生成式人工智能已成為重塑教育的一股力量，為教育革新提供了機會。同時，人們應該考慮避免陷入“技術解決方案主義”的信念——人工智能不會解決所有的問題，在教育領域也是如此。再者，由于擔心新技術的濫用和誤用，生成式人工智能的潛力被蒙上一層陰影。

以下是本文要點：

• 生成式人工智能正在通過個性化學習和自適應測試重塑教育，增強學習體驗。

• 它簡化了行政管理任務，到 2025 年可能為全球教育行業增加 2000 億美元的價值。

• 未來的應用包括虛擬教師和自適應學習體驗，進一步改變教育。

• 挑戰包括有限的人工智能創造力、批判性思維的潛在障礙、可靠性和思想同質性問題。

Gen-AI 的另一個應用是自適應測試，它根據個人的表現和進度定制難度和評估內容。這種個性化的評估在各個適當水平上幫助學生持續成長和進步。

在教育領域，人工智能聊天機器人不斷被使用，為學生提供個性化的支持和幫助。此類聊天機器人提供問題答案，提供有價值的見解，并為學生提供指導。它們的適應性可以幫助創造一個引人入勝的互動學習環境，鼓勵獨立學習和學生參與。

摩根士丹利可持續發展研究團隊的分析師布倫達·杜弗斯（Brenda Duverce）表示：“生成式人工智能可以通過減少管理任務和最大化人際互動，以及通過重新培訓工作受到技術影響的工人，來改善整體學習體驗。他補充說：“到2025年，這些和其他效率提升，可以為全球教育行業帶來2000億美元的價值，這最終將為處于最佳位置的教育科技公司帶來更高的收入和更低的成本。

生成式 AI 是一種更快、更智能、更簡單的解決方案嗎？

生成式人工智能創建和傳播信息的能力使其適合教育領域。從根本上說，它可以提高生產力，并為其他高價值活動留出更多時間。例如，教師可以使用聊天機器人來審查和糾正評估和評分考試。此外，它們還可用于檢查準確性、抄襲問題、或準備課程，自由地與學生建立聯系。學院可以使用生成式人工智能，根據個人對更個性化學習環境的需求來定制績效評估。同樣，虛擬助手可以通過自動化學生注冊、入學、課程安排和學生支持等管理任務，幫助最大限度地降低勞動力成本。

隨著時間的流逝，gen AI 可以分析 K-12 課程、企業學習和發展教育相關的大量數據，幫助機構在項目開發方面做出更明智的決策。

“在教育公司中，最有能力產生回報的公司已經開始向客戶推出其中一些人工智能驅動的產品和功能。從長遠來看，那些開發獨特產品并通過創新脫穎而出的公司應該表現良好。

生成式人工智能在教育中的應用案例

生成式人工智能在教育領域的潛在用例是無限的，從個性化學習到評估作業。專家認為，利用生成式人工智能創建創新工具，將使教育工作者能夠創造互動和引人入勝的學習體驗，以幫助培養學生的成長。

生成式人工智能在教育機構中的潛在應用包括：

• 根據學生當前的理解和進步，為學生創建問題和評估回答。

• 根據學生表現、優勢和劣勢生成個性化的學習課程。因此，個人可以獲得個性化的學習體驗。

• 創建互動和引人入勝的學習活動，如內部游戲和模擬，幫助學生通過快樂的旅程理解復雜的概念。

• 創建實時評估和反饋，讓教師了解學生在哪些方面需要額外支持。

生成式人工智能為教育領域的數字出版部門制作文本、圖像、視頻和音頻等內容，這可以大大降低成本。此外，生成式人工智能能夠為學習者提供逐步解決問題的提示和反饋，以實現個性化學習。如果實施得當，它可以鼓勵學生的技能發展，這將有助于解決與教師相關的挑戰，因為人工智能可以取代教師的行政任務，提供個性化和實時的反饋。

生成式 AI 教育的未來

教育正在不斷發展，Gen AI可能會為塑造教育的未來做出貢獻。隨著技術的進步，我們可以預測生成式人工智能在教育中的應用。例如，Gen-AI 可以開發虛擬教師，為學生提供 24/7 全天候支持，讓學生按照自己的時間表和節奏學習。這將使來自服務不足或偏遠地區的學生受益，他們原本可能無法獲得課堂教育。

生成式人工智能還可用于開發適應性學習體驗，以實時適應學生的需求和能力。通過使用Gen-AI系統分析學生的學習模式，相應地調整內容和教學機制，為學生提供更加個性化和有效的支持，以達到更好的學習效果。

隨著技術的發展以及智能趨勢，教育機構必須改進調整工作方法。生成式人工智能仍然依靠人類來塑造其質量和輸出。

學術評估方法應朝著更加連續和數據驅動的方向發展，結合各種總結性和形成性方法將提供了一條前進的道路。使用生成式 AI 工具來改進生產力并創建內容初稿或增強用戶界面以支持學生，最終將支持改善教育體驗。

在生成式人工智能解決方案不斷發展和選擇的時代，學生和教師評估何時以及如何使用生成式人工智能的能力將更加重要——教育的生成式人工智能工具可以潛在地改善機構之間的研究、知識開發和傳播、輔導和生產力。

展望未來，機構必須關注學生、教職員工的技能和判斷力的發展，以確保他們學會如何做以下事情：

• 提出正確的問題

• 評估、驗證和改進輸出

• 在各個知識領域之間建立多方面的聯系

• 創建新的見解，而不是創建現有見解的副本。

機構在為未來做準備時可以采取以下幾項關鍵行動：

監控不斷發展的趨勢。生成式人工智能正處于發展階段，學生和教師對Gen-AI的廣泛訪問和探索，可能會挑戰各種傳統的教育實踐。

評估有影響力的用例。探索與機構戰略相一致的各種潛在教育用例，尤其是那些影響課程設計和學術管理空間的用例。將機遇和挑戰納入關于長期戰略應對措施的討論中。

展望未來：教育機構和院系將繼續探索利用人類輸入和機器輸出的有效實踐，分析快速發展的市場和技術趨勢，并了解人工智能如何幫助改善教育實踐。

將生成式人工智能集成到教育中相關的挑戰

生成式人工智能與教育的整合既能帶來好處，也會帶來風險，我們必須仔細考慮。生成式人工智能有可能調整教育內容，以適應個人的學習節奏、興趣和能力。這使得學習更加個性化，滿足不同的學習需求。

雖然人類擁有無限的創造力和獨創性，但生成式人工智能受到所提供數據的限制，這意味著該技術無法創建創新或開箱即用的內容。因此，生成式人工智能可能是教育的重大轉變，但必須記住，教育工作者的貢獻在學習過程中是無價的。

在教育中使用 gen AI 時，學生學習的潛力，甚至依靠技術提供即時解決方案和答案，都將是人們關注的問題。然而，問題在于如何利用生成式人工智能來促進學生的技能發展。在將人工智能整合到課堂中時，注意確保該技術不會阻礙學習者的批判性思維和解決問題的能力。

與在教育中引入生成式人工智能相關的一個問題是：人工智能生成內容的可靠性和偏見。生成式 AI 模型使用預定義的算法在大量非結構化數據上進行訓練，這些算法可能會導致有偏見或忽視文化敏感度的內容。另一個挑戰是，學生對人工智能評估的可靠性，會逐漸降低他們的批判性思維和解決問題的能力。此外，它的使用會促進思想同質化，阻礙學習的創造力和多樣性。

結論

到目前為止的討論中，生成式人工智能在教育中呈現出一股變革力量，提供個性化的學習體驗并簡化管理任務。盡管它有可能徹底改變該行業，但必須解決人工智能偏向同質響應、可靠性問題和阻礙批判性思維問題等挑戰。展望未來，生成式人工智能教育的未來充滿希望，為虛擬教師、自適應學習體驗和持續增長提供機會。機構必須仔細駕馭生成式人工智能的應用，評估用例并改進方法，以確保它補充而不是取代人類，營造多元化和創造性的學習環境。

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