ChatGPT对高校学生学习方式转变的潜在影响和实践对策

摘"要：人工智能教育应用是实现教育数字化转型的重要途径。ChatGPT等生成式人工智能的蓬勃发展既带来新颖的个性化学习方式与知识生产模式，又伴随着威胁学业诚信、信息质量难以评估等潜在问题。考察ChatGPT给高校学生学习方式转变带来的赋能优势与潜在风险，并提出应对相关教与学挑战的实践对策。建议高校应积极拥抱生成式人工智能，重点培育学生的智能化生存技能、高阶思维能力，在人工智能支持的课程教学中增强人际互动活动设计，采取表现性评价方式，制定生成式人工智能的教育应用规范，淬炼学生的人工智能应用实践智慧。关键词：ChatGPT；生成式人工智能；学习方式0"引言最近两年，以ChatGPT、讯飞星火大模型等为代表的生成式人工智能蓬勃发展，对人类生产生活产生了重要影响，已经成为教育领域的热点话题。如果说传统机器对人类活动的取代主要在体力劳动方面的话，那么生成式人工智能正在取代多重脑力劳动。对大学生来说，ChatGPT让知识获取、记忆理解、信息检索等能力培养不再是高校教育的重点内容，而人类特有的想象力、好奇心、复杂推理能力、社会情感、工匠精神等应该成为未来高校人才培养的焦点。作为科技创新与知识传播的前沿阵地，高校引领生成式人工智能的教育应用转化，转变高校学生的学习方式，是推动高等教育数字化转型的应有之义。为此，本研究考察生成式人工智能给高校学生学习方式转变带来的潜在影响，并为可预见的教育风险与挑战提出实践对策。1"ChatGPT赋能高校学生学习方式转变的创新优势1.1"生成接近人类心智水平的学习反馈ChatGPT具有自注意力机制，能注意到提示命令中不同部分之间的关联性，以理解复杂的人类自然语言，并提供与人类个体心智水平接近的信息反馈。在遇到新的信息需求时，学生一般都会优先使用搜索引擎，以获得丰富充分的信息资料列表，而ChatGPT可以输出具有针对性、高品质、完整性的详细反馈，简化获取信息的过程，提升知识提取与理解成效，有效消弭学生群体在解决学习问题时的知识或能力鸿沟。研究发现，教师辨认不出课程论文究竟是学生本人撰写还是机器自动生成的，这类机器人具备了与高校学生心智水平相当的“知识创造”能力[1]。随着讯飞星火大模型、文心一言、ChatGPT等大模型生成能力的日益增强，对基础知识的记忆理解不再是课程教学的核心追求，人才培养目标定位与课堂教学范式都亟待改革。1.2"支持自我进化的对话式学习ChatGPT具有接近人类的持续学习能力，能连贯地记住用户在先前对话中的问题陈述，利用人类反馈强化学习机制来启发其计算模型的性能改进。通过在提示命令中投喂自己的独特信息，这些大模型可以生成可能从未存在过的全新信息结构。正是由于ChatGPT等大模型可以在与人类对话互动中获得持续成长，它们成为适应性强、高度拟人化、自我进化的对话代理，促使大学生学习方式从“搜索式学习”逐步转向“对话式学习”。目前高校课堂讲授法的统治地位依旧坚挺，而生成式人工智能在人机对话机制与内容生成质量上的重大突破，可以让自主探究、对话讨论、协作活动成为大学课堂的常态。1.3"提供连贯的个性化学习途径个性化学习是人们长期以来对教育的普遍期待。ChatGPT可以根据学生的偏好、需求、风格生成特定的学习内容或反馈，让学生感觉像是在与教师、同伴进行一对一辅导交流。ChatGPT能清晰地识别复杂情境、分析个体特征、支持学情诊断，其生成的信息更加情境化、个性化，更加具有相关性。例如，学生可以借助ChatGPT对自己的英语作文进行批改，通过使用不同要求与风格的提示，可以生成不同的反馈信息。ChatGPT以其强大的知识储量、飞快的响应速度、连贯的反馈机制，为个性化的教与学实践提供了广阔前景。1.4"助推高校教学评价的智能化转型ChatGP具有智能化的文本生成与信息反馈功能，有利于构建全新的学业评价机制。一方面，教师可以使用ChatGPT自动创建不同类型的作业练习、测试题目，定制需要的海量题库。另一方面，为了评估高校学生的课程论文等学业成果，可以使用ChatGPT定制相关的学业评价量规等工具。当然，ChatGPT可以直接作为课程作业的自动化批改工具，有效地减少评分中的人为偏见。不过，当高校学生都能通过ChatGPT来快速完成课程论文撰写、知识疑问解答时，这向课程教学评价提出了新的检验挑战，高校教师需要重新考虑如何设计与布置课程作业[2]，如聚焦劣构问题、增加现场练习、提倡课堂质疑问答等。1.5"赋能高校学生的学术创新训练ChatGPT能根据研究主题按需输出连贯的、通用的跨领域文本内容，对复杂的问题作出细致入微、逻辑严密的回应，甚至可以按照专业人员自身的研究需求进行差异化的定制服务[3]。ChatGPT的出现极大地增强了人们对知识进行合并、组织、解读、扩展的能力。例如，将文献投喂给ChatGPT，学生就可以自动提取并归纳其核心观点、研究方法、结构等，提高文献阅读成效。ChatGPT可以完成的辅助性学术训练任务还有语言翻译、结果呈现、案例生成、摘要提炼、情境理解、数据分析、文本润色等，其在文本推理、对话和总结领域的突出表现，可充分满足大学生在短时间内低成本获取密集知识的基础需求。2"使用ChatGPT给高校学生学习带来的潜在风险与挑战2.1"缺乏对学习情境的深度理解生成式人工智能对文本语境背后的真实含义有时缺乏深度理解。例如，使用ChatGPT帮助构思论文结构时，其生成内容往往缺乏具体的论据支撑，与研究主题的结合程度不够紧密。另一方面，ChatGPT所提供的信息经常是通俗浅显的，可能导致学生陷入浅表化的认知学习状态[4]。因此，尽管ChatGPT创造了新的知识组合形式与资源获取方式，但如果大学生没有独立判断与信息转化能力，只是简单地照搬人工智能平台生成的新信息，则可能会对真实学习与知识创新过程产生误导，阻碍学生深度理解知识的学习。2.2"抑制高校学生的高阶思维能力发展过度依赖人工智能技术可能会对高校学生的高阶思维能力发展产生负面影响。倘若遇到学习问题就直接诉诸ChatGPT，学习过程简单化，学生的高阶思维就有可能被惰化，导致自主判断、原始创新、批判性思维等能力退化。人工智能系统对训练数据具有高度依赖性，如果这些训练数据对情境、常识和情绪没有深入细致的理解，则其批判性思维、高阶推理能力就会有局限性，甚至会产生看似合理、实则漏洞百出的不实信息。此外，学生长期利用机器替代自己进行感受和思考，可能会造成“学生的机器化”，让特定的思维模式集体趋同化，从而导致自主反思、多元创新、批判精神的主体性极度缺失。2.3"难以评估智能生成的内容质量由于生成式人工智能具有技术化“黑箱”特征，人们经常难以准确判断其生成信息的准确性。例如，ChatGPT可能会编造看似合理、指向虚假来源的参考文献[5]。一方面，高校学生很难解释ChatGPT算法模型的内部工作原理，无法把握算法模型的预测准确度。另一方面，训练数据质量是决定ChatGPT输出内容的关键因素。ChatGPT训练数据语料库的来源多样，其中可能存在虚假、偏见、人为操弄等数据污染问题。尤其是如果学生使用的提示语不够专业与规范，那新的“垃圾进、垃圾出”现象将会在ChatGPT中重演。2.4"淡化人际互动的育人功能虽然ChatGPT可以提供个性化的学习反馈，但它不能取代人际互动在教育教学中的重要作用。面向真实世界的知识原始创造，仍然离不开人际沟通与集体协作，这是发现原始问题、解决现实复杂问题、培育社会与情感能力的关键机制。ChatGPT没有像人类一样的道德、情感、理性[6]，但是它能通过对话机制来解决许多学习问题，这可能导致学生对聊天机器人产生像对教师、同学一样的人际依赖。当学生在遇到问题时，可能会直接借助人机对话来取代必要的人际互动，从而疏离更广阔的现实生活世界与身边的教师和同学。当学生长时间、习惯性地沉浸于人工智能的虚拟世界，很有可能淡化传统的学徒请教方式与面对面的质疑争辩活动，传统教育伦理生活的情感育人功能可能会发生隐退。2.5"挑战学业诚信的底线ChatGPT等生成式人工智能可能会对在线考试、课外作业、学术考核的完成真实性构成潜在威胁。调查发现，89%的美国高校学生承认使用Chat-GPT完成家庭作业，超过50%的美国高校学生用ChatGPT写论文[7]。倘若高校学生长期将ChatGPT当作论文“写手”，代替自己的独立思考过程，那么课程作业设计的目的就会被歪曲，与育人目标背道而驰。ChatGPT回复的不是任何特定文献的精确副本，而是经高度合成的来自多个作品或文献的信息，这种经技术化集成而来的新信息消解了模仿、洗稿与抄袭的边界，看似“面目全非”，实则并不会给人类带来实质性的知识增量。可见，直接利用ChatGPT来完成课程作业、开展知识生产正在触碰学业诚信的底线，因此，构建生成式人工智能的学术伦理规范治理体系至关重要。3"应对使用ChatGPT潜在风险与挑战的高校教育实践对策积极拥抱人工智能带来的教育变革力量是时代赋予高校的重要任务。高校既要制定积极可行的教育对策，克服潜在风险与挑战，又要引导学生转变学习方式，重构人才培养目标与教学模式。3.1"奔向智能化生存：积极开展生成式人工智能的大学通识教育为了确保学生能够充分高效、负责任地使用ChatGPT，高校有责任为其提供必要的通识课程培训或教育资源，构建生成式人工智能支持的课程教学环境，让高校学生了解生成式人工智能的基本原理，掌握大模型提示设计方法、智能生成结果的质量评估和应用思路，遵守生成式人工智能的应用伦理。新技术必须得到有效转化，才能从生疏、伴有潜在威胁的事物转变成能融入社会文化和日常生活的可驯化之物[8]。高校可以考虑在特定专业课程中开展生成式人工智能的应用试点，在教育实践中发现可能存在的智能技术融合问题，建立人工智能教育应用协作交流与实践分享机制，逐步铺开，应用到更多课程或学生群体当中。在人工智能支持下高效地学习、工作和研究正在成为高校学生必备的智能化生存技能。3.2"指向高阶思维发展：培养生成式人工智能不擅长的核心能力ChatGPT让学生对知识的获取、记忆、理解都变得轻而易举，指向深度学习的能力和素养导向的教学目标变得愈发重要，高校需要转向重视培养学生的高阶思维能力。例如，高校教师可以要求学生评估和反思ChatGPT生成的新内容，用自己的话来解释其推理过程，证明机器给出的知识信息是合理的，而不是简单地要求学生自由地写一篇文章。在开展教学设计时，教师需要注重将学生的批判性思维嵌入ChatGPT支持的教学活动中，使其有更多机会学习评估生成信息的可靠性、适用性，教会学生如何质疑人工智能产生的内容或方案。由于ChatGPT的训练数据信息良莠不齐，其生成的答案时常会发生错误，而算法主导下的黑箱式精准生成又让这些错误信息更具遮蔽性、欺骗性。因此，培育高校学生的自主意识与批判性思维至关重要。3.3"转向表现性评价：采用现场化、多样化的诊断方式检验学生的学习过程ChatGPT可以完整地生成高质量的文本作业，仅仅评估作业成品本身不再可靠，重构高校课程的评估目的与方式迫在眉睫。教师应采用表现性评价方法，通过现场化、真实性、个性化、实践性的学习任务来监测学习成效。例如，在进行作业设计时，使用现实生活中的真实例子或对个别学生群体有特殊意义的具体情境，设置个性化、复杂性高、跨学科的课程作业任务，采取课堂闭卷手写论文、现场课堂讨论、口头表述汇报、协作问题解决等多样化的表现性评价方式。又如，在课程论文作业中，除了要求参考文献文本中的资料信息，还要求借鉴特定视频讲座、纸质资料、课堂讨论、手稿草图等过程性证据。因此，增加过程性的形成性考核比重，检验高校学生的思维品质与推理过程，将是高校课程评价改革的重要方向。3.4"面向人际互动设计：在智能教育情境中强化社会与情感能力的培育人工智能无法真正做到与人共情。高校教育必须重新思考智能时代人际交往、社会与情感能力的重要性，在整合人工智能的教学情境中，势必配以人际沟通或协作的教学活动设计。人的本质属性是社会属性，意义获取离不开人际交往，个体必须在与他人的沟通交流中实现自身发展。应通过设计人际交往活动，让高校学生经常共同利用人工智能来发现、探讨和解决复杂的学习问题，使其在人机互动中实现自我的社会化。总之，在人工智能支持的教育教学中，同样需要在学习方式的设计上增加与同伴讨论、对话、协作的比重。3.5"走向实践智慧淬炼：制定生成式人工智能的教育应用规范由于ChatGPT等生成式人工智能具有生成算法不透明、训