安徽师范大学教育科学学院/杨 滨

一、引言

党的二十大报告明确提出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。[1]教育数字化转型已成为数字教育发展不可逆转的趋势。以ChatGPT 为代表的生成式人工智能（AIGC）引发了新一轮产业革命，也为教育领域系统性变革和创新发展带来了重要机遇。目前，各行各业在充分利用人工智能协同人类工作的同时，对其安全性、伦理性、规范性、知识产权等诸多方面提出了质疑。教育领域概莫能外，ChatGPT 在燃起教育工作者创新教学激情的同时，也令人忧心忡忡。当人机共生成为常态、人机协同成为必然，教师该如何顺势而为践履教师使命，成为每一位教师必须面对的时代大考。

二、AIGC赋能教师使命践履之问题与风险

“古之学者必有师。师者，所以传道授业解惑也。”[2]从古至今，教师始终肩负着人类文明传承与文化传播的重任，世界各国各民族文化可以多元，但文明必须趋同，文明的传承源自教师的那份坚守与笃定，即教师使命。《中华人民共和国教师法》规定：“教师是履行教育教学职责的专业人员，承担教书育人，培养社会主义事业建设者和接班人、提高民族素质的使命。”[3]教书育人是教师的使命[4]，“教书”应充分考虑“育人”目的，而“育人”则以“教书”为基础。随着生成式人工智能赋能教育，教书育人的手段悄然改变，但教书育人的目的不变，教师使命历久弥新。“人工智能生成内容”时代，教师使命践履需要人工智能技术加持，但也存在诸多问题与风险，需要清晰认知、精准设计、合理规避。

（一）海量信息筑造信息“茧房”

信息茧房是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。[5]“互联网+教育”提供了海量信息，教师与人工智能之间会产生互诱导性，教师利用自身需求投喂人工智能，而人工智能通过算法应用，大量汇聚信息，并有选择性地推送给教师，导致教师所看的均为自己想要看到的，从而强化了教师认知偏见，并排斥与其他教师和群体的交流，教师群体功能逐渐弱化，教师困于信息“茧房”而不自知。

（二）富媒体诱发文化“贫血”

所谓文化“贫血”就是指人们通过新媒体新技术能够接触大量的信息与知识，但如果掌握并吸收的知识却很少，就会导致人们文化素养的欠缺。[6]AIGC时代，新媒体新技术层出不穷，师生浸润于富媒体的教学环境之中，家校联通成为可能，师生及生生交互得以实现，但大量信息以短平快的方式滑过眼球、掠过大脑。“智慧教学”带给学生更多的只是教学形式的创新，缺乏对知识的深度理解。

（三）“路径依赖”弱化师生创新能力

“路径依赖”是指受众在新媒体环境下因不合理地使用路径而出现的强烈需求感和依赖感，包括对媒体工具、媒体内容等的依赖。生成式人工智能进入教育领域，引发师生对“路径依赖”的忧虑。学者们认为貌似无所不能的AIGC 在技术层面会强化师生“路径依赖”，进而弱化师生的创新能力。ChatGPT 让师生快速获取想要的信息，师生不需要独立思考和创新，所要做的只是发问与索取。

（四）“准社会交往”导致教师育人主体性危机

“准社会交往”（Para-social interaction，PSI），是指受众将大众传媒中的人物当作真实人物做出反应，并与之形成一种准社会关系，这一关系类似于面对面交往中建立的人际关系。[7]当AIGC 超越技术工具的范畴，教师与其建立PSI 关系时，教师的育人主体性将会遇到前所未有的冲击，无论是备课、授课、课后辅导、作业评价等教学过程，还是学生思政教育、三观引导等育人过程，教师如果过度依赖于AIGC，将逐步丧失育人的主体地位。

（五）生成式人工智能引发的“人师”合法性危机

AIGC 时代“人师”与“机师”共生共存，“人师”的传道授业解惑功能日渐微弱，转而趋向于“知之为知之，不知AI 知”的“机师”答疑。当ChatGPT 充当智能学伴时，能够为学生提供更多、更专业的知识，提升学生的学习效率。“以机器为师”的合法性逐步确立，将引发“以人为师”合法性危机，其主要表现为对“人师”的知识权威性、教学专业性和角色正当性的冲击和质疑。[8]

（六）“数据污染”导致AIGC真实的“谎言”

目前，生成式人工智能技术尚处于弱人工智能阶段，AIGC 并不完善，它会将受众偏好的答案提供给受众，即使错误也不自知。当ChatGPT“对答如流，无所不晓”时，其答案真假难辨、查无出处。其实，并不是AI 有意造假，原因在于AI 将语料库中的内容重新组织、生成答案时，如果被虚构的前提引导，或被投喂的语料为假，其生成内容就丧失了真实性、准确性。

（七）AIGC“去真相化”的“无真相”幻觉

“后真相”意为“情绪的影响力超越事实”。简单地说，就是人们不再相信真相，只相信自己的感觉，只愿意去听、去看自己想要的东西。[9]后真相本身并不可怕，但要防止AIGC在“后真相”时代创设“无真相”幻觉。不审慎地采用AIGC则会造成主动、积极、有意识地“粉饰”与“造假”，这种刻意的情感煽动，制造与客观事实不同的伪现实场景的行为就是“去真相化”。[9]AIGC“去真相化”产生的“沉浸感”会混淆真实与虚拟，甚至会使受众产生幻觉，颠覆“所见即所得”的认知。

三、保证AIGC赋能教师使命践履之实践策略

（一）基于生成式人工智能技术的“认知外包”

所谓“认知外包”是指将人类认知能力上的不足外包给外部智能设备，可使人类工作和学习效率得到最大程度的提升。[10]教师基于生成式人工智能技术的“认知外包”，正是突破信息“茧房”的重要抓手，在纷繁复杂的信息洪流中利用AIGC辅助人类思考和认知，处理超越个体认知能力的海量信息。[11]这种技术能够助力教师对教学信息的智能获取、加工、处理与智慧推送。“认知外包”策略，进一步明确人机协同中教师的主体地位，有利于化解“准社会交往”而产生的教师育人主体性危机。

（二）重视“AIGC+教育”的独立评估与认证

必须正视“AIGC+教育”存在的风险，防止教师角色机器人化和人工智能编撰的内容对师生产生误导。人工智能在教育中的应用必须接受监督和独立风险评估，这样学校才能不负使命。[12]对AIGC 教育应用的独立评估和认证既包括政府层面制定与人工智能有关的伦理和监管制度，也包括企业层面的自动化评估设计，即对AIGC可能造成的危害的算法评估，以便有效保证学校不会完全沦为实验室，学生不会成为利益驱使下的“小白鼠”。

（三）研发《学校生成式人工智能技术应用指南》

2023 年7 月4 日，日本文部科学省发布了《初等中等教育阶段应用生成式人工智能的暂行指南》，阐明了应用人工智能技术的基本准则。列举了生成式人工智能技术适用和非适用场景，并进行了细致说明。[13]我国亟须借鉴并研制适宜于本国国情和学校实际情况的学校生成式人工智能技术应用指南为AIGC 赋能教师使命践履保驾护航。该指南须明确我国中小学等不同学段生成式人工智能技术应用的标准、师生应用生成式人工智能的禁忌与规范以及人机协同的分工指导。

（四）启动区域性AIGC 赋能教师教学应用试点校建设工程

AIGC 赋能教师使命的践履必须深植于教学实践之中，需要在全国分区域开展AIGC 赋能教师教学应用试点校建设工程，鼓励学校师生广泛利用AIGC 技术开展教学活动。同时，联合教育企业、高等院校科研团队、教研员协同教研，针对目前生成式人工智能辅助教学存在的版权问题、隐私问题、创新性问题等开展联合科研，探索教学一线AIGC 与学科教学融合的策略与方法，总结实践经验，积累案例。

（五）大力培育师生“智能素养”

“智能素养”是智能时代人们应该具备的基本素养，其涵盖能力范围较宽。[14]依据《教师数字素养》行业标准（2022 年）[15]，可从人工智能辅助教学设计、智能数据辨析应用、批判性反思、人工智能伦理辨知等多种能力入手培育教师“智能素养”。参照《提升全民数字素养与技能行动纲要》，可从智能数据辨析应用、批判性思维、创造性思维、问题解决等多种能力入手培育学生“智能素养”。

（六）构建“人机共生、虚实结合”的教书育人共同体空间

当“现实人”与“数字人”虚实结合，以学校为单位形成教书育人共同体成为现实，并联通师生网络学习空间，构建共同体空间，它既是同一学科教师交流互动的平台，也是跨学科交流学习的空间，同时也能够成为校际交流平台。众所周知，AIGC 同样需要向通用人工智能和强人工智能演变与进化，这需要全产业链联动设计，规避问题，优化AI产业应用。

（七）教师“重复性”工作的客观审视

需要剖析教师畏难的“重复性”工作究竟是什么？真正令老师头痛的是这些工作所暗含的创造性设计活动。例如，数学老师在教授“三位数乘两位数”的乘法原理时可以不厌其烦地讲授千遍，但设计能够帮助学生理解知识点的测试题、复习材料等创造性活动成为教师沉重的负担。因此，思考生成式人工智能如何助力教师开展重复的创造性教育活动，才是人机协同有效开展的切入点。

（八）制定AIGC 教育应用规范和审查制度，缩小数字鸿沟，促进教育公平

H.M.麦克卢汉（Herbert Marshall McLuhan）曾说：“我们成为我们所看到的东西，我们塑造工具，此后工具又塑造我们。”[16]AIGC 技术正在重塑教师的教学意识和观念，势必形成“新”的数字鸿沟。同时，AIGC 凭借生成文本、图像等能力，快速进入学校应用，缺乏基本审查和规范。因此，需要制定AIGC 教育应用规范和审查制度，缩小数字鸿沟，促进教育公平。

（九）加强AIGC 数据源监控，强化知识产权保护意识

需要进一步优化算法，实现对投喂数据来源信息的智能监控，确保AIGC所用信息的安全性、真实性和有效性，防止“数据污染”导致AIGC 真实的“谎言”。同时要为AIGC设计引用标注方式和统一规范的应用形式，进一步强化知识产权保护意识。

四、AIGC赋能教师使命践履之进路

AIGC 时代教师使命践履必须从“教书”“育人”两个维度出发，分别考虑“人师”“机师”“人脑”“智脑”等多种要素，适应性应用“双脑协同”“人机协同”引导机器智能进化，创新践行智慧教学与评价，联通政府、企业、教育管理部门、学校、家庭和社会，系统而深入地探寻发展演进之路。如图1 所示，AIGC 赋能教师使命践履之进路，可分三个阶段、五个关键的发展环节。

图1 AIGC赋能教师使命践履之进路

第一阶段为适宜性理解阶段。该阶段是教师对AIGC 模型适宜性选择和场景创设的过程。第二阶段是人机协同设计阶段。在教书育人场景选择的基础上开展人机分工设计，实现人机协同教学。第三阶段是教学反思阶段。是人机学习教学实践和对教学效果、教学风险评估的反思。

环节一：认知外包。即选择适宜的AIGC模型，实现“计算信息处理”“感知信息提取”（如语音识别、人脸识别、图文识别）和“深度意义判决”（判定优质行为和不良行为的模式，进而促进意义的发现）等功能。[10]目前，常见的国外AIGC模型有擅长于对话的ChatGPT、专于图像绘制的Midjourney、用于作曲的AIVA、可以创作视频的Synthesia等。国内AIGC模型有绘画工具“蜜小豆”，办公助手WPS AI，对话语言模型“讯飞星火”“文心一言”等。[17]不同AIGC 模型各有专长，教师需要充分认知模型特点和自身教学需求，以更好地选择适宜模型，实现认知外包。

环节二：场景设计。教师需要从“教书”和“育人”两个维度设计人工智能教学应用场景，教书场景通过认知外包深化AIGC 的教学应用，而育人场景则以教师为主体设计教学活动。场景选择需要开展矩阵分析，矩阵横向为教书育人中存在的现实问题，矩阵纵向为人工智能模型，矩阵交叉处即为AIGC 赋能教书与育人场景设计的切入点。

环节三：AI 教学设计。根据不同的教学和育人场景，教师需要结合矩阵分析开展AI 教学设计，完成人机协同的教学分工，合理安排人机任务，实现“人脑”“电脑”的双脑协调发展。

环节四：教学实践。教师使命的践履是在不断审思的教学实践中实现的。需要强化人机学习，包括人利用机器来学习和人使得机器来学习，如AI 预训练等。教学实践既是师生教与学能力提升的过程，也是人工智能迭代升级的过程。

环节五：评估反思。包括效果评估、风险评估、伦理评估，需求反思、目标反思、问题反思。评估反思环节将整体评价师生的教与学活动以及人工智能的教学应用状况。同时，对人机协同完成“教书”“育人”任务的情况做出诊断性评价，以便能够反馈问题、实施伦理预警和提供认知外包策略。

五、小结

AIGC 赋能教师使命践履需走融合、创新与实践的迭代演进之路。“人工智能+教育”是一个需要长期深入探讨的话题，教师要冷静、客观地看待技术，科学、规范地使用技术，辩证、创新地利用技术赋能教育教学，促进教育数字化转型升级。[18]人工智能并不完美，也需要学习、需要投喂，弱人工智能会向强人工智能直至超级人工智能发展进化。未来教师会出现精细的、个性化分工，个性化的问题交给人类教师完成，共性的、简单重复的问题交给人工智能教师来完成。在人机协同分层推进的过程中，AIGC 必将赋能教师教学能力和育人能力的双重提升。