《面向教育的生成式AI的负责任发展：评价驱动的方法》教学应用说明.docx

《面向教育的生成式AI的负责任发展：评价驱动的方法》教学应用

说明

AI+教育研究中心谢强

报告《面向教育的生成式AI的负责任发展：评价驱动的方法》由GoogleDeepMind的研究团队撰写，主要探讨了生成式人工智能（genAI）在教育领域应用的负责任发展路径。

1.教育挑战与AI潜力：报告指出，提供公平和高质量的教育是全球面临的主要挑战之一。生成式AI的发展为个性化教育提供了新的可能性，但实现这一潜力存在困难。

2.教学法的表达与评估：将教学直觉有效地转化为AI系统是一个难题，缺乏良好的评估实践进一步加剧了这一挑战。

3.教育基准的开发：研究团队与学习者和教育工作者合作，将学习科学的原则转化为七种不同的教育基准，涵盖定量、定性、自动和人工评估。

4.评估方法：研究团队开发了一套全面的评估协议，用于从多个角度评估对话式AI导师的表现，包括教育学分数、ASU访谈等。

5.参与式方法：报告强调了参与式研究方法的重要性，包括与学习者、教育工作者、政策制定者和学术研究人员的协作，以确保系统满足他们的需求和价值观。

6.安全性、道德和政策含义：报告讨论了在教育中使用AI的安全性、道德和政策问题，并提出了针对教育的特定干预措施。

7.局限性与未来工作：报告承认了当前工作的局限性，并邀请研究、教育技术、道德、政策和教育领域的利益相关者提供反馈，共同建立指导方针和基准。

8.技术进步与教育结合：报告提到了AI技术的必威体育精装版进展，特别是transformer架构，以及这些技术如何被用于创建更有效的教育工具。

9.负责任的AI发展：报告最后强调了负责任地发展教育AI的重要性，包括确保技术的公平性、普及性和对教育质量的积极影响。

整体而言，报告提出了一个以评估为导向的方法来发展教育领域的AI，重点关注对话辅导，并强调了多学科团队合作、参与式研究方法和综合评估策略的重要性。我们可以从教学应用的角度进行深入分析与应用设计，以实现教育目标和提高教学效果。

1.应用于创建教学情境：

利用生成式AI创建模拟教学情境，例如，通过LearnLM导师展示如何通过个性化反馈和指导来增强学习体验。

2.应用于教学案例设计与引导：

设计案例研究，让学生分析LearnLM导师在实际教学中的应用，探讨其优势和局限性，并引导学生思考如何优化AI在教育中的应用。

3.应用于小组研讨：

组织小组讨论，让学生围绕AI在教育中的伦理、安全性和政策问题进行深入探讨，鼓励学生提出创新解决方案。

4.应用于引导学生关注科技前沿和市场趋势：

结合必威体育精装版的AI发展趋势，让学生研究市场对教育技术的需求，分析AI如何满足这些需求，并预测未来的市场趋势。

5.应用于将先进经验、创新成果、真实需求丰富到教学内容：

整合行业专家的见解和实际案例，将AI在教育领域的实际应用经验纳入课程内容，让学生了解理论与实践的结合。

6.应用于课后反思与拓展学习：

鼓励学生在课后使用LearnLM导师进行复习和深化学习，同时反思AI在个人学习过程中的作用和影响。

7.应用于确定社会实践、调研的方向和内容：

指导学生在社会实践中应用AI工具，如通过LearnLM导师进行教育调研，收集数据，并分析AI在不同教育环境中的表现。

8.应用于激发学生的创新思考和创意：

通过项目和竞赛，激励学生开发自己的AI教育应用，促进创新思维和解决实际问题的能力。

9.其他有助于教学效果和质量提高的应用：

利用AI进行学习分析，为学生提供个性化的学习建议；结合虚拟现实技术，创造沉浸式学习体验；以及使用AI辅助评估学生作业和项目，提高评估的效率和准确性。

在所有这些应用中，重要的是要确保教学设计符合教育目标，同时培养学生的同理心思维、批判性思维、系统性思维，并强调可持续发展的理念。此外，课程内容应融入专业工具和分析决策工具的使用，以及数字化技术和AI的应用与培养。同时，教学过程中还应注重价值观培养、公民意识、法制意识、职业道德，并发展优秀传统文化等课程思政内容。