生成式AI重塑教育:知识生产外包给科技巨头

发布时间:2025年9月29日    来源:szf
生成式AI重塑教育:知识生产外包给科技巨头

快速阅读: 生成式AI工具如ChatGPT、Claude和Gemini在教育中广泛应用,引发抄袭、评估变化等关切,同时根本改变知识生产和学习方式,挑战教育核心理念。

生成式人工智能工具,如ChatGPT、Gemini和Claude,现已被学生和教师在各级教育中广泛应用。根据Claude背后的公司Anthropic的一份报告显示,39%的学生与AI工具的互动涉及创建和改进教育内容,如练习题、论文草稿和学习总结。另有34%的互动寻求技术解释或解决学术作业问题——积极生成学生作品。

对此,学校和大学的大多数反应集中在即时关切上:抄袭、评估方式的变化以及工作替代。这些措施包括教授AI素养或开发针对学生的课程,以指导他们如何使用和理解AI工具。虽然这些都是重要的,但被忽视的是,不断发展的生成式AI系统正在根本上改变我们与知识的关系:我们如何生产、理解和使用知识。

这不仅仅是将新技术引入课堂的问题。它改变了我们对学习的看法,并挑战了教育的核心理念。这还带来了将知识创造权力授予生产生成式AI工具的技术公司的风险。

生成式AI工具,包括ChatGPT、Claude和Gemini,现在能够生成内容、整合信息甚至模仿推理。随着这些AI系统在教室和讲堂中的使用增加,它们开始挑战传统知识和学习观念。我的研究重点是所谓的AI认识论。认识论是关于知识起源和性质的研究。教育领域的AI认识论意味着要应对新出现的问题,即如何生产知识。

生成式AI可以即时生成看似权威的文本,涵盖任何主题。这迫使我们重新考虑何为“原创思维”与“辅助思考”。传统的技能,如来源评估、逻辑推理和权衡证据,在“来源”是一个复杂且我们无法完全了解其训练数据的AI系统时,需要重新考量。这标志着与几个世纪以来基于人际知识传递的教育方式的根本背离。生成式AI不仅改变了学生学什么,而且从根本上改变了他们如何获取知识。

学生越来越倾向于通过生成式AI的解释来验证观点,而较少依赖自己的分析。传统教育依赖于与教师期望学生掌握的能力或理解相匹配的学习活动和评估。例如,如果目标是培养批判性思维,学生会练习分析文本,并接受分析能力的测试,而不仅仅是记忆,以建立深刻的理解。但这一框架假设学生通过个人经验和反思独立构建知识。

生成式AI彻底颠覆了这一模式。学生可以在没有传统认知过程的情况下产生复杂的输出。学生们现在成为了机器中介系统中的知识共同创造者。共同创造意味着这些群体共同努力以产生学习成果。然而,当他们的目标冲突时,则会发生共同破坏,从而削弱教育体验。

我在高等教育领域关于价值共同创造和共同破坏的研究表明,学生、教育工作者、管理者和技术提供者之间存在竞争的利益,这些利益正在塑造教育价值。例如,学生可能追求效率,教育工作者希望实现深度学习,而科技公司则追求参与度指标。这些紧张关系既可能提升也可能侵蚀学习质量。这一框架现在同样适用于AI的整合。当生成式AI帮助学生真正理解概念时,它创造了价值;当它允许学生走捷径绕过学习过程时,则破坏了价值。虽然教育中的共同创造并非新鲜事,但作为共同创造者的生成式AI改变了这一切。

人类思维的生存

尽管常被描述为第四次工业革命,当前的AI变革更准确地说是一场智力革命。当我们不假思索地将思考外包给机器时,我们就将塑造知识的前所未有的权力交给了开发这项技术的技术公司。科技公司已经通过收集数据预测和影响我们的行为来将我们的在线行为转化为利润,但现在面临的问题更加深刻。如果少数几家公司掌握了知识生产的主导权,它们就控制了我们理解世界的方式。它们算法的偏见、训练数据的选择以及商业动机将决定生产什么和传播什么。

我们曾经经历过类似的情况。社交媒体利用我们的认知弱点来吸引我们的注意力。但这一次,赌注更高。不仅是我们的注意力受到威胁,还有我们独立思考的能力。

这并非质疑传统教育是否仍具相关性。传统教育绝对依然重要。关键在于教育者如何定义在人工智能伴随下的有意义学习。

生成式人工智能不仅仅是一个复杂的计算器;它改变了我们对知识的理解方式。它正在重塑学生对专长、创造力及自身认知能力的认知。这将从根本上改变年轻人的思考和学习方式。

教育者必须确保这一转型是由教育智慧而非商业利益所引导。令人鼓舞的是,这方面的工作已经开始。

例如,我所在大学的责任人工智能中心等机构,确保教育者能够主导这些关键对话,而不仅仅是被动回应。

(以上内容均由Ai生成)

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