ChatGPT与教育变革——智能时代教育应如何转型.pdf
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1、JOURNAL OFDISTANCE EDUCATIONSpecial SeminarChatGPT与教育变革智能时代教育应如何转型王竹立吴彦茹王云摘要 ChatGPT的横空出世,给教育带来巨大的冲击与挑战。作为生成式人工智能技术的代表,ChatGPT相较弱人工智能技术有了突破性进展,这标志着智能时代的正式到来,并触发了人们对知识和教育的重新思考。ChatCPT类生成式人工智能对教育的挑战不仅限于可能制造错误信息、引发学术诚信问题和危及个人隐私和数据安全等方面,而是涉及从教育基本理论、教育体系、教育生态到教育教学实践的全方位变革。为应对这些挑战,智能时代的教育需要从以下多方面进行转型:(1)全
2、面反思与升级教育理论,包括知识观、学习观、教学观、课程观和人才观;(2)重塑学校制度和教育生态,重点提升终身教育体系的作用和地位;(3)加速提升教师的智能素养;(4)强化思维锻炼,提升人类思维水平与创新能力。关键词 ChatGPT;生成式人工智能;新知识观;重构主义;终身教育;通用人工智能中图分类号 G420DO1 10.15881/33-1304/g4.2023.04.003以ChatGPT为代表的生成式人工智能在教育界激起了深远的反响,至今热度未衰。ChatGPT的出现意味着什么?智能时代教育面临哪些新挑战?教育应如何应对这些挑战?这些都是当前教育领域函待探讨的问题,也是关乎人类的生存发展
3、的关键问题。为此,本文将切入这三个主题,探讨智能时代教育所面临的挑战与变革。一、ChatGPT的出现意味着什么(一)ChatGPT的革命性进步比尔盖茨认为ChatCPT是他一生中遇到的两项革命性技术之一,并预测在未来5至10 年内,人工智能(AI)驱动的软件将最终实现彻底改变人们教学和学习方式的承诺(Gates,2 0 2 3)。ChatGPT与以往AI相比已有突破性进展,传统的AI被设计用于执行特定任务,需要具有预定义的规则和程序,一旦超出这些范畴,就会失效。ChatGPT基于深度学习技术,依靠自我学习、模拟和推理来生成文本和对话,首次采用从人类反馈中强化学习(Reinforcement L
4、earning from Human Feedback,RL-基金项目:文本系山西省教育科学“十四五”规划2 0 2 1年度课题“基于校企合作的航空服务艺术与管理专业应用型人才培养模式研究”(项目编号:GH-21293)的研究成果。作者简介:王竹立,硕士,教授,硕士生导师,山西师范大学教育科学学院(山西太原0 30 0 32);吴彦茹,硕士,副教授,硕士生导师,山西师范大学教育科学学院(山西太原0 30 0 32);王云,教授,博士生导师,山西师范大学教育科学学院(山西太原0 30 0 32)。引用信息:王竹立,吴彦茹,王云,2 0 2 3.ChatGPT与教育变革一智能时代教育应如何转型 J
5、.远程教育杂志,41(4):2 7-36.27文献标识码 A文章编号 16 7 2-0 0 0 8(2 0 2 3)0 4-0 0 2 7-10HF)的方式,具有根据用户反馈改进输出结果的能力,并会根据用户反馈持续化更新和学习(OuyangLetal.,2022;Shen,etal.,2023),从而更加接近人类的语言和习惯,在某种程度上可以实现自主思考和创造性表达,这使它比传统AI表现出更大的适应性和适用性。通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)是指能像人一样思考、像人一样从事多种用途的智能机器。由于主流AI研究逐渐走向某一领域的智能化(如机器
6、视觉、语音输入等),为了与它们相区分,在Artificial Intelligence中间增加了General,从而开辟了通用人工智能这一领域(百度百科,2 0 2 3)。ChatGPT作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具,不仅能够通过理解和学习人类的语言进行对话,根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样进行交流,回答各种问题;还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、写论文等多项任务,向通用人工智能的目标迈进了一大步;但尚未达到人脑的“通用性”,无法像人一样从事更多的工作,因此,还不能被定义为通用人工智能(见表1)。远程叔育杂志专题研讨ChatGPT与教育变革表1人类大脑智能与Chat
7、GPT智能的异同智能分类人脑感知思考情感行动从表1可以看出,迄今为止,ChatGPT唯一能与人脑匹配的智能仅有思考一项,而且从严格意义上来说,ChatCPT的思考与人类的思考也有本质上的不同。ChatGPT只是根据已经存在的数据和程序来生成回答,而不是真正的思考和判断。人类的思考是一种具有主观性、自由意志、情感和感知的过程,人类的思考往往源自其对外界和自身的感知,并在感性认知的基础上通过抽象概括等思维形式上升为理性认识;ChatGPT并没有这些特质,它不能感知外界的事物,而是通过处理和分析输人的自然语言来寻找匹配的答案,使用的技术是基于机器学习和自然语言处理的算法,通过处理大量的训练数据来建立
8、模型,以便在给定问题的情况下,尽可能地提供最佳的回答。因此,即使它的回答看上去和人类的思考结果相似,也不能说它和人类思考是一样的。虽然人类有时也会在记忆中寻找已有的答案来与问题相匹配,但人类的思维显然要比这复杂且灵活得多。由于ChatGPT缺乏对外部世界的实时感知和抽象思维能力,使其在应对开放性的问题、推理不稳定的场景等方面与人脑相比仍有较大的差距。归根结底,ChatCPT只是一个由算法和数学模型构成的计算机程序,其工作原理与人类大脑的功能、结构和演化历程有着很大差异。例如,人类能够从实践中发现新事物和新现象,并给事物或现象命名,进而对事物或现象的本质、规律进行抽象、概括、分析与推理,产生出新
9、的知识;到目前为止,ChatGPT还只能从已有的知识和数据中,进行二次收集、整理、加工、重组,针对某个具体的问题,匹配出最符合人类道德和需求的答案。在某种意义上,ChatGPT还只是“知识的二道贩子”。然而也应该看到,这种状况有可能在将来得到改变。目前已有能通过各种传感器实时感知外界信息如图像识别、语音识别等的智能机器,也有用AI进行情感计算的探索和研究,还有各种能像人一样行动的机器人。如果将ChatCPT式的生成式人工智能与这些技术和机器系统整合起来,就可能生产出28与人类智能多样性非常接近的机器人,能够像人一ChatGPT样从事多种工作,而不仅仅是问答式对话。这种能够理解、推理并与物理世界
10、互动的智能系统被称为具身智能,被认为是AI的终极形态之一(秦枭,2 0 2 3)。由此可见,ChatCPT已具备成为一种通用目的技术(GPTs)的潜能(方兴东,等,2 0 2 3)。(二)ChatGPT诞生标志着智能时代的正式到来ChatGPT的诞生是否意味着智能时代的正式到来,要看人类自已设置的标准。人们常用最具代表性的生产工具来代表一个历史时期,如石器时代、青铜时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代等。那么,现在人工智能早已出现,并且其重要性不亚于历史上任何一个生产工具,人类正迈向智能时代是确定无疑的。非要找出一个时间节点,标志智能时代正式到来,笔者以为ChatGPT为代表的生成式人工智能的出
11、现,就可以作为一个标志性事件。因为之前的很多AI技术突破,与我们每个人的日常生活关系尚不密切,但ChatGPT为代表的生成式人工智能则可能进人每个人的日常生活,并对社会的方方面面产生深远的影响。ChatGPT仅用2 个月就吸引到1亿用户,加上“ChatGPT+”和同类生成式AI产品的不断推出,极有可能在半年到一年内达到10 亿用户的“杀手级”应用。比尔盖茨以“人工智能时代已经开启”(The Age of AI has begun)为题专门讨论 ChatGPT可能给各方面带来的影响(Gates,2023)。学术界似乎尚未有人明确提出智能时代的到来应以何种事件为标志,笔者曾向ChatGPT提问,它
12、的回答是,只有当机器智能达到或超越人类智能,具备更高维度的判断、决策和自主行动能力,并因此给人类带来彻底改变之时,才是智能时代正式到来之日,也就是说必须等到真正的通用人工智能甚至超级人工智能到来之时。这可能代表了部分专家的观点。笔者认同方东兴等人的观点:“如果自下而上地转变思维,改变视角,以普遍使用的应用为基准作为定义通用 的决定因素,那么走的人多了也便成了路”“用的人多了也便成了通用,而不是在技术 视角下提前预设一个高远的目标。(方东兴,等,2 0 2 3)”二、智能时代教育面临哪些新挑战?笔者曾提出网络时代学习面临两大挑战:信息超载和知识碎片化(王竹立,2 0 11)。智能时代学习又该面临
13、哪些挑战呢?原有的挑战是否还存在?是否出JOURNAL OFDISTANCEEDUCATIONSpecialSeminar现了新的挑战?ChatGPT除了可能给学习带来便利之外,是否也同时带来新的挑战?对学习的挑战其实就是对教育的挑战。目前,学术界担心ChatCPT带给教育的挑战,主要集中在虚假信息、学术伦理、数据安全、数字鸿沟、偏见与歧视、教师地位弱化等方面(王佑镁,等,2 0 2 3;杨欣,2 0 2 3;周洪宇,等,2 0 2 3)。笔者认为,ChatGPT对教育的挑战不仅限于上述几个方面,而是全方位的,从教育理论、教育体系到教育实践无不涉及。(一)对教育理论的挑战教育理论是教育学科的基
14、础和核心,对于教育改革和教育发展具有重要的指导意义。教育理论是以学习理论为前提和基础的,两者是一体两面的关系。ChatGPT类生成式人工智能的出现,迫使教育理论工作者回答下面一系列问题:(1)什么是知识?什么是有用的知识?知识有没有发生变化?发生了哪些变化?(2)今天我们为什么而学、学什么、如何学?(3)今天我们为什么而教、教什么、谁来教、如何教?(4)智能时代教育的主要任务是什么?需要培养什么样的人才?如何培养这样的人才?等,这些问题涉及知识观、学习观、教学观、课程观和人才观等多个层面。(二)对教育体系的挑战教育体系是指一个国家或地区所建立的,包括各种教育机构和教育组织的总称。教育体系包括幼
15、儿教育、小学教育、中学教育、高等教育、继续教育等各个阶段的教育机构,以及与之相关的教育组织,如教育行政部门、教育科研机构、教育培训机构等,笔者将其分为学校教育体系和终身教育体系两大组成部分。ChatGPT的出现,同样让我们反思:未来学校还会存在吗?教育教学体制还会跟现在一样吗?终身教育地位要不要提升?如何提升?提升到什么高度?终身教育与学校教育的关系如何?等一系列问题。(三)对教育实践的挑战教育实践是在教育理论指导下,通过教育体系中的全体工作者和学习者共同完成的教育教学活动的统称。教育实践面临的挑战是最大的,也是最难一而就的。这是所有教育机构和教育工作者所直接面对的挑战,包括如何将先进的教育理
16、念转化为实际的教育教学行动?如何完成学校体制和教育生态的变革?如何实现教育教学模式与方法的转变?如何更新教育教学内容?如何改革教育教学评价体系?如何提升教师教育教学能力?如何培养学生以数字素养为核心的学习能力?等一系列问题三、智能时代教育应如何应对挑战有学者断言,人工智能将使传统教育的优势荡然无存(钱颖一,2 0 2 3)。然而,教育是国之大事,涉及的方方面面都非常复杂,包括政治、经济、文化等诸多领域,需要各方面的共同努力才能实现改革。教育变革是一个长期的过程,需要时间来逐步推进,需要付出巨大的投入和努力,需要推动教育体制的变革、教育思想的更新、教育资源的配置等多方面工作。因此,教育的发展速度
17、往往比技术进步的速度慢,这一点在网络和智能时代越来越凸显。但无论如何,教育变革不可推延、势在必行。笔者拟从教育自身的角度,围绕以下几个方面探讨教育变革的内容与方向。(一)教育理论的全面反思与升级改造智能时代,新的学习技术与学习环境要求对教育教学基本理论进行全面反思与升级改造,下面笔者将分别从知识观、学习观、教学观、课程观、人才观等方面展开分析。1.新知识观(1)网络时代的新知识观网络时代对知识变化的最初观察来自联通主义学习理论创始人乔治西蒙斯和史蒂芬道恩斯(George Siemens&Stephen Downes)。西蒙斯等认为网络时代的知识已从静态的层级结构变成动态的网络生态,提出了知识流
18、、软知识和硬知识、联通知识等新概念(西蒙斯,2 0 0 9;Downes,2008)。之后逐渐分化为两类新知识观:其一是笔者于2 0 1 7 年提出的面向智能时代的新知识观,后逐渐发展成为重构主义知识观(王竹立,2 0 1 7 a;王竹立,等,2 0 2 2)。其最显著的特征是对软、硬知识的划分作了进一步的深化和拓展,认为网络时代出现了一类被称为软知识的新知识类型,今天软知识越来越多,且重要性不断上升,而传统的硬知识的重要性则下降。其二是陈丽等于2019年在联通主义知识观基础上提出了“互联网+教育”的知识观,后逐渐发展为回归论知识观(陈丽,等,2 0 1 9;陈丽,等,2 0 2 3),其核心
19、思想是认为知识已从精加工的符号化信息回归到人类的全部智慧,包括信息、经验、技能、态度、价值观等,网络时代的知识不仅是表征出来的事实,还可以是通过群智汇聚“涌现”出来的对认知客体的整体识别,是信息的某种组织方式。29远程叔育杂志专题研讨ChatGPT与教育变革这两种新知识观虽有内涵与主张上的异同,但都向我们描绘了网络时代知识的新面貌,那就是:今天的知识已不仅限于过去那种记载在纸质书本中的、被专家学者符号化、结构化的硬知识,还出现了向硬知识生成之初回归的现象。这种知识回归现象表现在两个层面:一是从符号表征向知识本体的回归,知识不仅限于那些被语言文字等符号充分表征,并已形成结构化、系统化的传统意义上
20、的知识(硬知识),如学说、理论、概念、定义、原理、公式等,还包括介于硬知识与最初经验之间的、尚未被语言文字等符号充分表征的半结构化、半系统化的软知识,以及所有未被符号表征,或无法被符号表征的原初的信息、经验、技能、态度、价值观等(即本体知识);二是从专家向草根的回归,即知识生产不再是专家学者的专利,众多的草根网民也参与了知识的生成与建构,甚至智能机器也参与到人类的知识生产过程中。知识是在网络的群智汇聚中自发地“涌现”出来的某种复杂结构或组织形式。与知识回归现象相反的是知识重构趋势。随着信息爆炸性增长,信息来源渠道的增多,加上微博、短视频等碎片化传播方式的流行,信息超载和知识碎片化现象日趋严重,
21、对知识结构化、系统化的需求也日益增高。信息和经验等唯有通过符号化的加工提纯,才能变成更具普遍性和概括性的知识,也才更有利于传播与推广。只不过这种信息和经验的符号化加工提纯,不是简单地“复原”原有的学科知识结构,而是根据现实的需要由学习者个体或组织“重构”出个性化的知识结构。这种重构知识更多的是包含新要素的软知识,其中少部分最终会上升为更具普遍性和稳定性的硬知识。知识的回归与重构,共同构成了网络与智能时代知识的双向运动,从而推动知识的不断更新迭代(王竹立,2 0 2 3),如图1 所示。人工智能加快了知识的双向运动趋势。作为生成式AI,ChatGPT还不能从无到有生成新知识,只能对人类原有的知识
22、进行重组加工。这种重组加工本身就是一种“提纯”和“重构”。另一方面,这种重组加工是围绕具体问题进行的,相对于传统的学科知识体系来说又是某种意义上指向具体问题的“回归”与“还原”。由于目前ChatCPT缺乏对外部世界的实时感知和抽象思维能力,其重组出来的“新知识”要么属于对人类已有知识的二次加工,要么可能是似是而非的“伪知识”。例如,由清华大学新闻与传播学院30本体知识信息经验符号化提纯技能新发现情感新技术态度零存整取新事物零存整取公式价值观碎片重构新现象碎片重构公理网络生成、群智汇聚草根服务草根建构社会化传播与应用“纸质媒体图1 知识的回归与重构元宇宙文化实验室发布的清华大学AIGC发展研究报
23、告中显示,由AI生成并解释的新名词如摩尔陷阱、摩尔平衡、摩尔分配、摩尔悖论和摩尔鸿沟等(清华大学新闻与传播学院元宇宙文化实验室,2 0 2 3),是否有现实中的对应事物或现象?其有没有得到学界的认同?或者这还只是AI的“一本正经地胡说八道”。这些问题值得深刻反思:如果任由这类AI自动生成的新名词、新概念、新理论到处泛滥,不仅进一步加剧信息超载和知识碎片化,而且还可能导致信息失真和知识泡沫化现象,对人类知识体系造成灾难性影响。所谓信息失真,是指某种符号化信息并未反映真实事物或现象;所谓知识泡沫化是指知识生产的一种虚假繁荣,各种新名词层出不穷,却并未实质性扩充人类的知识。卡尔波普尔(2 0 0 5
24、)在探讨知识真伪问题时指出,“我们要问的倒是所做的断定是否真-就是说,它是否与事实一致。”为此,笔者提出真知识和伪知识的判断标准:判断一种知识的真伪,要看它是否反映了客观存在的事实,是否在现实世界中存在相对应的事物或现象。如果一个概念或理论与现实毫无任何关联,只存在于语言文字中,那就是伪知识。另一方面,ChatGPT又能作为人类的助手,帮助人类对已有知识进行快速检索、梳理、提取,极大地减轻人们查找知识、整理知识的工作量,从而间接推动知识的传播与创新。因此,ChatGPT对信息超载和知识碎片化的影响是十分复杂的,这两种对人类学习的挑战也将持续下去。(2)智能时代的新知识观在数据定义万物、数据量化
25、万物、数据链接万物软知识新名词新概念符号化提纯规律定理专家网民X网络媒体硬知识理论学说JOURNAL OFDISTANCEEDUCATIONSpecialSeminar的人工智能时代,数据科学在大数据的推动下取得快速发展。顾小清和郝祥军据此认为,数据科学探索将数据转化为信息、信息转化为知识、知识转化为决策的机制和方法,知识发现与生产从仅追求因果性走向重视相关性,从而产生出一种“科学始于数据”的知识生产新模式,可姑且称之为数据驱动知识观(郝祥军,等,2 0 2 3)。智能机器已加人知识生产主体,数据作为知识生产的重要原料,智能算法成为知识生产的技术与工具,这些判断应无疑义。董春雨等(2 0 1
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