生成式人工智能驱动教育变革:机制、风险及应对——以DeepSeek为例

被引:34
作者
郭蕾蕾
机构
[1] 中山大学马克思主义学院
关键词
DeepSeek; 生成式人工智能; 教育变革; 教学体系; 学习形态; 育人理念;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; G434 [计算机化教学];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 040110 ;
摘要
科技的快速发展推动人工智能技术不断进步,以DeepSeek为代表的生成式人工智能正引发教育领域的一场认知革命。DeepSeek通过混合专家架构的动态路由机制、群体相对策略优化的推理验证框架,以及可解释性链式推理技术,构建了“精准调度—推理增强—认知表达”的技术闭环。这种技术创新促使通用内容生产工具升级为具备跨学科思维能力的认知伙伴,推动了“机器辅助”向“人机共智”的范式跃迁。凭借其超强的自然语言理解、跨模态内容生成和长链推理能力,DeepSeek系列模型从“教”“学”“育”3个维度推动学校教育深层变革。在“教”的维度,推动构建个性化、多元化、动态化的教学体系;在“学”的维度,协助打造沉浸式、自主化和可视化的学习形态;在“育”的维度,助力重塑能力为重、价值为先的育人理念。然而,技术创新助力学校教育变革的同时也会带来不可忽视的风险,如虚假信息冲击教育根基,隐性偏见侵蚀教育育人功能,认知依赖抑制主体性发展,以及数据泄露威胁教育隐私安全等。因此,应从构筑师生AI素养进阶体系,打造“师—机—生”协同共进的教育新生态,以及构建透明与公平的监管体系等方面激活生成式人工智能的赋能密码,助力教育数字化转型向善向好,为培养适应未来社会的创新人才筑牢坚实基础。
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