汪 晨，劉永貴

（南京郵電大學(xué) 教育科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210023）

0 引言

教師作為教育發(fā)展的支撐性力量，是教育數(shù)字化戰(zhàn)略落地、教育理念創(chuàng)新及教育模式深刻變革的核心與關(guān)鍵。推動教師專業(yè)發(fā)展，提升教師在數(shù)智時(shí)代的適應(yīng)性和創(chuàng)新性，是發(fā)揮教師在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中主角作用的有效途徑。生成式人工智能為教育向“智”迭代提供了可能，其不僅在知識獲取和教學(xué)輔助方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，而且在教師專業(yè)發(fā)展中扮演著重要角色，推動教育朝著更智慧的方向行進(jìn)［1］。教育部2018 年、2021 年先后開展人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)試點(diǎn)工作，深入推進(jìn)人工智能等新技術(shù)與教師隊(duì)伍建設(shè)的融合，推動教師主動適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革［2-3］。2021 年教育部和財(cái)政部發(fā)布《關(guān)于實(shí)施中小學(xué)幼兒園教師國家級培訓(xùn)計(jì)劃（2021-2025 年）的通知》中，強(qiáng)調(diào)建立教師自主發(fā)展機(jī)制，探索教師自主選學(xué)等模式［4］。區(qū)別于集中、普適的傳統(tǒng)教師培訓(xùn)，教師自主學(xué)習(xí)更具靈活性和自主性［5］，教師可根據(jù)實(shí)際需求、個(gè)人興趣、專業(yè)目標(biāo)等自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式。生成式人工智能憑借啟發(fā)性內(nèi)容生成、對話情境理解、序列任務(wù)執(zhí)行和程序語言解析4 項(xiàng)核心能力［6］，能夠?yàn)榻處熖峁﹤€(gè)性化指導(dǎo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容定制、學(xué)習(xí)路線規(guī)劃等自主學(xué)習(xí)支持，為智能時(shí)代的教師專業(yè)發(fā)展帶來了新契機(jī)?；谏墒饺斯ぶ悄艿慕處熥灾鲗W(xué)習(xí)模式的應(yīng)用不局限于現(xiàn)有環(huán)境，通過人機(jī)交互形成更具個(gè)性化的反饋和建議，可以輕松支持多領(lǐng)域、跨平臺的遷移應(yīng)用，包括部署到本地或教育專有平臺上，從而為廣大教育者提供適合垂直細(xì)分領(lǐng)域、匹配教育需求的服務(wù)。

1 生成式人工智能在教師問題導(dǎo)向自主學(xué)習(xí)中的優(yōu)勢分析

以ChatGPT 為代表的生成式人工智能具有強(qiáng)大的邏輯推理能力，既可以妙筆生花寫出莎士比亞風(fēng)格的詩歌，又可以博古通今回答學(xué)術(shù)問題并撰寫論文［7］。GPT-4 支持下的ChatGPT Plus、New Bing 以及Microsoft 365 Copilo 等應(yīng)用正成為協(xié)助人們開展日常生產(chǎn)活動的強(qiáng)有力的工具，給各行各業(yè)帶來了新的生機(jī)，教師專業(yè)發(fā)展也概莫能外。教師專業(yè)發(fā)展是教師不斷成長、接受新知識并提高專業(yè)能力的過程。在此過程中，教師通過自主學(xué)習(xí)、反思和探究不斷更新與拓展其學(xué)科知識、教學(xué)能力等［8］。生成式人工智能可以成為教師自主學(xué)習(xí)的有力幫手，通過個(gè)性化指導(dǎo)、深度對話、資源整合等方式創(chuàng)新教師專業(yè)發(fā)展模式。

1.1 契合教師面向問題解決的個(gè)性化、彈性化學(xué)習(xí)需求

教師學(xué)習(xí)屬于成人學(xué)習(xí)，工學(xué)矛盾使其只能接受短時(shí)間的輔導(dǎo)，自主學(xué)習(xí)成為促進(jìn)其專業(yè)發(fā)展的主要方式。成年學(xué)習(xí)者相較于未成年學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中展現(xiàn)出更明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)和自我驅(qū)動的學(xué)習(xí)動機(jī)［9］。其更關(guān)注知識的實(shí)際應(yīng)用以及職業(yè)發(fā)展、個(gè)人興趣等日常性、真實(shí)的問題，希望通過自主學(xué)習(xí)獲得可應(yīng)用于工作與生活中的技能及知識［10］。成年學(xué)習(xí)者在使用生成式人工智能時(shí)能夠更好地利用自身經(jīng)驗(yàn)和先驗(yàn)知識，有意識、選擇性地提出問題，通過與模型的不斷對話獲取所需信息，以實(shí)現(xiàn)個(gè)人的學(xué)習(xí)目標(biāo)。此外，因成年學(xué)習(xí)者在時(shí)間、需求等方面?zhèn)€體差異明顯，在使用生成式人工智能時(shí)更注重個(gè)性化和定制化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，而生成式人工智能作為支持自主學(xué)習(xí)的工具能夠準(zhǔn)確判斷其知識水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格和興趣偏好，從而滿足其特定的學(xué)習(xí)需求和興趣。

1.2 有效促進(jìn)教師探究性學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)發(fā)生

成年學(xué)習(xí)者相較于未成年學(xué)習(xí)者在自主學(xué)習(xí)過程中展現(xiàn)出更強(qiáng)的批判性思維和深度理解能力［11］，而批判和反思能力是自主學(xué)習(xí)過程中支持學(xué)習(xí)者進(jìn)行自我調(diào)節(jié)的基本要素［12］。由于未成年學(xué)習(xí)者缺乏足夠的經(jīng)驗(yàn)和知識背景來評估生成式人工智能所提供的答案，尚不具備辨析答案并將其延伸擴(kuò)展的能力，所以其更傾向于將生成式人工智能作為尋求問題答案的工具，較少進(jìn)一步探索答案背后蘊(yùn)含的知識邏輯［13］。成年學(xué)習(xí)者往往更具備將所獲取的知識應(yīng)用于實(shí)際情境，并進(jìn)一步探索相關(guān)領(lǐng)域的能力。其講求“打破砂鍋問到底”地深入挖掘問題本質(zhì)，借助批判性思維對生成式人工智能提供答案的正確性和適用性進(jìn)行判斷，進(jìn)一步深入思考并探索相關(guān)領(lǐng)域的知識，以拓展自身學(xué)習(xí)的深度和廣度。成年學(xué)習(xí)者以生成式人工智能提供的答案為起點(diǎn)，積極尋找相關(guān)背景知識，探索不同的觀點(diǎn)和理論，將模型提供的回答整合匯集成自己所需的資源，并將其與現(xiàn)實(shí)真實(shí)情境相結(jié)合，創(chuàng)造出更具有創(chuàng)新性和實(shí)用性的方案。

2 基于生成式人工智能的教師自主學(xué)習(xí)模式

數(shù)智時(shí)代下的教師學(xué)習(xí)發(fā)展方向?yàn)閷W(xué)習(xí)方式個(gè)性化、教育評價(jià)全景式、管理模式精細(xì)化和學(xué)習(xí)環(huán)境智能化［14］。生成式人工智能憑借其智能生成能力，為教師自主學(xué)習(xí)過程中的前瞻階段、表現(xiàn)階段以及自我反思階段提供了獨(dú)特化、多樣化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，幫助教師促進(jìn)自身專業(yè)發(fā)展?；谏墒饺斯ぶ悄艿慕處熥灾鲗W(xué)習(xí)模式依賴教師與生成式人工智能間持續(xù)的互動反饋，由教師提供相關(guān)信息，系統(tǒng)依據(jù)教師需求反饋，在不斷的對話商榷中得到教師所需內(nèi)容，幫助教師開展自主學(xué)習(xí)。

2.1 前瞻階段：明晰目標(biāo)、制定計(jì)劃

Fig.1 Teacher's autonomous learning mode based on generative artificial intelligence圖1 基于生成式人工智能的教師自主學(xué)習(xí)模式

生成式人工智能可以幫助教師更好地明確學(xué)習(xí)目標(biāo)、規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑，以協(xié)助其高效地開展學(xué)習(xí)活動。教師可以用通俗的語句表達(dá)個(gè)人需求，生成式人工智能在理解教師意圖后，基于模型內(nèi)部參數(shù)系統(tǒng)將收集到的信息生成全新的文段作為答案。由于答案是針對特定提問編寫出來的，因此具有極強(qiáng)的針對性，可以滿足教師的個(gè)性化需求［15］。通過與教師的協(xié)商對話，考慮教師生產(chǎn)實(shí)踐中的真實(shí)問題，結(jié)合教師基本特征，生成式人工智能可以為其找到差異化、個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)，提供針對性的指導(dǎo)和建議。例如，用戶是高二信息技術(shù)學(xué)科的教師，希望獲得能力提升工程2.0 培訓(xùn)微能力選擇建議，并將高中信息技術(shù)教學(xué)大綱、信息技術(shù)會考相關(guān)知識點(diǎn)、中小學(xué)教師信息技術(shù)應(yīng)用能力校本應(yīng)用考核規(guī)范等培訓(xùn)、考綱文件上傳，同時(shí)將任教學(xué)科、任教學(xué)段、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)、培訓(xùn)要求、考核目標(biāo)等信息提供給ChatGPT。ChatGPT 通過自然語言處理技術(shù)理解教師的問題，包括運(yùn)用語法解析、關(guān)鍵詞提取和上下文理解等，結(jié)合教師學(xué)科特點(diǎn)，并根據(jù)解決會考難題以及培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造性思維等要求提供選擇建議。生成式人工智能可以為教師說明相關(guān)背景知識、解釋關(guān)鍵概念、厘清任務(wù)要求，幫助其理解陌生的復(fù)雜概念，從更全面的視角理解學(xué)習(xí)目標(biāo)以及學(xué)習(xí)任務(wù)。例如，教師不了解創(chuàng)造性學(xué)習(xí)的概念，ChatGPT 可以訪問預(yù)先訓(xùn)練的大型知識庫為教師解釋該概念。如果教師仍不明白，還可以進(jìn)一步要求ChatGPT 結(jié)合實(shí)際舉例說明。綜合教師實(shí)際應(yīng)用場景、軟硬件環(huán)境、教育教學(xué)任務(wù)以及日常活動安排，生成式人工智能可以快速為教師生成學(xué)習(xí)計(jì)劃，并提供時(shí)間管理、實(shí)施方法以及學(xué)習(xí)資源選擇建議［16］。例如，教師想要制定具體學(xué)習(xí)計(jì)劃時(shí)，可以將自己的教學(xué)、教研、休息等時(shí)間安排和所處環(huán)境的軟硬件資源條件告知ChatGPT。ChatGPT 使用規(guī)劃和調(diào)度算法，按照其學(xué)習(xí)目標(biāo)，結(jié)合個(gè)人時(shí)間安排將學(xué)習(xí)任務(wù)分配到不同時(shí)間段，并結(jié)合現(xiàn)有資源條件制定合理、可達(dá)成的目標(biāo)，從而得到每個(gè)周期內(nèi)需要完成的學(xué)習(xí)目標(biāo)、具體學(xué)習(xí)活動與預(yù)期結(jié)果。

如表1 所示，教師確定自己需要獲取的信息和希望得到的幫助后，盡可能地向模型提供足夠豐富的信息，幫助模型更好地理解教師需求，包括任教學(xué)科、個(gè)人興趣、專業(yè)擅長、目標(biāo)任務(wù)等內(nèi)容。因?yàn)槟Ｐ蜔o法及時(shí)更新最新或特定的信息，教師還需在模型不具備相關(guān)背景知識的情況下自行準(zhǔn)備部分資料。教師可以就難以抉擇的自主學(xué)習(xí)主題向模型尋求幫助，模型會為教師提出多條參考意見并給予相應(yīng)解釋，供教師將其與自身的專業(yè)知識和實(shí)際情境相結(jié)合，判斷參考意見是否合理、可行，教師還可以根據(jù)需要進(jìn)一步提出問題、補(bǔ)充信息或要求模型對回答進(jìn)行修改和完善。在此基礎(chǔ)上，教師可以要求模型細(xì)化學(xué)習(xí)目標(biāo)，將抽象、宏觀的學(xué)習(xí)目標(biāo)拆分成形象、具體的學(xué)習(xí)目標(biāo)，從而幫助其循序漸進(jìn)地達(dá)成目標(biāo)。同時(shí)，模型可以結(jié)合教師教學(xué)、教研等日常活動安排幫助其制定學(xué)習(xí)計(jì)劃，明確每個(gè)階段的學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)活動以及預(yù)期結(jié)果，將自主學(xué)習(xí)融入到教師的日?；顒又?，幫助其更好地利用所處的信息化教學(xué)環(huán)境規(guī)劃和開展自主學(xué)習(xí)。

Table 1 Example generated during the forward looking stage表1 前瞻階段生成示例

2.2 表現(xiàn)階段：實(shí)施任務(wù)、調(diào)節(jié)反饋

生成式人工智能可以幫助教師更好地完成學(xué)習(xí)任務(wù)、監(jiān)控學(xué)習(xí)過程，以協(xié)助其合理地推進(jìn)和調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)進(jìn)程。自主學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)與實(shí)踐過程中需要能夠不斷通過自我塑造、自我控制、自我調(diào)節(jié)與自我評價(jià)，實(shí)現(xiàn)一種動態(tài)、積極、有意義的學(xué)習(xí)過程［17］?；凇邦A(yù)訓(xùn)練+預(yù)精調(diào)+提示”范式訓(xùn)練出的生成式人工智能，采取多輪對話式學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建對話歷史模型，確保了模型的對話生成能力和流暢度［18］。通過與教師的多輪對話，模型能夠更好地理解教師意圖，為教師提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。生成式人工智能根據(jù)教師的學(xué)習(xí)記錄和表現(xiàn)，為教師提供個(gè)性化的輔導(dǎo)和反饋，以解決學(xué)習(xí)過程中遇到的問題［19］。例如，教師在自主學(xué)習(xí)過程中沒有找到促進(jìn)學(xué)生開展創(chuàng)造性學(xué)習(xí)的方法，向ChatGPT 尋求幫助，ChatGPT 會從論文、資源、策略等不同方面提供回答。教師可以利用生成式人工智能的回答拓寬自己的思路，探索新的學(xué)習(xí)策略和教學(xué)方法［20］。生成式人工智能的大語言模型學(xué)習(xí)了海量的在線數(shù)據(jù)，能有效采集和挖掘重要信息，教師通過變化提問可以獲得模型不同視角的生成內(nèi)容，從而獲得啟發(fā)［21］。例如，教師就如何結(jié)合教學(xué)重難點(diǎn)完成微能力考核作業(yè)要求ChatGPT 提供思路，ChatGPT 會完整設(shè)計(jì)作業(yè)完成流程，從引入到總結(jié)涵蓋整個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)。生成式人工智能還可以幫助教師檢驗(yàn)周期任務(wù)的達(dá)成情況，教師根據(jù)評估結(jié)果可以了解當(dāng)前階段的知識掌握情況，及時(shí)調(diào)整后期學(xué)習(xí)安排。例如，教師在完成階段一的學(xué)習(xí)目標(biāo)后，將需要達(dá)成的預(yù)期結(jié)果輸送給ChatGPT，由ChatGPT 結(jié)合上文相關(guān)評價(jià)內(nèi)容進(jìn)行評判并給予改進(jìn)幫助。同時(shí)，教師可以使用生成式人工智能協(xié)助生成教學(xué)材料，例如案例、圖片、課件或其他根據(jù)學(xué)生需求量身定制的資源，以減輕教師需要完成的重復(fù)或耗時(shí)的任務(wù)壓力，也可以幫助教師設(shè)計(jì)教案、提供創(chuàng)新性的任務(wù)完成思路和建議，以幫助教師靈活運(yùn)用智能技術(shù)促進(jìn)自身更好地發(fā)展。

如表2 所示，教師可以就學(xué)習(xí)過程中遇到的復(fù)雜概念或困難問題向模型尋求幫助。教師需要具備良好的語言理解和表達(dá)能力，能夠清晰地表達(dá)問題和需求，除保證與系統(tǒng)正常開展對話外，還有利于誘導(dǎo)更高階、更精準(zhǔn)內(nèi)容的推送，帶來個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。教師需要對回答的準(zhǔn)確性、可靠性和相關(guān)性進(jìn)行判斷，借助自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)因時(shí)制宜地應(yīng)用其中有用的信息，避免錯(cuò)誤信息的干擾，高效解決自主學(xué)習(xí)中遇到的困難。在完成預(yù)期目標(biāo)時(shí)，可以利用模型為自己提供創(chuàng)設(shè)性建議、推薦參考性資源，從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)成果的產(chǎn)出。由于系統(tǒng)還沒有內(nèi)嵌于真實(shí)的教學(xué)場景中，無法了解教師在任務(wù)中的具體表現(xiàn)和實(shí)施情況，所以教師需要利用系統(tǒng)對學(xué)習(xí)過程中形成的文字、圖片、視頻等成果進(jìn)行評價(jià)，結(jié)合系統(tǒng)給出的意見協(xié)助自己監(jiān)控自身的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，定期反思自己的學(xué)習(xí)過程。

Table 2 Example generated during performance stage 表2 表現(xiàn)階段生成示例

2.3 自我反思階段：評價(jià)成效、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)

生成式人工智能可以幫助教師更好地評估學(xué)習(xí)成效、形成學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，以促進(jìn)其有效地評價(jià)與總結(jié)學(xué)習(xí)過程。在階段學(xué)習(xí)結(jié)束后，教師需要對當(dāng)前階段的學(xué)習(xí)成效進(jìn)行評判，以便進(jìn)行查漏補(bǔ)缺。教師是自我評價(jià)的主體，生成式人工智能可以為教師提供自我評價(jià)方案和工具參考，教師在此基礎(chǔ)上結(jié)合考核要求、教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、實(shí)際情況等因素綜合完善方案，并對自己的自主學(xué)習(xí)情況進(jìn)行反思與評價(jià)。例如，教師要求ChatGPT 提供自我評價(jià)微能力達(dá)標(biāo)的指標(biāo)，結(jié)合自己的實(shí)際情況對學(xué)習(xí)成效進(jìn)行評價(jià)，也可以就自己實(shí)際開展成效未達(dá)預(yù)期目標(biāo)向ChatGPT 尋求幫助。生成式人工智能除可以根據(jù)教師提供的學(xué)習(xí)材料作出診斷性評價(jià)外，還可以為教師提出改進(jìn)建議，根據(jù)上下文對話討論任務(wù)成功或失敗的原因，幫助教師識別自身的優(yōu)點(diǎn)和改進(jìn)的方向。其引導(dǎo)教師進(jìn)行歸因分析，思考如何從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和成長，為下次更好地開展自主學(xué)習(xí)作準(zhǔn)備。例如，教師在完成培訓(xùn)任務(wù)后，可以將形成的文字材料傳送給ChatGPT，由ChatGPT 參考考核要求對成果進(jìn)行評價(jià)。在教師自主學(xué)習(xí)結(jié)束后，生成式人工智能可優(yōu)化和整合教師形成的學(xué)習(xí)成果，并幫助教師將這些學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為教學(xué)資源，使教師可以通過實(shí)際的成果獲得學(xué)習(xí)的滿足感，并將其應(yīng)用于教學(xué)實(shí)踐中。

如表3 所示，教師需要積極進(jìn)行自我反思，利用模型的幫助來識別自己的優(yōu)勢和需要改進(jìn)的領(lǐng)域。在階段學(xué)習(xí)結(jié)束后，教師可以就學(xué)習(xí)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況、知識和技能的提升等方面與系統(tǒng)進(jìn)行交流，共同評估學(xué)習(xí)成效。模型可以依據(jù)學(xué)習(xí)計(jì)劃生成自主評價(jià)問題，教師利用模型提供的問題思考自己在學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)、成功和失敗的原因等。同時(shí)，教師可以向模型分享自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和成果，并詢問模型對于自己表現(xiàn)和成果的評價(jià)。模型可以根據(jù)教師與其對話過程中的問題和回答等回顧學(xué)習(xí)過程中的重要階段及關(guān)鍵活動，幫助教師總結(jié)學(xué)習(xí)過程中遇到的挑戰(zhàn)、成功和失敗的原因，以及采取的策略和方法等。教師在學(xué)習(xí)過程中生成的過程性材料，如文字、圖片、視頻等學(xué)習(xí)成果可以整合形成資源庫，為實(shí)際教學(xué)活動提供支持。

Table 3 Example generated during self-reflection stage表3 自我反思階段生成示例

3 結(jié)語

生成式人工智能究竟是“潘多拉魔盒”還是“阿拉丁神燈”暫且未知，但就其當(dāng)前展現(xiàn)出的無限可能，已使得諸多教育領(lǐng)域的設(shè)想不再是空中樓閣。人類制造工具，也應(yīng)成為工具的主人，充分認(rèn)識生成式人工智能的可能與不可能，合理、有效地利用生成式人工智能技術(shù)將有利于教育生態(tài)的演進(jìn)。生成式人工智能通過在自主學(xué)習(xí)的3 個(gè)階段為教師提供面向個(gè)體需求的指導(dǎo)和支持，幫助教師實(shí)現(xiàn)高效學(xué)習(xí)，解決相關(guān)困難和挑戰(zhàn)，并促進(jìn)其專業(yè)發(fā)展。模型的構(gòu)建不僅可幫助教師利用現(xiàn)有生成式人工智能通用平臺開展自主學(xué)習(xí)，而且可以為后續(xù)本地部署平臺或教育專有平臺遷移使用提供理論參考，通過人機(jī)協(xié)作互動促進(jìn)教師的自主學(xué)習(xí)。當(dāng)然，生成式人工智能也有其局限性，其不能完全代替教師的專業(yè)判斷和反思能力。因此，教師需要充分認(rèn)識到人工智能的作用，積極參與學(xué)習(xí)過程，并不斷提升自己的專業(yè)能力。