教学智能化：生成式AI在课堂教学中的挑战

随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能正逐渐渗透到教育领域，为课堂教学带来了前所未有的变革。这种技术能够根据输入的数据生成全新的内容，如文本、图像、音频等，极大地丰富了教学资源和方法。然而，正如任何技术革新一样，生成式人工智能在课堂教学中的应用也伴随着一系列挑战。

从技术角度来讲，生成式人工智能虽然尚不完善，但其在人工智能领域仍然具有里程碑式的意义，加速拓展着人类的认知疆域，为各级各类智慧教育平台的迭代升级提供了思路和技术支撑。从应用角度来讲，生成式人工智能对人的自我功能产生了持续性的替代作用，足以让人类对未来可能面临的挑战引起高度重视，课堂教学自然也不例外。换言之，这些挑战是信息技术、人工智能技术一开始应用于教育活动中时就存在的，以ChatGPT为代表的生成式人工智能的出现只是加剧了人们对这些问题的担忧。

（一）教学主体地位的混淆

主体性是人作为活动主体的根本属性。面对生成式人工智能的迭代升级和教育介入，人们往往沉迷于生成式人工智能所呈现出来的技术表象之中。智能机器在课堂教学过程中的主体性日益增强，忽视了个体自身的需求，也预示着生成式人工智能可能引发新一轮的教学主体性危机，或将在一定程度上遮蔽和压抑人的主体性，造成机器的主体越位。具体来讲，作为首当其冲的教学主体，教师的主体性将会受到遮蔽。一般来讲，人们对教师存在价值的认知多停留于“经师”层面。但是，生成式人工智能的出现让人们认识到，机器的知识储备远超教师个体的认知，其在知识传授方面的优越性远远高于教师，从而导致教师在课堂教学过程中的主体地位受到质疑。与此同时，作为一种辅助性教学工具，学生也有可能借助工具完成作业甚至考试作弊。这是因为生成式人工智能为学生提供作业和试题答案的成本较低，从而改变学生学习过程中的自主性。对生产式人工智能工具性价值的过度依赖，容易造成学生丧失独立思考能力。

教育的功能本就在于发展学生的必备品格，是对学生关键能力的训练和培养。生成式人工智能的应用使得学生部分的脑力和体力劳动被替代，跳过学生的能力培养过程，直接过渡到最终结果的呈现。在人类大脑节能原则的指导下，生成式人工智能能够帮助学生减少热量消耗、提高学习效率，学生也就自然表现出对生成式人工智能毫无抵抗力，本能地选择思考“节能”。学生的知识获取、作业完成等变得更加容易，他们沉浸在这种随手可得的捷径行为所产生的多巴胺快乐之中，而对事物的洞见和智慧则越来越少。在此背景下，读书无用论的问题也将会从全新的角度再次出现：再怎么学，都学不过机器。一旦如此，生成式人工智能将会因其反应迅速、内容丰富、互动生成等特征而在教学主体中占据重要席位，成为一种新的教育者，甚至产生能够替代教师的错觉，进而加剧偏重知识教学而忽视育人根本、妨碍学生情感发展和健全人格形成的风险。

（二）学生道德规范的模糊

道德规范广泛存在于教育领域，需要以主流价值为引领，以帮助师生建构起道德规范，约束并指导师生的各类行为。虽然生成式人工智能提供产品或服务应当遵守法律法规的要求，尊重社会公德、公序良俗，但是科学技术并非价值中立。作为西方话语体系下的产物，生成式人工智能产生的内容自然也会带有意识形态的偏见。同时，如前所述，生成式人工智能产生的内容文本存在知识的不确定性问题，比如时效性不足、事实性错误等，并且会持续产生其自身认为正确的回答。对此，使用者自身具备一定的数字素养就显得尤为重要。所谓数字素养是指使用者合理地利用信息技术来获取相关信息，以帮助个体通过建构新知识去发现问题、分析问题和解决问题的能力，它要求个体具备相应的数字意识、知识、技能和修养。但是，对于学生这一知识来源受限的群体来讲，由于缺乏相关的经验和能力，而且他们对信息的敏感度和判断力有所欠缺，很容易被生成式人工智能产生的一些错误信息或价值观所误导。长此以往，学生的信仰、态度、行为等都会发生变化甚至偏离，从而影响学生道德规范的建构以及相关边界的形成。

此外，在课堂教学活动过程中，尽管生成式人工智能可以模仿人类在交往中的各种语言，从而对学生所发出的信号作出一些类情感的反馈，但这些交互功能本质上仍然是属于数据归纳统计的运算结果，原本充满温度和智慧的师生关系被异化为冷冰冰的符号交互，无法给予学生适当的情感反馈，也就无法真正进入学生的心灵而产生情感共鸣。这种师生之间情感交流的缺失，进一步消解了课堂教学活动所承载的师生交往活动的精髓，尤其是师生之间的精神相遇。学生沉溺于虚拟交往所带来的沉浸体验之中，必然导致真实世界中社会情感能力的下降。长此以往，学生在面对一些需要理解背后含义和逻辑关系的矛盾时，也就无法进行合理的逻辑推理和价值判断，从而影响学生道德规范的建构。

（三）课堂教学方式的单一

教学方式是教学过程中具体的活动状态，它包括教师教的方式和学生学的方式。其中，教师的教制约着学生的学，学生的学又反过来影响教师的教。同时，个体的认知依赖经验的种类，而知识的形态则应是具身的，否则只会扼杀人的思维能力。学生通过与生成式人工智能的互动，获得的经验是经计算机处理后的二次材料，即本应学生自身在与外界接触的过程中获得相关具身性经验，却异化为单向度的知识传授，直接过渡到间接经验或离身性经验的获得。所谓离身性经验是指学生的学习方式依赖单一的感官，是脱离经验基础的认知过程，并且缺乏情感体验目标的实现。换言之，数字化技术更看重的是知识立意，在此情境下的学生学习方式基本上就是“听—记—练—再现”的过程，很少能有通过自己亲身体验赋予知识意义的机会。学生形成了对生成式人工智能的技术依赖，习惯于被动接受。学生的具身性经验被减弱，进而消弭和侵蚀主动学习的积极性，逐渐放弃思考、探索和总结，所习得的知识无法迁移到现实生活或者新的情境之中，也就无法实现深度学习所要求的批判性、创造性思维和能力的发展。而且，生成式人工智能的智能推荐是一种碎片化的学习方式，学生难以接受到比较全面的、丰富的信息，从而阻碍对系统知识的建构和掌握，这并非真正意义上的学习。

生成式人工智能与课堂教学的融合势不可当，推动着教学方式的深刻变革，只有积极拥抱因新技术产生给教学方式带来的深刻变化，并尽可能降低其运用过程中的副作用，才能更好地服务于教育工作者。具体来讲，在生成式人工智能背景下，立足教学方式的改变，课堂教学致力于建构多维度的真实情境、泛在化的学习空间、协作性的探究方式和个性化的学习过程，从而实现生成式人工智能支持下的素养导向教学。在这一过程中，在转变学生的“节能”心理和行为，为学生自主学习带来帮助的同时，由此给学校教育，尤其是教师提出的挑战无疑是巨大的。他们需要不断地发展和提升自身融合育人的相关能力，以不断改进和优化原有的教学策略和方式方法，避免学生创造性的意识活动被技术逻辑取代，让学生能够在具身性的体验和整合化的知识中获得全面而健康的成长。

（四）考核评价难度的提升

随着生成式人工智能在课堂教学中的深度参与，课堂教学中很多重复性的、简单的脑力劳动逐步由人工智能替代，这意味着师生需要从事一些更高层次的活动，也是更具创造性的劳动。这就必然要求课堂教学转向培养具有创造性的人才，这不仅对教师的能力提出了更高的要求，考核评价的难度也自然随之增加。按照现有的课堂教学评价标准来看，生成式人工智能在考试中的表现比大多数学生都优异，这也更加凸显出学生之间围绕考试分数进行比较、竞争的弊端。同时，生成式人工智能在伦理方面存在的争议性，也容易引发对学生作业造假的恐慌，即学生利用生成式人工智能应付作业的完成，教师对学生的学习情况进行评价时遭遇一定的诚信危机。显然，传统依靠记忆就能获取高分的评价形式忽略了当今社会对独立思考、创新、批判性意识等思维能力的观照，这在生成式人工智能时代显得不够合理，也需要呼唤评价体系的改革。

从学习行为上来看，生成式人工智能的产生和发展极大地提高了教学工作的效率，教育工作者需要花费更多的时间和精力做深入的思考，学生深度的理解性学习也变得更为重要。加上社会对人才需求的新变化，促进以知识为中心的教学转向以思维和能力为核心的培养，那么未来课堂教学的考核评价也将更多地关注和加强学生解决实际问题能力的培养。面对这些创新实践，原有的评价体系已不能满足学生发展需要。因此，生成式人工智能时代的考核评价需要强调从注重分数的评价向重视能力的评价转变。不同于传统分数评价的简单、易于操作，能力评价作为一种质性评价，是“知识＋素养”型的综合素质评价，评价标准的拟定、过程数据的收集等如何能够科学、全面地反映出学生的发展水平，对现有的学校教育来讲，无疑是一个巨大的挑战。

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