AIGC视域下的虚拟教研室:概念特征、运行要素与建设进路

孟凡丽,马 翔,王建虎

(1.新疆师范大学,新疆 乌鲁木齐 830017;2.新疆大学,新疆 乌鲁木齐 830046;3.新疆财经大学,新疆 乌鲁木齐 830012)

党的二十大首次将“推进教育数字化”写入党代会报告[1]。教育数字化战略行动是中国式教育现代化的重要组成部分,也是教育高质量发展的关键路径。就高等教育而言,我国在2022年初就系统部署了高等教育数字化转型的具体任务,即推进课程、教材、实验、教研、教管、图书文献、教学资源库、教学质量监测、国际合作、管理决策等“十大板块”建设,以数字化助力提升高校人才培养能力[2]。其中,虚拟教研室作为高等教育教研板块数字化转型的具体实践,在创立高校新型基层教学组织、提升教师教学能力、提高人才培养质量等方面发挥了重要作用。目前,虚拟教研室建设正在从顶层设计转向应用驱动,教育部虚拟教研室建设专家组和各高校都在积极探索虚拟教研室在创新教研形态、加强教学研究、共建优质资源、开展教师培训等方面的场景应用及其落地[3]。

虽然教育具有典型的路径依赖特征,但教育数字化转型不是在传统的教育场景上进行简单的数字技术叠加,而是要在人机有效融合上寻求突破[4]。高校教研室是教师进行教学内容生产的组织,其数字化转型必须找到能够突破现有制度束缚的核心技术,实现泛在化、个性化、协作化、数智化的虚拟教研。人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,简称AIGC)多模态场景交互技术能够突破既有高校教研制度限制,创新应用场景设计和内容生成方式,有助于统筹推进高等教育教研主体、教研环境、教研目标、教研内容、教研过程要素范式转型。将人工智能技术深度融入高校教研的全方位、全流程,为虚拟教研室的建设与发展提供时代指向。鉴于此,本研究从AIGC视角切入,对虚拟教研室的概念特征、运行要素及建设进路等进行分析与探讨,以期对虚拟教研室的建设与发展有所助益。

一、AIGC视域下虚拟教研室的概念特征

(一)AIGC视域下虚拟教研室的概念

目前,关于AIGC的定义尚无统一的界定,国内学界初步形成了两种视角的阐述:一是从生产的视角看,AIGC是继由人主导的内容生成方式(Professionally-Generated Content,简称PGC;User-Generated Content,简称UGC),转为利用AI自动生成内容的方式;二是从技术的视角看,AIGC是通过人工智能生成算法,通过预训练模型实现人类输入指令后自动生成数据和媒体(图像、音频、视频)的单模态和多模态模型的系列技术集合[5]。综上,可将AIGC概括为人工智能内容生成方式、生成技术和生成物的统称。

虚拟教研室自提出以后,学界开展了广泛的研究,曾建潮等最早提出虚拟教研室的概念,认为虚拟教研室是利用互联网信息技术组成的跨校、跨学科、跨国际教研教学研究团队[6]。桑新民等认为虚拟教研室是一个跨越边界的学习型组织,旨在通过教师深度学习提高教师的教学学术水平[7],还有一些学者的研究也都指向虚拟教研室的本质是教师共同体[8-11]。由此可以看出,边界跨越、教师学习、共同体等成为当前虚拟教研室研究的关键词,但以ChatGPT为代表的AIGC对高等教育教学生态提出了挑战,虚拟教研室作为高等教育教学的关键一环,其建设与发展的方向应该紧跟AIGC的发展趋势。基于此,本研究认为,AIGC视域下的虚拟教研室是由跨越校际、区域、学科、专业、领域等边界的教研共同体组成,依托生成算法、预训练模型、多模态等AI技术,以“人际协作+人机协同”的方式开展教学研究与实践为基础,以人工智能生成教研相关物为核心的场景应用。这其中“教研相关物”不仅仅指AIGC生成的数据或媒体(图片、视频、音频等),还指生成的教研主体、教研环境、教研目标、教研内容、教研过程。

(二)AIGC视域下虚拟教研室的特征

根据上述概念定义,“教师跨越边界”将带来“数据巨量化”,“AI技术介入”将引发“多模态融合”,“人际协作+人机协同”将生成“认知交互”,三者构成了AIGC视域下虚拟教研室的典型特征。

1.数据巨量化

参加虚拟教研室人员包括跨越校际、区域、学科、专业、领域等边界的人员,让巨量数据汇聚成为可能。AIGC的生产力是在不计其数的标注数据的基础上由机器学习和数据模拟生成的,其内容生成主要以人类的输入为前提,在零样本学习(Zero-Shot Learning,简称ZSL)技术成熟之前,AIGC仍需通过人类提供巨量数据学习实现内容生成与创作[12],因而,海量数据输入是当前AIGC场景应用的底部支撑。截至目前,全国657个虚拟教研室共吸纳63000余名成员,这些成员间因同为教师身份而产生水平联结,因来自不同院校、专业、学科、领域而产生跨界联结,因加入同一虚拟教研室而产生交互联结。《2023年虚拟教研室建设工作要点》显示[3],按照“先行先试、逐步推广”的原则,将继续加大虚拟教研室的覆盖面,由此形成的多性质的网络节点联结基础数据将呈现巨量化,其增长也将呈现出乘数效应。

2.多模态融合

虚拟教研室的教研以多模态内容为主,让AI技术加持下多模态融合成为可能。AIGC多模态融合是指将文本、视觉、听觉等多种感官进行融合,覆盖图文、视频、数字人、机器人等更多场景,是AIGC相对于UGC和PGC的显著特征[13]。虚拟教研室中的成员围绕高等教育教学实践展开教研交流、资源共建、能力提升等多种感官融合的教研活动。在教研交流中,教师通过平台社交工具,可时时处处召开协同会议、分享教研内容等;在资源共建中,教师采用文本、视频、音频、图片、动画等形式开展教学资源共建,以数智化的形式构筑起虚拟教研室的核心行动场域;在能力提升中,教师在线观摩名师示范课,参与虚拟现实(Virtual reality,简称VR)或增强现实(Augmented reality,简称AR)空间的集体备课、课程试讲等具身教学实践。教师在上述教研活动中产生的数据与媒体,经过AIGC神经网络模型(Transformer)、可扩散模型(Diffusion)等基于深度学习的算法,被虚拟教研室应用场景所接收和学习,并通过人机对话的形式重新整合,再由教师输入指令生成新的内容供教师教学使用。如此一来,作为机器的虚拟教研室与参与虚拟教研室的教师均可收获融合不同模态的多元知识。

3.认知交互

搭建虚拟教研室(Virtual Teaching and Research Section,简称VTRS)网络平台,使人机交互成为可能。传统的教研主要发生在“人际协作”的场景,AIGC为教研场景中“人机交互”搭建了媒介,推动教研场景从“人际”转向“人际+人机”。将AIGC集成到VTRS中,可实现平台“云+网+端”的技术聚合,突破高校传统的时空边界,推动高校教研从“两空间(社会空间、物理空间)”真正走向“三空间(社会空间、物理空间、信息空间)”[14]。该平台可通过人机问答的方式在短时间内生成基于教学目标、教学内容的知识点,生成包括大纲、教案、习题等多版本的基础材料。同时,还可根据教师在虚拟教研中的活动和轨迹评估教研的效果和风险,提供新的改进意见和思路,既可减轻高校教师的工作负担,又能提高教师教学设计的效率[15]。

二、AIGC视域下虚拟教研室的运行要素

“生成式”是AIGC的核心运行方式,“生成”的英文“Generate”的词源来自于“gen”,指“生育”的意思,中文将“生成”也解释为“长成”“养育”的意思,泛指“根”“源”,因而AIGC下的“生成”可理解为“智能”的来源。“式”指“范式”,指一般所遵循的理论基础和实践规范,红杉资本曾发表文章《生成式AI:充满创造性的新世界》,认为AIGC掀动了各行业新一轮的范式变革[16]。在高等教育教研领域,范式是一种符合高校教师教研基本规律和发展方向的理念,是被大众所认可的教研模式和思维框架。互联网技术支持的高等教育教研范式已经从“基于数字化文本交互的信息化教研”“基于教师在线实践社区的社群教研”“基于智能互联技术的‘互联网+’教研”[17]变革为“基于AIGC的生成式教研”。综上,AIGC视域下虚拟教研室运行要素即AIGC所引发的高等教育教研范式变革的要素,如图1所示,可从教研主体、教研环境、教研目标、教研内容、教研过程等五个方面探究其递进迭代后的运行图景。

(一)教研主体:生成式数字人跻身教研主体

在“互联网+”高等教育教研中,借助网络的优势,使得参与教研的主体日渐多元,从单一的教师个体发展为包括跨学科、跨专业、跨领域的教研共同体,交互结构日益扁平化,但教研主体始终是以人类为主,各类教研网络平台或是教研信息的集散地,或是联通教研共同体的介质,人际交互始终是唯一主导教研发生的能动力量。AIGC的出现与应用让人与机器的交互不再仅限于开发者的代码输入与输出,还在于运用文本、语音交流以及利用视觉、形象识别等类人化的生成式思维进行平等且真实感知的交互。有研究指出,在高等教育领域中,作为AIGC的代表,ChatGPT不但可以与师生进行问答交流,还可以为教学引入创新性评价、自动生成创新的教学策略、提供实验学习的过程与方法等[18]。这些成果之前都是仅由人类教师经过长时间的人际教研才能得出的,但机器作为AIGC生成的“数字人”却可以在短时间内生成内容。如此一来,“生成式的数字人(机器)”跻身虚拟教研室的主体行列,成为虚拟教研室中相对人类教师的另一个主体。

(二)教研环境:生成式学习空间重塑教研环境

对虚拟教研室的认识要从高校教师发展开始理解。对于高校教师来说,发展是一个提高能力以应对教学中面临的复杂知识和问题的过程,是高校教师在与教学组织及其环境不断地互动学习中实现的。学习空间理论认为,学习行为需要在学习空间中发生与养成,作为学习发生的实践场域,学习空间链接了学习者与学习对象,并由“富技术”作为学习实践的介质,于功能层面为学习提供支架[19]。学习空间的优化是教育数字化转型的根本保证[4],就虚拟教研室而言,如何在无垠的虚拟空间中构筑高校教师生成式的学习场是重塑当前高等教育教研环境的重要支点。具体来说,虚拟教研室以数智思维的学习型组织理念为引领,既继承了传统教研中的人际学习空间,又创设出人工智能技术学习空间,二者融合形成了人机学习空间,三个空间共同作用于高校教师学习,构成了虚拟教研室生成式学习空间。第一,人际学习空间。虚拟教研室由教学名师、国家级一流专业、一流课程负责人等高水平教师发起。据统计,目前已有近百位院士、国家级教学名师等带动7万多名一线教师,开展教研活动13500余场[20]。通过“名师引领”“平台效应”驱动教师集体性人际互动学习,增进高校教师对教学问题的关注度、教学研究的参与度。第二,技术学习空间。AIGC视域下虚拟教研室由生成算法、预训练模型、多模态等“AI富技术”作为生成式学习的介质,不仅为机器自适应学习提供脚手架,还为高校教师在虚拟空间中开展生成式学习提供支架。高校教师在虚拟教研室技术学习空间中的学习既是AIGC赋能教师学习的体现,又是教师学习了解并掌握AIGC技术性知识的具身载体。第三,人机学习空间。人机学习空间是上述两者的融合,人类教师与机器相互学习成为AIGC视域下虚拟教研室运行的底层逻辑。活动理论强调学习本身是嵌入在质变转化的活动系统中,在恩格斯托姆(Engeström)看来,基于集体跨越“最近发展区”的学习才是最具革命性的变革[21]。虚拟教研室在实现人际集体跨越“最近发展区”的学习基础上,努力实现人机集体跨越“最近发展区”的学习成为生成式学习空间的重要使命。综上所述,AIGC为虚拟教研室创设灵活多变的生成性学习情境,推动应用混合式教研的发展,打造以VTRS网络平台为学习载体的高校教师学习场并使之常态化,满足教师教研多样化的需求,并采取有效的数字算法确保生成式学习空间价值最大化,最终实现教师教学发展的善治追求[22]。

(三)教研目标:生成式数字素养成为新一代教研目标

无论是传统教研室还是虚拟教研室,促进教师教学发展都是其核心要义,在传统教研中,一般以“知识本位”为目标促进教师教学发展,而在AIGC强大的知识自动生成态势下,以生成式数字素养提升促进教师教学发展成为虚拟教研室的运行目标。联合国教科文组织在《教育中的人工智能:可持续发展的挑战和机遇》(Artificial Intelligence in Education:Challenges and Opportunities for Sustainable Development)报告中指出,人工智能是数字技术发展的高阶形式,需要发展教师数字素养,以使教师更好融入智能化学习空间、改善自我数字化教学的方式与能力[23]。依据教育部制定的《教师数字素养》标准的阐述,“教师数字素养,即教师适当利用数字技术获取、加工、使用、管理和评价数字信息和资源,发现、分析和解决教育教学问题,优化、创新和变革教育教学活动而具有的意识、能力和责任”,具体包括5大维度、13个观测要点、33个关键表现[24]。AIGC视域下的教师数字素养是在《教师数字素养》的基础上,体现为一种超越了对技术一般使用的生成能力,更多地展现出教师基于复杂认知的交互和情感能力,在数字环境中生成理解、意义的思维能力。与学生身处ChatGPT等各类智能变革的应用场一样,教师在虚拟教研室中会从“学习者”和“教学者”等角色形成更多“具身行动”来反思智能化时代的教育教学变革,不断叩问教育的本质,审视自身教学,不断追问自己“我为什么教学”“我的学生从智能应用已经学到了什么”“AIGC下我要怎样教学”,这样一来,在思想和理论层面生成的认知经由思维提炼与整合成数字素养,方能建构出AIGC下正确的教学观念、教学技能、教学方式等,教师才能在技术迷思中不随波逐流、不忘教育初心[25]。质言之,相比“知识本位”下教师单纯获取教学知识的教研目标,虚拟教研室的教研目标以教师生成式数字素养为抓手,突出培养教师价值、情感等人文特质的能力和反思性批判、创造等高阶思维能力。

(四)教研内容:生成式内容生产创新教研内容

高校教研内容主要包括对专业建设、课程实施、教学内容、教学方法、教学手段、教学评价等的研讨,以及人才培养方案、教学大纲、习题试题、教学案例协作等方面[26],与未来学校的特征紧密相关[27]。教研内容生产的本质是教学知识生产,高等教育教学的知识需要在挖掘、加工、探索与创新中习得与掌握。整合技术的学科教学知识(Technological Pedagogical Content Knowledge,简称TPACK)是当下高校教师重要的知识框架,教师需要综合考虑相应技术、学科内容以及教学法三者知识的关系,学习并将其有机融合转化为一定的实践技能运用到教学过程中。传统的高校教研室知识生产一般由教师以文本介质协作完成,往往因知识生产效率不佳无法得到教师的青睐。随着AIGC的融入, 虚拟教研室的知识生产将由单一的“人际协作”转向“人际协作+人机协同”的生产方式,生产质量与效率得到一定提升。首先,在人际协作方面,在虚拟教研室网络组织结构下,教师之间在虚拟教研室网络平台上协同共建各类所需的教学资源,人际的知识交互在虚拟教研室中是一种裂变创新的模式,教师的教学实践能力也会在教学知识的创新生产中得到普遍提升。其次,在人机协同方面,人机协同的首要参量是机器生产,由于AIGC可创新知识生产的流程和范式,进而推动知识生产更具有内容完整性和创造力。因此,虚拟教研室可依托AIGC技术和内容生产方式自动完成智能数字内容孪生、编辑、创作[28],建立现实教学到数智教研的映射,对现实教学中的教学知识进行智能化转译和增强,通过语义理解和属性控制实现对AI生成知识的修改和控制。同时,虚拟教研室的AI算法具有知识创作和自我演化的能力,将实现从基于模仿的知识生成向基于概念的知识生成转变,这为虚拟教研室中人机协同的知识生产奠定了坚实的基础。AIGC下虚拟教研室运行中的人机协同产生的整体效能将发挥出“1+1>2”的效应。一方面,教师与虚拟教研室以协同合作的方式来实现AIGC的具身与应用,以人机共创的方式开展教学知识创作,并以知识图谱的形式完整展现学科知识点的覆盖度、教学法知识的匹配度、技术知识的适用度等,实现了高深知识的挖掘、探究以及教学转化,呈现出人机的集体智慧。另一方面,人机协同可以使教学知识的生产与开发更符合智能时代的要求,使虚拟教研室中的人机协同向共生阶段进阶。

(五)教研过程:生成式资源配置促进教育公平

生态学理论认为,生态系统中的各生态种群是具有能量转换、物质循环代谢和信息传递功能的统一体,在一定时间内达到适应、协同才能确保生态平衡[29]。对于我国高等教育教学而言,每个区域的高校集合就是一个生态种群,根据所处的社会生态环境既有特色和优势, 也有短板和劣势,但总体上东、中、西部区域高等教育在教学资源分布上差异较大,这已成为制约中西部高校教师教学发展的掣肘[30]。AIGC视域下,虚拟教研室通过技术变量兼容强与弱、老与新,盘活教学资源存量、做优教育资源增量,以生成式资源配置的方式促进教育公平,具体体现为以下三重逻辑:一是平等性逻辑。舒尔曼(LeeS.Shulman)曾说:“作为公共财富的教学:终结教学的独处”[31],虚拟教研室好比全国高校之间为了人才培养这一共享的公共利益而合作达成的默示契约,互不隶属、平等对话、相互尊重、团结合作,以共同促进教学资源配置优质均衡作为契约达成的重要价值旨归。这意味着任何教师都可以加入虚拟教研室网络平台,无论是谁提问、谁使用,AIGC都能平等地与之交流并给出答案,无论是任何插件,它们都可以借由AIGC的算法、算力、算据构建数据资源共享体系。二是差异性逻辑。AIGC能够通过技术挖掘为每一位参与虚拟教研室的教师生成客观、科学的教研行为画像,让处于不同认知水平的教师可以通过高度定制化和个性化的教育资源获得更有针对性的帮助。三是补偿性逻辑。虚拟教研室还对区域间高校在资源配置中给予生态补偿,通过AIGC空间调配促成了全国高校优质教育教学资源合理有序流动,促进高校教师取长补短,进行协作知识建构与迁移,匹配中西部与东部高校的教师教学发展相近的资源供给,最终达到互补共荣的发展目标。

三、AIGC视域下虚拟教研室的建设进路

(一)规避主体性危机,不断提高教师育人意识

虚拟教研室中教师与生成式数字人(机器)的双主体意味着AIGC在虚拟教研室中角色已超越技术工具,教师与机器的这种关系在心理学上被称之为“准社会交往”(Para-social Interaction, 简称PSI)[32],这种尚不确定且没有规范的模糊关系在一定程度上会使人类教师产生盲目意志,教师会对机器产生依赖,进而阻碍教师教研理性的发挥[33]。比如说,教师可能过度依赖AIGC进行教研内容生成,教研共同体也不易判别教研内容的创作主体贡献度,以至于无法开展基于实际教学问题的针对性研讨与交流。长此以往,教师将会陷入教研的主体性危机,开始产生AIGC代替教师工作的担忧,教师教学的自我效能感将会受到影响。因此,合理规避教研主体性危机成为AIGC视域下虚拟教研室建设首要考虑的问题。第一,意识引领,明确主体的“变”与“不变”。虽然AIGC下机器跻身为虚拟教研室的主体,但也仅是主体角色,人类教师作为教研主体性的地位并未发生改变。虽然教研的内容、方式等发生了变化,但教研服务立德树人的目标始终没有改变,教研不仅要做好教学知识生产的工作,更需要做好学生情感传递和价值引领的研讨。然而AIGC并不具备育人的属性,不会将人的情感和价值作为目标,而育人正是人类教师在教育中主体性地位不可撼动的特征。因而,人类教师要在意识层面明确自身的主体性地位,以“立德树人”的信念把握高等教育教研的根本任务。第二,行动引领,体认AIGC的“为”与“不为”。正如前文所述,AIGC目前还不能完全脱离人类进行自动生成内容,也就是说AIGC需要人类教师的人工干预和控制才能使其更加符合教育伦理地参与虚拟教研活动。那么,如何使AIGC更加符合教育伦理?首先,需要教师在虚拟教研室运行中确定哪些方面是AIGC可以介入的,哪些方面必须是教师教研共同体完成的。其次,技术引发的所有风险并不能被自身化解时,必须依靠“其他非人格因素表达信任的方式”[34],构建虚拟教研室技术规范才能强化教师个体和教研共同体的安全感,并保障AIGC技术的有效实施。

(二)加大技术投入,营造安全高效的教研环境

算据、算法、算力的综合提升成就了现如今的AIGC,其中算据是基础、算法是核心、算力是保障,生成式学习环境的内在机理是三者之间关联机制的使然。在算据上,AIGC下虚拟教研室的建设与发展离不开大数据教研资源的支撑。一方面,算据的数量是基准,例如DeepMind的AlphaGo能够成功战胜围棋世界冠军,是因为有基于近3000万局的人类实战比赛数据的预训练为支撑,北京智源的“悟道2.0”模型参数量也达到1.75万亿之多[13]。因此,虚拟教研室需要足够量的数据投喂以实现预训练。另一方面,算据的质量是核心,虚拟教研室数据的质量体现在真实、全面、及时,直接决定教学知识生产结果的精确性。当大量虚假、狭隘、陈旧的数据被虚拟教研室算法所学习和训练,它极有可能生成无法形成共识且缺乏可信度的教学知识。综上,通过投喂兼具规模化、真实性、全面性、前沿性的数据集进行训练是提升虚拟教研室效能的主要路径,这就需要虚拟教研室建设专家组、建设高校、广大教师、教育企业共同努力。在算法上,AIGC其运用包括自然语言理解、语音识别、图像识别、多模态融合和人机交互等基础算法模型,突破固化的内容生成方式,使得自动化和智能化生成变为可能。但是每一个领域,其自身运行的特征不同,其算法的设计也会存在差异与风险。第一,多模态认知计算是场景应用智能感知交互的首要特征,虚拟教研室的技术搭建唯有将多源异构多模态数据在统一的框架下进行语义融合和知识对齐,虚拟教研室才能具有多媒体、多模态数据的理解、融合、关联、生成和协同能力,并与教师产生智能交互[35]。第二,教研目的在于为教师在真实的课堂教学中提供内容丰富、种类多样的解决方案,从而较快提高教师教书育人的能力[36]。虚拟教研室建设应打造“虚实融通”的教研环境,对接高校智慧教室数据,整合虚拟空间和现实空间并行的跟踪分析,以师生数据流为抓手,打造“数字孪生”的高校教研场景,为虚拟教研提供现实的指向。第三,在算法风险层面,生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks,简称GAN)作为AIGC代表性算法,其应用存在深度伪造(deep fakes)而产生风险[37]。同时,在算法的歧视与偏见方面,AIGC数据集的来源与类型区分不清还会导致事实与想象边界混乱,加剧错误信息的扩散和传播[38]。虚拟教研室作为教育应用应具备科学的严谨性,若出现内容伪造、错误,危害的不仅仅是教育的声誉和教师的思维方式、价值观念等,更会危害到众多求知的学生和行业的发展。因此,要细致研究并限定虚拟教研室中AIGC算法的伦理性和安全性问题。在算力上,AIGC视域下虚拟教研室的算力首先体现在本地化硬件算力,这需要具有较强算力的本地硬件设备作为基座。另外,由于许多个人电脑无法处理AIGC计算任务,一般通过云平台开源并通过云算力开展工作,因而要加大虚拟教研室建设的技术投入力度,加快构建我国高校教学问题公共语料库,要在虚拟教研室建设中嵌入高性能的AI算力平台等。

(三)突出技能提升,形成教师生成式数字化素养培养模式

教师生成式数字素养框架的基本逻辑是教师智能化教学能力,虚拟教研室要突出培养教师智能化教学能力,要促使教师从多媒体教学、在线教学、线上线下混合教学等基本技能,逐步扩展到AIGC融合教学的能力,可从认知层面和实践层面双管齐下。在认知层面,虚拟教研室要面向广大教师常态化开展培训,普及AIGC的发展历程、构成原理、应用性质、技术特征、进化方向等,使教师对AIGC的基础设施层、算法层、技术层和应用层有全面、理性且辩证的认识与了解,并能反思AIGC在高等教育教学的应用领域、适度范围、运用技巧、机制原则等[25]。在实践层面,发挥虚拟教研室浸润式素养提升环境的优势,结合我国《教师数字素养标准》,从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展等维度定期开展教师共同参与的融入AIGC的教研活动,比如定期开展教师根据不同AIGC应用的特性,将其整合到诸如教学视频、电子课件、习题试题、教学案例创作,实验项目、实训项目、虚拟仿真实验教学设计及学情诊断与评价的教学研讨。另外,虚拟教研室还需提升教师的算法素养。算法素养是智能时代数字素养的内核,包括基于算法思维、认知、技能、知识等方面的技术适应性能力[39]。虚拟教研室可开设算法实验模块,以便教师更易理解AIGC大模型,能够有意识地规避模型带来的潜在风险。同时,还能以开发者的身份,通过实践AIGC算法积极参与到教学知识的生产与传播中,推动高等教育教学创新发展。

(四)重视内容审查,构建知识产权保护的教研内容生产制度

AIGC视域下虚拟教研室的知识生产方式能够借由它对知识的重新获取、鉴别、筛选、储存、整合以及推送,打破因知识分化而造成的学科壁垒[40],但是在这一过程中,可能会出现知识质量偏差和知识产权争议的问题。AIGC生成内容有错误甚至荒谬的答案已被证实,从这个角度看,虚拟教研室要开展内容安全审核、内容校对、勘误、低质量识别、虚假信息检测、交叉验证、演变跟踪等核验,制定知识表达机器监管的规范和规则,确保知识生产质量得到保障。另外,无论是“人际协作”还是“人机协同”,都可发挥自身资源优势,促进主体合作、融入与创生,但需要特别注意的是,教学创新的知识产权确权与保护、资源的合理使用与滥用防范等问题都是影响有效共建共享发生的前提条件。AIGC模型训练是基于互联网可抓取的内容,抓取过程中会涉及未经授权的数据,进而导致内容侵权行为。因此,需要建立明确的知识产权保护制度以及内部知识转移补偿制度,对数据抓取的标注以及对知识产权声明、留存、追溯等过程做出限定,对知识产权使用范围做出界定,保护原创性成果,提升各领域为高等教育教学进行知识分享的热情和安全感。唯有建立起开源且安全的运行规则,营造出契约规制的精神文化,才能充分调动“人际协作+人机协同”的活力,主体间才有可能实现“价值共创”。

(五)明确过程风险,创设兼顾效率与公平的教研过程保障机制

AIGC技术支持下的虚拟教研室有利于解决既有教研中的效率与公平的问题,但也会产生新的问题。第一,资本介入的问题。受制于资金投入、科研能力和资本的驱动,AIGC融入虚拟教研室不可能快速普及,东部发达地区高校发起的虚拟教研室将优先接受更新、更强的技术,可能会引发新一轮的不公平。对此,应该发挥教育部虚拟教研室建设专家组的作用,面向各虚拟教研室提供AIGC公共基础服务,确保东中西部高校发起的虚拟教研室在技术层面同步发展,尽可能减少不公平的发生。第二,数字鸿沟的问题。就像其他人工智能产品一样,AIGC的算法逻辑表现为自适应地为用户提供个性化的内容输出。这也意味着,AIGC将会根据不同人的特点和喜好,以培养他们接受的教育信息或者知识的习惯[40],AIGC的生成方向也将向那些数据更多且质量更高的人群与知识予以倾斜。具体到高等教育教研,其结果便是放大某些特定学科、专业、区域、高校的教育优势,进而导致教师之间的教育意见越来越分化、激烈和极端,加速形成教研共同体与教师个体之间的数字鸿沟。为此,推进AIGC在虚拟教研室中的应用,既要充分发挥其在促进公平和效率方面的优势,又要规范其应用方向、限度、方式、方法,以处理好公平和效率之间的关系[15]。

四、结语

教研源于中国的本土实践,是中国教育的独特经验和优良传统,是教学知识生产的核心环节。AIGC与虚拟教研室有着天然的耦合性,AIGC融入虚拟教研室建设与发展也是大势所趋。本文首先厘清AIGC视域下虚拟教研室的概念特征,为虚拟教研室建设发展提供现实观照;进一步剖析了AIGC“生成式”运行方式对高等教育教研在主体、环境、目标、内容、过程五要素方面引发的范式转型的运行图景,为虚拟教研室建设与发展提供了理论支撑和学理阐述;面对AIGC强势来袭,高等教育教研数字化转型既要搭上AIGC的顺风车,又要在不断探索中以问题为导向,强化内涵建设,规避主体性危机,不断提高教师育人意识、加大技术投入,营造安全高效的教研环境、突出技能提升,形成教师生成式数字化素养培养模式、重视内容审查,构建知识产权保护的教研内容生产制度、明确过程风险,创设兼顾效率与公平的教研过程保障机制,推动虚拟教研室高质量建设与发展,以更好地服务人才培养。伴随着AI技术的日趋成熟和高等教育数字化转型的纵深推进,对AIGC视域下虚拟教研室建设与发展的讨论将会是一个进阶发展的过程,尤其是对分类探索、治理模式、运行机制、资源建设、成果转化、技术应用等问题,有必要进一步开展深入的探索与研究。