- A-
- A+
喻国明? 崔筱彤? 苏梅颖? 安迪
【内容摘要】本文以 AIGC为视角，探讨其对“云课堂”教学的赋能路径和价值边界。基于对“人工智能 +教育”和“云课堂”现有研究的梳理，构建了 AIGC 赋能“云课堂”教学的理论框架；从微观、中观和宏观三个层面分析了 AIGC 如何优化“云课堂”的教学流程、推动教学模式变革，并最终推动教育生态系统朝着智能化、数据驱动和个性化学习的方向发展；“云课堂”落地过程中面临的现实困境和 AIGC 云课堂对传统教育的冲击与重构，强调应在数字化浪潮中寻求技术逻辑与人文主义的平衡，以维护教育的本质价值。
【关键词】生成式人工智能；“云课堂”；教育变革；底层赋能；价值边界
所谓“云课堂”是在教育云和教育大数据背景下产生的，利用云理念和云计算技术打造的一种融入信息化教学手段的在线、高效、便捷的教学形式。使用对象仅仅通过租用网络互动直播技术服务的方式，就可以实现面向全球的高质量的网络同步和异步教学、培训及教学资源共享，是一种真正完全突破时空限制的全方位互动性学习模式。
“云课堂”天然带有信息技术工具属性，而伴随着 AIGC（生成式人工智能）对于教育全流程多模块的浸入，“云课堂”也自然身处变革中的一环。因此，探究生成式人工智能对“云课堂”教学的赋能路径与价值边界很有必要，这有助于推动教育技术的创新，更好地发挥“云课堂”在促进教育公平、提高教育质量和效率方面的优势，对于实现个性化学习和终身教育也具有重要的理论和实践意义。
一、生成式人工智能对“云课堂”教学的赋能路径及实践案例
（一）微观层面：生成式 AI 赋能“云课堂”课前—课中—课后全流程优化升级
1.课前：辅助教学内容设计，实现个性化课堂生成生成式 AI 技术弥补了教师注意力资源的有限性和认知的局限性，提高了“云课堂”制作效率与质量。在 AIGC 技术的辅助下，教师可以获得更加“细颗粒度”的学情报告，通过充分挖掘和利用学生的学习行为数据精准捕捉学生诉求，匹配个性化、定制化“云课堂”课程。比如，AI 嵌入式在线教育工具 Class Bot 利用基于同源性的 AIGC 技术，为不同的学科和层次提供自动化的课程设计方案，还利用对话式的 AIGC 技术，为学生提供智能辅导，根据学生的水平和进度，自适应地生成不同难度和类型的问题和解析，帮助学校快速建立云课程，提高学生在线学习效率。
2. 课中：创造沉浸式互动课堂，实现感官升维
基于多模态的特征，AIGC 在教与学的内容呈现、课堂环境管理和教学互动等方面，能灵活调整和升级原有“云课堂”教学方式，通过物理空间与虚拟空间相融合的学习环境，创设灵活多变的适应性环境。特别是随着图像、音视频等生成技术的突破，“元宇宙 + 教育”的应用场景真正普及和落实到真切的“云课堂”教育情境中。学生得以创造自己的“元宇宙”，实时创建生成式体验。例如，通过数字人生成技术，学生可以在云课堂中自主生成历史人物并与之对话，提升课堂互动的沉浸感。此外，还能够生成并训练教师身份和学生身份的数字人，在虚拟空间体验场景化的学习和教学活动。
3. 课后：实现智能辅导评估，提供自适应学习管理
在 AIGC 技术的赋能下，“云课堂”可以实现课后智能辅导，因材施教，根据每个学生的水平和进度生成适合他们的学习内容和方法。此外，智能辅导功能还能够做到生成不同难度和类型的问题及解析，实现自适应教育；利用基于对话式的 AIGC技术，数字人智能教师也可以根据学生的回答进行智能评估和反馈，做到个性化辅导和有针对性的提高；通过引入基于推荐式的 AIGC 技术，可以根据学生的兴趣和目标，推荐合适的“云课堂”资源，为学生提供自适应的学习管理，并根据学生的行为及成果进行动态调整和优化。
（二）中观层面：生成式 AI 赋能教学模式变革，实现从“人际”到“人际—人机协同”
继教师、学生、教学内容和教学媒体后，生成式 AI 成为“云课堂”教学的第五要素，辅助教师进行内容生成、课程设计等工作，也能协助学生进行认知探究、思维发展。一个定制化的 AI 教师不仅可以博古通今、跨学科教学，还能更有耐心、更能实时调整响应、更符合学生的喜好，采用真正有效、有用的教学方法，激发学生的内驱力和学习兴趣，打破传统的人际教学模式，将真人教师与 AI教师的优势结合起来，实现高阶的“人际—人机协同”二元教学模式。
AIGC 将推动着教育理念、教育组织方式和教学运行方式的智慧化转变，促使“工业化教育”向“智慧型教育”转变，在云端形成全新的跨班级、跨学科、跨学校和跨时空的学习共同体和人机协同的群智决策系统。在 AIGC 的赋能下，人机协同的“云课堂”教学方式或许将更能触及智慧教育的本质。
（三）宏观层面：生成式 AI 赋能下的“云课堂”带动教育生态系统变革
在宏观视角下，生成式 AI“云课堂”正推动教育生态系统朝着智能化、数据驱动决策和个性化学习三个层次产生深刻变革。
智能化是这场变革的重要趋势，生成式 AI 等技术的应用使得教育生态系统向更加智能化、科学化和高效化的方向发展。这种智能化不仅体现在教学内容和方法的创新上，还体现在教学管理和服务上，使得教育资源得到更加合理的配置和利用。
数据驱动决策是教育生态系统变革的重要支撑。教育决策需要基于大数据分析，以数据为依据，提高决策的科学性和有效性。生成式 AI 等技术可以收集和分析学生的学习数据，为教育者提供精准的反馈和指导，帮助他们更好地了解学生的学习状况，从而优化教学策略和方法......（本文为文章截选，完整版请见《教育传媒研究》2024年第5期，本刊已入中国知网、万方、维普等相关学术数据库）
请输入验证码