在科技浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能已如狂飙突进之势，深度融入社会的每一寸肌理。教育，这一关乎人类未来走向的关键领域，也正面临着前所未有的冲击与重塑。
当传统教育模式遭遇人工智能的革新力量，我们该如何把握教育的本质，探寻前行的路径？
本文源自：教育学人AIED
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在人工智能时代，教育行业正在发生着巨大的变革，教师的“数字素养”是教师适应时代、改进工作的重要能力。中国有着自己的教育传统和理念，关于如何面对科技变革，我们应在跟进技术的同时，找到自己的道”，“法”，“术”。教师数字素养是指“教师适当利用数字技术获取、加工、使用、管理和评价数字信息和资源，发现、分析和解决教育教学问题，优化、创新和变革教育教学活动而具有的意识、能力和责任。”
01.教师数字素养
根据《中国教育行业标准--教师数字素养》，教师数字素养框架包括5个一级维度、13个二级维度和33个三级维度，见图1。一级维度包括：数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任，以及专业发展。每个一级维度由若干二级维度组成，每个二级维度由若干三级维度组成。
其中“数字化意识”指客观存在的数字化相关活动在教师头脑中的能动反映，包括数字化认识，数字化意愿，以及数字化意志。
“数字技术知识与技能”指教师在日常教育教学活动中应了解的数字技术知识与需要掌握的数字技术技能，包括数字技术知识，以及数字技术技能。
“数字化应用”是指教师应用数字技术资源开展教育教学活动的能力，包括数字化教学设计，数字化教学实施，数字化学业评价，以及数字化协同育人。
“数字社会责任”是指教师在数字化活动中的道德修养和行为规范方面的责任，包括法治道德规范，以及数字安全保护。
“专业发展”是指教师利用数字技术资源促进自身及共同体专业发展的能力，包括数字化学习与研修，以及数字化教学研究与创新。
02.人工智能时代的“道法术器势”
喻国明，李钒，滕文强在其研究《AI+教育：人工智能时代的教学模式升维与转型》中提出了符合时代的研究问题：如何在人工智能时代对教育教学模式进行升维与转型，以适应技术发展对教育带来的挑战和机遇。作者提出的这个问题背景是教育与数字技术的深度融合，特别是生成式人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用，对传统教育模式产生了重大影响。在这种背景下，教育系统需要创新和改革，以培养能够适应未来社会的人才。在人工智能时代，教育的目标是培养具备人工智能思维的人，即能够利用人工智能来辅助和增强人类能力的人。文章强调，教育改革应该着重于培养学生的高阶思维，如创新能力和问题解决能力。作者基于当前教育和技术发展趋势的理论推论和建议，例如：
教育模式需要转变，以培养学生适应人工智能时代的能力，特别是人工智能思维。教学模式的“道”是培养学生的人工智能思维，以适应未来社会的需求。人工智能技术可以用于个性化教学，通过构建学科知识图谱和重组教学资料，实现因材施教。教学模式的“法”强调了人工智能时代下教学资料的重组、教学内容的拆解和教学情境的沉浸。教学内容的拆解和教学情境的沉浸可以提高学生的学习效率和兴趣，促进深度学习；人工智能技术可以作为教师和学生的助手，提高教学和学习的效率，但同时也需要注意保持教育的人性化。教学模式的“术”与“器”讨论了人工智能技术如何赋能教学全流程和教学工具的应用。教育的智能化转型不仅是技术的更新，还涉及到教师角色、教学空间和教学关系的重构。教学模式的“势”探讨了人工智能时代教育智能化转型下教师、学生和教育技术的关系。文章最后强调了提示工程能力在教学模式转型中的核心作用，认为这是连接人类需求与人工智能能力的关键。
03.提示词工程能力
提示词(Prompt)是用于指导大型语言模型(LLM)生成期望输出的文本序列。提示词包含以下要素:
- 指令:想要模型执行的特定任务或指令
- 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应
- 输入数据:用户输入的内容或问题
- 输出指示:指定输出的类型或格式
提示工程(Prompt Engineering)是一门新兴的学科,关注提示词的开发和优化,帮助用户将大型语言模型应用于各种场景和研究领域。掌握提示工程技能可以帮助用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。
提示工程包括以下关键能力:
- 多模态提示工程:处理文本、图像等多种输入模态的提示
- 实时提示优化:评估提示的清晰度、偏见和一致性,并提供改进建议
- 与特定领域模型的集成:与医疗、法律等领域的定制模型集成,提高精度
- 批判性思维:从不同角度分析信息,评估可信度,做出合理决策
- 创造力:产生新的想法、概念或解决方案
总之,提示词是指导大型语言模型的关键,而提示工程则是开发和优化提示词的学科,包括多模态、实时优化、领域集成等关键能力,有助于充分发挥大型语言模型的潜力。
04.以推理模型为导师
推理模型是指在回答问题前会进行深入的思考，生成较长的内部思维链的大语言模型，OpenAI O1是OpenAI于2024年9月发布的一款推理模型，具有多项显著特点，使其在复杂推理任务中表现优异，尤其适合担任导师角色而非单纯的助手。Kimi 的 k1 模型也具有这些特点。
在大多数使用场景中，推理模型不需要提示词，所问即所得。
推理模型在处理复杂问题时展现出卓越的推理能力，特别是在科学、编程和数学等领域。与之前的模型相比，O1在多个基准测试中表现突出，例如在2024年美国数学奥林匹克预选赛中，O1的正确率达到了83%，而GPT-4o仅为13%
推理模型采用强化学习机制，通过不断尝试和反馈来完善自己的思维过程。这种自我学习能力使得AI能够认识到自己的错误并进行调整，从而在处理复杂问题时表现得更加出色。
模型相较于普通的GPT模型，推理模型具有多种独特的特点，使其在教育领域的应用更具优势，尤其适合教师使用。以下是教师可以利用推理模型进行的一些具体任务：
由于推理模型在推理和逻辑思维方面表现出色，教师可以利用它来解释复杂的概念和问题。例如，在数学、科学等学科中，推理模型能够帮助教师分解难题，并提供清晰的解决思路。
推理模型可以协助教师批改作业，特别是在开放性问题或写作任务中。通过分析学生的答案，能够给出针对性的反馈和建议，帮助教师节省时间并提高批改效率。
教师可以利用和推理模型一起设计学习活动，完善教学设计和课程计划。
总的来说，推理模型更适合担任人类的导师而不是助手，因为它们在处理抽象概念、提供建议和保持一致性方面表现出色，这些能力对于指导和促进学习至关重要。
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