【报告】2024智能教育发展蓝皮书-生成式人工智能教育应用（精华版）

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这篇报告主要探讨了生成式人工智能（GenAI）在教育领域的应用现状、挑战与机遇，详细分析了GenAI技术框架、教育大模型的构建及其在教育中的应用场景，并提出了应对伦理风险的策略。

研究背景:

背景介绍: 随着ChatGPT的推出，生成式人工智能（GenAI）迅速崛起，成为全球关注的焦点。GenAI的自然语言理解、内容生成和逻辑推理等能力为教育领域带来了新的变革机遇。

研究内容: 本文探讨了GenAI在教育中的应用现状、挑战与机遇，详细分析了GenAI技术框架、教育大模型的构建及其在教学、学习、评价、管理和服务中的应用场景，并提出了应对伦理风险的策略。

文献综述: 相关研究表明，GenAI技术在教育领域的应用仍处于起步阶段，讨论度高但实际潜能尚未充分发挥。各国政府、高等院校、研究机构和科技企业对GenAI教育应用的伦理风险进行了广泛关注和研究。

核心内容:

教学应用场景: 包括教学设计智能生成、教学资源协同共创、人机协同课堂互动和科学实验智能助教。

学习应用场景: 包括个性化答疑辅学、启发式阅读助手、情境化口语语伴、自助式编程学习和陪伴式心理疏导。

评价应用场景: 包括多样化试题生成、智能化作业批改、拟真化口语测评、伴随式学生核心素养评价和智能化课堂教学分析。

管理服务应用场景: 包括管理应用对话生成、问答咨询智能高效、行政办公效率提升和管理数据智能分析。

教育研究应用场景: 包括专业知识智能问答、学术文献高效研读和智能写作全面辅助。

GenAI的兴起与影响: GenAI技术的快速兴起，特别是ChatGPT的成功，标志着GenAI技术的变革性突破。GenAI为经济社会发展注入新动能，预计到2040年每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。

GenAI国产化发展道路: 面对国际竞争，中国在算法、算力和数据三大技术底座上已有积累，政策引领推动了GenAI的国产化发展。2023年我国GenAI的企业采用率达15%，市场规模约为14.4万亿元。

推动GenAI教育应用的若干关键问题: 教育主体对GenAI的技术认知亟待加强，提升GenAI教育适用性需要专用大模型，多元教育应用场景及实效有待探索，保障GenAI合理应用亟需完善伦理规范。

GenAI技术框架: GenAI的提出与内涵、特点和应用参考框架。GenAI应具备数据的自监督学习和自动生成机制，强大的泛化和迁移能力，但也存在认知“幻觉”现象。应用参考框架从基础层、技术层、能力层、应用层和行业层五个方面进行阐述。

教育大模型的构建: 教育大模型的提出及发展现状，主要功能包括知识问答、作文教学、试题生成与解答、口语对话和教学设计。教育大模型的内涵与特征体现在场景应用的专业性、内容生成的合规性、知识更新的持续性和技术应用的集成性。

GenAI在教育中的应用场景:

结论:

GenAI作为新质生产力要素将推动教育理论与实践的创新发展和教育教学形态的变革与重塑。未来，GenAI技术将进一步赋能教育治理效能提升，促进教育高质量发展。

然而，GenAI在教育中的应用也面临隐私泄漏、机器依赖、偏见歧视等伦理风险，需加强监管和技术创新，确保其在教育领域的健康发展。

文泽企屋

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