生成式人工智能何以赋能学习、能力与评价?

摘要：

生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)技术的飞速发展,为教育教学的创新性、颠覆性发展提供了无限可能.文章从学习、能力、评价三个向度,探讨了 AIGC 何以赋能大规模个性化学习和大规模协作学习、AIGC何以赋能学习者能力培养、AIGC何以赋能学习评价三个关键问题:AIGC赋能学习呈现从"千人一面"转为"千人千面"的特征,可从学习内容、学习方式、学习评价、答疑解惑、学习反馈五个方面赋能大规模个性化学习,并从适应性群体形成、专家促进、虚拟代理、智能调节四个方面赋能大规模协作学习;AIGC赋能能力呈现从"千篇一律"转为"标新领异"的特征,可促进学习者"传统认知能力"的全面发展,并为学习者"21 世纪技能"的培养与评价提供支持;AIGC 赋能评价呈现从评价学习转为理解学习、促进学习与重塑学习的特征,通过提供细粒度信息、提供及时评价与反馈、赋能学习评价达成 AIGC 赋能评价的目的.文章有助于教育工作者更深入地理解AIGC的赋能作用,并为推动AIGC与教育教学的深度融合、促进AIGC赋能教育高质量发展提供参考.

关键词：个性化学习、协作学习、能力培养、学习评价、AIGC、ChatGPT

所属期刊栏目：34

分类号：G40-057(教育学)

资助基金：国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目;宁夏回族自治区社会科学规划项目

在线出版日期：2024-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：55-63