生成式AI是一種根據用戶意圖生成內容的模型與技術，可以視為內容創作的工具，它能夠根據用戶的觀點生成新的文本、圖片、音樂甚至視頻。如今，大量具有創作智能的工具如雨后春筍般涌現，其普遍應用已經催生了新的生活方式和工作方式，對社會的變革影響也逐漸顯現。在教育領域，生成式AI的融入不僅能夠豐富教學內容和方法，還能創新教育教學模式，為教育帶來革命性的變化。在國家大力推進數字化轉型的背景下，對生成式AI的認識、理解和學習成了教師提升數字素養、落實核心素養改革的核心內容。然而，生成式AI的安全性如何？如何合理用好生成式AI呢？筆者將從認識風險、理解場景、習得技能、創新應用四個方面進行闡釋，幫助教師們更好地迎接新挑戰和新要求，成為AI時代的智慧教師。
1 認識風險：了解生成式AI的工作原理及其潛在的多重風險
生成式AI通過對大規模數據集的學習理解和深度分析，模仿人類語言和行為模式，從而生成符合用戶需求的內容。它的強大之處在于其生成內容的多樣性和創意性，然而，也潛隱著諸多風險和挑戰。
首先是價值導向風險。生成式AI系統在訓練過程中可能會吸收并放大其訓練數據中的偏見，這會導致生成的內容帶有錯誤導向。算法偏見和信息繭房效應是兩個相關且不容忽視的問題，如果訓練數據本身含有錯誤思想觀念，AI生成的內容就可能對用戶的價值觀和判斷力產生負面影響。
其次是數據安全風險。生成式AI需要大量的數據來學習和訓練，這些數據可能包含隱私和敏感信息，這必然會涉及數據安全問題。如果輸入的學生信息數據得不到妥善保護，可能會導致學生隱私泄露，同時如果缺乏明確的數據管理規范也會使得信息管理和使用不當，導致數據濫用或未經授權地使用。
最后是內容質量風險。生成式AI生成內容的本質是模式預測，它依賴海量的高質量數據進行學習和生成內容。在當前課程改革的深入實施中，如果用于AI訓練的數據（包括政策、理論和案例等）不夠全面或質量欠佳，那么生成的內容就可能存在顯著的偏差或不確定性。對于教師而言，如若沒有足夠的專業素養和經驗積累去合理評價和判斷AI生成的內容，則可能產生較為嚴重的誤導風險，從而對學生造成負面影響。
為應對上述風險挑戰，一些高等教育機構和國際組織已經開始制定生成式人工智能使用指南，例如聯合國教科文組織2021年發布的《人工智能倫理問題建議書》、2023年發布的《教育與研究領域生成式人工智能指南》等，為教師提供了重要的學習資源。教師應強化自身的數據倫理和安全意識，積極進行專業學習，提高自身的專業素養，不斷提升生成式AI使用中道德和專業的敏感性和判斷力，以確保符合倫理安全和專業規范，這是開展教育教學應用的基本前提。
2 理解場景：熟悉生成式AI的典型教育應用場景
生成式AI通過包括教育理論和實踐案例、教學方法和策略、在線文獻資源等在內的大規模數據集訓練，實現基于教育理念和最佳實踐的創造性建議生成，能夠有效輔助教師立足日常實踐情境的常態應用。典型的生成式AI應用場景包括：教學設計優化、資源開發輔助、探究環境構建、學生數據分析、管理效能提升和課題研究賦能等。
教學設計中，依據教學目標和對象分析，教師可以用生成式AI輔助單元大概念、高階問題、真實情境、學習支架以及學習活動等關鍵要素的設計，以落實核心素養培養、實現高位育人；資源開發中，可以用AI支持進行演示文稿、圖片、視頻的設計和創作，豐富資源形態、提升資源開發效率；探究環境構建中，可以用AI基于虛擬現實、元宇宙等技術的高互動環境以及指向高階思維的探究空間，提升學生問題分析、反思評價和批判性思考能力；學生數據分析中，可以用AI進行評價數據的清洗、關鍵指標的計算、基于學習分析模型的數據分析以及可視化圖表的生成，進而將更多精力聚焦于數據理解和學生分析工作中；日常管理中，生成式AI可以幫助教師記錄和分析課堂數據，輔助撰寫通知、報告等家校溝通郵件，減輕事務性工作投入，提升管理效率；課題研究中，生成式AI可以輔助進行研究問題、研究假設、數據采集工具和研究大綱的設計和提煉，規范報告格式、豐富研究視野。
3 習得技能：掌握生成式AI操作和使用的關鍵技能
首先，教師要掌握提示語工程，即寫好提示詞。生成式AI需要在清晰了解人類的具體需求之后才能做出恰當反饋，換而言之，高質量的問題輸入才能獲得較高質量的回復。生成式AI提示語是將人類的角色、工作指令、情境、相關數據以及輸出要求（含預期結果的評價標準）等準確表達出來。工作指令是希望生成式AI執行的特定任務，例如要求依據5E教學法理論模型進行教學活動設計；情境是針對該任務的上下文或背景信息，例如告知活動實施對象、時長、環境信息等，也包括了一些理論模型、評價標準、參考范例或學習材料等，以引導生成式AI更好地響應任務要求。
其次，需要具備流程思維，用大模型理解的語言表述任務。如果指令任務過于復雜、問題不夠清晰、要求不夠具體，生成式AI很難交出滿意答卷。在提問時，需要有意識地進行任務和流程分解，將復雜任務分解為多個具體的小任務，例如針對“如何提高課堂教學效率”問題，可以從課堂管理、教學方法、教學內容、學生評估等角度進行問題分解，通過“如何在課堂上有效管理學生紀律”“有哪些教學方法可以提高學生的參與度和互動性”“如何根據學生的水平和興趣設計學習內容”“有哪些方法可以準確評估學習效果”等子問題來表述需求。
此外，也是最為關鍵的一條，教師必須要對生成內容進行評價和判斷。通過不斷提升自身的專業素養和判斷力，對生成式AI輸出內容的準確性、隱含的價值觀、對教學和學生潛在影響等進行細致分析和理性研判。面對生成式AI可能存在的“幻覺”和“一本正經地胡說八道”，教師應具備敏銳的批判意識，利用專業積累、實踐經驗和文獻資料對生成式AI的輸出結果進行全面審視。通過“人在回路”的協同機制，充分參與到答案生成過程中，及時識別和糾正生成式AI的錯誤，并主動建構對問題的理解。
4 創新應用：探索生成式AI與教育教學深度融合的創新應用
教師要創新作業和任務設計，提升認知挑戰難度。作為“數字原住民”，學生會自然地應用AI來輔助學習，低門檻、無邊界的生成功能可能會助長學生的抄襲和依賴行為，不利于問題解決能力與批判性思維培養。為了避免學習惰性或“有成果無成長”現象發生，教師必須創新任務設計，保證學生有足夠的思維訓練機會和能力成長空間。例如，采用真實情景和問題解決的開放式任務提升思維挑戰難度、引導學生做過程性評價和反思發展自我認知和監控能力等。
教師要主動研究和積累生成式AI的技術資源，為學生構建自主學習和探究學習空間。例如創建虛擬實驗室，讓學生在安全、可控的環境中進行科學實驗和探究活動；模擬各種現實生活場景，幫助學生在具體情境中進行學習，增強學習的實踐性和互動性；構建數據分析環境，使學生能夠探索數據間的復雜關系，培養數據分析能力和批判性思維。
教師應強化生成式AI應用的跨學科意識，提升學生的綜合素養。數字技術尤其是生成式AI具有天然的多學科融合特質，成為開展跨學科活動的重要工具。基于生成式AI的情景創設、探究支持、個性指導，教師可設計并實施跨學科項目。例如，利用生成式AI生成歷史場景，讓學生沉浸式地進行探究性學習；在藝術課程中，生成式AI可以生成創意作品，激發學生的創造力。通過這些跨學科項目，學生不僅能更好地理解學科知識的內在聯系，還能生長出創新能力和批判性思維。
總之，教師在面對生成式AI時，需要保持開放和審慎的態度，既要充分利用其優勢，也要警惕其潛在風險。只有始終堅持以學生身心健康和全面發展為應用準則，做到技術應用與倫理安全并重，才能確保其真正賦能教育。
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作者丨魏非（副研究員、華東師范大學教師發展學院副院長）
來源丨中國教育報
編輯丨王藍萱
編審丨郭文君
