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生成式人工智能对生态环境类学科教育的影响及对策

  2025-01-10    12  上传者:管理员

摘要:生成式人工智能是能利用机器学习,尤其是深度学习模型,生成文本、图像、音频甚至视频等内容的人工智能技术。近年来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术迅猛发展,被大众熟知,它的出现正在颠覆各层级的教育生态。生成式人工智能作为一种教学辅助新技术,对教育目标设定、教学内容优化、评价模式创新等产生一系列影响,使我国高等教育领域面临新的考验。该文从生成式人工智能的技术特征入手,主要分析生成式人工智能技术对我国高校生态环境类学科教育目标、教学方式、评价模式的影响,进而提出有针对性的教师思维重塑和角色重构策略,以期推动生成式人工智能有机融入高校教与学,促进我国数字教育高质量发展。

  • 关键词:
  • GAI
  • 教育影响
  • 生态修复
  • 生态环境
  • 生成式人工智能
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生态环境类学科作为一门交叉学科,要求教师讲授生态学、环境科学和工程设计等方面的基础知识,使得学生掌握环境生态学基本理论、基础知识和工程治理基本技能,能够对大气、土壤、水体等介质的生态环境开展持续监测,了解地球生态环境的现状,分析其演变趋势,揭示人类活动对生态环境的影响机制与关键过程,研究受损生态环境的生态修复与生境恢复的方法与技术[1]。当前,生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GAI)的快速发展使得生态环境类学科教育遇到了新的机遇和挑战[2]。通过提供动态的学习内容、模拟环境变化情境以及促进跨学科的知识整合,生成式人工智能在提升教学效率、拓宽学生视野以及加强学生实践技能等方面展现出巨大的潜力。此外,生成式人工智能还能够根据学生的学习进度和风格提供个性化的学习资源,极大地提升学生学习的针对性和有效性。然而,生成式人工智能在带来诸多便利的同时,也给生态环境类学科教育带来了新的挑战。信息的过度简化可能会削弱学生深度学习和批判性思考的能力,而对生成式人工智能生成内容的过分依赖也可能导致学生创新能力的缺失。此外,生成式人工智能在处理复杂生态环境数据时的潜在偏见和准确性问题,也可能影响学生对生态环境问题理解的深度。

生成式人工智能工具的出现正在重构教育格局。尽管这些工具能够为教师和学生订制学习计划,提升教学效率,但它们也存在风险,包括规避学习、隐藏偏见、不准确和道德问题(侵犯隐私和知识产权)[3]。教育工作者只有拥抱人工智能在教学中的潜力,以身作则,引导学生健康和高效地使用这些工具,才能勇敢面对未知的、不断发展的教育前沿。


1、生成式人工智能的概念、演化及应用现状


生成式人工智能技术,自20世纪60年代首次被应用于聊天机器人以来,已经经历了显著的演变和发展。生成式人工智能的核心在于利用人工智能算法生成新的文本、图像、音频和视频数据,模仿人类的创造力。直到2014年,随着生成式对抗网络(GANs)的引入,生成式人工智能技术才实现了质的飞跃,能够创造出极其逼真的图像、音频和视频内容,这一成果标志着从文本到多媒体内容的技术进步[4]。

近年来,ChatGPT、Dall-E和Bard成为最流行的生成式AI接口,代表了生成式人工智能技术的前沿应用。特别是在2022年11月,基于Open AI的GPT-3.5构建的聊天机器人成为全球现象,进一步推动了生成式人工智能的普及。到了2023年3月14日,GPT-4的发布和其集成到必应搜索引擎中,再次印证了生成式人工智能技术的快速进展。2024年,Open AI发布了名为Sora的视频生成大模型,这一里程碑事件彰显了生成式人工智能在生成文字、图片到视频等多方面技术的成熟。

图1 教育领域流行的20个生成式人工智能工具

当前,生成式人工智能也被逐渐引入教育领域。其应用主要集中在开发智能教学系统、自动评估系统和个性化学习支持工具等方面,如图1所示,目前已开发出几十个跟教育相关的生成式人工智能应用工具,总体上划分为文本型、图像型两大类。与此同时,国内外学者对生成式人工智能的伦理和隐私问题、技术融合和普及性问题也开展了广泛讨论和研究[5]。


2、生成式人工智能对生态环境类学科教育的影响


生成式人工智能工具如Chat GPT的出现,正逐渐改变教学的方式,同时对生态环境类学科的教育目标产生了显著影响(见表1)。2023年春季,康奈尔大学管理部门组建了一个委员会,为其教师在教学中使用生成式人工智能制定指导方针和建议。在“教育和教育学的生成人工智能”报告中,他们评估了在教育环境中使用生成式人工智能技术的可行性及其利弊[6]。自从包括ChatGPT在内的生成式人工智能工具发布以来,科技界和教育界一直在探索人工智能在教育领域的前景及其对教学的影响,例如:戴莹莹等指出生成式人工智能的快速发展正在改变新文科的教育理念、教育目标、教学方法、教学内容等[7];张波等认为生成式人工智能是当下新闻传播教育的一个重要基点,并对新闻传播教育中的人才培养目标、知识学习理念和学习评价方式产生深远影响[8]。然而,生成式人工智能在生态环境类学科教育中的应用还未得到深入分析。本文将从生态环境类教育目标、教学方式、评价模式三个维度进行探讨。

表1 生成式人工智能教学辅助工具汇总

2.1 对教育目标的影响

生成式人工智能自动生成的能力,特别是在基础数据收集和初步分析方面,虽然提高了效率,但也带来了对数据质量和算法偏见等问题的挑战,这也就对教育体系提出了新要求[4]。培养能够处理复杂环境问题、进行跨学科研究以及制定综合性管理策略的复合型人才,十分具有必要性。这类人才的独特价值不易被生成式人工智能取代,他们能够在环境保护和资源管理等关键领域发挥重要作用。尽管生成式人工智能在获取知识的全面性方面具有优势,但其仍然缺乏对特定生态环境领域的深入理解和专业深度。这一局限性指向了未来生态环境类教育中对“专家型人才”的需求,尤其是在气候变化、生物多样性保护、水资源管理等领域。这些领域的复杂性和动态性要求人类的深入学习、创造性理解和创新性思考。

生成式人工智能对生态环境人才培养的积极影响主要体现在增强学生的专业能力、协作能力和全球视野。生成式人工智能的数据处理能力可加强学生的数据理解和分析能力,帮助他们通过模拟和预测工具掌握复杂的生态环境问题[9]。此外,生成式人工智能能够激发学生的创新思维,鼓励他们在跨学科领域进行探索和研究。然而,生态环境类学科作为一个依赖野外考察和实验操作的学科,生成式人工智能目前仅能作为辅助工具提供数据支持和初步分析。真实的环境监测和实验室工作需要人类的观察力和判断力,这是生成式人工智能目前无法完全替代的。因此,在生成式人工智能情境下,生态环境类学科教育不仅要培养能够灵活运用生成式人工智能工具的“多能”人才,更要重视培养在特定生态领域具有深厚专业知识和实践经验的“一专”人才。

2.2 对教学方式的影响

生成式人工智能工具,如ChatGPT等,正在对生态环境类学科教与学的方式及内容产生深刻影响。环境科学和工程领域面临着解决来自不同自然环境如土壤、水、空气、生物和生物数据的复杂问题的挑战。生成式人工智能技术通过有效管理和评估这些大量数据,为环境任务提供了新的解决方案,增强了建模、监测和研究的能力。随着人工智能工具的不断开发,我们期待看到更多创新解决方案来改善环境管理和可持续性。生成式人工智能技术的进步,尤其在生态学、环境微生物学等领域取得了显著成果,不仅为专业领域提供了便利,也为教学带来了革命性的变化。这些技术能够为教师提供多样化的教学素材,辅助设计创新型教学活动,并在课堂上提供实时交互式支持,如自动回答学生问题、提供额外信息或资源等。此外,生成式人工智能技术还能够生成个性化教学方案和专业编程案例,尤其是在生态环境数据分析和微生物基因组研究领域。

例如在生态学课程中,生成式人工智能能快速提供关于特定生态系统的信息,如最新的物种间相互作用研究或生态系统服务的评估方法。这种实时化的学习有助于学生及时了解和跟进生态学的前沿进展。但由于生态系统的复杂性和动态性,深入、系统性的学习和实地调查是必不可少的。在环境规划学课程中,生成式人工智能可以提供多样的城市和区域环境规划案例和最新的环境影响评估技术。这些实时更新的知识对于学生理解快速发展的环境规划领域至关重要。然而,有效的环境规划需要学生深入理解环境、社会、经济等多方面的因素以及如何在不同利益之间取得平衡。在水污染控制课程中,生成式人工智能能够根据学生的兴趣和能力提供个性化学习材料,帮助学生深入理解水污染的形成机理和控制策略。然而,生成式人工智能生成的知识可能是碎片化的,缺乏与整体水环境系统相连的深入理解。因此,需要将生成式人工智能与系统性的课程学习和实验室实践结合起来。

生成式人工智能作为一个辅助工具能够提供多样化的支持和服务,为生态环境类学科教师提供创新性教学素材,辅助教师设计富有创造性的教学活动。这些系统还能在课堂上充当助教角色,为教师提供实时的交互式支持,包括回答学生的问题、提供额外的信息或资源。此外,基于其序列任务执行能力,这些系统能够生成个性化的教学方案,甚至为教师提供专业的编程案例,特别是在环境数据分析和微生物基因组研究领域。尽管它们能够提供个性化、碎片化和实时更新的知识,但其使用需要与传统的、系统性的教学方法结合起来。这种结合有助于培养学生深度理解、批判性思维和综合性解决问题的能力,拓展学生知识学习的广度和深度。

2.3 对评价模式的影响

对于传统的考试型评价方式,生成式人工智能的能力在某些类型的考试中已能达到甚至超越人类的平均水平,尤其是在基于记忆的题目上。这种变化要求生态环境类课程的考试更多地侧重于评估学生的分析能力、批判性思维和创新解决问题的能力。实验论文的评价也需要更加注重原创性和研究设计的创新性以及数据分析和解释的深度,因为生成式人工智能技术可以模仿学术写作,学生可能会借助这些工具来辅助或完成论文写作。在调研报告和课程设计方面,尽管生成式人工智能工具能提供数据分析和报告生成的帮助,但它们无法替代学生对实地调研的深入理解和实践经验。因此,评价体系应更加注重考查学生将理论知识应用于实际问题解决的能力以及他们在项目规划、数据收集、分析和解决方案设计中的创新和独立思考。

ChatGPT等工具还可以提供客观的作品评价,帮助学生识别作品中的优点并提供改进思路。它们能通过分析学生在讨论中使用的专业术语、句子结构以及观点表达方式,提供有针对性的反馈和建议。此外,这些工具还可以根据教师的需求自动生成多种备选测试题目,帮助教师快速生成覆盖广泛环境主题的客观测试题。在程序语言相关课程中,如环境数据分析,这些工具能高效地对学生的代码进行反馈和评价,提供关于代码规范性、复杂度等多个维度的详细反馈和建议。


3、生成式人工智能时代生态环境类学科教育的应对策略


生成式人工智能这一技术革新不仅为生态环境类学科教育提供了新的工具和资源,也要求教师在思维方式和角色上进行相应的调整。

3.1 生态环境类学科教师的思维重塑

(1)从单元思维到系统思维。教师需要从关注单一知识点或单个学科的单元思维转变为系统思维[8]。生成式人工智能提供的广泛而碎片化的知识要求教师成为指导者,帮助学生理解各个知识点在更大的生态环境系统中的相互作用。例如,在教授水污染问题时,教师不仅要讲解污染物的特性,还应涵盖其对水域生态系统、人类健康和社会经济的影响。

(2)从单干思维到协作思维。这包括与同行、学生及生成式人工智能技术和其他跨学科资源的有效协作,从而在教学和研究中获得更广泛的视角和资源。例如在解决复杂的环境问题时,结合不同学科的专家意见和生成式人工智能技术的解析来进行。

(3)从模仿思维到创造思维。在生成式人工智能能够提供大量现成知识的时代,教师的价值不再仅限于传授已有的信息,教师应从模仿思维转向创造思维,更多地激发和引导学生的创新思维和创造力。教师应鼓励学生进行批判性思考,提出新问题,探索未被解答的领域,培养学生面对复杂生态环境问题时的创新能力。

3.2 生态环境类学科教师的角色重构

(1)引导者和启迪者。在生成式人工智能时代,教师的角色更多地是引导者和启迪者,不仅传授知识,也教授研究方法、引导反思经验,还应关注增强学生的综合能力和价值观,通过真实的互动建立情感联系,实现教育的“灵魂沟通”。此外,在生成式人工智能加速行业变革的背景下,掌握普适性能力和坚持长期主义成为衡量学生能力的关键[10]。生态环境类学科教师的职责在于教育学生掌握如设计感、娱乐感、意义感、故事力、交响力、共情力等非标准化技能,激发他们发现自身的“不可替代性”,并在未来社会中寻找独特的价值和地位[11]。这不仅是对学生生活新意义的探索,也是教师责任和价值的体现。

(2)终身学习者和创新者。在生成式人工智能时代,生态环境类学科教师需要不断更新自己的知识体系,深化对学科前沿的理解,并创造性地将这些最新的知识和技术融入教学[12]。这要求教师积极参与持续的学术研究和专业发展,保持对最新科学发现和技术进步的了解。首先,教师应积极参与持续的学术研究和专业发展,以保持对最新科学发现和技术进步的了解。这包括但不限于参加学术会议、阅读最新的研究论文和报告、参与专业社群的讨论等。这种持续学习的态度对于教师在教学中引入最新的学科知识和理论至关重要。其次,教师需要对生成式人工智能及其局限性进行深入理解,尤其是在处理前沿科学问题时。例如,在教授关于气候变化的最新模型或生物多样性热点区域的最新研究时,教师需要能够区分生成式人工智能提供的内容中哪些是可靠的,哪些是需要进一步验证的。


4、结论


生成式人工智能工具已经开始影响高等教育的传统教学模式。教育工作者要以负责任的态度使用生成式人工智能工具(例如ChatGPT),注重批判性思维。生成式人工智能可能是教育工作者设计科学单元、规则和测验的优秀工具。但教育工作者应该批判性地评估任何人工智能生成的资源,努力创造一个更有活力、更协作、更有吸引力的学习环境,促进学生相互信任和理解,激发并培养他们的求知欲,使他们比人工智能工具走得更远。而且教育工作者必须以身作则,带领学生在这个不断发展的领域勇敢地走向未来。


参考文献:

[1]孙发政.生态环境领域共同的理论基础探析[J].中国水土保持,2021(12):10-13.

[3]杨宗凯,王俊,吴砥,等.ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略[J].华东师范大学学报(教育科学版),2023,41(7):26-35.

[7]戴莹莹,万雨亭.生成式人工智能为新文科建设带来的机遇与挑战[J].天府新论,2023(6):8-16.

[8]张波.生成式人工智能对新闻传播教育的影响及因应[J].中国广播电视学刊,2023(10):22-25.

[10]王喆,夏清泉.生成式人工智能对研究生师生角色的消解与重构[J].研究生教育研究,2023(5):48-54.

[11]平克.全新思维:决胜未来的6大能力[M].高芳,译.杭州:浙江人民出版社,2013:3-221.

[12]卢宇,余京蕾,陈鹏鹤,等.生成式人工智能的教育应用与展望:以ChatGPT系统为例[J].中国远程教育,2023,43(4):24-31.


基金资助:浙江省一流专业建设项目(4105C5212231227);


文章来源:王彬浩,张杭君.生成式人工智能对生态环境类学科教育的影响及对策[J].科教文汇,2025,(01):64-68.

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研究生教育研究

期刊名称:研究生教育研究

期刊人气:871

期刊详情

主管单位:中国科学院

主办单位:中国学位与研究生教育学会,中国科学技术大学

出版地方:安徽

专业分类:教育

国际刊号:2095-1663

国内刊号:34-1319/G4

邮发代号:26-233

创刊时间:1986年

发行周期:双月刊

期刊开本:16开

见刊时间:1年以上

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