以ChatGPT为代表的人工智能惊艳世界，教育行业如何用好人工智能?广州市人大代表、广州天河区龙口西小学校长陈武建议，加大生成式人工智能在教学中的应用，促进教育数字化。

新技术影响教育

教育数字化精准治理是指利用数字技术，对教育管理过程中的数据进行收集、分析、挖掘和应用，从而实现教育管理的精准化、科学化和精细化。可以帮助教育机构更好地了解学生的需求和情况，制定更加科学合理的教育政策和措施，提高教育质量和效率。

生成式人工智能是一种通过机器学习、深度学习、神经网络等技术，基于大量数据集的学习及模式识别，让计算机系统自动生成形式多样的(如文本、图片、声音、视频和代码等)且符合特定要求内容的人工智能技术，以帮助人类处理解决繁琐或具有创造性的问题。

广州作为“国家智慧教育示范区”，面对教育均衡和高质量发展的挑战，探索教育大模型在教、学、评、管等方面的应用，广州正积极开展人工智能教育普及，与多所高校和科研机构合作，让广大师生和管理者能更早地接触到前沿技术，提升其数字素养。

人工智能在教育应用中面临挑战

陈武指出，生成式人工智能在教育应用中面临的挑战。

一是人工智能在教育领域的应用仍处于初级阶段，虽然有一些成功的个案，但在通用性方面仍需取得更大突破。此外，需要注意区分智能教育和智慧教育的差异。

二是数据安全与教学伦理。涉及学生和教师的隐私、权利和责任。例如，如何妥善保管和使用学生的学习数据和个人信息，以及如何确保这些数据在用于AI系统训练后学生的隐私不受侵犯。

三是技术更新速度快与培训不足。人工智能技术更新迅速，而教育领域的应用往往需要较长时间来适应和实施。如何跟上技术发展的步伐，及时更新教育方法和内容，是一个挑战。

四是缺乏统一的评价标准，使得评估和比较不同应用方案的效果变得困难。

五是技术依赖与“以人为师”合法性危机。过度依赖人工智能可能导致教师和学生失去自主思考和创新能力，成为技术的附庸，成为“工具人”，人师知识的权威性、人师教学的专业性、人师角色的正当性被消解、被冲击，甚至动摇了教育的本质，造成知识生产模式的异化、“人-人”与“人-机”交互习惯的异化以及人类训育形式的异化。

六是教育资源不均衡。在一些地区，由于经济条件、教育资源等因素的限制，难以普及和应用人工智能技术，这可能导致教育资源的不均衡分布。

陈武建议，建立规范和风险管控机制，增加资金投入和设备采购，促进其在教育领域的普及和应用。捍卫以人教人的主导地位的同时，通过跨部门的合作，整合资源、共享经验，加速生成式人工智能在教学中的创新和应用。

此外，利用人工智能模型的优势，实现个性化学习和辅导。定期监测和评估人工智能模型的效果和影响，有助于确保模型的有效性和适应性，并及时解决可能出现的问题。