在教育领域有效运用生成式人工智能

　　生成式人工智能（GenAI）正迅速蔓延全球。校园里，学生通过聊天机器人完成作业，教师借助应用程序设计课程教案。这场技术革命的推进速度令人惊叹，例如ChatGPT于2022年末问世后，以惊人的速度在发展。

　　与以往教育技术浪潮不同，当前多数生成式人工智能技术对所有互联网用户开放。其用户体验直观易用，无需任何前期培训或编程技能要求。该技术的多功能性意味着它能在数秒内完成从撰写论文到创建学习体验的各类任务。

　　鉴于生成式人工智能的强大能力，其在教育领域的快速普及不足为奇。经济合作与发展组织最新发布的《2026数字教育展望》报告显示，生成式人工智能蕴含诸多机遇，但也存在一些风险。当人工智能工具在明确教学目标引导下或专为教育设计时，能有效辅助学习。但当人工智能消除了学习过程中必要的“生产性挣扎”时，学生虽能更快完成任务并获得即时优异成果，其知识理解能力却可能难以深度巩固。这将削弱学生的认知耐力、深度阅读能力、持续专注力和毅力。缺乏明确教学目标的人工智能工具，可能助长研究者提出的“元认知惰性”和“学习疏离感”。

　　该报告同时揭示了非教育专用型通用人工智能工具在学习中的局限性。例如，多项研究表明，使用通用人工智能工具学习的学生答题质量虽优于未使用组，但考试表现未见提升，甚至出现恶化现象。

　　反观之，尽管通用生成式人工智能工具在教学中可发挥作用，但专为学习设计的专用生成式人工智能工具更具潜力。这类工具基于人类知识技能习得科学原理，以明确教学目标为设计核心。评估表明，当其作为创意协作学习伙伴或虚拟研究助手时，往往能带来更好的学习成效。

　　早期试验表明，基于生成式人工智能的辅导助手能增强人类导师解决学生难题的能力。一项研究显示，经验较少的导师在人工智能辅助下采用了更优的辅导策略，显著提升了学生对数学知识的掌握程度。研究人员发现，另一款基于互动聊天的教师培训工具——通过模拟学生场景让新手教师进行教学实践，能有效提升教师的教学准备度和自信心。尽管这些研究前景可期，但仍需未来研究评估其在不同教育场景中的实际成效。

　　展望未来，生成式人工智能显然并非解决所有教育问题的魔法棒。它既能放大优质教学法的效果，也能扩大不良教学法的影响。各国政府应确保生成式人工智能被有目的地运用，能够丰富学习体验而非替代认知努力或削弱教师的专业判断。教育体系应优先支持那些明确旨在提升教学效果、由师生共同设计并经过严格试验检验的工具。通过这些措施，各国政府能够确保生成式人工智能为全球师生提供支持，并帮助学习者掌握关键的生成式人工智能素养技能，而这些技能对未来劳动力市场乃至更广阔的人生成功都至关重要。

　　（作者系经济合作与发展组织教育与技能司司长、德国籍学者，本文由本报记者黄金鲁克翻译）