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总第950期微型计算机人工智能

生成式人工智能对教育的影响和路径探讨

柴军，冯慷

（北京市数字教育中心，北京 100035）

摘 要：生成式人工智能（GenerativeAI）模拟人类的创新思维，从而创造全新的内容和解决策略。将其运

用到教育领域中，正在逐渐转变传统教学模式与学习方法。生成式AI可以为学生提供个性化的学习路径和丰富

的教学资源，通过智能辅导和反馈提升学生的学习效率。但同时也引发数据隐私、安全问题和教师角色挑战等问

题。为促进生成式AI融入教育，必须强化教师技术培训、健全相关政策法规、推进教育技术创新等。

关键词：生成式人工智能；个性化学习；教学资源

随着人工智能技术快速发展，生成式人工智能已善数据生成质量与多样性。当前，生成式AI正在经历

经不仅仅能模拟人的创造性思维产生新内容、新解决着迅猛发展，各种新型模型与算法层出不穷，例如将

方案，其在教育方面也有着广泛的应用。生成式AI在Transformer模型运用到自然语言处理中。随着计算能

提供个性化学习路径，丰富教学资源以及智能辅导与力不断提高，数据量越来越大，生成式模型在训练效

反馈等方面显著提升教育效率与品质。但是，该技术的率以及生成内容逼真度方面均得到明显提高。在许多

提出同时带来数据隐私、安全问题和教师角色挑战等产业里，生成式AI已经应用于创造音乐、设计时尚以

问题。所以探究生成式AI在教育中的作用及路径对促及辅助医疗诊断，也促进人工智能伦理与法律研究。

进教育现代化、智能化发展有十分重要的意义。尽管如此，生成式AI仍然面临模型可解释性、数据偏

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一、生成式人工智能的概述见以及社会影响方面的挑战。

（一）生成式人工智能的概念与特点二、生成式人工智能对教育的积极影响

生成式人工智能（GAI）专注于利用深度学习方法（一）个性化学习的实现

产生新的数据实例，这些实例在质量和多样性方面与对学生在学习风格、兴趣爱好以及学习进度方面

已训练的数据非常接近。它通过对数据分布的研究，进行个体差异分析，能够让教育机构运用生成式人工

制造没有见过的图像、文本、音乐、视频等样品。GAI智能技术针对每一位学生量身打造个性化学习计划与

具有自主性与创造性，表现为能够从数据中学到复杂内容，进而提升学习效果与吸收能力。该定制化教学

模式并产生风格各异的新内容。另外，其适应性较强，方法能够帮助学生更加高效地获取知识、培养学习兴

可对不同的任务做出相应的调节。但GAI在伦理与法趣、增强学习动力。个性化学习也可借助生成式人工智

律方面也面临挑战，例如版权与隐私等问题，随着科技能技术，智能地推荐学习内容。考虑学生的学习背景、

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的发展，这类话题越来越突出。喜好和表现，该系统能够为他们推荐与其能力和需求

（二）发展历程与现状相匹配的学习资源，如教科书、习题、视频教程等，从

生成式人工智能的发展可以追溯到其早期的统而使学习过程更为高效和具有个性。该智能推荐系统

计模型，但它真正崛起是在深度学习技术达到成熟阶既能节省教师时间与精力，又能激发学生学习兴趣，增

段之后。早期的模型，如受限玻尔兹曼机和变分自编强学习自主性与积极性。另外，生成式人工智能能够通

码器，为后续生成对抗网络（GAN）和变分自编码器过对学生学习情况的实时监控与反馈，对学习计划与

的进一步发展提供坚实的基础。GAN的存在显著改教学方法进行适时调整。该系统对学生学习过程的成

绩与反馈进行分析，能够给教师有针对性地提出建议

并加以引