生成式人工智能在高校学生教育中的应用

潘妍妍 齐文艳 王剑宇

摘要：随着互联网技术的快速发展，生成式人工智能备受关注，其对高校学生教育的应用和影响逐渐凸显。本文将探讨生成式人工智能在高校学生教育中的应用和潜在风险。一方面，生成式人工智能为高校提供了个性化学习和教学资源的新机遇，有效提高教学效果和学生兴趣；另一方面，必须关注数据安全、隐私泄露，以及辨别生成式人工智能信息真伪等问题。在这个背景下，高校方面需要深入探讨如何平衡生成式人工智能在高校学生教育中的优势与挑战，以实现全面、持续的教育创新。

关键词：生成式人工智能；高校学生教育

引言

在信息时代，互联网和人工智能技术日新月异，在教育领域的应用也日益广泛。尤其在高校学生教育中，生成式人工智能为教育创新提供了新的可能性。当前，教育行业面临许多问题，如教学资源分配不均、个性化教育需求难以满足等。生成式人工智能以其强大的学习和分析能力有望解决这些问题。然而，技术的普及和应用带来一系列潜在风险，需要关注并慎重应对。

1. 生成式人工智能概述

生成式人工智能是一種基于深度学习和自然语言处理技术的高级人工智能系统，具有理解、分析、创造和自主生成内容的能力。与传统的人工智能系统相比，生成式人工智能在处理复杂任务和模拟人类思维方面表现出更强的能力，提供了更多样化和个性化的解决方案。生成式人工智能的核心技术之一是生成对抗网络（GANs），它通过对抗过程学习数据特征和生成内容，给人工智能带来巨大的潜能。此外，深度学习、神经网络等技术的融合形成了生成式人工智能强大的学习和创新能力。借助这些技术，生成式人工智能能够从海量数据中提取有效信息，理解和分析复杂情境，为真实世界问题提供创新的解决方案。生成式人工智能已广泛应用于各行各业，如图像生成、文本写作、自动翻译、语音合成和实时交流，这些应用生动展示了生成式人工智能在现实场景下的强大实践价值。生成式人工智能也正不断拓展在其他领域的应用前景，如设计、医学、科研、教育和金融等。然而，生成式人工智能仍面临一系列挑战，如技术成熟度、道德伦理、数据安全和隐私泄露等问题，为充分发挥生成式人工智能的潜力，各方需要密切合作，共同关注这些挑战，寻求平衡和可持续性发展。

2. 生成式人工智能在高校学生教育中的应用价值

2.1 提高教学质量与效率

生成式人工智能在高校学生教育中的应用具有显著的价值，它具有强大的信息处理和分析能力，通过对大量学术资源和教学内容的整合，有助于实现教学资源优化与更新。此外，生成式人工智能能智能识别学生的学习需求，为不同类型的学生提供适应性的教学方案，从而提高教学质量。例如，根据学生的学习状况和兴趣爱好，生成式人工智能能够为学生推荐定制化的学习路径和教材资源。通过这种方式，教师可以更有针对性地进行教学，同时激发学生的学习兴趣和主动性，从而提高教学质量与效率。

2.2 创新教学方法与策略

教学方法与策略的创新也是生成式人工智能在高校学生教育中的重要应用价值之一，可以实现多元化和个性化的教学方式，满足不同类型学生的学习需求，该技术还能协助教师进行教学实验的设计和实施，改进传统的教学模式，提升课堂互动与参与度。生成式人工智能在教育领域的应用不仅有助于促进高校教师的专业发展，同时也能促使学生在更宽泛、更丰富的知识领域中进行深度学习和探究，进一步培养其创新思维和团队协作能力。

2.3 助力教育公平与多样性

生成式人工智能的应用还可以为高校学生教育的公平和多样性贡献力量，通过分析和处理大量数据，生成式人工智能有能力提供精准的学生评估和教学资源建议，这有助于缩小因地域、经济和社会背景不同而造成的教育资源差异，进而提高教育的公平性。此外，通过生成式人工智能的指导，可以促进高校间的教育交流与合作，实现优质资源的共享及协同创新，为学生提供更丰富的学习体验。这将极大地促进高校学生教育的多样性，培养具有国际视野和多元能力的人才。

3. 生成式人工智能在高校学生教育中的应用措施

3.1 个性化学习

生成式人工智能通过分析高校学生的学习历程、成绩、兴趣偏好等多维度信息，为每一位学生制定个性化的学习计划。例如，采用循序渐进的推荐系统，为学生提供合适难度的学习任务，为弱势学生推荐补差方案，如附加学习资源、辅导课程等，帮助其提高学习效果。同时，也可以为高水平学生推送挑战性任务，激发其潜能。此外，生成式人工智能还可通过关注学生的学习习惯和倾向，推荐适宜的学习时间、环境，以及相应教材或工具，确保学生的学习效率最大化，生成式人工智能在个性化学习方面发挥了巨大作用，提高了高校学生的满意度和学习效果。

3.2 教学资源扩展与优化

生成式人工智能能够帮助高校教师和管理员挖掘、整理和评价海量的教学资源。通过分析游离在网络空间的知识库、课件库以及案例库等内容，生成式人工智能有助于构建丰富的教学资源体系，满足不同学科和领域的需求。例如，在项目型课程中，生成式人工智能可通过分析行业趋势和热点问题，挑选实际案例作为学生练习素材，还能为教师提供优化课程结构和核心概念的建议，有效改善传统教学内容，这使得高校教育资源更具针对性和实用性。

3.3 教学方法创新

生成式人工智能能够为高校教育带来创新性的教学方法。例如，在“翻转课堂”模式中，生成式人工智能可以自动生成针对性的预习材料，使学生在课堂前充分准备，课堂内集中讨论与解决问题。此外，AI辅助教学系统可以实时分析学生在课堂的表现和互动情况，为教师提供策略调整建议，提高课堂教学效果。在实践教学环节，生成式人工智能可以模拟实际场景，让学生在安全环境中进行练习与实验，这些创新性教学方法有助于提高高校教育的实效性。

3.4 学习效果评估与反馈

生成式人工智能能自动分析学生的学习行为、成绩变化和作品质量等方面，辅助教师实现精确且持续的评估。例如，一个自动批改作业的AI系统能够实时提供详细反馈，帮助学生及时了解自己的问题所在。生成式人工智能还能给予教师有针对性的指导建议，优化教学过程。此外，生成式人工智能可以分析学生群体内的评估数据，为高校教育管理者提供有关课程质量、教师绩效等方面的信息，指导教育改革与决策，这些应用有力地推动了高校学生教育的质量提升。

4. 生成式人工智能在高校学生教育中的潜在风险

4.1 数据安全与隐私保护

生成式人工智能在高校学生教育中的应用涉及大量的个人信息和学习数据，这些数据可能包括学生的基本信息、学习成绩、行为习惯等敏感信息，如若数据安全措施不到位，会导致严重的隐私泄露。同时，不法分子可能利用这些数据进行恶意攻击、欺诈等，给学生和学校带来损失。此外，数据滥用亦可能导致个人隐私和信息安全问题。例如，未经授权将学生数据用于商业目的、广告或第三方研究。因此，在使用生成式人工智能的过程中，高校需要高度重视数据安全和隐私保护的风险问题。

4.2 信息真伪辨别

生成式人工智能在高校教育中产生了海量信息，这无疑加大了学生辨别信息真伪的难度，虽然生成式人工智能能够提供丰富的学习资源和素材，但同时也可能生成虚假、误导性或低质量的信息。此外，一些恶意利用该技术的行为也对高校学生教育带来潜在威胁，如生成伪造论文、篡改数据等，如果学生不能识别这些不真实信息，可能会对其学习和发展产生负面影响，甚至对学术道德和学术风气造成破坏。

4.3 技术依赖与学生能力發展

生成式人工智能在高校学生教育中提供了便利，但过度依赖技术可能会削弱学生的独立思考和自主学习能力。例如，过分依赖AI辅导系统可能使学生错失与教师、同学探讨交流的机会，影响学生的人际沟通技巧和团队协作能力。另外，完全依赖生成式人工智能的评估反馈可能使学生缺乏对自身学习情况的自主认识和反思，长此以往，过度依赖技术可能会加剧学生的技能和能力退化，甚至导致依赖心理问题[1]。

4.4 教育公平与资源分配问题

尽管生成式人工智能为高校教育提供了许多有益的解决方案，但其应用也可能加剧教育不公平问题。一方面，部分高校可能由于资金、设备等条件限制，无法充分利用生成式人工智能，这将在一定程度上加大资源不均衡问题；另一方面，对个性化教育，过度依赖生成式人工智能可能导致某些学生的需求被忽视，一些个性化学习策略可能偏向优势群体，而忽略弱势群体的发展，将削弱教育公平性，进一步加大高校教育中的差距[2]。

5. 风险应对策略

5.1 制定相关法规与政策

政府、教育部门和高校应联合协作，为生成式人工智能在教育领域的运用划定明确范围，确立数据处理、隐私保护等方面的操作规范，针对AI产品和服务建立适当的认证机制，保证所选用的技术达到既定的安全性和可靠性标准。在设计相关法规和政策时，要兼顾教育发展的持续性和技术迭代的实时性，对生成式人工智能在教育领域所产生的影响进行持续评估，营造有利于教育创新的法律环境。为实现这一目标，教育部门应积极参照国际经验，总结其他国家在生成式人工智能教育应用中的立法模式和实践经验，充分参考各国政策管理类型差异，形成具有指导意义的标准，高校和社会各界也应关注教育行业的最新动态，了解生成式人工智能所带来的变革，持续改进教育体系和教育政策。在此过程中，加强产学研合作，鼓励高校、科研机构与企业共同参与法律法规制定及实践，在规范与创新的边界寻求发展[3]。

5.2 保障数据安全与隐私

高校方面需要建立专门负责数据安全的部门，以确保在收集、存储、处理和传输学生个人信息和学习数据的各个环节中，数据都得到充分保护。强化教职员工、学生及合作伙伴在数据安全方面的培训，以提升他们的安全意识和责任感，高校应制定详细的数据保护政策，并明确分工，设立监管机制以确保执行力度，确保符合国家法律法规的要求，同时配合国际数据保护规范，增强跨境数据传输的安全性。对第三方合作伙伴进行合规审查，明确双方在数据保护方面的责任，从源头上保障数据安全，为应对潜在的数据风险，还要定期进行数据安全风险评估，以便识别和预防数据泄露、篡改或滥用等问题[4]。

5.3 培养学生信息素养与自主学习能力

高校必须着重培养学生的信息素养及自主学习能力，使学生能够在繁杂的信息环境中甄别真伪、获取有价值的知识。为达到这一目标，高校可以设计信息素养讲座、实践课程等多种教育形式，帮助学生掌握独立性、批判性地分析评估生成式人工智能展示信息的技巧，此外，亦需关注生成式人工智能对学生自主学习能力的潜在影响。在实现自主学习能力提高方面，高校应设计多种教学场景与实践机会，确保在技术协助下，学生依然面临具有挑战性的问题，激发其积极探索、参与讨论的热情。例如，教师可将课程设置为小组讨论、案例分析或项目实践等形式，促使学生主动承担责任、解决问题[5]。

5.4 关注教育公平和资源优化分配

应用生成式人工智能时，高校必须关注教育公平与资源分配问题，教育部门应制定相应政策与资金扶持，确保来自各地区和类型的高校能够充分赢得生成式人工智能的普及和应用所带来的益处。在推行个性化教育中，应加强对弱势群体的关注，打破仅关注优秀学生的现象，防止数字鸿沟问题进一步加剧。针对公平分配教育资源问题，高校应对现有资源配置进行调整，将更多资源投入提高教育质量、优化教育技术应用成本等关键领域。这样一来，将有助于减少教育不公问题，达到平衡的教育资源配置。高校还可以通过建立合作机制，使得技术先进的学校和相对落后的学校共享资源，实现技术与教育资源的更广泛传播，从而提高整体教育水平。对于教育部门而言，应制定具有时代适应性和针对性的政策，以推动生成式人工智能在高校教育领域的公平和可持续发展。

结语

综上所述，生成式人工智能在高校学生教育领域具备巨大潜力，为个性化学习、教学资源、教学方法创新以及学习效果评估与反馈等方面带来积极变革。然而，可能面临数据安全与隐私泄露、信息真伪辨别、技术依赖与能力发展受限和教育不公等潜在风险。为应对这些挑战，须在法律、制度以及政策层面加强监管，保障数据安全和隐私，培养学生的信息素养与自主学习能力，关注教育公平和资源分配，全面审视利用生成式人工智能技术的优势与挑战，实现高校教育的可持续创新与发展。

参考文献：

[1]王乔峰，曹效英，路璐.“互联网+教育”模式的发展情况分析[J].中国教育信息化，2015（15）：9-11.

[2]陈丽.“互联网+教育”的创新本质与变革趋势[J].远程教育杂志，2016， 34（4）：3-8.

[3]王文涛.基于宏观教育视角下高校学生管理工作路径研究[J].大众文艺， 2022（23）：166-168.

[4]陈丛丛.大数据时代高校学生管理工作信息化建设策略研究[J].黑龙江科学， 2022，13（21）：70-72.

[5]蔡红生，李恩.移动互联网背景下高校学生事务管理的创新[J].学校党建与思想教育，2018（21）：82-84.

作者简介：潘妍妍，硕士研究生，讲师，研究方向：人工智能、计算机图形学、计算机视觉、自动化控制；齐文艳，硕士研究生，助教，研究方向：数据库、大数据技术；通信作者：王剑宇，本科，讲师，研究方向：计算机软件技术、数据库技术及应用。