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科大讯飞:2024智能教育发展蓝皮书-生成式人工智能教育应用(精华版)(40页).pdf

上传人: 分** 编号:175876 2024-09-23 40页 3.45MB

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1、(精华版)(精华版)版权声明版权声明版权归科大讯飞股份有限公司所有。保留一切权利。非经科大讯飞股份有限公司书面同意,任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本蓝皮书内容的部分或全部,并不得以任何形式传播。20242024 智能教育发展蓝皮书智能教育发展蓝皮书1随着 ChatGPT 的推出,生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)迅速崛起吸引了全球范围内的广泛关注。GenAI 作为人工智能技术的最新突破以及新质生产力的典型代表,不仅是引领新一代产业变革的关键力量,也为经济社会发展注入了强劲动能。GenAI 的自然语言理解、内容生成和逻辑推理等强大

2、能力,可以与相关行业融合,赋能千行百业。2023 年 7 月,国家网信办出台的生成式人工智能服务管理暂行办法强调,要坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则,采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展。2024 年 3 月,政府工作报告明确提出开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。围绕 GenAI 的产业生态正在蓬勃发展。在教育领域,国家高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育的深度融合与创新。早在 2017 年国务院发布的新一代人工智能发展规划 中就提出,开展智能教育,利用智能技术加快推动人才培养和教学方法改革,构建新型教育体系。2024 年 1 月

3、,怀进鹏部长在 2024 世界数字教育大会上提出,将实施人工智能赋能行动,促进智能技术与教育教学(AI for education)的深度融合,推动以智助学、以智助教、以智助管、以智助研。2024 年 3 月,教育部正式启动了人工智能赋能教育行动。2024 年 7 月,怀部长再次提出要打造中国版人工智能教育大模型,探索大规模因材施教、创新性与个性化教学,更好满足群众“上好学”的需要。GenAI 的出现将推动人类文明进入人机协同的新范式和新阶段,也为教育带来颠覆性变革。但是从当前行业发展及学术研究现状来看,GenAI 教育应用仍处于起步阶段,虽然讨论度高但实际潜能尚未充分发挥。因此,迫切需要厘清

4、技术应用推广的关键问题,提高教育主体对 GenAI 的技术认知和应用技能,明确 GenAI 教育应用的多元场景,同时关注 GenAI 技术伦理风险应对,加快推进 GenAI 在教育中的合理运用。基于上述背景和思路,我们结合国内外 GenAI 相关政策、技术发展、学界研讨、行业分析和初步实践,对 GenAI 教育应用进行了专题研究和探讨,撰写了2024 智能教育发展蓝皮书生成式人工智能教育应用。本报告是“智能教育发展蓝皮书”系列研究之 2024 年度报告。报告共分 6 章,包括发展现状、挑战与机遇,GenAI 技术框架,教育大模型的构建,GenAI 在教育中的应用场景,GenAI 教育应用伦理风

5、险应对,以及教育领域 GenAI 发展与应用展望。同时,北师大陈丽教授:人工智能对于教育,不是赋能,而是颠覆EB/OL.(2024-07-03)2024-07-30.https:/ 智能教育发展蓝皮书智能教育发展蓝皮书2报告从教、学、评、管、研视角对全国各地、各级各类学校最新 GenAI 教育应用实践案例进行了梳理和总结。希望通过本研究,为广大一线教育工作者开展GenAI 教育应用实践提供借鉴和参考,激发更多关于如何利用 GenAI 推动教育创新的思考和讨论,共同迎接“人工智能+教育”的新时代。本报告的研究和撰写是在科大讯飞智能教育专家委员会指导下,由讯飞教育技术研究院/认知智能全国重点实验室

6、智能教育研究中心负责组织和实施。在报告研究撰写过程中得到了许多行业专家的指导和帮助,公司多个部门领导和专家给予了技术支持,众多一线教育工作者提供了大量实践案例,在此一并表示衷心感谢!在蓝皮书的整体润色中,讯飞星火认知大模型也发挥了重要的作用。由于撰写时间仓促,掌握资料不够,加上作者水平所限,本报告一定存在许多不足之处,敬请批评指正!2024 智能教育发展蓝皮书编写组2024 年 9 月20242024 智能教育发展蓝皮书智能教育发展蓝皮书1第 1 章 发展现状、挑战与机遇1第 2 章 GenAI 技术框架4第 3 章 教育大模型的构建9第 4 章 GenAI 在教育中的应用场景13第 5 章

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本文主要内容概括如下: 1. 生成式人工智能(GenAI)技术在教育领域的应用日益广泛,包括教学、学习、评价、管理和科研等多个方面。 2. GenAI技术在教育中的应用场景包括教学设计方案生成、高效资源检索、跨模态资源生成、课程知识图谱搭建、课堂实录资源结构化、创设互动情境、AI助教或学伴互动、实验设计方案生成、实验伴随指导、个性化问题答疑、启发式练习辅导、情境对话、对话纠错、对话翻译、对话练习报告、代码编写、代码调试、代码解释、代码翻译、心理状态评估、情感对话生成、心理指导与建议、试题素材生成、自动试题生成、智能评分、高阶反馈、智能资源推荐、虚拟数字人模考、模考报告生成、评价方案设计、伴随式评价数据采集、评价结果生成、多模态数据识别、课堂智能分析、AI分析助手、应用创建、应用编辑、业务咨询、业务指引、业务办理、公文撰写、智能会议、数字职工、数据采集与汇聚、数据分析与挖掘、数据可视化与解释应用、专业知识答疑、专业知识推荐、文献解读、文献问答、研究思路生成、文章编辑与校对等。 3. GenAI教育应用的伦理风险包括生成内容、数据和隐私、价值观投射、用户认知和使用、知识产权争议等方面的伦理风险。应对策略包括健全监管法规、完善监管审查制度、研制技术标准、加强技术研发、推动价值对齐、研发教育大模型、提升教育主体素养、制定应用指南、加强监测、持续开展伦理研究等。 4. GenAI技术的发展趋势包括多种功能集成的教育大模型产品、软硬件一体化产品、具备多模态内容生成能力的教育大模型、教育资源生成能力的大模型、多模态数据处理、教育大模型的专业性和通用性、高校和中小学校的积极参与、高阶思维能力和人机协作能力的培养等。
生成式人工智能在教育中的应用场景有哪些? 如何应对生成式人工智能在教育应用中的伦理风险? 生成式人工智能如何助力教育高质量发展?
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