首先 技术可以根据学生的学习特点、学科需求和学习进度提供个性化的学习内容和学习方式 通过对学生问题的处理和回答 技术可以根据学生的知识水平和学习习惯进行自适应调整为学生提供更加贴合其需要的学习资料和教学建议 这种个性化学习支持可以帮助学生更好地理解和消化知识提高学习效果 其次 技术还可以通过模拟对话的方式与学生进行互动交流帮助学生解决学习中的问题和困惑 与传统的教学方式相比具备良好的自然语言处理和生成能力能够针对学生提问提供即时的答案和解释甚至可以进行更加深入的讨论和分析 这种个性化的交互式学习支持可以改善学习体验提高学生对学习内容的理解和兴趣 此外 技术还可以根据学生的学习数据和行为模式进行智能分析和预测为学生提供个性化的学习规划和学习路径 通过分析学生的学习历史和表现 可以识别学习中的薄弱环节和提供相应的改进建议 这种个性化学习支持可以帮助学生更加有针对性地制订学习计划提高学习效率和成绩 总的来说 技术在高等教育中为个性化学习提供了强有力的支持 通过个性化学习支持学生可以根据自身的需求和发展目标进行学习提高学习效果和学习满意度 同时高校和教师也可以根据学生的学习情况和需求提供更有针对性的教学支持和指导促进学生全面发展.强调学生参与和主动探索的重要性在高等教育中学生的参与和主动探索是促进学习效果和创新能力的重要因素 而 技术在高等教育中也提供了一系列机遇鼓励学生参与和主动探索 首先 技术可以成为学生的学习伙伴和创新助手与学生开展有意义的对话和交流 通过与 技术的互动学生可以通过提问、回答和讨论的方式主动参与到学习过程中提出问题、调查并探索知识前沿 这种交互式学习环境可以激发学生的学习兴趣培养学生的学习动机和自主学习能力 其次 技术可以开辟学生创新探索的空间 通过与 技术的交互学生可以提出自己的创新想法和问题并得到智能助手的支持和引导 技术可以提供相关的领域知识、研究方法和案例帮助学生进行独立思考和创新实践 这种学生参与和主动探索的过程可以培养学生的创新能力和解决问题的能力 最后 技术在高等教育中还可以提供实践项目和课程的支持 学生可以通过与 技术的互动参与到实践项目中解决实际问题并提出创新性的解决方案 同时高校可以开设与 技术相关的课程鼓励学生主动学习和探索人工智能技术的应用 通过这种学生参与和主动探索的方式学生可以更好地理解和掌握人工智能技术培养创新创业能力 技术在高等教育中为学生参与和主动探索提供了机遇 通过与 技术的互动学生可以主动提问、探索和创新培养自主学习和创新能力 高校和教师可以积极引导和支持学生的参与和主动探索推动学生全面发展和提高学习成果(二)教师教学效果的提升.技术辅助教师提供有针对性的教学指导()个性化学习:技术可以根据学生的学习需求和水平提供个性化的学习指导 教师可以使用 技术与学生进行对话了解他们的学习问题和困惑并根据个别学生的需要提供有针对性的指导和解答 这样可以最大限度地满足学生的学习需求促进他们的学习成效()实时交互和反馈:技术可以实现实时的交互和反馈 通过与 技术的对话学生可以直接提出问题或寻求帮助而 技术可以立即提供答案和解释以满足学生的学习需求这种实时交互和反馈可以使学生在学习过程中及时纠正错误加深对知识的理解()数字化学习资源:技术可以成为教师创建数字化学习资源的有力工具 教师可以使用 技术设计和开发在线学习平台为学生提供丰富的学习资源包括课程内容、练习题、案例分析等 这样可以促进学生的自主学习和深入思考提高他们的学习成果()智能化教学助手:技术可以作为智能化教学助手为教师提供教学辅助工具 教师可以使用 技术来自动生成课件、作业和测验提供实时的答疑和辅导甚至设计个性化的学习计划 这样可以减轻教师的工作负担提高教学效率同时确保教学的质量和个性化()强化实践教学:技术可以为高等教育的实践教学环节提供支持 通过与 技术的互动学生可以参与实践项目、解决实际问题并得到智能化的指导和支持 这样可以加强学生的实践能力和应用能力为他们未来的职业发展提供更为扎实的基础总之 技术辅助教师提供有针对性的教学指导在高等教育中有着广阔的机遇 它可以提供个性化学习、实时交互和反馈、数字化学习资源、智能化教学助手以及强化实践教学等优势提高教学效果促进学生的学习和发展 高等教育机构和教师应积极探索和应用这一技术不断创新教学模式提升教学质量.技术促进教师和学生之间的互动与合作在高等教育中 技术为教师和学生之间的互动和合作提供了机遇 首先 可以为学生提供实时的问题解答和反馈帮助他们更好地理解和掌握知识 学生可以随时与 进行交流解答疑惑获得指导 这种个性化的学习方式可以提高学生的学习效果并增强他们的学习动力其次 可以作为智能化的教学助手为教师提供支持 教师可以利用 技术创建自动化的学习资源和教学材料从而减轻教学负担 同时 技术与我国高等教育:机遇、挑战 还可以帮助教师进行教学评估和监控学生的学习进度以及提供有针对性的教学建议和辅导此外 技术还可以促进学生之间的互动与合作 学生可以使用 进行团队项目的讨论和协作共同解决问题和完成任务 还可以提供多语言支持帮助国际学生之间进行跨文化交流和合作 最后 技术可以支持高等教育机构的创新创业教育 通过 学生可以获得创新创业方面的指导和支持探索创业机会并获得实践经验 高等教育机构也可以利用 拓展国际合作为学生提供更多的创新创业平台和机会 技术为高等教育带来了促进互动与合作的机遇不仅提供了个性化学习和教学辅助工具还支持学生之间的合作与创新创业 这些机遇有助于提升教育质量培养具有创新创业精神的高素质人才(三)教育资源的扩大覆盖范围.技术整合多样化的教育资源()数字化学习资源:技术可以整合和提供各种数字化学习资源如在线教材、学术论文、视频教程等 学生和教师可以通过与 的交互快速获取所需的学习资料从而丰富和扩展他们的学习和教学资源()跨学科知识融合:技术具备自然语言处理的能力可以整合多个学科领域的知识并以易于理解的方式向用户呈现 这使得学生和教师能够更好地理解和应用跨学科知识促进学科之间的融合与交叉()多语言学习支持:技术可以提供多语言学习支持帮助学生学习和掌握不同语言的知识 学生可以通过与 的对话进行语言学习和练习提高跨文化交流的能力()教育数据分析:技术可以收集和分析学生与系统的交互数据进而为教师提供学生学习情况的数据分析 教师可以利用这些数据来评估学生的学习进度和表现优化教学策略并进行个性化的学习指导()认知与元认知支持:技术可以与学生进行对话帮助他们反思和解决学习中的问题通过与 的交互学生可以提高自己的认知和元认知能力发展自主学习和批判性思维的能力.提供全天候、全年龄段的学习服务()弹性学习时间:技术可以在任何时间、任何地点提供学习服务 学生可以根据自己的时间安排和需求在自己方便的时间进行学习和交流不再受到传统教学时间的限制()个性化学习体验:技术可以根据学生的特点和需求提供个性化的学习服务 通过与 的交互学生可以根据自己的学习节奏和难点获得定制的学习指导和反馈提高学习效果()多样化学习内容:技术可以整合各种学科领域的学习内容包括但不限于课程教材、练习题、案例分析等 学生可以从多个角度和资源中获取知识扩展学习领域满足自己的学习兴趣和需求()及时解答问题:技术可以迅速回答学生的问题解决学习中的疑惑 学生可以随时向 提问及时获得解答和支持提高学习效率()全年龄段学习服务:技术不仅可以在高等教育中提供学习服务还适用于其他年龄段的学生 无论是 教育阶段还是终身学习阶段 技术可以为不同年龄段的学生提供学习支持和资源 二、技术在高等教育中的挑战(一)算法和数据的可信度问题.技术输出结果的准确性和完整性()语义理解和推理:技术在理解用户提问和推理回答时可能会存在一定的局限性 对于复杂或模糊的问题 可能无法准确理解并给出正确的答案()信息可靠性:技术在回答问题时可能会依赖于其在训练数据中的信息 如果训练数据中存在错误或不准确的信息 可能会输出错误的结果()偏见和主观性:技术在对问题回答时可能带有一定的偏见或主观性 这是因为 是根据大量的训练数据进行学习而训练数据中可能存在偏见或倾向性的信息从而影响了输出结果的客观性()缺乏上下文理解:技术在具有上下文的对话中可能存在一定的困难 它可能无法准确理解前后文的联系和重要性导致输出结果不够完 技术与我国高等教育:机遇、挑战整或一致()难以处理专业领域知识:技术对于复杂的专业领域知识可能无法准确回答 对于高等教育中的专业问题 可能需要额外的训练和领域专家的支持才能提供准确和完整的答案.算法和数据的来源和验证 算法的训练数据来源主要是互联网上的大量文本数据包括网页、书籍、文章、论文等 这些数据被用来训练模型进行自然语言处理和生成对话的能力 在高等教育中使用 技术面临一些挑战:()缺乏标准答案:在高等教育领域问题的回答可能涉及主观性和多样性没有绝对正确的答案这就增加了验证回答准确性的难度需要依赖领域专家的判断和反馈()领域特定知识缺失:的训练数据可能不充分涵盖高等教育领域的专业知识导致在回答专业问题时出现不准确或不完整的情况 这需要额外的训练和领域专家的指导来提供准确和完整的回答()处理大量数据的挑战:高等教育领域的知识庞大且不断更新涉及多个学科和领域 技术需要处理大量的相关数据来提供准确和详尽的回答 数据的整理、筛选和更新可能成为一项挑战(二)个人信息和隐私保护.学生个人信息的获取和使用()合规性和隐私保护:获取和使用学生个人信息需要遵守隐私保护法规如、等这涉及确保学生的信息不被滥用、泄露或未经授权的使用所以在使用 技术时应确保符合适用的隐私法规采取适当的安全措施来保护学生个人信息的隐私和安全()透明度和知情同意:在收集和使用学生个人信息前应向学生和教育机构明确说明所需的信息、目的和使用方法并取得他们的明确知情同意这需要提供透明的隐私政策和用户协议并给予用户选择和控制权以维护他们的权益()敏感信息的处理:学生个人信息中可能包含敏感的健康状况、种族、宗教等信息 在使用 技术时需要特别注意这些信息的保护和处理以确保合规性和尊重学生的隐私权()数据安全性:在获取和使用学生个人信息时需要采取适当的技术和措施来保护数据的安全性 这包括加密、访问控制、防火墙等安全措施的实施以防止未经授权的访问、数据泄露或恶意攻击.加强个人信息保护的措施和机制()数据隐私和保护:技术需要借助大量的数据进行训练其中可能包含学生的个人信息在使用 技术时需要确保对数据的使用符合隐私法规并采取合适的措施保护学生的个人信息安全()算法偏见和不公平性:技术可能受到训练数据中的偏见和不平等性的影响导致对学生的回答和建议不公平或不准确 开发人员应该努力纠正这些偏见并进行不断的改进和测试以提供公正和准确的信息()技术限制和错误处理:技术可能受到技术限制和错误的影响导致产生不完整或不准确的答案 开发人员需要不断改进技术提高 的质量和准确性并设立有效的错误处理机制确保及时发现和纠正错误()用户体验和满意度:使用 技术的学生可能期望获得高质量、个性化的信息和支持开发人员需要根据学生的需求和反馈进行优化和改进提供更好的用户体验和满意度(三)人机交互和用户体验一是理解上下文和语义:为了提供自然流畅的学习互动 需要能够准确理解学生的问题和上下文并能够给出准确、有意义的回答然而目前的 模型还存在理解复杂问题和多步推理的限制可能会导致回答不准确或不完整二是知识深度和详尽性:在高等教育中学生常常需要深入了解复杂的学科知识和概念然而 技术的模型深度和详尽性可能受到一定限制无法提供深入细致的解释和讨论三是个性化和适应性:每位学生的学习需求和背景都不同他们可能需要个性化的学习互动界面来满足自己的需求然而 技术目前的挑战之一是在学习过程中没有足够的上下文来进行个性化的互动和个性化教学四是反馈和改进:为了提供自然流畅的学习互动 需要能够及时有效地接收学生的反馈并作出相应的改进然而目前的 技术在处理复杂问题和错误纠正方面还存在挑战可能导致 技术与我国高等教育:机遇、挑战无法提供恰当的反馈和改进 三、应对机遇和挑战的策略(一)加强技术研究和创新一是知识增强:为了提供更准确和详尽的答案可以探索将 技术与领域知识图谱等知识增强技术结合起来 通过将学科知识整合到 模型中可以提高模型在高等教育领域的知识深度和准确性二是多模态学习:集成多模态学习技术例如视觉识别和自然语言处理的结合可以提供更丰富和全面的学习互动体验再如为学生提供图像、视频或实时演示来支持他们的学习需求三是社交互动:将 技术应用于学习社交互动中可以创造更具参与度和互动性的学习环境例如通过模拟和引导学术讨论、团队合作等互动场景促进学生之间的交流和合作四是个性化教学:结合个性化学习和推荐系统技术根据学生的学习习惯、兴趣和水平为每个学生提供定制化的学习支持和建议 通过对学生的个性化理解和反馈提供个性化的教育内容和学习路径五是沟通和反馈机制:加强 模型理解和生成上下文的能力以提供更准确、连贯和实用的回答 同时开发有效的反馈机制帮助模型纠正错误并不断提高模型的性能和准确度(二)规范数据使用和共享在应用 技术于高等教育中规范数据使用和共享是非常重要的以确保数据的合理使用和保护学生的隐私 以下是一些关于如何规范数据使用和共享的建议:一是数据隐私和安全:确保对学生的个人信息和教育数据进行妥善管理和保护 应遵守相关的隐私法规和政策并采取适当的安全措施如数据加密和用户身份验证以保护数据的机密性和完整性二是透明度和知情同意:在收集和使用学生的教育数据时应向学生和家长提供明确的信息包括数据收集的目的、使用方式和共享范围并确保获得他们的知情同意三是匿名化和去标识化:在数据共享时应采取措施去除或替换数据中的个人身份信息以保护学生的隐私 匿名化和去标识化技术可以在保持数据有用性的同时最大限度地减小对个人隐私的风险四是对数据使用的监控和审查:建立有效的监控和审查机制来跟踪数据使用情况确保数据只在合法和授权的范围内使用并及时发现和纠正任何潜在的违规行为或数据滥用的情况五是数据共享合作伙伴选择:定期评估和审查与教育合作伙伴的数据共享协议确保他们符合相应的隐私和数据保护标准 选择合适的合作伙伴并与他们建立可靠的合作关系共同确保数据的安全和合规使用六是用户控制权:为学生和教育工作者提供有关他们数据的访问和控制权 他们应该有权选择哪些数据共享以及如何使用和保护这些数据通过制定和遵守相关的数据使用和共享规范我们可以保护学生的隐私权益并确保数据在高等教育领域合理和有效的应用 同时建立清晰的政策和法规框架 促进教育机构和技术提供商之间的理解和合作以促进数据合规和保护学生权益的共同努力(三)完善相关法律法规和政策保障一是涉及隐私保护方面的法规:制定和修订相关法律法规明确规定在 技术使用过程中需要遵循的隐私保护原则和措施 这包括个人信息的收集、存储、使用和共享等方面确保合法合规、明确透明的数据处理过程二是数据使用和共享准则:建立数据使用和共享的准则明确 技术在高等教育中可以使用的数据类型、数据来源和数据用途 同时明确 技术使用者对于数据的责任和义务包括数据安全、数据准确性、数据保密等方面三是质量控制和数据验证:建立相应的质量控制机制和数据验证体系确保 技术在高等教育中提供的答案准确、可靠 这可以包括对 技术的算法和模型进行审查和验证确保其在高等教育背景下的有效性和适用性四是透明度和可解释性要求:规定 技术提供者需要向用户清楚地说明其算法和模型的原理和限制 在高等教育的应用中特别需要明确 技术的辅助作用避免对学生的学习依赖过度五是不当内容过滤机制:建立有效的不当内容 技术与我国高等教育:机遇、挑战过滤机制避免 技术在高等教育中传播和支持不当、非法或有害的内容 这可以包括人工审核、用户举报机制、自动过滤算法等多种方式确保 技术的使用环境安全和健康六是监督和追责机制:建立监督和追责机制对于违反法律法规和政策的行为进行监测、调查和惩处 这可以通过设立专门机构或委员会、开展定期检查和评估等方式实现 四、结语总之 技术在我国高等教育中既带来了机遇也带来了挑战 在机遇方面 技术可以提供更加便捷和个性化的学习支持拓宽学生的学习渠道和方式促进教学质量的提升 它可以作为辅助教学工具为学生提供快速准确的答案并在解答问题、自动批改作业等方面发挥作用 同时 技术还可以辅助教师进行教学设计和评估提供信息和指导 这些都为高等教育的改革和创新提供了新的可能性然而与之相对应的挑战也不容忽视 因此在推动 技术在高等教育中的应用时需要加强技术研究和创新提高 技术的算法和模型的质量和可解释性同时加强学科知识和背景的融合进一步完善相关法律法规和政策保障确保 技术能够在高等教育中发挥最大的潜力并为学生和教师提供有价值的支持和帮助参考文献:陈冰任昆仑钞秋玲.融合与流变:我国高校学习空间演化模式探讨 以西交利物浦大学为例.建筑学报():.王佑镁等.教育应用的伦理风险与规避进路.开放教育研究():.罗生全谭爱丽钟奕军.人工智能教育应用中的伦理风险及其规避.中国教育科学:中英文():.胡钦太危妙陈颖珊.高等教育数字化:演进、挑战与转型.国家教育行政学院学报():.刘湘丽.人工智能时代的工作变化、能力需求与培养.新疆师范大学学报:哲学社会科学版():.吴青刘毓文.时代的高等教育应对:禁止还是变革.高校教育管理():.蒋万胜田姿.高等教育发展中 的应用前景及制约因素.北京教育:高教():.:(.):.:技术与我国高等教育:机遇、挑战