下一个风口来临，人工智能助力教育现代化，推动教育转型与变革！

随着算力水平与数据获取量的跨越式提升，以多模态大模型为代表的生成式人工智能在国内外均受到高度重视。国际上，ChatGPT与GPT-4等生成式人工智能模型与系统，在文本和图像生成等方面展现了接近人类水平的理解、创作和交互能力。在国内，也诞生了“文心一言”“星火认知”等多种生成式人工智能模型与平台。生成式人工智能在教育领域，不但可以为师生提供智能化实用工具，更在深层次上推动了教育理念的转型与变革。

教师多元化支持：生成式人工智能可以在教师备课、自动批阅与学情分析等多个方面，为教师教学提供有价值的实际支持，促进教学方法的改进与教学效率的提升。

学习者个性化辅助：生成式人工智能可以根据学习者的学习目标、需求、偏好与历史表现，为其提供定制化的学习方案，并提供即时的问题解答和自然语言交互。基于学习者的作答，生成式人工智能可以提供自动批阅服务，并进一步生成和推荐启发类的学习资源。

在不远的将来，生成式人工智能在教学资源自动生成、教师教学智能辅助和人机协同过程支持等方面，有望得到长足的进步与发展。

第一，教学资源自动生成。生成式人工智能可以综合利用海量教育数据与领域学科知识，根据教学场景的具体要求，深入分析教学对象和教育资源，进而高效创建个性化且跨模态的教育资源，并实现跨学科与跨模态的资源生成。

第二，教师教学智能辅助。未来的生成式人工智能可以作为智能代理，在多类型题目自动批阅、教育教学场景自动解析等方面，可以辅助教师开展多种教学工作。

第三，人机协同过程支持。生成式人工智能的角色将超越传统的工具属性，逐渐成为教师和学生的协作伙伴。

当前生成式人工智能也存在局限和挑战：其基础模型通常基于大量未标注的数据进行训练和构建，这种方法可能导致数据偏见、虚假信息生成等问题。

在未来教育领域，生成式人工智能不仅能提升教育质量和效率，还将推动教育模式与人才培养方式的变革。面对新技术领域的快速发展，教育工作者和学习者需要积极学习和适应，并在此基础上革新传统教育理念与教学策略，培养适应未来人工智能时代的创新型人才。同时，也需要充分认识到生成式人工智能带来的挑战，保持对其局限性的清醒认识，为人工智能赋能教育与教育数字化转型创造有利条件。