引言
本报告探讨了生成式人工智能（AI）在 K-12 教育中的应用，包括技术背景、AI 素养和学校指导方针的现状、机会、风险以及建议。
背景和定义
人工智能（AI）是指计算机系统或算法模仿人类智能行为的能力，而生成式 AI 能够生成复杂、连贯且原创的内容，如文本、图像、音频和视频。报告强调了负责任的人工智能的重要性，即以符合人类价值观、减少风险和伤害的方式设计、开发、部署和使用 AI。
负责任的 AI
负责任的人工智能运动关注于使 AI 工具和技术在现今工作得更有效、更准确、更公平和更具道德性。报告强调了“人在回路中”的原则，即系统中某些环节需要人类参与，而非完全以 AI 替代人类决策。在教育领域，这意味着教育工作者需要参与 AI 工具的设计、选择和评估。
教育特定考虑因素
在教育领域讨论 AI 时，需要强调对儿童的额外关注，因为他们应获得与成人不同且更高级别的保护。此外，需要认识到 AI 教育工具可能蕴含了关于哪种教学策略最适合学习者的假设，并且往往没有足够关注所采用的教学方法。
美国人如何看待 AI
调查数据显示，美国人对 AI 的看法存在分歧，既有兴奋也有担忧。大多数人听说过 AI，但只有少数人非常了解它。年轻人比老年人更可能使用 AI 工具，尤其是生成式 AI 工具如 ChatGPT。
教师的 AI 素养
调查表明，大多数教师对 AI 缺乏深入理解和知识，需要更多的专业发展。AI 素养包括对 AI 运作原理的基本理解、如何使用 AI 的知识，以及批判性评估 AI 工具和系统的能力。
学校政策状况
大多数学校没有针对学生使用生成式 AI 的政策，需要制定明确的指导方针。家长往往也处于信息缺失的状态，需要更多的沟通和教育。
美国、大西洋彼岸及其他地区的政策方法
美国联邦政府尚未通过任何专注于 AI 的立法，但有一些相关的政策发展，如 COPPA 法、KOSPA 立法、白宫行政命令和《数字股权法》。欧盟、英国和澳大利亚采取了不同的措施来监管 AI，包括欧盟 AI 法案和英国、澳大利亚的在线安全法。
治理模式
AI 治理工具往往缺乏实质性的监督和质量评估，需要更多的第三方参与和具体的范围界定和文档要求。
机会
生成式 AI 在教育领域提供了许多机遇，包括：
- 学生支持：适应性学习、创造力和基于项目的学习与合作。
- 教师支持：课程规划与内容差异化、辅导与反馈、成绩评定与评估。
- 系统支持：数据互操作性、行政管理与物流、家长参与。
报告强调了人类参与的重要性，AI 工具本身可能对孩子们的学习有帮助，也可能没有帮助。教师的监督，以深思熟虑的教学方法和有意图的学习设计的形式出现，是至关重要的那一部分。
风险、危害与挑战
生成式 AI 也存在许多风险和挑战，包括：
- 不准确的幻觉：AI 生成虚假信息的风险。
- 偏见与不平等：AI 工具可能蕴含了关于哪种教学策略最适合学习者的假设，并且往往没有足够关注所采用的教学方法。
- 缺乏代表性：AI 工具所构建的巨大数据集可能缺乏包容性和代表性。
- 通知审查制度：AI 系统可能被调整以防止访问某些信息。
- 作弊和抄袭：学生可能使用 AI 工具进行作弊。
- 技术和批判性思维：过度依赖 AI 工具可能损害学生的批判性思维能力。
- 稳定性：数据安全和隐私问题。
- 同意与隐私：AI 工具收集的数据可能被用于重新训练模型或构建用户的独特档案。
- 人类替代：AI 工具可能取代人类教师或其他工作人员。
学生观点
学生认为 ChatGPT 等于 AI，希望尝试使用 AI 工具并学习如何有效且道德地运用它们。他们不想要禁令，但确实想要明确的指导方针。学生担心 AI 可能有一天取代人类，但也认为这项技术可能会创造新的就业途径。
推荐
报告提出了以下建议：
- 考虑是否应该使用 AI 技术，以及如何使用它。
- 促进有意义的讨论，以负责任地进行实验并考虑批评意见。
- 更仔细地倾听拒绝，特别是来自少数群体社区的声音。
- 中心股权，超越口头承诺，对公平性给予更多关注。
- 拥抱参与式设计，扩大所谓的“桌边席位”。
- 投资 AI 素养，为所有教育工作者提供培训。
- 制定规范准则，明确、具体的规定，对人工智能的可接受、恰当、有益及伦理使用进行指导。
- 采用采购标准，学校学区和州级机构需要将自己视为消费者，掌握真实的购买力。
- 制定促进透明度和问责制的具体方法。
- 考虑生成 AI 如何影响学习目标和教育的更高目标。
- 谨慎行事，练习失去的耐心艺术。
结论
生成式 AI 在教育领域提供了许多机遇，但也存在许多风险和挑战。需要谨慎行事，确保年轻人为未来做好准备，不应以今天使他们暴露于伤害为代价。
