生成式人工智能驱动下基于场域视角的教育数字化转型策略探析

2024-12-31 00:00:00李小双
电脑知识与技术 2024年33期

关键词:生成式人工智能;教育数字化转型;场域理论;教育场域

0 引言

随着以人工智能技术为代表的新兴技术与人类生产社会的深度融合,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,由此带来的对劳动力的新需求,逼迫教育领域不得主动寻求变革。教育数字化转型是教育主动适应新一轮科技革命趋势,从数字社会角度思考和优化人才培养模式的关键举措。2022 年底,美国的OpenAI公司推出聊天机器人ChatGPT,掀起生成式人工智能的研发浪潮。生成式人工智能技术是指基于算法、模型、规则,在没有人为直接参与的情况下生成图文、音视频、代码等内容的技术[1]。生成式人工智能从仅能理解文本到能够理解图像、音视频并进行“思考”“解读”和“创造”,从初次向大众展现出思维能力的ChatGPT 3.5到在某些领域表现出人类专家水平的Gemini、ChatGPT 4.0,再到仅凭简单的文字描述即可生成具有电影质感的影片的Sora,仅仅用了一年多的时间。生成式人工智能的飞速发展,为教育教学的创新性、颠覆性发展提供了无限可能。本文通过对生成式人工智能对教育场域的影响进行分析,从教育数字化转型的需求出发,分析了生成式人工智能技术对教育数字化转型的推动作用,提出教育数字化转型的发展策略。

1 场域理论与教育场域理论

场域理论由法国社会学家布迪厄提出,该理论主要包括场域、惯习和资本三个要素。布迪厄认为:社会由多个相对自主的领域组成,这些领域称为场域。场域是由附着于不同资本形式的位置关系构成,这些关系在个人身上形成应对变化的性情倾向,即惯习。在场域中,人们对场域内发挥着有效作用的有形及无形资产——资本进行争夺,包括文化、社会和经济资本,以维持或提升地位[2]。教育场域是教育管理者、教师、学生相互之间所形成的客观关系网络,各教育参与者对在教育场域发挥有效作用的资本(以文化资本为主)进行持续性争夺,参与者在场域中的一系列历史性位置内化于个人体内,形成其应对变化的惯习。教育场域理论为我们提供了一个理解和分析教育领域实践活动和关系的理论框架,能够更深入地理解教育数字化转型中不同参与者之间的相互作用和关系。这种视角有助于我们更准确地把握转型的方向和趋势,为推进转型提供有益的参考和启示。

2 生成式人工智能浪潮对教育的冲击

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,产业革新与转型需要具有跨学科知识、高阶思维能力的创新人才。教育数字化转型需要打破教育场域中各参与者的惯习,将各参与者之间的关系,由教育管理者- 教师-学生的层级关系转化为各参与者之间多维度、多向性互动的网络联结关系,从降低教师的文化权威,倒逼教师转变职能,由“教书”到“育人”,强调对学生高阶思维能力的培养;改变以往教育关系中以某一群体整体为中心的状况,向去中心化发展,即场域中的每一个个体都可以成为知识传播的中心[3],由此加快知识再生产的速率;此外,教师与教师之间要开展不同学科专业之间的协作,以应对培养跨学科人才的需求。而生成式人工智能正从对知识生产方式的革新、对教学评价方式的挑战和对传统学习方式和教学方式的变革等方面重构教育场域,促使场域中参与者之间的客观关系发生变化,为教育数字化转型提供推力(见图1) 。

2.1 生成式人工智能对知识生产方式的革新

生成式人工智能为知识产生方式变革提供了打破传统知识生产范式的技术工具。从专业生成内容(PGC) 到用户生成内容(UGC) 再到人工智能生成内容(AIGC) ,生产知识的主体从专家主导、到用户参与再到人机协同。生成式人工智能进一步打破了场域中的知识垄断,使得知识生产变得更加民主化和去中心化[4],从根本上打破因为知识分化而形成的领域壁垒与科层藩篱[5]。在教育场域中,学生可以通过与AI交互,生成、验证和分享知识,拓宽了知识获取的途径,教师地位受到挑战,教师与学生之间的关系由此发生变化;知识生成途径的增加及学科壁垒的破除也将改变教育场域中的冲突形式,由以往参与者对有限资本的竞争与垄断,转变为通过解构、重构等多元途径处理知识,依托教育关系网络传播实现知识的增值与再生产,来争夺自身在教育场域中的影响力。

2.2 生成式人工智能对教学评价方式的挑战

生成式人工智能对现有的教学评价方式产生了巨大冲击。传统的教育测评手段通常侧重通过评估学习者知识的构建和能力的增强来衡量其学习效果,如做习题、写论文、考试等[6],当学生采用生成式人工智能来完成学习任务和应对考试时,现有的测评方法将难以准确评估学生的学习效果,这种情况对教育场域的秩序构成了重大考验,促使教育管理者与教师从主观上重新思考并践行评价方式和内容的革新,从关注学习结果转变为关注学习过程,从关注学生的知识转变为关注学生能力和素养。

2.3 生成式人工智能对教与学方式的变革

生成式人工智能将推动学习方式和教学方式发生变革。人-机合作式学习必然会成为学生不可或缺的学习方式[7],人工智能将真正作为助学、助教、助管甚至是机器教师的角色进入教育场域中来[8],人机协同教学成为必然的趋势,人类教师的工作逐渐回归到“育人”本职,承担教学设计、价值启发以及情感交流等工作[9],场域的组织形态,由教育管理者-教师-学生的层级关系,转变为学生、教师、教育管理者和人工智能体多向交互的网络联结关系。

3 生成式人工智能驱动下教育数字化转型发展策略

3.1 更新教育理念,打破僵化惯习

惯习是一个场域中参与者面对复杂多样的任务来生成策略的原则。工业化以来,学校教育为培养大规模、标准化的工业生产劳动力和专门人才,追求知识传授与技能训练的高效率,进行一对多的知识单向传播,形成了师生之间长久以来的不对等关系,教师掌握对课堂的绝对管制权。教师在此关系下形成了惯习,面对生成式人工智能的冲击,难以真正从思想上做好准备,导致对新技术乃至数字化转型具有主观上的抗拒观念,教师自己不能正确对待和使用新技术,更不可能引导学生正确对待和使用。学生在问题发生时习惯于遵从教师的指挥,缺乏独立思考、主动思考的意识和能力,面对生成式人工智能的强大功能,容易过度依赖人工智能去完成学习任务,养成惰性心理,对学习产生消极效应,从而难以培养学生的创新能力和高阶思维能力,以适应新一轮产业转型的人才需求。因此,必须转变场域中各参与者的教育理念,打破僵化惯习。

从教师角度来看,要积极了解生成式人工智能等新技术的发展现状,主动思考生成式人工智能对教育教学的影响,谨慎规范地进行生成式人工智能的教育应用实践;在生成式人工智能的浪潮下,要坚持以技术赋能教育,创新数字化育人模式;实现教师角色观的转变,回归教师的“育人”本职,由知识传授者转向为学习服务的提供者、学生情感价值的引导者、学生思维的培养者和终身学习的带头人;秉持以学生为中心的教学思想,尊重学生个性发展,强调教育的服务属性,为学生提供个性化学习服务;利用数字技术,促进教学评价改革,提升评价的科学性与准确性,关注过程性评价,关注对学术能力与素养的评价;依据教学数据,推动教学决策智慧化,从“经验主义”走向“数据主义”。

从学生角度来看,要改变以往在学习中的被动状态,摒弃消极遵从的惯习,树立主动学习理念;合理利用生成式人工智能等新技术,拓宽知识来源,主动解构、重构知识,共同构建并融入学习共同体,积极成为去中心化教育网络中的节点;树立终身学习思想,主动适应数字世界并积极变革。

除此之外,教育管理人员要加快构建并推行有效的教育数据管理标准,完善对教育大模型以及其他数字技术教育应用的监管和规范,保障教育场域数字技术应用的安全和质量,从技术层面消除教育参与者对教育数据安全和数字教育产品安全的担忧,从而减少教育参与者对教育场域的数字化转型的抗拒,提升教育场域中的数字化转型意愿。

更新教育理念是打破师生习惯的有效途径,但却不是充分途径,习惯的本质是参与者受场域中历史关系所影响而形成的应对变化的性情倾向,更新教育理念是点燃一把火,能否实现涅槃重生,还需要在场域中的关系结构与资本分配上进行革新。

3.2 加大资本投入,激发场域活力

场域内的资本分配与构成,影响着场域内参与者的行动。

(1) 丰富文化资本构成。更新文化能力构成,新技术对师生能力提出了新要求,教师要具备综合人机协作教学的知识、能力、伦理和态度的智能教育素养,运用智能技术提升教学与管理效能、创新人才培养模式、塑造智能伦理与价值规范、提高学生个性化、智能化学习水平与创新能力[10];学生要积极接触并学习新理论、新技术,利用人工智能技术,有效管理学习过程和资源,提升数字化学习能力。提高文化产品的易得性,教育管理部门应指导企业开发符合标准的教育大模型,利用生成式人工智能开发各类数字化的文化产品,使师生更易获得个性化的文化产品。提升社会制度层面认同,教育管理部门应将人工智能素养纳入相关的课程标准、人才培养方案、职业资格认证标准等规范之中。

(2) 增加社会资本在场域中的效益。教育管理部门应通过奖励机制与舆论宣传,促使各教育参与者围绕人工智能教育应用的相关课题进行积极交流,加快人工智能教育应用场景的构建与有关标准的形成,推动教育数字化转型;建设数字化教研平台,形成教师研修共同体,将生成式人工智能融合教学的能力作为新的教研目标[11];合理引入企业助力,共建校企合作网络。利用多种手段,凝聚多方力量,形成推动教育数字化转型的持续合力。

(3) 优化经济资本在场域中的分配。教育管理部门应合理分配场域中的经济资本,以促进场域的良好运转。首先,加大对数字化学习环境建设的经济支持,特别是对教育大模型建设的经济投入。其次,以数据赋能教育决策过程,减少资源浪费。最后,提高知识产权效益,促进经济资本在教育场域的良性循环。最后,注意经济资本分配的公平问题,避免滋生垄断和腐败问题。

3.3 迎接融合趋势,扩大教育场域

教育场域为我们提供一种结构性的分析方式,而不是一种封闭式的领域。教育管理者和教师应当响应当前的产业融合趋势,扩大教育场域,溶解社会各子场域之间的界限。

第一,以智能技术与数据赋能教育教学,推动线上线下虚实融合,打破线上线下教学界限,实现课前、课中、课后各教育场景“丝滑转场”;第二,利用生成式人工智能对因知识分化而形成的学科壁垒的破除[5],推动学科融合,特别是突破文理隔阂,打造数字化跨学科大教研室;第三,推动校际合作,共建教育数字化资源平台与语料库,促进资源的合理建设、积累与再利用,同时为建设教育大模型提供基础;第四,推动校企合作,鼓励学校与企业围绕产业核心技术和共性问题开展协同创新,在一线教育教学需求和问题导向下,加快教育大模型的建设,深化产教融合,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接。

4 结束语

随ChatGPT出现而掀起的生成式人工智能技术发展浪潮仍在高歌猛进。当机器不再只是能承担机械、重复、繁重与危险工作的工具,逐渐具有以往被认为是人类独有的创新能力、逻辑思维等高阶思维能力,重新思考人类教育与学习的方式,确定教育转型的需求和方向,成为急需讨论的问题。生成式人工智能等新技术对教育的冲击,是一种不容回避的趋势。各教育参与者能否主动地接纳新技术带来的冲击,思考在此过程中,自身角色及和他人关系的改变,并寻求变革,将决定教育能否借力实现真正的转型。