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教育中的生成人工智能：导论
与ChatGPT4合著
人工智能（AI）正在改变各个领域, 包括教育, 在当今快速发展的数字环境中. 人工智能被定义为“一个基于机器的系统，它可以, 对于一组给定的人类定义的目标, 作出预测, 影响真实和虚拟环境的建议或决定（国家人工智能法案）, 2020)”. 在人工智能范例中, 生成式人工智能因其改变教学和学习的潜力而脱颖而出. 本页旨在揭开生成式人工智能的神秘面纱, 探索其在教育中的应用, 并解决其在教育环境中使用的伦理问题.
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是一类可以生成新内容的人工智能, 包括文本, 图片, 音乐, 和更多的, 根据训练过的数据. 与传统人工智能不同, 哪一个解释或作用于现有的数据, 生成式人工智能创造新的, 原始输出可以类似于人类的创造力. 生成式人工智能的核心是被称为神经网络的算法, 它们模仿人类大脑的运作方式, 从大量数据中学习以识别模式, 做决定, 生成新的内容.
生成式人工智能是如何工作的?
生成式人工智能通过使用称为模型的特殊程序来工作, 比如生成对抗网络（GANs）, 变分自编码器（VAEs）, 和变压器模型，如GPT（生成预训练变压器）. 这些模型在大型数据集上进行训练, 比如书, 文章, 网站, 以及其他内容. 在训练, 模型学习模式, 的关系, 以及单词之间的统计依赖性, 短语, 和概念. 它识别公共序列、语法规则和语义关联. 在生成文本时，模型每次预测一个单词，以前面的单词为条件. 它从初始种子(e)开始.g.（提示符）并生成后续令牌. 该模型根据上下文为不同的单词选择分配概率. 当面对模棱两可的上下文时，模型可以产生多个合理的延续.
在训练AI之后, 然后，它可以根据提供的信息和建立的算法开始生成响应. 例如, 通过对论文数据集进行训练, 生成式人工智能模型可以学习针对给定主题撰写新的文章. 该技术生成内容的能力基于对数据复杂性的理解, 使它能够产生与人类创造的产品没有区别的输出.
注意事项
许多生成式人工智能工具都是由企业开发和拥有的. 我们应该问自己和进一步的研究：这些工具是如何训练的? 公司使用什么保护措施来防止不准确的信息或有害的互动? 是否应用了任何保障措施? 还记得, 当使用生成式AI请求任务时, we are not asking an actual person; generative AI does not understand nor can critically think through the request given- responses are based on prediction. 每个单词, 或者一组词, 作为回应, 是通过固有的概率预测产生的吗.
道德的考虑
理解生成式人工智能是如何工作的，以及需要记住的事情, 我们必须小心翼翼地驾驭它的道德版图. 以下是关键考虑因素：
- 抄袭与原创人工智能生成内容的便利性引发了人们对剽窃和学生作品真实性的担忧. 教育工作者应该建立明确的指导方针，并使用抄袭检测工具来维护学术诚信.
- 偏见与公平人工智能模型可能会使训练数据中的偏见永久化. 批判性地评估人工智能生成的内容并确保其促进包容性和公平性至关重要.
- 隐私使用需要学生数据的人工智能工具必须严格遵守隐私法和道德标准, 保护学生的个人信息.
- 依赖在教育内容和评估方面过度依赖人工智能存在风险. 教育工作者应该利用人工智能作为传统教学方法的补充, 确保通过平衡的方法取得学习成果.
- 责任：生成式人工智能的用户有责任验证生成内容的准确性. 使用数字素养技能至关重要，通过事实核查和批判性地分析所提供的信息，而不仅仅是接受给定的信息，以确保准确性.
在本页发布时, 本机构尚未实施与此内容相关的具体政策. 然而, 重要的是要注意，一旦建立了这样的政策, 它们将优先于这里提供的信息. 这意味着即将出台的制度政策将成为指导标准, 本页不应被视为这些官方指导方针的替代品.
在教育中使用生成人工智能
考虑到这些道德方面的考虑，教育领域仍然有很好的机会. 生成式人工智能提供了创新的方式来增强在线和传统课堂的教学体验. 以下是教育工作者利用这项技术的几种方法：
- 内容创作：教师可以使用生成式人工智能创建定制的阅读材料, 练习, 或总结, 节省时间，提供量身定制的学习体验.
- 交互式学习生成式人工智能可以模拟对话或辩论, 允许学生参与人工智能生成的角色或场景. 这在语言学习或历史模拟中特别有用.
- 创造性的作业：鼓励学生使用生成式人工智能工具生成艺术, 写故事, 或者作曲, 培养创造力和批判性思维.
- 自动反馈人工智能可以对学生的作业提供即时反馈, 提供改进建议，使学习过程更有效.
结合生成式人工智能的一个好处是，它可以解放你更多的时间, 增加与学生的接触和互动. Your role extends beyond just being an expert in your subject matter; students also rely on you to address their concerns, 澄清混乱, 并以各种方式支持他们的学习.
结论
生成式人工智能代表了教育可能性的前沿, 提供能够前所未有地提高教与学的工具和方法. 当我们在这片新的土地上航行时, 我们必须强调负责任地、合乎道德地利用人工智能的潜力, 确保它可以在不破坏创造力价值的情况下增加教育体验, 完整性, 人与人之间的联系. 教职员工进入人工智能世界, 这趟旅程充满了发现的希望, 挑战, 巨大的潜力. 教育工作者可以通过好奇地接近生成式人工智能来开启数字时代学习和教学的新维度, 批判性思维, 以及对道德实践的承诺.
参考
国会.政府(2020). H.R.6216 - 2020年国家人工智能倡议法案. H.R.6216 -第116届国会（2019-2020）：2020年国家人工智能倡议法案|国会.gov |国会图书馆
Jobin,.M., & Vayena E. (2019). 人工智能伦理准则的全球格局. 自然-机器智能, 1(9), 389–399. http://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
OpenAI (2024). ChatGPT4 []
贡献者
- Dr. 杰西卡·桑切斯 在线学习中心 & 教学技术
- Dr. 兰德尔•蒙蒂 写作 & 语言研究
- 厄玛Hermida, 策略 & 总线的关系
