电子书 -教师的AI助手：AIGC辅助教育与教学

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1 前言 我们正处在一个人工智能（AI）技术迅猛发展的时代，AI正以惊人的速度改变着 社会的方方面面。作为教育领域的探索者和实践者，我们肩负着责任，希望能将 AI的独特价值和潜力呈现给更多的读者。AI不仅给教育带来了新的可能性，还拓 展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： ❍ 理念与趋势：首先，从数字化技术的发展和其对教育的影响开始，剖析AI浪潮 对知识与学习提出的全新要求；接着，探讨AI时代下人才需要具备的核心能力， 包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 和终身学习能力；同时，分析AI时代教师职业发展的新方向，为教育工作者提供 前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 了AI在音视频处理、智能体等领域的创新应用，帮助读者理解和掌握AI技术的实 际操作方法。 如何阅读本书 本书以实用和易懂为出发点，读者可根据兴趣灵活阅读。希望了解教育趋势的读 者，可以优先阅读理念与趋势部分；而需要具体操作指南的读者，则可直接阅读 技术与应用部分。此外，每章都配有丰富的案例和详细的步骤，使得内容具有较 强的实用性，方便读者在实践中迅速掌握操作方法。 读者对象 本书是一本AI教育工具书，适合教育领域人士及学生家长阅读。 ❍ 教师等教育工作者：帮助他们了解AI在教学中的应用前景，提升教学创新能 力。 ❍ 学生与家长：为其提供AI学习工具和应用方法，培养数字素养。 2 ❍ 技术爱好者：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点 ❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具，还可成为读者探索AIGC（人工 智能生成内容）世界的助手与伙伴，助力学生和教师在数字时代得到更多收获。 刘晓猛 2024年9月 3 Part 1 第一部分 理念与趋势 本部分首先概述数字化技术的发展及其对教育教学形式的影响，特别强调AI大发 展时代下对“知”与“识”的新要求；接着详细分析AI时代所需人才的关键能 力，包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主 学习与终身学习能力等，并探讨AI时代教师的职业要求和发展路径。 4 Chapter 1 第1章 数字化背景下的教育发展 在数字时代，以人工智能应用为代表的新型数字化技术，正在逐渐融入学校教育教 学的各个领域，对教育认知、教育教学组织形式、教育角色、学习方式、教学评价 等产生影响。 本章主要从以下几个方面阐述数字化背景下的教育发展： ❍ 数字化技术的发展概述。 ❍ AI技术对教育教学的影响。 ❍ AI时代的“知”与“识”。 1.1 数字化技术的发展概述 本节将简要介绍数字化技术的发展，以及AI与AIGC的概念及发展历程等。 1.1.1 数字化技术的发展 数字化技术是一种将模拟信号转换为数字信号，并用二进制代码进行表示、处理、 存储和传输的技术。这种转换不仅提高了信息处理的效率，还大大增强了信息的可 靠性和安全性。数字化技术的核心是计算机技术和信息技术，它们共同构成了现代 社会的数字化基石。 数字化技术的发展历程可谓波澜壮阔，它深刻改变了人类社会的面貌，从计算机的 出现，到互联网的蓬勃发展，再到人工智能的崛起，每一个关键时间节点都伴随着 革命性技术或工具的出现。计算机的诞生是数字化技术的起点，20世纪中期，随着 电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息化革命奠定了基础。随后互联网的发展将世界连接在一起，20 世纪90年代，互联网的普及使得信息的传递变得前所未有的迅速和广泛，搜索引 擎、电子邮件、社交媒体等代表性应用的出现，极大地丰富了人们的日常生活，推 动了全球化的进程。 5 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域，数字化技术同样发挥着不可或缺的作用。从在线教育平 台的崛起到智慧校园的建设，再到AI和AIGC技术在教育中的广泛应用，数字化技术 正在深刻改变着教育的面貌。 展望未来，数字化技术将继续深入发展，人工智能与虚拟现实（增强现实）、云计 算、大数据、物联网等新兴技术相互融合，共同推动社会的数字化转型，数字化技 术将为人类创造更加美好的未来。 1.1.2 AI与AIGC的概念及发展历程 人工智能是计算机科学的一个分支，也是数字化技术发展的最新阶段，它旨在研 究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 索计算机是否能够像人一样思考和解决问题。人工智能发展历程如图1-1所示。 6 图1-1 人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 20世纪60至70年代，专家系统成为AI的研究热点，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 化的电影和电视剧推荐，亚马逊也利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推 荐；Knewton等教育技术公司使用机器学习来个性化设计学生的学习路径，通过分 析学生的学习数据和表现，其系统能够提供定制化的学习资源和反馈。 （3）深度学习革命 21世纪10年代至今，随着算力的提升，深度神经网络和大规模数据集的结合使AI在 图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了突破性进展。特斯拉 7 的Autopilot和谷歌的Waymo都是自动驾驶技术的代表，这些系统利用机器学习算法 识别道路标记、障碍物和其他车辆，以实现自动驾驶功能。科大讯飞的语音识别系 统，采用深度学习技术，能够高效地将语音转化为文字，并支持多种语言和方言的 识别，这一技术在智能家居、车载系统等领域广泛应用。谷歌的DeepMind团队开发 了AlphaFold，这是一个利用机器学习算法预测蛋白质结构的系统。此外，还有多 个研究团队正在利用机器学习技术进行疾病诊断和预后预测，例如，通过分析医学 影像来检测肿瘤或其他异常。AlphaGo和AlphaStar等由DeepMind开发的AI系统，通 过深度学习训练，分别在围棋和《星际争霸》等游戏中达到了人类顶级选手的水 平。图1-2展示了人工智能的能力跃迁。 图1-2 人工智能的能力跃迁 2. AIGC的发展与教育应用展望 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC），是 人工智能的一个重要分支和应用领域，它代表了人工智能技术在内容生成方面的能 力，尤其是通过生成算法、预训练模型和多模态技术等手段自动生成文本、图像、 音频、视频等多种类型的内容。 早期的AIGC主要集中于简单的文本生成，如基于模板的新闻报道或天气预报。深度 学习技术的兴起为AIGC的发展奠定了基础，深度学习能够通过学习大量数据自动提 取特征，GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言图像预训练模型）、Transformer 等技术的出现和融合，为AIGC提供了强大的技术支撑，使得机器能够更准确地理解 和生成内容。 8 随着深度学习、大数据、云计算和边缘计算等技术的快速发展，以及预训练模型和 多模态技术的突破，AI开始能够生成更复杂、更自然的文本、图像、音频和视频内 容。特别是以GPT系列为代表的大型语言模型的出现，使得AIGC在内容生成方面取 得了显著进展，开始展现出强大的内容生成能力。 AIGC的出现和发展，标志着人工智能应用从数据分析型向内容创造型的转变，极大 地扩展了人工智能技术的应用范围。例如：在内容创作领域，ChatGPT、文心一 言、讯飞星火等大模型广泛应用于创意写作，如自动生成文章、新闻报道、诗歌等 文本内容；在图像处理领域，Midjourney、DALL·E等模型能够根据文字描述生成 对应的图像内容，可以用于广告设计、艺术创作，自动生成插画、图像等；在视频 处理领域，Sora是一个由OpenAI发布的模型，其出色的视频生成效果引起了广泛关 注，它最长能生成时长1min的视频，并且生成的角色表情逼真，还能实现多角度镜 头切换与流畅分镜，展现真实的光影、运动和镜头移动效果，并且Sora在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说，AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 的不断进步和应用场景的拓展，它大大提高了内容生产的效率，已成为数字时代的 重要组成部分，必将为内容创作和传播的方式带来变革，而这种变革势必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3 人工智能提供精准与个性化的学习支持 在教育领域，AI和AIGC为个性化教育提供了可能。通过对学生的学习数据进行分析 和挖掘，教师可以更加精准地了解每个学生的学习需求和学习进度，AI可以提供定 制化的学习资源和路径、实时的学习支持和反馈，从而提供个性化的教学辅导，使 学习变得更加高效和便捷，实现真正的因材施教。AIGC技术可以创建虚拟的教师和 9 学习环境，为学生提供内容更丰富、互动性更强的学习体验。AI和AIGC技术可以更 高效地生成和优化教育资源，如教案、课件和教学视频、虚拟情境等，大大减轻教 师的工作负担，实现教育资源共享和高效利用。 随着AI和AIGC技术的不断发展，数字化技术将与教育深度融合，为教育事业的发展 注入新的活力和动力，有望为未来的教育事业带来革命性的变化和提升。 1.2 AI技术对教育教学的影响 教育数字化的历史进程开始于数据化，发力于网络化，加速于智能化。 经济合作与发展组织（OECD）教育研究与创新中心副主任斯蒂芬·文森特-朗科瑞 在《2023年数字教育展望：迈向高效数字教育生态系统》报告中表示，线下学习向 远程学习的转变并不等同于教育数字化转型。教育数字化转型意味着对某些教育过 程进行根本性变革，即不仅将技术作为一种工具，还将其作为一种重塑教学方法、 学习过程和整个教育生态系统的方式，使教育更加有效。目前，数字技术融入教育 往往是对传统方法的复制，而不是革新。 教育部部长怀进鹏在2024年十四届全国人大二次会议答记者问时表示，对教育系统 来说，人工智能是把“金钥匙”，它不仅影响未来的教育，也影响教育的未来，这 里有机遇也有挑战，而要想更好地抓住机遇、应对挑战，就必须积极拥抱科技与产 业的变革，主动拥抱智能时代。 本节将对比AI时代来临前后的教师角色、课程设置、个性化教育与学习以及教育评 价等方面，探讨AI技术对教育教学的影响。 1.2.1 AI时代的教师角色 以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型迅猛发展，凭 借强大的自然语言处理能力，它们能够完成问题解答、内容创作（文字、图像、音 视频等）、代码生成等复杂任务，对人类的知识获取方式、信息生成方式等产生深 刻影响。 在AI时代前，教师在教育教学中主要扮演知识传授者的角色，教师负责讲解教材内 容，解答学生疑问，并通过布置作业和考试来评估学生的学习成果。教师是课堂的 主导者，学生大部分时间处于被动接收知识的状态。AI时代教师与智能教学平台的 交互如图1-4所示。 10 图1-4 AI时代教师与智能教学平台的交互 随着AI技术在教育上的应用，教师的角色势必发生显著变化——他们不再仅是知识 的传授者，而是逐渐转变为学生学习过程中的引导者、促进者和合作者。 ❍ 引导者：在AI时代，教师可以利用智能教学平台和教学资源，引导学生主动探 索知识，发现问题并解决问题。教师不再直接告诉学生答案，而是教会他们如何寻 找答案，培养学生的自主学习能力和批判性思维。 ❍ 促进者：AI技术为学生提供了丰富的学习资源和个性化的学习路径，教师可以 根据学生的学习情况和需求，为他们推荐合适的学习资源和活动，促进学生的全面 发展。 ❍ 合作者：在AI时代，教师与学生的关系更加平等、开放，教师可以与学生一起 参与项目式学习、探究性学习等活动，共同研究问题、分享成果。这种合作式的学 习方式，有助于培养学生的团队协作能力和创新能力。 1.2.2 AI时代的课程设置 AI时代前的课程设置相对固定和单一，学校按照既定的课程体系和教学大纲进行教 学安排，课程内容以单一的学科知识为主，缺乏跨学科的知识融合和实践。 11 STEM教育是一种跨学科的教育方法，它将科学（Science）、技术 （Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）4个领域的知 识整合在一起，鼓励学生在这些领域内进行探索和创新。STEM教育的目标是 培养学生的批判性思维、问题解决能力、创造力和团队合作精神，以适应快 速变化的全球经济和技术环境。 如图1-5所示，AI时代的课程将更加数字化。随着AI技术在教育上的应用，STEM教 育 、工程教育、编程教育等方法将更加容易实施，课程设置逐渐呈现出跨学科 融合、实践性和创新性的特点。 ❍ 跨学科融合：在AI时代，课程设置更加注重不同学科之间的融合与交叉。学校 通过开设综合性课程、推动项目式学习等方式，将不同学科的知识和技能进行整 合，培养学生的综合素养。 ❍ 实践性：AI时代的课程设置更加注重学生的实践能力和问题解决能力的培养。 学校通过增加实验课程、实践项目等方式，让学生在实践中学习和掌握知识，提高 他们的动手能力。 ❍ 创新性：在AI时代，课程设置更加注重培养学生的创新意识和创新能力。学校 通过开设创新课程、开展创业实践活动等方式，激发学生的创新思维和创业精神， 增强他们的创新能力和竞争力。 12 图1-5 AI时代的课程更加数字化 1.2.3 AI时代的个性化教育与学习 AI时代前的个性化教育主要依赖于教师的经验判断。教师根据学生的表现和需求进 行个别辅导或分层教学，但受限于时间和精力等因素，难以实现真正的个性化教 育。 随着AI技术在教育上的应用，个性化教育得到了更好的实现和发展。AI能够分析学 生的学习数据和行为模式，精准地了解每个学生的学习需求和学习风格，从而为他 们提供个性化的学习资源和路径。这种个性化的学习方式能够激发学生的学习兴趣 和动力，提高他们的学习效果。而这些效果是使用以往的数字技术手段所无法达到 的。基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程如图1-6所示。 图1-6 基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程 AI在个性化教育与学习方面的应用包括但不限于以下几个方面。 ❍ 自适应学习平台——基于AI技术的个性化学习工具。它能够根据学生的学习进 度和能力水平，为他们推荐合适的学习资源和练习题目。通过持续的学习和数据反 馈，自适应学习平台能够不断调整学习内容和难度，以满足学生的个性化需求。这 种个性化的学习方式能够让学生更有针对性地解决自己的学习问题，提高学习效 13 率。例如，现有的教育科技公司的智能阅卷系统可以根据学生的作业评测结果，给 出个性化且具有针对性的指导意见，如图1-7所示。 ❍ 智能辅导系统——基于AI技术的个性化辅导工具。它能够针对学生的学习问题 和难点，提供及时的辅导和反馈。与传统的辅导方式相比，智能辅导系统能够更加 精准地定位学生的学习问题，并提供针对性的辅导材料和练习题目。这种个性化的 辅导方式能够帮助学生更加有效地解决自己的学习问题，提高学习成绩。 图1-7 基于AI技术的智能阅卷系统 1.2.4 AI时代的教育评价 AI时代前的教育评价主要以考试成绩为主。学校通过定期的考试和测验来评估学生 的学习成果与教师的教学效果。这种评价方式相对单一且片面，难以全面反映学生 的真实水平和发展潜力。 随着AI技术在教育上的应用，教育评价逐渐呈现过程化和多元化的特点，如图1-8 所示。 14 图1-8 AI时代的评价更加过程化、多元化 ❍ 过程化评价：AI技术能够通过学习分析等技术手段，实时跟踪和记录学生的学 习过程和学习表现。这种评价方式能够更加客观地反映学生的真实水平和发展潜 力，为教师提供更加准确的教学决策依据。 ❍ 多元化评价：在AI时代，教育评价不再仅依赖于考试成绩。学校通过作品展 示、项目汇报、团队合作等多种方式对学生的综合能力进行评价。这种多元评价方 式能够更加全面地反映学生的综合素质和能力水平，促进学生的全面发展和个性化 发展。 AI的大范围应用必将对教育教学形式产生深远影响，这些变革为教育教学带来了新 的机遇和挑战，需要我们不断探索和创新以适应时代的发展需求。在未来的教育教 学中，我们应该充分学习、利用数字化技术，尤其是AI的优势，为学生提供更加优 质、个性化的教育服务。 1.3 AI时代的“知”与“识” 在AI迅猛发展的时代背景下，我们对于“知”与“识”的理解正经历着前所未有的 变革。传统意义上的知识及知识观都将在AI技术的冲击下被重新塑造。 1.3.1 AI技术对知