教育中的生成式人工智能：教育者与专家观点

主要发现

• GenAI 使用迅速增加： 42% 的小学和中学教师使用 GenAI 辅助教学，74% 的 16-24 岁英国在线青少年使用 GenAI 工具。学生使用 GenAI 进行作业的比例从 4 月的 17% 上升到 11 月的 42%，但家长对此缺乏清晰认识。
• GenAI 的应用： 教师主要使用 GenAI 创建教育资源、进行研究与写作辅助、提升 AI 素养和进行持续专业发展。学生使用 GenAI 辅助学习、提高参与度，并通过个性化学习材料更好地支持有特殊教育需求的学生。
• 机遇： GenAI 有潜力扩展个性化学习、自动化评估与反馈、提供见解与分析，并支持自主学习。
• 挑战： 教师采用 GenAI 的主要障碍是缺乏相关知识、对使用风险的担忧、访问问题、时间压力和缺乏学校和检查员的支持。主要关切点包括学术不端行为、学生过度依赖 AI 和数据保护与隐私风险。
• 社会影响： GenAI 将改变学生所需的知识和技能，教育系统需要调整课程内容和资格要求以匹配未来劳动力需求，并加强 AI 素养教育。

建议

• 制定长期战略： 为教育领域的人工智能设定发展方向，探索其对教育模式和教师角色的影响。
• 开发利益相关者论坛： 促进知识分享，利用 GenAI 带来的机遇并管理相关风险。
• 促进证据建设： 建立证据基础，帮助教育工作者根据有效性做出关于使用 GenAI 工具的决策。
• 指导和支持： 帮助教师识别和管理学生使用 AI 的行为，应对学术不当行为，并开发可靠检测 AI 生成输出的工具。
• 劳动力需求： 修改课程内容和资格要求以匹配雇主需求，确保学生的就业准备度。
• 安全、隐私和数据保护指导： 提高学生和教育者的 AI 素养，管理相关风险，并探索现有立法的适用性和执行情况。
• 部署： 支持教育系统中教师和学生访问 AI 和 GenAI 技术，并确保信息平台易于获取。
• 知识产权： 研究生成式人工智能的知识产权影响，包括数据输入和 AI 生成输出的所有权问题。
• 教育出版： 支持传统教育出版商，确保教育系统有可持续的出版产业作为支撑。