人工智能与未来教育的机遇和挑战（第一篇）：AIGC赋能高意识学习

随着ChatGPT的火热应用，人工智能在教育领域的应用越来越受到关注。为此，我们将和大家分享两篇最新的国内外专业文章。第一篇是华东师范大学终身教授祝智庭所撰写的《AIGC技术赋能教育数字化转型的机遇与挑战》，我们将分为高意识学习、教育路径创新和智慧教育升维三部分，讨论AIGC技术如何促进教育数字化转型。第二篇则为美国教育部发表的《人工智能与教学的未来》，我们将围绕人工智能背景下的教学、评估与研究，以及相关建议进行探讨，为大家提供全面的人工智能与教学最新发展思路。

在本文中，我们将会重点探讨AIGC技术推动高意识学习的发展和创新，从而为高校学生提供更加灵活、多样化和可持续的学习环境，有助于他们在未来的竞争中获得更好的发展机会。

01

背景介绍

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的高校开始将人工智能技术应用到教学过程中，这在全球范围内已经成为一种趋势。在国外，美国等一些发达国家是人工智能教育的领先者。斯坦福大学等顶尖高校早在20年前就开始探索研究。现在已建立起了完整的人工智能课程体系，并且拥有众多国际知名的研究机构和专家，影响力巨大。尽管国内外高校在人工智能教育方面的水平存在差异，但随着各方面的支持和投入增加，未来国内高校也将会有更大的进步。

在国内，许多高校已经设立人工智能相关专业，并设置相关课程。如华东师范大学计算机系设立了人工智能本科和硕士研究生专业，并建立了人工智能学院，开展了多个领域的研究与应用，同时也利用人工智能技术优化课程管理、掌握学生学习状态、建立机器人辅助教学等方式，提升了教学质量和效率，使得人工智能与教学的结合更加全面、深入。

高校教育一直以来都是我们关注的焦点，而随着科技的快速发展，教育范式也在不断地进行创新和变革。其中，AIGC（AI GeneratedContent）的广泛应用给高校教育带来了巨大的机遇和挑战。在这一过程中，高意识学习作为一种基于个体主动、深度、高效的思维过程的学习模式，正成为越来越多高校教育实践中的核心理念。

02

高意识学习：AIGC赋能教育范式创变

有意识学习

人的意识在人类认知和社会互动中扮演着至关重要的角色，它包括显意识、潜意识和无意识。有意识学习基本原理包括行为原则和认知原理。行为原则是指控制刺激、选择性合作和运动；而认知原理则强调将自己定位为学习者、管理自己的情绪和信念、检查自己的直觉，并谋定而行。这些原理可以帮助人们更加有效地进行学习，提高学习效果和竞争力。

高意识学习

意识智能的联合本体包括有意识智能、本体智能、反应智能和活动智能。个人的适应能力和智慧并非高智商驱动，而是由各种智力综合影响。通过认知自身、提升反应和执行能力，我们能更好地面对挑战和机遇，实现个人和社会的成长和进步。这一方法为评估和发展人类智慧和适应能力提供了更全面、更系统的方式。

随着智能时代的到来，人们必须积极发展高意识学习，以适应快速变化和不断更新的社会环境。NLP（神经语言编程）逻辑层次模型提供了一种方式来探索人类思维和行为的复杂性，并帮助我们更好地理解和应对学习过程中的挑战。该模型包含六个层次，分别是精神、身份、信念/价值、能力、行为和环境。

NLP逻辑层次模型强调了个体认知和行为的多元性和交互性，帮助我们更好地发展高意识学习。

学习者主体性

学习者的主体性是指他们对自己学习过程的主动参与和责任承担，这关系到他们的成长心态、思维习惯以及美德实践。学习者的能动性则涉及一个人在面对挑战时，能够以积极主动的态度去有意义地影响自己所处的环境。这种能动性由三个相互关联、同等重要的要素组成：行动的环境、行动的意志和行动的力量。只有当这三个要素协同作用，学习者才能够充分发挥自己的潜能，达成自己的学习目标。

培养学生是“能动性/主动性”（Agency）是学习者主体性的基石。这种行动的力量最终如何来自于成长心态、思维习惯和道德实践的结合。这种强大的结合培养了一个学生，不仅了解他们有能力成长（成长心态），而且知道如何实现这种成长。成长心态使学生理解他们能够改变和负责他们自己的发展。

生成式学习

人的生成式学习理论原理: 学习过程取决于我们脑海中已经存在的记忆和知识。 当新数据集成到我们的长期记忆中时，它将成为我们理解的一部分。

生成学习理论的建立在以下假设的基础上，即人脑并非被动地观察其周围的事件或环境。相反，它建立了对经验，场景和问题的看法。这个想法将学习定位为需要学习者努力的积极任务。知识必须被构建和搭建，无法下载或传授。

生成学习法的SOI模型

问题意识是生成性学习的出发点，发生型问题和预测型问题都需要通过重新设定更高的“理想状态基准值·目标”来解决。解决问题的步骤包括定题、设计方案和测试评价，技术与方法的支持可以提高效率和质量。在快速变化的时代，不断发现问题并解决问题能力至关重要，实现更高的目标和价值。

自主学习是生成式学习的内驱，深度学习和神经网络等技术实现了自主学习。元计算、大数据、算法的改进也提高了学习能力。在学生如何学习方面，教师、学生和同伴之间形成了一个沟通循环，包括任务、反馈、产出等步骤，促进了知识和行为的形成。

自监督学习是生成式学习的保障，监督学习、训练奖励模型和基于强化学习微调生成模型等方法结合。强化学习模型可以不断根据环境的惩罚和奖励拟合到最适应环境的状态。在GPT-3.5上做微调，得到监督学习模型，并利用排序结果用训练奖励模型打分，生成分数并持续优化模型。

03

高意识学习：未来的教育方向

高意识学习是生成式学习的要素，尤其在教育领域中。利用AI技术和数据科学手段，高意识学习为学生提供更灵活、个性化、深入的学习体验，增强思维、判断、创新、解决问题的能力。此外，高意识学习还激发学生自主学习能力和兴趣，培养高素质人才。通过人机合作探索和创新，未来有望实现教育领域的跨越式发展和变革，促进数字时代高校教育的可持续发展和创新升级。

高意识学习是未来教育的重要形式，这种新型教育模式结合了人工智能技术的支持和先进的学习工具，能够为学生提供个性化、高效、自我导向的学习体验。利用AIGC技术提供学生兴趣和水平的资源和活动，注重自我认知和互动参与，培养未来领袖和创新者；同时提升高校教师的教学质量，满足学生个性化需求，推进教育创新发展。高意识学习是未来教育的重要方向，为个人和社会进步提供灵活、多样化和可持续的学习和教学环境。