摘 要 生成式人工智能的產(chǎn)生對(duì)于學(xué)生的創(chuàng)造力培養(yǎng)提出了巨大的挑戰(zhàn)，許多人擔(dān)憂生成式人工智能會(huì)影響學(xué)生的創(chuàng)造力發(fā)展，但事實(shí)上二者并不存在根本矛盾。如何應(yīng)對(duì)這種挑戰(zhàn)并且尋求二者之間相互融合的可行路徑，是當(dāng)代教育迫切需要解決的難題。在教育數(shù)字化進(jìn)程中，生成式人工智能賦能人才培養(yǎng)已經(jīng)成為一種顯著的發(fā)展趨勢(shì)。生成式人工智能技術(shù)具有數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化特性、內(nèi)容生產(chǎn)方面的優(yōu)勢(shì)、個(gè)性化與定制化的特點(diǎn)，因此它可以在教育活動(dòng)中扮演“教學(xué)輔助者”“知識(shí)開發(fā)者”“學(xué)習(xí)陪伴者”的角色，從而對(duì)學(xué)生創(chuàng)造力的有效構(gòu)建、內(nèi)在培育和多元發(fā)展起到積極的推動(dòng)作用。

關(guān) 鍵 詞 生成式人工智能；學(xué)生創(chuàng)造力；教育數(shù)字化

引用格式 段霖瑤.生成式人工智能賦能學(xué)生創(chuàng)造力培養(yǎng)路徑研究[J].教學(xué)與管理，2024（33）：65-69.

2022年的全國(guó)教育工作會(huì)議明確提出“實(shí)施國(guó)家教育數(shù)字化”的戰(zhàn)略方針，旨在推動(dòng)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型任務(wù)。黨的二十大報(bào)告又進(jìn)一步提出“推進(jìn)教育數(shù)字化”，以數(shù)字變革推進(jìn)教育強(qiáng)國(guó)的建設(shè)。在人工智能賦能現(xiàn)代教育的大背景下，生成式人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用和研究成為新的熱點(diǎn)研究趨向。這種研究趨向主要集中在人工智能教學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用形態(tài)、基礎(chǔ)理論以及師生素養(yǎng)研究等領(lǐng)域[1]，但是基于學(xué)生創(chuàng)造力構(gòu)建與培育的視角所展開的研究還相對(duì)較少。因此，本文從生成式人工智能的“數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化”“內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)”以及“個(gè)性化與定制化”三個(gè)層面的技術(shù)特征出發(fā)，對(duì)學(xué)生創(chuàng)造力的培養(yǎng)路徑進(jìn)行探討。

一、生成式人工智能與學(xué)生創(chuàng)造力融合的有效基礎(chǔ)

聯(lián)合國(guó)教科文組織2023年發(fā)布的《生成式人工智能教育與研究應(yīng)用指南》曾經(jīng)給出過一個(gè)定義：“生成式人工智能是根據(jù)人類借助思維符號(hào)表征系統(tǒng)表達(dá)的提示自動(dòng)生成內(nèi)容的人工智能技術(shù)。”[2]相比于以往的人工智能構(gòu)造類型，生成式人工智能在知識(shí)表征、解構(gòu)與重構(gòu)語(yǔ)義以及基于邏輯的推理等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，它能夠分析、理解并生成多模態(tài)的內(nèi)容，從而成為推動(dòng)創(chuàng)造力教育和發(fā)展的核心力量；它能夠?qū)W習(xí)和挖掘海量的數(shù)據(jù)，智能自動(dòng)生成自動(dòng)化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化的內(nèi)容資源，從而為人的創(chuàng)造力培養(yǎng)提供全新機(jī)遇[3]。“創(chuàng)造力”一詞由古伊福德（Guiford）于1950年提出，后來的許多學(xué)者也對(duì)于“創(chuàng)造力”問題進(jìn)行過系統(tǒng)研究，并逐漸形成了關(guān)于創(chuàng)造力概念的綜合定義，認(rèn)為創(chuàng)造力是一種“在學(xué)習(xí)知識(shí)、解決問題和創(chuàng)造活動(dòng)中，根據(jù)一定的目的，運(yùn)用一切已知信息，在新穎、獨(dú)特且有價(jià)值地產(chǎn)生某種產(chǎn)品的過程中表現(xiàn)出來的智能品質(zhì)或能力”[4]。從認(rèn)知心理學(xué)的角度來看，知識(shí)是創(chuàng)造力的重要基礎(chǔ)，學(xué)生需要具備豐富的“領(lǐng)域”知識(shí)，這樣他們才能在該領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行創(chuàng)造性的思考和活動(dòng)。同時(shí)，知識(shí)與創(chuàng)造力并非一種簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，過度僵化的知識(shí)體系可能會(huì)限制人的創(chuàng)造力發(fā)展，而靈活的、具有廣泛性的知識(shí)結(jié)構(gòu)則有助于人的創(chuàng)造力發(fā)揮。以往，人們認(rèn)為只有人類才具有創(chuàng)造能力，但是隨著人工智能技術(shù)的迭代更新尤其是生成式人工智能的出現(xiàn)，人們發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造力似乎不再是人類所獨(dú)享的專利，而“人工智能創(chuàng)造力”一詞也應(yīng)運(yùn)而生，即“人工智能技術(shù)賦能的虛擬主體，在算法驅(qū)動(dòng)下模擬人類的創(chuàng)造性活動(dòng)時(shí)產(chǎn)生新穎性、價(jià)值性創(chuàng)造的能力”[5]。

那么，學(xué)生創(chuàng)造力的培養(yǎng)是否需要生成式人工智能技術(shù)的支撐呢？對(duì)此，學(xué)界有不同的聲音，而生成式人工智能與創(chuàng)造力之間的關(guān)系一直以來也存在著較大的爭(zhēng)議。有學(xué)者指出，以ChatGPT為代表的生成式人工智能雖然具備較強(qiáng)的邏輯分析與批判性思維，但它并沒有明顯的創(chuàng)造力傾向；他們?cè)趯?duì)ChatGPT的創(chuàng)造力、問題解決、元認(rèn)知、協(xié)作和溝通協(xié)調(diào)等五個(gè)方面的思維傾向進(jìn)行測(cè)量評(píng)價(jià)后得出結(jié)論：“ChatGPT的創(chuàng)造力傾向最低，但在其他思維傾向方面表現(xiàn)得更為積極主動(dòng)。”[6]有學(xué)者也認(rèn)為，如果學(xué)習(xí)者過度依賴生成式人工智能來獲取信息，可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生的信息判斷力以及批判性思維能力下降，從而影響個(gè)體的創(chuàng)造力發(fā)揮。

盡管學(xué)界關(guān)于生成式人工智能還存在著種種爭(zhēng)議，但生成式人工智能所具有的“數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化”“內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)C69waPTORO+Jb+9gr+IxgA==”以及“個(gè)性化與定制化”三大特征，恰恰是學(xué)生創(chuàng)造力融合的有效基礎(chǔ)，因而具有重要的研究?jī)r(jià)值和意義。生成式人工智能的數(shù)據(jù)化和自動(dòng)化特性為學(xué)生創(chuàng)造力的有效建構(gòu)提供了諸多可能性——它可以從豐富知識(shí)儲(chǔ)備、激發(fā)創(chuàng)意靈感、提供學(xué)習(xí)輔助和創(chuàng)新實(shí)踐支持等多方面助力學(xué)生創(chuàng)造力的發(fā)展。通過教育者的引導(dǎo)監(jiān)督和技術(shù)與規(guī)則的改進(jìn)完善，能夠充分發(fā)揮生成式人工智能在支撐學(xué)生創(chuàng)造力建構(gòu)中的積極作用；通過設(shè)計(jì)開放式任務(wù)、分階段引入生成式人工智能、支持協(xié)作學(xué)習(xí)以及提供反思評(píng)估，教師能夠在教學(xué)中有效運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)來激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。上述這些實(shí)踐操作路徑不僅能夠助力學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中提出創(chuàng)新性想法，而且還能提高他們的自我效能感并改進(jìn)他們的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。

二、生成式人工智能的數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化支撐學(xué)生創(chuàng)造力有效建構(gòu)

傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)一般依賴于判別模型——通過監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并提供計(jì)算效率與成本效益，而生成式人工智能卻能夠通過基于轉(zhuǎn)換器的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其顯著的特征就在于數(shù)據(jù)處理過程中的靈活性與適應(yīng)性以及更為智能的自動(dòng)化處理技術(shù)[7]。上述這些特征使得生成式人工智能能夠成為“教學(xué)輔助者”，從而對(duì)學(xué)生創(chuàng)造力的有效建構(gòu)與開發(fā)起到支撐作用。一是在教學(xué)準(zhǔn)備方面，生成式人工智能技術(shù)能夠基于龐大的數(shù)據(jù)模型突破教師個(gè)人的知識(shí)局限，自動(dòng)為教育工作者生成符合不同課程目標(biāo)和要求的教學(xué)素材，從而極大地豐富教師教學(xué)內(nèi)容，為教師設(shè)計(jì)具有創(chuàng)造性的教學(xué)活動(dòng)提供重要支撐。二是在教學(xué)評(píng)估方面，生成式人工智能也能為教師提供十分便利的條件。生成式人工智能可以根據(jù)教師設(shè)定的教學(xué)目標(biāo)以及課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的測(cè)試內(nèi)容，且能夠在測(cè)試完畢后對(duì)學(xué)生的測(cè)試情況進(jìn)行評(píng)分，形成成績(jī)分析與評(píng)估報(bào)告供教師參考，并據(jù)此制定下一步的教學(xué)計(jì)劃[8]。在傳統(tǒng)的課堂教學(xué)中，教師的主要教學(xué)重心在于課前的教學(xué)準(zhǔn)備以及課后的教學(xué)評(píng)價(jià)，而生成式人工智能技術(shù)以其海量教學(xué)數(shù)據(jù)的供給和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力為教師分擔(dān)最為繁瑣的課前備課與課后評(píng)價(jià)兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)工作任務(wù)，從而使教師得以從繁忙的教學(xué)輔助工作中解脫出來，有更加充沛的時(shí)間和精力投入課堂教學(xué)中。三是在對(duì)學(xué)生的課后輔導(dǎo)與答疑方面，生成式人工智能不僅能夠憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)以及自動(dòng)化處理技術(shù)，給予學(xué)生更加全面、快速的響應(yīng)——問題解答與情況反饋，在最大限度拓寬學(xué)生知識(shí)面的同時(shí)也能夠激發(fā)學(xué)生創(chuàng)造力的發(fā)展與批判性思維的形成。雖然借助生成式人工智能解答學(xué)生疑問不一定能夠給出百分百準(zhǔn)確的答案，但是生成式人工智能憑借其龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)以及自動(dòng)化處理能力，幾乎能夠解答學(xué)生的任何問題，尤其是它能夠?qū)τ谝恍╅_放式的問題給出全方位、多視角的思路，而這種發(fā)散思維正是創(chuàng)造力的重要來源。從這一意義上來說，生成式人工智能在某些方面所具有的優(yōu)勢(shì)是教師所無法比擬的，畢竟即使是學(xué)富五車的學(xué)者也會(huì)存在知識(shí)盲區(qū)，而生成式人工智能海量的數(shù)據(jù)庫(kù)供給則能夠掃清大部分的知識(shí)盲區(qū)。正是由于生成式人工智能的出現(xiàn)，使教師從繁瑣的教學(xué)輔助工作中解放出來，從而能夠?qū)Ｗ⒂诟呔S度的創(chuàng)造性教育工作。從某種意義上來說，生成式人工智能所帶來的教學(xué)變革在于使教師的教學(xué)重心由之前的注重教學(xué)知識(shí)和內(nèi)容本身逐漸過渡到了關(guān)注學(xué)生主體，更加強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生身心健全發(fā)展以及創(chuàng)造力與批判性思維的培養(yǎng)，從而真正做到了回歸教育的本質(zhì)，即從“以知識(shí)為中心”回歸到了“以人為本”的教育主旨。

那么，教育工作者如何運(yùn)用生成式人工智能數(shù)據(jù)化和自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造力呢？第一，基于生成式人工智能海量數(shù)據(jù)多元知識(shí)素材，為學(xué)生創(chuàng)造力培養(yǎng)奠定基石。傳統(tǒng)的教育資源獲取往往受到教材內(nèi)容、圖書館館藏資源以及教師個(gè)人知識(shí)儲(chǔ)備等因素的限制，學(xué)生只能在相對(duì)有限的知識(shí)范圍內(nèi)進(jìn)行學(xué)習(xí)。而生成式人工智能可以最大程度上汲取來自各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)養(yǎng)分，從而擁有了寬廣的問題解決視野，進(jìn)而為學(xué)生創(chuàng)造力的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基石。例如，對(duì)于一個(gè)想了解不同歷史時(shí)期特有文化的學(xué)生而言，生成式人工智能的價(jià)值不可估量。它能夠以極快的速度提供不同朝代、不同地區(qū)豐富多樣的文化特色。從華夏文明的各個(gè)朝代，如唐代的詩(shī)歌文化、繪畫藝術(shù)以及開放包容的社會(huì)結(jié)構(gòu)，到歐洲中世紀(jì)的宗教文化、城堡建筑風(fēng)格與封建等級(jí)制度；從古老的瑪雅文明神秘的祭祀文化、精確的天文歷法知識(shí)到非洲大陸上部落文化中的獨(dú)特藝術(shù)形式與社會(huì)組織形態(tài)等。這種全方位、多層次的知識(shí)供給，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)教育資源獲取的方式及其天然的局限性。不僅如此，數(shù)據(jù)化的生成式人工智能具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，它可以輕松跨越不同學(xué)科的界限，將不同學(xué)科的知識(shí)進(jìn)行有機(jī)整合。例如，當(dāng)學(xué)生著手設(shè)計(jì)一個(gè)關(guān)于環(huán)保主題的創(chuàng)意項(xiàng)目時(shí)，他可以借助生成式人工智能獲取多學(xué)科的知識(shí)。從自然地理的角度來看，學(xué)生能夠獲取到諸如全球變暖的成因、各種污染類型及其對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響以及不同生物群落對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)等知識(shí)；從人文地理方面來看，借助于生成式人工智能了解到社會(huì)公眾對(duì)于環(huán)保問題的認(rèn)知態(tài)度、不同國(guó)家和地區(qū)的環(huán)保政策及其背后的社會(huì)文化因素，以及環(huán)保運(yùn)動(dòng)在社會(huì)變革中的推動(dòng)作用等。更為重要的是，生成式人工智能能夠清晰地呈現(xiàn)不同學(xué)科知識(shí)之間的聯(lián)系。例如，在環(huán)保主題項(xiàng)目中，環(huán)境科學(xué)中的生態(tài)平衡原理與藝術(shù)設(shè)計(jì)中的可持續(xù)材料應(yīng)用之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)。生態(tài)平衡原理強(qiáng)調(diào)了生物與環(huán)境之間的相互依存關(guān)系，這一原理啟發(fā)學(xué)生在選擇創(chuàng)作材料時(shí)，要考慮材料的來源是否可持續(xù)、對(duì)環(huán)境的影響是否最小化等因素。這種跨學(xué)科知識(shí)之間聯(lián)系的呈現(xiàn)，能夠助力學(xué)生進(jìn)行跨學(xué)科思考，這是創(chuàng)造性思維的重要組成部分。跨學(xué)科思維能夠打破學(xué)科之間的壁壘，讓學(xué)生從多個(gè)角度去審視問題，將不同學(xué)科的知識(shí)和方法進(jìn)行融合創(chuàng)新，從而產(chǎn)生獨(dú)特而新穎的創(chuàng)意和解決方案，提升自己內(nèi)在的創(chuàng)造力。第二，生成式人工智能可以挖掘知識(shí)關(guān)聯(lián)與模式，提升學(xué)生的創(chuàng)造性思維。生成式人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入細(xì)致的分析，可以挖掘出各種知識(shí)元素之間隱藏的錯(cuò)綜復(fù)雜的聯(lián)系，學(xué)生可以從中學(xué)習(xí)到新的思維模式。通過學(xué)習(xí)生成式人工智能所展示的關(guān)聯(lián)模式，學(xué)生能夠以一種更加靈活、多元的方式去思考問題，將不同的知識(shí)概念和方法進(jìn)行重新組合與創(chuàng)新應(yīng)用，從而在不同學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中提升自己的創(chuàng)造力。例如，在解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時(shí)，學(xué)生可以不再局限于單一的解題方法，而是從幾何與函數(shù)的關(guān)聯(lián)思維出發(fā)，尋找新的解題思路。

三、生成式人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)輔助學(xué)生創(chuàng)造力內(nèi)在培育

生成式人工智能除了在教學(xué)中能夠成為教師得力的“教學(xué)輔助者”，同時(shí)它也是學(xué)校教育中重要的“知識(shí)開發(fā)者”。生成式人工智能作為“知識(shí)開發(fā)者”主要體現(xiàn)在對(duì)知識(shí)的復(fù)制性生產(chǎn)與對(duì)知識(shí)的原創(chuàng)性生產(chǎn)[9]。生成式人工智能在知識(shí)的復(fù)制性生產(chǎn)中主要有兩大功能：一是它不僅能夠生成文字、圖片、視頻等多種知識(shí)模態(tài)，而且它還能夠?qū)崿F(xiàn)各種知識(shí)模態(tài)之間的相互轉(zhuǎn)化[10]。二是生成式人工智能擁有比以往人工智能更加強(qiáng)大的認(rèn)知力和語(yǔ)言感知能力，從而能夠在最短的時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)、全面地搜集、整合出所需的多模態(tài)主題內(nèi)容，而且其還能根據(jù)學(xué)習(xí)者的反饋不斷調(diào)整答案與自我修正，從而不斷完善給出的知識(shí)內(nèi)容，有效提升了知識(shí)交流的深度與廣度[11]。此外，生成式人工智能在知識(shí)的原創(chuàng)性生產(chǎn)方面的優(yōu)勢(shì)則主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是教育工作者或?qū)W習(xí)者能夠在生成式人工智能對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、分析與整理的基礎(chǔ)上，展開更加深入且發(fā)散式的思考，繼而得出創(chuàng)新性見解；二是在與生成式人工智能進(jìn)行知識(shí)及認(rèn)知交互的過程中，基于生成式人工智能所具有的較強(qiáng)的認(rèn)知能力和自我修正能力，學(xué)習(xí)者能夠從中獲得意想不到的靈感與啟發(fā)，從而提出新的創(chuàng)新型問題與研究方案；三是生成式人工智能能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理分析、情感計(jì)算以及虛擬互動(dòng)實(shí)驗(yàn)等，并在此基礎(chǔ)上形成可視化的多模態(tài)知識(shí)內(nèi)容，這有助于教育工作者借助生成式人工智能在不同學(xué)科之間實(shí)現(xiàn)多學(xué)科協(xié)作教學(xué)與研究工作[12]，從而形成更加有利于學(xué)生創(chuàng)造力培養(yǎng)的途徑與渠道。

奧蘇貝爾（D.Ausubel）的有意義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為：教師在精心選擇、加工后的教學(xué)內(nèi)容能夠在學(xué)生的原有知識(shí)與新知識(shí)框架之間起到重要的認(rèn)知橋梁作用[13]，而這種基于“有意義學(xué)習(xí)”的教學(xué)資源開發(fā)是學(xué)生創(chuàng)造力內(nèi)在培育的重要支撐。教師需要借助生成式人工智能技術(shù)加工、搜集、整理出有助于“有意義學(xué)習(xí)”的那部分核心資料內(nèi)容，從而為學(xué)生構(gòu)建起溝通新舊知識(shí)以及創(chuàng)造力開發(fā)的重要橋梁，從而達(dá)到借助生成式人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)輔助學(xué)生創(chuàng)造力內(nèi)在培育的教學(xué)目標(biāo)。

第一，明確目標(biāo)，生產(chǎn)多元?jiǎng)?chuàng)造性內(nèi)容。生成式人工智能借助不同算法生成多樣內(nèi)容，有助于學(xué)生擺脫固有思維模式，開啟更多富有創(chuàng)造力的學(xué)習(xí)方向。為此，教師要依據(jù)具體學(xué)科內(nèi)容與目標(biāo)，設(shè)計(jì)適合生成式人工智能參與的任務(wù)類型——這些任務(wù)應(yīng)具備開放性和情境性，允許學(xué)生利用生成式人工智能生成不同類型的創(chuàng)意內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)作。原因在于，開放性的任務(wù)能給予學(xué)生自由發(fā)揮的空間，促使他們自主開展創(chuàng)造性探索，而情境性問題的設(shè)置則有助于學(xué)生從實(shí)際情況出發(fā)，提升創(chuàng)造性解決問題的能力。

第二，分階段分層次引入任務(wù)內(nèi)容，培育學(xué)生的創(chuàng)造性思維。生成式人工智能生成的內(nèi)容為學(xué)生提供了一個(gè)初始創(chuàng)意框架，助力他們?cè)趧?chuàng)作初期找到起點(diǎn)。為了讓學(xué)生逐步掌握生成式人工智能技術(shù)的使用并提升創(chuàng)造力，教師可采用分階段引入的方式，使學(xué)生在由淺入深的學(xué)習(xí)過程中不斷提高創(chuàng)新能力。在教學(xué)初始階段，教師應(yīng)向?qū)W生介紹生成式人工智能的基本原理和操作方法。這一階段的目標(biāo)是讓學(xué)生熟悉工具，初步體會(huì)人工智能帶來的創(chuàng)作自由度。當(dāng)學(xué)生熟練掌握人工智能工具的基本操作后，便進(jìn)入中級(jí)階段，此時(shí)教師可逐步提高任務(wù)難度，讓學(xué)生使用人工智能生成內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上開展進(jìn)一步創(chuàng)作。這一階段我們應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)學(xué)生在人工智能生成內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行更多自主創(chuàng)意發(fā)揮。到了更高級(jí)階段，學(xué)生應(yīng)能夠獨(dú)立運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)完成復(fù)雜的創(chuàng)作任務(wù)。這時(shí)，教師可以設(shè)計(jì)跨學(xué)科項(xiàng)目，讓學(xué)生結(jié)合不同的生成式人工智能技術(shù)進(jìn)行全面創(chuàng)作。例如，學(xué)生可以在一個(gè)創(chuàng)意項(xiàng)目中整合人工智能生成的文本、圖像和音頻，打造完整的多媒體作品——通過這種自主整合，學(xué)生能夠真正將人工智能視為創(chuàng)意過程中的工具和助手，而非單純的內(nèi)容生成器。

第三，協(xié)作學(xué)習(xí)，利用內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)激發(fā)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新潛能。生成式人工智能不僅可以在完成個(gè)體學(xué)習(xí)的目標(biāo)任務(wù)中發(fā)揮作用，而且還能通過協(xié)作學(xué)習(xí)的方式，進(jìn)一步激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。教師可組織學(xué)生分組，小組成員分工合作，利用生成式人工智能完成共同的創(chuàng)意任務(wù)。在協(xié)作學(xué)習(xí)中，教師還可為學(xué)生分配不同角色，如“人工智能操作員”“創(chuàng)意負(fù)責(zé)人”“編輯”等。通過角色輪換，學(xué)生能夠獲得不同體驗(yàn)，從不同視角開展創(chuàng)作，這有助于他們?cè)趫F(tuán)隊(duì)環(huán)境中進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)造性思維。

第四，反思評(píng)估，促進(jìn)深度創(chuàng)造。人工智能生成的內(nèi)容并非總是盡善盡美，學(xué)生需要對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行批判性評(píng)估、篩選和改進(jìn)。通過與人工智能生成的材料互動(dòng)，學(xué)生不僅能學(xué)會(huì)創(chuàng)造，還能學(xué)會(huì)評(píng)估生成內(nèi)容的質(zhì)量，從而提升分析能力和批判性思維。反思評(píng)估是生成式人工智能支持下創(chuàng)造性學(xué)習(xí)過程中的重要環(huán)節(jié)，通過自我反思、同伴反饋和教師評(píng)估，學(xué)生能夠進(jìn)一步提升創(chuàng)作的深度和前沿性。

四、生成式人工智能的個(gè)性化與定制化推動(dòng)學(xué)生創(chuàng)造力多元發(fā)展

個(gè)性化與定制化是指生成式人工智能可以根據(jù)學(xué)生的需求，生成高度個(gè)性化的內(nèi)容，提供定制化的學(xué)習(xí)建議?！吧墒饺斯ぶ悄芸梢愿鶕?jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和偏好，生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源，從而滿足學(xué)生的多樣化需求，提升學(xué)習(xí)效果。”[14]生成式人工智能最突出的技術(shù)特征與優(yōu)勢(shì)就在于其能夠根據(jù)不同學(xué)生的興趣愛好、知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力，自動(dòng)“定制”生成適用于每個(gè)學(xué)生的“個(gè)性化”學(xué)習(xí)內(nèi)容與教學(xué)策略，成為學(xué)生的“學(xué)習(xí)陪伴者”。生成式人工智能還能夠?qū)崟r(shí)跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度與狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整教學(xué)方案和教學(xué)難度，從而為學(xué)生提供“個(gè)性化”學(xué)習(xí)體驗(yàn)。此外，學(xué)生在完成階段性學(xué)習(xí)任務(wù)以后，生成式人工智能還可以在“精準(zhǔn)”分析學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為模式的基礎(chǔ)上，給出個(gè)性化的教學(xué)評(píng)估報(bào)告和建議，從而使學(xué)生更加清晰地認(rèn)識(shí)到自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)，并且在生成式人工智能的個(gè)性化引導(dǎo)下逐漸走出困境[15]。因此，在教師引導(dǎo)下，生成式人工智能成為學(xué)生的“學(xué)習(xí)陪伴者”，在推進(jìn)學(xué)生實(shí)現(xiàn)全面自由、符合個(gè)體需求的發(fā)展過程中發(fā)揮極為重要的作用。在教學(xué)實(shí)踐中，生成式人工智能的個(gè)性化與定制化優(yōu)勢(shì)在培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造力過程中有著多方面的積極作用。

第一，生成式人工智能幫助學(xué)生適應(yīng)個(gè)體學(xué)習(xí)差異，激發(fā)多元?jiǎng)?chuàng)意起點(diǎn)。每位學(xué)生都有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)節(jié)奏與方式。生成式人工智能可以借助學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，例如作業(yè)完成的情況、測(cè)試成績(jī)等信息，精準(zhǔn)地識(shí)別出學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度以及存在的學(xué)習(xí)問題。針對(duì)那些學(xué)習(xí)進(jìn)度相對(duì)較慢的學(xué)生，它能夠生成更為基礎(chǔ)、精準(zhǔn)細(xì)致的學(xué)習(xí)內(nèi)容和創(chuàng)意啟發(fā)素材，助力他們逐步構(gòu)建起完善的知識(shí)體系，從而為創(chuàng)造力的萌發(fā)與發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基石。對(duì)于學(xué)有余力、在學(xué)習(xí)上表現(xiàn)較為突出的學(xué)生，生成式人工智能則能夠提供更具挑戰(zhàn)性和深度的創(chuàng)意任務(wù)與豐富的學(xué)習(xí)資源，從而激發(fā)他們向著更高層次的創(chuàng)造力探索邁進(jìn)。生成式人工智能具備分析學(xué)生興趣愛好的能力，例如，它可以通過分析學(xué)生在學(xué)習(xí)平臺(tái)上的瀏覽歷史記錄、參與討論的話題內(nèi)容等數(shù)據(jù)信息，深入了解學(xué)生的興趣傾向，并基于這些興趣點(diǎn)為學(xué)生定制創(chuàng)意項(xiàng)目。例如，為喜愛歷史的學(xué)生定制歷史題材的創(chuàng)意寫作任務(wù)，鼓勵(lì)他們巧妙地結(jié)合歷史事件創(chuàng)作富有想象力的虛構(gòu)故事；或者為熱愛科學(xué)的學(xué)生定制與前沿科學(xué)研究緊密相關(guān)的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路。這種基于興趣的定制化方式，能夠極大程度地提升學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)和創(chuàng)意活動(dòng)的參與度與投入度，進(jìn)而激發(fā)他們從自身獨(dú)特的興趣點(diǎn)出發(fā)，產(chǎn)生多元化的創(chuàng)意靈感。

第二，生成式人工智能輔助教師定制教學(xué)模式，拓展創(chuàng)造思維空間。傳統(tǒng)的教學(xué)模式往往嚴(yán)格遵循固定的課程大綱和教學(xué)進(jìn)度安排，這種模式在滿足學(xué)生個(gè)性化需求方面存在明顯的局限性。而生成式人工智能則能夠?yàn)槊恳晃粚W(xué)生量身定制獨(dú)一無二的學(xué)習(xí)路徑。例如，在藝術(shù)教育領(lǐng)域，對(duì)于那些擅長(zhǎng)色彩表達(dá)卻在構(gòu)圖方面有所欠缺的學(xué)生，生成式人工智能可以生成專門針對(duì)構(gòu)圖技巧提升的學(xué)習(xí)模塊，并且緊密結(jié)合學(xué)生對(duì)色彩獨(dú)特的理解和運(yùn)用能力，定制創(chuàng)意繪畫任務(wù)，積極鼓勵(lì)學(xué)生將色彩運(yùn)用與構(gòu)圖創(chuàng)新有機(jī)地結(jié)合起來，從而突破傳統(tǒng)繪畫教學(xué)千篇一律的統(tǒng)一模式，有效地拓展學(xué)生在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的思維空間。此外，生成式人工智能還具備提供個(gè)性化反饋的能力，這種反饋不僅僅是簡(jiǎn)單地指出學(xué)生作品中存在的錯(cuò)誤，更能夠依據(jù)學(xué)生獨(dú)特的創(chuàng)作風(fēng)格和創(chuàng)作思路，給出針對(duì)性的引導(dǎo)建議。例如，在文學(xué)創(chuàng)作方面，對(duì)于那些創(chuàng)作風(fēng)格較為寫實(shí)的學(xué)生，生成式人工智能可以根據(jù)其作品的具體內(nèi)容，從情節(jié)發(fā)展的合理性、人物塑造的生動(dòng)性等多個(gè)維度，提供符合其風(fēng)格特點(diǎn)的創(chuàng)意拓展建議，幫助學(xué)生在自己擅長(zhǎng)的創(chuàng)作風(fēng)格基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘創(chuàng)新點(diǎn)，突破固有的思維定式，逐步培養(yǎng)多元的創(chuàng)造思維能力。

第三，生成式人工智能助力學(xué)生培養(yǎng)跨學(xué)科能力，豐富創(chuàng)造力維度?，F(xiàn)代社會(huì)的創(chuàng)新成果往往依賴于跨學(xué)科知識(shí)的深度融合。生成式人工智能可以根據(jù)學(xué)生的知識(shí)背景和學(xué)科優(yōu)勢(shì)，精準(zhǔn)定制跨學(xué)科的創(chuàng)意任務(wù)。例如，我們可以借助于生成式人工智能為在物理和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面基礎(chǔ)較好的學(xué)生設(shè)計(jì)模擬物理現(xiàn)象的編程項(xiàng)目。這種跨學(xué)科任務(wù)的設(shè)置，能夠促使學(xué)生積極主動(dòng)地整合不同學(xué)科的知識(shí)和思維方式，從而極大地豐富其創(chuàng)造力的維度。在跨學(xué)科學(xué)習(xí)這一復(fù)雜的過程中，學(xué)生需要對(duì)不同學(xué)科的知識(shí)進(jìn)行有效的整合，而生成式人工智能則能夠針對(duì)學(xué)生個(gè)體之間的差異，為其提供個(gè)性化的知識(shí)整合引導(dǎo)。對(duì)于那些在不同學(xué)科知識(shí)鏈接與融合方面存在困難的學(xué)生，生成式人工智能可以為其提供直觀清晰的知識(shí)關(guān)系圖、具有代表性的案例分析等內(nèi)容，幫助學(xué)生更加透徹地理解如何將不同學(xué)科的知識(shí)融合與相互促進(jìn)的路徑與方法，進(jìn)而顯著提升學(xué)生的跨學(xué)科創(chuàng)造能力。

在當(dāng)今教育不斷追求創(chuàng)新與發(fā)展的時(shí)代背景下，生成式人工智能通過其數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化的特性、內(nèi)容生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)以及個(gè)性化與定制化的服務(wù)，為學(xué)生創(chuàng)造力的培養(yǎng)開辟了新的路徑，展現(xiàn)出巨大的潛力。隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，生成式人工智能的數(shù)據(jù)處理能力將更加強(qiáng)大，從而能夠?yàn)閷W(xué)生提供更加精準(zhǔn)、深入和全面的知識(shí)與創(chuàng)意支持。與此同時(shí)，未來的生成式人工智能還將會(huì)在具身認(rèn)知、模擬世界等方面實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的發(fā)展，為學(xué)生創(chuàng)造出沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，更好地激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力發(fā)展，從而助力更多學(xué)生成為富有創(chuàng)造力的、適應(yīng)未來社會(huì)發(fā)展需求的創(chuàng)新型人才。

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[作者：段霖瑤（1978-），女，山西太原人，山西大學(xué)黨委統(tǒng)戰(zhàn)部，常務(wù)副部長(zhǎng)，講師，碩士。]

【責(zé)任編輯 鄭雪凌】

*該文為國(guó)家社科基金后期資助項(xiàng)目“人工智能的意向性構(gòu)造問題研究”（23FZXB046）的階段性研究成果