生命循环,人机共育
在宏观层面上,如果把人工智能看作一种生命体,AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸,是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应。由此,部分基础性的专业工作被替代,Al在劳动贡献、价值创造中逐渐与人比肩甚至超越人类,Al和人类共同成为社会贡献主体。
在中观层面上,AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力,迫使教育界进一步反思现有的教育框架,教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍?师-生-机三位一体的教育形态意义几何?以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级?大规模的个性化教学是否真的有可能实现?Al与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争?这些重大问题,因AlGC的到来,再一次冲击了现有的教育体系。
在微观层面上,教育的各场景和环节,都因AlGC技术的应用而有所助益,如教师侧的备课规划、作业生成和批改,学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等,新技术与古老教育场景的结合,总会产生令人欣喜的化学反应。然而,商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言,当前产品基本是原有教学场景和产品的替代,原有技术功能的优化迭代,而少有新场景的迸发;就落地速度而言,尚不成熟的教育大模型落地,仍需学生思考和辨别能力的加持、以及相对明确统一的评估标准支撑,各领域、场景、学段落地情况各有差异。
同时需要警惕的是,AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点,而教育是一项社会公益事业,事关人的发展权,教育福祉应尽可能地保证公平和均衡。如何防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧,是教育界需要共同面对的问题。从宏观层面来看,AIGC技术延伸扩展了人脑智能,并且降低了使用门槛,应用影响力随之无限泛化。具体到教育行业,部分基础工作被替代,社会人力结构和人才需求被重塑。AIGC技术与现代教育在教学内容、师资配置、交互方式等方面有着巧妙的吻合之处,彰显着技术落地的必要性。Al技术也由教学辅助发展到自适应学习,推动大规模因材施教逐步落地。这些共同推高了时代对AIGC+教育的瞩目,体现在资本投融资、各国政策监管、学术研究等多个方面。澳大利亚经历的观望—禁止一反思—放开的挣扎历程,代表了全球的态度变迁,即不断与时俱进、同时守正创新。
AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力,迫使教育界进一步反思现有的教育框架。在教学主体方面,AIGC带来人机协同教学和师资强化的期待,也引发A挑战教师主体地位的思考;在教学载体方面,AIGC有望赋能教师并实现规模化的因材施教,但也挑战传统学习模式和评价工具;在教学内容方面,高阶通识能力、跨学科复合能力的重要性被重提,并辅以AlGC技术素养要求;在学习主体方面,引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩:教育人类还是训练大模型,二者可能存在着广义上教育资源的竞争。
AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中,在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、辅助练习、测试评估的多场景中,都发挥着一定效力。从落地速度来看,表现为C端>B端>G端,成人教育>高等教育>K12>幼教,教师>学生>管理者。具体到细分场景中,师生应用的全流程闭环服务、兼具高难度与高天花板的AIGC学术科研都是潜在机会方向。从商业模式来看,当前,软件增值服务、硬件整体售卖、MaaS服务、AIGC技能培训是主要的商业模式,各厂商根据模型及算力、教育业务理解、教育数据等竞争要素的差异,在行业中分据而立。展望未来竞争态势,AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点,大力出奇迹的暴力美学路径已被行业所验证,未来格局仍会以有着多类型资源积累的大厂占据主要份额,创新企业可以依据特定场景深入理解而切入,但若没有自主大模型仍然会受制于人。同时,通用大模型与教育垂类大模型的关系,正向着各司其职、融合发展的方向持续演化,未来可能呈现出通用大模型与N个专家模型多重组合的形态。
在内容层面,基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因,企业可以发力C端小模型从而引领行业发展;在技术层面,大模型分析+多模态交互+Agent规划+具身智能行动,AGI完全体与教育场景深度适配;在福祉落地层面,教育各界需通力合作,努力克服机会、技能、资源的三大鸿沟;在人机协作层面,人机关系进入新历程,人机共育,生命循环,互为滋养,人类将与Al一起永无止境地学习、构建。
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