图书简介:
第1章 生成式AI的技术演进与教育 001
1.1 人工智能赋能教育:从技术演进到AIGC全景 002
1.1.1 人工智能赋能教育之路 002
1.1.2 打破教育壁垒:创新平台如何创造全球学习新机遇 004
1.1.3 什么是AIGC 005
1.1.4 解锁生成式AI的关键特征 008
1.2 AIGC赋能教育:变革、机遇与人才重塑 009
1.2.1 从计算器到生成式AI:教育技术的变革与赋能 009
1.2.2 从流水线到创新工坊:AIGC时代的教育重构与创造力觉醒 010
1.2.3 AIGC时代下人才的重新定义 012
1.2.4 AIGC时代如何培养提出好问题的能力 013
1.3 生成式AI如何影响各级各类教育 016
1.3.1 生成式AI如何赋能高等教育 016
1.3.2 生成式AI如何重塑中等教育 018
1.3.3 生成式AI如何变革初等教育 019
1.3.4 生成式AI如何驱动职业教育 021
第2章 AIGC赋能下的课程建设、评估与生态 023
2.1 AIGC重塑课程版图 024
2.1.1 人人皆可编程:来自8岁女孩对平台开发的启示 024
2.1.2 异曲同工:从海滩童梦到设计流程之变 025
2.1.3 当数学邂逅生成式AI:从学习困境突围到研究新境开拓 027
2.1.4 生成式AI:跨学科创新的新引擎 028
2.2 标准与评估的重构 030
2.2.1 AIGC推动教育目标、内容、方式与评价的全面转型 030
2.2.2 AIGC的质量评估——ARC框架 033
2.2.3 生成式AI赋能教育的CARE法则 034
2.3 AIGC生态共筑 036
2.3.1 构建良好教育生态的必要性与协同治理策略 036
2.3.2 多方协作共建AIGC教育生态 039
第3章 AIGC时代的挑战与治理 041
3.1 挑战与应对 042
3.1.1 AIGC重塑课堂形式 042
3.1.2 AIGC便利与依赖之辩 043
3.1.3 警惕AIGC时代下的“外包” 047
3.2 伦理与社会 049
3.2.1 岗位重塑与未来机遇 049
3.2.2 从ELIZA到生成式AI心理陪伴者 050
3.2.3 AIGC伦理:教育新使命与责任 052
3.2.4 无界学园模式能否打破传统教育的桎梏 054
3.3 监管与治理 055
3.3.1 隐私与安全陷阱 055
3.3.2 学术诚信的挑战 057
3.3.3 教育领域知识产权面临新考验 058
3.3.4 政策、法规与跨国合作的挑战与机遇 059
第4章 AIGC时代的教师能力重建 061
4.1 课前准备:AIGC如何助力教师“减负增效” 062
4.1.1 自动生成教案与课件 062
4.1.2 教学内容的个性化定制与重组 063
4.1.3 教学活动与课堂任务的创意辅助 064
4.1.4 多模态教学资源一键生成 066
4.2 课中教学:AIGC如何重构师生互动与课堂形态 067
4.2.1 教学过程中实时生成辅助教学内容 067
4.2.2 教师与学生共用AIGC提升课堂参与度 068
4.2.3 AI辅助教学即时反馈与教学节奏的动态调节 069
4.2.4 多人协同学习中的AI伙伴角色 070
4.3 课后延伸:AIGC如何优化课后辅导与作业反馈 072
4.3.1 作业自动批改与生成个性化点评 072
4.3.2 学习数据智能分析与学生画像生成 073
4.3.3 面向学生个体差异的精准辅导建议 075
4.3.4 生成拓展学习资源与个性成长建议 076
4.4 面向学生的深度赋能:教师如何引导学生用好AIGC 077
4.4.1 引导学生进行提示词设计与任务描述优化 078
4.4.2 教师设计的“AI+人”协作任务示范 079
4.4.3 AIGC的批判性阅读与二次创作指导 081
4.4.4 防范AI滥用与学术不端的教学策略 082
4.5 教师专业发展:AIGC时代的教师成长新路径 084
4.5.1 教师个人学习路径设计与自我迭代 085
4.5.2 教师AI素养的构建与同伴互助 086
4.5.3 教师在AIGC时代下的再定义与价值坚守 088
4.6 AIGC赋能教师的综合管理工作 089
4.6.1 家校沟通文案、通知、总结等一键生成 090
4.6.2 教师评价与发展档案的辅助撰写 091
4.6.3 班级活动、活动策划与文案自动化支持 093
4.6.4 教学数据整合与AI生成报告支持教学决策 094
4.7 支持学生心理健康:AIGC在心理陪伴与情绪干预中的角色 096
4.7.1 AI共情对话与日常情绪疏导 096
4.7.2 教师借助AIGC识别学生心理预警信号 098
4.7.3 AI生成情绪调节活动与心理关怀活动内容 099
4.7.4 教师与AI共同打造“有温度的数字陪伴” 101
4.8 职业生涯指导:AIGC如何辅助教师开展职业发展教育 103
4.8.1 基于学生画像生成个性化升学与择业建议 103
4.8.2 AI协助设计职业探索任务与访谈活动 104
4.8.3 教师与AI共同完成生涯测评结果分析 106
4.8.4 AI辅助撰写推荐信、简历和模拟面试问答 107
4.9 小结 109
第5章 学生视角:生成式AI如何重塑学习生态 111
5.1 基础教育阶段——兴趣激发与能力启蒙 112
5.1.1 个性化学习路径的构建 112
5.1.2 互动性与趣味性提升 113
5.1.3 学习行为的智能反馈 115
5.2 职业教育阶段——技能训练与就业适应 117
5.2.1 场景化实训与低成本模拟 117
5.2.2 职业能力精准匹配 119
5.2.3 学习内容的更新与模块化 121
5.3 高等教育阶段——科研创新与批判性思维 123
5.3.1 学术研究的辅助与加速 123
5.3.2 跨学科整合与知识创新 124
5.3.3 高阶思维与元认知训练 125
5.4 小结 126
第6章 AIGC时代的家庭教育重构 128
6.1 理解与转型:家长如何适应AIGC时代 129
6.1.1 家长与AIGC的“第一次相遇”:从焦虑到接纳 129
6.1.2 AIGC时代家长的认知升级:从“技术小白”到孩子的AI向导 130
6.1.3 家庭教育中的角色重塑:从“看护者”到“学习伙伴” 132
6.2 实践与赋能:家长如何参与和支持孩子的AI学习之路 134
6.2.1 作业辅导与难点讲解:家长与AI的共学共育 134
6.2.2 激发阅读与写作兴趣:让AI成为亲子共读共写的桥梁 135
6.2.3 制定学习计划与检测:AI成为家庭学习的“规划师”与
“分析师” 136
6.3 AI家庭学习场景的扩展:交互式、游戏化、探索式 138
6.3.1 交互式学习:让知识“活”起来 138
6.3.2 游戏化学习:让学习像“玩游戏”一样快乐 139
6.3.3 探索式学习:将世界搬进孩子的学习场景中 141
6.4 构建面向未来的家庭教育生态 143
6.4.1 学习环境升级:打造面向未来的智慧教育空间 143
6.4.2 人物角色重塑:家庭中的“教育共创者”时代 145
6.4.3 制定使用准则:规则让生态有序,情感使生态温暖 146
6.4.4 共生融合迭代:迈向共创的家庭教育新图景 147
6.5 协同与未来:家庭如何与学校、社会共同托举孩子成长 149
6.5.1 家校协同:AIGC时代的共育共治新格局 149
6.5.2 心理陪伴与家庭温度:AI时代的情感支持策略 151
6.5.3 面向未来的成长支持:职业规划与终身学习的家庭责任 154
6.6 小结 157
第7章 学校视角:机遇与实践 159
7.1 学校加强生成式AI的布局 160
7.1.1 生成式AI在学校管理和服务中的布局 160
7.1.2 生成式AI在教学和评价中的布局 161
7.1.3 生成式AI在科研中的布局 161
7.1.4 生成式AI在专业设置中的布局 162
7.1.5 生成式AI在合作交流中的布局 162
7.2 学校教育中生成式AI的应用 163
7.2.1 生成式AI在校园服务方面的应用 163
7.2.2 生成式AI在决策管理方面的应用 165
7.2.3 生成式AI在课堂管理方面的应用 165
7.2.4 生成式AI在教学方面的应用 168
7.3 面对生成式AI的校园策略 170
7.3.1 积极拥抱变革 170
7.3.2 安全第一 171
7.3.3 减轻负面影响 171
7.3.4 平衡监督和创新 173
附录A DeepSeek原理与实践快速入门 174
A.1 DeepSeek的原理解析 174
A.1.1 DeepSeek:崛起的AI新星 174
A.1.2 大模型思考的快与慢 176
A.1.3 大模型三大法宝:提示词、微调与RAG 178
A.2 DeepSeek使用原则 180
A.2.1 正确打开DeepSeek的三种模式 180
A.2.2 DeepSeek使用中的四大误区 182
A.2.3 随机应变的小技巧 184
A.3 教育领域的提示词工程 186
A.3.1 提示词优化的九大策略 186
A.3.2 提示词编写模板 194
附录B 政府视角:如何利用生成式AI赋能教育治理与服务 197
B.1 政策分析八步法 197
B.2 生成式AI赋能政策分析流程 198
B.3 生成式AI赋能政策分析升维 199
B.4 政府如何利用生成式AI赋能教育治理与服务 201
展开
前言/Preface
近年来,生成式AI(Generative Artificial Intelligence)的迅猛发展正深刻改变着教育的图景。生成式AI不仅能够回答问题、撰写文章,甚至能在某些创造性任务上达到或超越普通人的水平,传统教育观念与方法因此受到巨大冲击。教育工作者面对这场变革,既感到期待又觉得忧虑:一方面,生成式AI为个性化学习、智能助教、教学效率提升提供了全新的机遇;另一方面,它也带来了学术诚信、内容可信度、数字鸿沟等挑战。因此,辩证地看待生成式AI,善加引导、趋利避害,才能真正让AI成为未来教育变革的积极力量。
传统教育体系下标准化的教学难以照顾个体差异,教师面临的职业倦怠与压力也日益突出。生成式AI为解决这些问题提供了契机。通过生成式AI,教育有望从知识灌输模式转向以学习者为中心,真正实现个性化、差异化教育,使教育更加公平、高效与创新。然而,要充分释放生成式AI的潜力,教育理念、教学方法和评价体系都需要进行重构,使生成式AI服务于人的成长,而非喧宾夺主。
在AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)时代,教师角色正经历深刻转型。过去教师主要扮演知识传授者的角色,但如今学生获取知识的方式更为便捷,教师已不再是学生获取知识的唯一源头。教师的职能正从传统的传授者转向学习的促进者与引导者,需要更多地关注学生的学习动机、学习深度与成效,培养学生的自主学习和批判思考能力。教师正逐渐转变为“教练”和“学伴”,指导学生在海量信息中提炼并应用知识。
此外,教师也成为技术整合者和协作创新者。生成式AI为教师提供了丰富的工具,包括自动生成教案、课件与练习题,实时分析学情反馈,从而帮助教师更有效地实现因材施教。这要求教师具备较高的信息素养和技术整合能力,能够灵活应用AI工具优化教学设计。同时,教师之间的跨学科协作、校内外协同也变得日益重要。在AIGC时代,教师必须以开放的心态与技术人员、同行共同创新,形成协作型的教学文化。
教师的专业能力也因此面临更高要求:除了掌握学科知识和传统教学法,教师还必须学习数字时代的新技能,包括AI技术、数据分析能力和创新教学设计等。教师需要不断主动学习、参与培训和研讨,持续更新技能,以适应这种角色重塑。在未来,教师将不仅仅是课堂的讲授者,更是教学设计师、AI应用专家,以及学生成长的引路人,与智能助手协作共进,共同实现“因材施教”的理想状态。
生成式AI对学生学习同样产生了革命性的影响,正改变着学生“学什么”和“怎么学”的基本模式。个性化学习正逐步成为现实:传统课堂上的“一刀切”模式正被“定制化”的学习路径所取代。AI技术能实时分析学生的学习轨迹与弱项,动态调整学习内容和难度,实现个性化培养。这种差异化教育体验大大提高了学生的学习效率和参与感,使过去少数富裕家庭才能享受的个性化辅导成为普通学生都能享有的机会。
学生的学习方式也正经历着深刻变革,逐渐从过去被动听讲、记笔记、机械记忆的模式,转向以积极探索、互动交流和创造实践为核心的新型学习模式。例如,在AI技术支持下,学生可以进入历史情境或虚拟实验室,以沉浸式的“做中学”方式直观地掌握知识;也可以与“AI助手”互动交流,通过不断提出问题、探讨思路,逐步培养起自主的问题意识与解决问题的能力。在AIGC时代,提出好的问题比获取标准答案更为重要,因此,教育工作者应更加注重培养学生提问的能力,以及批判性地审视AI生成内容的素养。这种转变意味着批判性思维和信息素养将成为学生必备的核心能力,他们需要学会分析和判断AI输出内容的逻辑性、真实性与价值取向,进而养成理性思考与独立辨别的习惯。
生成式AI也带来了新的风险。部分学生可能产生“认知惰性”,过度依赖生成式AI,削弱其自主思考与实践能力。为防范这种倾向,教育界正采取积极措施。例如,小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能,教师可在课内适当使用辅助教学;初中阶段可适度探索生成内容的逻辑性原理;高中阶段允许结合技术原理开展探究性学习。技术越先进,越需要教育坚持初心,确保学生在使用生成式AI提高学习效率的同时,不失去独立思考、创新求真的精神。未来教育应注重“学会学习”,教会学生与AI协作、持续更新自我、解决新问题。
家庭教育在AIGC时代也面临着转型的压力。如今孩子大多是数字原住民,家长的教育方式需要适应新变化。家长既要做守护者,监督孩子合理使用生成式AI、防范隐私风险和过度依赖,也要成为积极的引路人,指导孩子科学地使用AI工具。家长可将生成式AI引入亲子学习场景,与孩子共同探索知识,在互动中培养批判思维。当孩子出现沟通障碍或沉迷网络等问题时,家长也可以借助智能工具获得科学有效的建议。“生成式AI+家庭教育”正在成为一种新的趋势,这类技术既能赋能父母,又能强化家庭情感沟通。但家长仍需避免完全依赖技术,高质量的亲子陪伴与价值观传递依旧不可替代。
总体来看,生成式AI促使家庭教育从传统管束模式转向开放与协作模式。家长需要引导孩子培养数字素养和正确的价值观,并注意自身数字技能的提升,避免与孩子之间产生数字鸿沟。家庭、学校与社会协同,才能将孩子培养成为能驾驭AIGC时代的健康、安全的下一代公民。
学校教育也因生成式AI而发生了系统性变革。传统课堂的时空界限逐渐消失,生成式AI使全球化课堂和跨文化学习成为现实。学校的组织形式更加弹性、多元,线上AI个性化教学和线下互动探究相结合的混合式教学将成为主流。课程设置也将更加跨学科和灵活,以培养学生解决复杂问题的综合能力。
教育资源的生产与分配方式也在改变。生成式AI降低了教学内容的生产成本,教材教案能快速生成并本地化,偏远地区也能获得优质教学资源,促进教育公平。教育生态的角色分工更加多元,学校、企业和社会力量联合参与教育创新,形成更加开放、多元、活力充沛的智慧教育生态。但也需建立相应的规范与评价机制,保证技术和资源的安全性与适切性,走向开放有序的新平衡。
教育治理体系也需跟进,以规范和引导生成式AI在教育中的健康发展。治理者应建立健全监管与评估体系,监督AI技术服务企业的数据使用与模型训练,保护学生权益。同时加强校内管理制度建设,开展科普培训,提高全体师生的数字素养。治理的根本目的在于确保技术始终服务于教育的根本任务——立德树人。
我们必须认识到,生成式AI对教育最大的风险并非技术本身,而是我们对变革的恐惧和迟疑。勇于拥抱变革,将AI作为工具而非目的,教育才能实现真正的飞跃,个性化学习、教师角色重塑、学生终身学习能力的养成,都将成为现实。生成式AI正是通向教育未来的一把“金钥匙”,如何善用它,考验着每一位教育参与者的智慧与担当。
本书第1章聚焦生成式AI的技术演进与教育。本章梳理了AI在教育领域的发展路径,勾勒出从早期辅助教学工具到当下生成式AI赋能教育的全景图,并介绍了AIGC的定义与关键特征。进一步探讨了生成式AI如何突破传统教育的壁垒,创造全球化、个性化的学习机遇。同时,本章还深入分析了AIGC对教育变革的推动作用,包括对教育模式的重构、人才培养标准的再定义,以及在各教育阶段的应用实践与具体案例,促进读者的全方位理解。
第2章着眼于AIGC时代下如何全面赋能教育实践,尤其是在课程设计、标准与评估体系,以及教育生态建设上的革新。具体案例展现了生成式AI如何实现教育资源的多元化创新,以及跨学科创新。同时,本章提出了评估AIGC质量的ARC框架及CARE法则,强调了AIGC时代教育生态共建的重要性,指出多方协同治理是实现教育持续优化与健康发展的关键路径。
第3章以审慎视角,集中讨论AIGC时代的挑战与治理。首先,本章探讨了生成式AI辅助下传统课堂的互动模式,引发对技术依赖与自主思考之间的平衡问题。本章探讨了伦理与社会层面的问题,包括就业岗位重塑、生成式AI心理陪伴与伦理责任等内容。同时也提出了监管与治理层面的现实问题,如隐私安全、学术诚信、知识产权保护与国际合作等,这些挑战需要教育界和监管部门协同解决。
第4章从教师视角出发,系统展示了生成式AI如何助力教师能力的全面更新与重建。章节按照教学前、中、后的逻辑顺序,分别阐述生成式AI如何实现教案自动生成、个性化教学资源的定制、课堂教学互动的提升,以及课后智能辅导与数据分析。此外,本章特别关注教师如何引导学生正确、有效地使用生成式AI,避免“技术滥用”问题,并提供了教师自我成长与专业发展新路径的建议,突出强调了教师的主动赋能与价值坚守。
第5章从学生视角出发,分析生成式AI如何重塑学生的学习生态。在基础教育阶段,生成式AI能够激发学生兴趣,实现个性化学习路径的构建;在职业教育中,则表现为技能训练与就业适应的精准匹配和实训场景模拟;高等教育阶段则聚焦于科研创新与批判性思维的培养,促进跨学科知识的融合创新。
第6章关注AIGC时代的家庭教育重构,阐述家长如何适应AIGC时代并转变自身角色,从传统的看护者升级为与孩子共同探索学习的伙伴。本章展示了家长如何借助生成式AI,更有效地进行作业辅导、阅读互动、学习规划,并在家庭中营造丰富的交互式、游戏化与探索式的学习场景。同时分析家庭、学校与社会三方协作,共同托举孩子成长的重要性。
第7章从学校管理与运营视角出发,探讨如何更好地在教育实践中布局和应用生成式AI。本章详细论述了学校如何在管理服务、教学评估、科研及专业设置中有效融入生成式AI,强调学校应当积极拥抱变革、重视安全与风险管理,做到监督与创新的有效平衡,为校园生态提供全面的、前瞻性的策略建议。
附录A和附录B分别从技术工具DeepSeek的原理与实践,以及政府治理视角给出了详细的快速入门与政策分析流程,强调教育领域提示词优化的具体实践策略,并提出政府利用生成式AI赋能教育治理服务的方法。
全书通过技术解读、案例分析、理论探索和实践建议,为教育者、管理者、家长及学生提供了应对AIGC时代的方法框架与实用指南,以期待帮助每一位参与者在时代的浪潮中,找到适合自身角色的发展路径,共同推动教育迈向更高效、更公平、更具创造力的未来。
在本书的撰写与出版过程中,得到了多家单位和众多专家们的大力支持与帮助。在此,我们谨向所有提供指导与帮助的单位和专家表示由衷的感谢。
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