2024年AIGC+教育行业报告.pdf

部门：企服研究三组2024 iResearch Inc.2024年AIGC+教育行业报告署名：李鑫 籍孟合子 杭静 生命循环，人机共育2前言PREFACE生命循环，人机共育在宏观层面上，如果把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应。由此，部分基础性的专业工作被替代，AI在劳动贡献、价值创造中逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了现有的教育体系。在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作业生成和批改，学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等，新技术与古老教育场景的结合，总会产生令人欣喜的化学反应。然而，商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言，当前产品基本是原有教学场景和产品的替代，原有技术功能的优化迭代，而少有新场景的迸发；就落地速度而言，尚不成熟的教育大模型落地，仍需学生思考和辨别能力的加持、以及相对明确统一的评估标准支撑，各领域、场景、学段落地情况各有差异。同时需要警惕的是，AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点，而教育是一项社会公益事业，事关人的发展权，教育福祉应尽可能地保证公平和均衡。如何防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧，是教育界需要共同面对的问题。3摘要ABSTRACTSMSSMS教育进化趋势前景变迁革新商业实践从宏观层面来看，AIGC技术延伸扩展了人脑智能，并且降低了使用门槛，应用影响力随之无限泛化。具体到教育行业，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求被重塑。AIGC技术与现代教育在教学内容、师资配置、交互方式等方面有着巧妙的吻合之处，彰显着技术落地的必要性。AI技术也由教学辅助发展到自适应学习，推动大规模因材施教逐步落地。这些共同推高了时代对AIGC+教育的瞩目，体现在资本投融资、各国政策监管、学术研究等多个方面。澳大利亚经历的观望禁止反思放开的挣扎历程，代表了全球的态度变迁，即不断与时俱进、同时守正创新。AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架。在教学主体方面，AIGC带来人机协同教学和师资强化的期待，也引发AI挑战教师主体地位的思考；在教学载体方面，AIGC有望赋能教师并实现规模化的因材施教，但也挑战传统学习模式和评价工具；在教学内容方面，高阶通识能力、跨学科复合能力的重要性被重提，并辅以AIGC技术素养要求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可能存在着广义上教育资源的竞争。AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。从落地速度来看，表现为C端B端G端，成人教育高等教育K12幼教，教师学生管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程闭环服务、兼具高难度与高天花板的AIGC学术科研都是潜在机会方向。从商业模式来看，当前，软件增值服务、硬件整体售卖、MaaS服务、AIGC技能培训是主要的商业模式，各厂商根据模型及算力、教育业务理解、教育数据等竞争要素的差异，在行业中分据而立。展望未来竞争态势，AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点，大力出奇迹的暴力美学路径已被行业所验证，未来格局仍会以有着多类型资源积累的大厂占据主要份额，创新企业可以依据特定场景深入理解而切入，但若没有自主大模型仍然会受制于人。同时，通用大模型与教育垂类大模型的关系，正向着各司其职、融合发展的方向持续演化，未来可能呈现出通用大模型与N个专家模型多重组合的形态。在内容层面，基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因，企业可以发力C端小模型从而引领行业发展；在技术层面，大模型分析+多模态交互+Agent规划+具身智能行动，AGI完全体与教育场景深度适配；在福祉落地层面，教育各界需通力合作，努力克服机会、技能、资源的三大鸿沟；在人机协作层面，人机关系进入新历程，人机共育，生命循环，互为滋养，人类将与AI一起永无止境地学习、构建。4目 录CONTENTS01时代背景：变迁与革新02教育进化：教育框架反思03商业实践：技术应用扩散Change and InnovationEducational EvolutionTechnology Commercial Diffusion04标杆案例：企业落地剖析Outstanding Enterprise05思考启发：前景与挑战Prospects and Challenge5时代背景：变迁与革新Change and Innovation0162024.2 iResearch I宏观：AIGC带来的生产力革新AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化麦克卢汉提出，媒介是人的延伸。AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应，突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落，影响力无限泛化和扩大。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。智能的延伸门槛的降低影响力扩大人脑智能的延伸AIGC人脑智能的延伸，AI具备了计算、思考、判断、学习的能力。AIGC技术在巨量数据的加持下，在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应。菜单式交互xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx问答式交互工具可得性提高工具易用性提高 需环境和软件配置 人工智能专家使用 使用费用高昂 无需下载和配置 普通用户可使用 模型开源及降价数据来源多样模型开源及插件应用生态用户无限创造力连接互联网，弥补时效性短板专有数据变为大数据，可能性无限接受个人或企业私有数据投喂OpenAI托管插件第三方海量插件不同参数、厂商的模型逐渐开源用户主观能动性得以发挥人工智能与人类智能共创AI技术走向平权化、社会化AIGC技术的生产力革新传统AI工具AIGC工具传统AI工具AIGC工具人脑智能AIGC人工智能计算、思考、判断、学习能力通过模拟人类大脑，具备了思考、判断、学习能力人类投喂巨量数据和语料，AI能力涌现AI能够更深入地解析和发现事物特点、问题及规律72024.2 iResearch I宏观：AIGC带来的人力需求变革AI成为基础设施，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求重塑技术的跃迁、生产效率的提升并不会自然带来社会整体福利水平的提升，相反往往以牺牲部分人的利益为前提，进而引发社会结构、人力需求的重塑。AIGC交互界面的用户友好性、大模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应用生态繁荣等，都使得AI技术或将成为像水、电、网络一样的基础设施，渗透并改变千行万业。然而，大模型具有认知、分析、推理能力，不同于自动化浪潮下对蓝领的冲击，AIGC时代受AI影响最大的可能是初级专业人士和技术人员，即部分白领。据Challenger报告显示，2023年5月，美国因AI替代造成的失业人数达3900人，且都发生在科技行业。以及据麦肯锡数据预测，到2045年左右，有50%的工作将被AI替代，比此前的估计加速了10年。与此同时，具有创造力、深度思考等高阶智力的人才，将享受到AIGC带来的效率优势，成为AI的驾驭者，相应的工作需求也会增加，并同时在教育领域创造出大量专业和学科，对教育课程和专业设置、人才素养评价提出新要求。据世界经济论坛发布的未来就业报告2023显示，未来5年内，人工智能、商业智能分析师、数据科学等大数据相关职位的需求增长最快，且创造性思维、技术素养、好奇心和学习能力等通识素养是未来最需要培养的技能。智能时代背景下，传统的技能已无法满足社会需求，学科壁垒不断消融，跨专业人才需求紧俏。来源：麦肯锡生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿、世界经济论坛未来就业报告2023，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。AI成为基础设施，基础工作被替代AI大模型具备认知、分析、推理能力，冲击替代的对象涉及部分专业化岗位：需要一定知识储备的辅助性工作：法律案件整理等精度及标准化要求不高的图文工作：如海报设计、物料生成专业性较高，但模型化程度也较高的工作：如医疗诊断辅助等不同于自动化浪潮下，机器人对蓝领的替代，AIGC时代，受AI影响最大的是一些初级专业人士和技术人员，即部分白领的工作具有创造力、深度思考、探索能力的人，将享受AIGC带来的效率优势。人力结构转变麦肯锡生成式人工智能和美国工作的未来报告提出，2030 年美国工资最低的岗位将减少110 万个，但工资最高的岗位可能增加 380 万个AIGC带来的社会结构及人力需求变革当前人类工作活动实现全球自动化水平的时间表2020203020402050206020702080209002040608010050%2017年预测中点最新预测中点最新乐观预测，考虑AIGC最新悲观预测，考虑AIGC2017乐观预测2017悲观预测人力需求转变学科壁垒不断消融，数字技术、人工智能等科创技术能力与人文素养、通识教育并重，跨专业人才需求紧俏。世界经济论坛发布未来就业报告2023显示，未来5年内，人工智能、商业智能分析师、数据科学等大数据相关职位的需求增长最快。该报告同时指出，创造性、分析性思维，技术素养、好奇心与学习能力、韧性、灵活性与敏捷性等通识素养是未来最需要培养的技能。82024.2 iResearch I教育成长中观：语言的发展及其教育影响自然语言数字语言机器语言，代表着教育发生、成长及其现代突变语言是人类认识世界、改造世界的基本工具。自然语言的出现，从词语到概念的演化，抽象程度的提高，使得教育得以发生，知识、概念、经验得以传授和传承；数字语言的出现，生活和学习中各类数字工具的应用，表示人类对世界的认识和规律把握的能力增强，人类认知和沟通的障碍降低，知识经验传授和传承的范围进一步扩大；机器语言的出现，人类把数字语言体系外化给机器，并演变为各类模型、算法，由此人类认识世界、改造世界的能力通过机器得到了放大、倍增和质变。大语言模型作为最新的技术突变成果，在发现、认识、运用规律上相较于人类有着明显的优势，人造工具突破人类认知和能力的边界，推动教育内容和评价、教学方法的革新。来源：原教育部部长陈宝生从ChatGPT看教育的未来和未来的教育，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。工具关系群体理论经验能力感觉自然社会词语规模达到某个临界点具体化为概念数字语言自然语言机器语言教育发生从词语到概念，抽象程度的提高，使得教育得以发生，知识、概念、经验得以传授和传承长度单位：米、厘米、毫米等质量单位：千克、克、毫克等时间单位：秒、分钟、小时等温度单位：摄氏度、华氏度、开尔文等数字计量与统计电话号码：特定格式的数字语言，拨号后通话日期与时间：电子日历和时钟以数字表示条形码与二维码：数据编码为黑白相间的图案坐标定位：经纬度坐标数值进行精准定位账号及密码：银行卡等账号由一串特定长度的数字组成，各种密码均采用数字语言生活数字语言人类对世界的认识和规律把握的能力增强，知识经验的教授范围进一步扩大、教育效果增强条件：在海量数据、更大算力的支撑下特点：大语言模型能更加深入地解析事物，在更深层次和更广的范围发现事物的新特点优势：在发现、认识、运用规律上相较于人类有着明显的优势，人造工具突破人类认知大语言模型教育突变人类把数字语言外化给机器，人工智能在发现、认识、运用规律上更具优势，带来教育体系变革语言的发展及其教育影响数字系统：二进制、八进制、十进制等编码系统：ASCII码、Unicode等通信语言：IP地址数字标签、URL网页地址等机器语言能力放大能力倍增能力质变人脑智能人工智能92024.2 iResearch I中观：AI技术的发展及其教育推动由教学辅助到自适应学习，AIGC技术变革推动大规模因材施教逐步落地全球AI+教育经历了诞生期-摸索期-产业期三个阶段，在诞生期，AI和教育的结合主要围绕辅助教学进行探索，应用于答疑、练习、模拟测试等环节，代替部分教师的重复性劳动。在机器学习的兴起下，AI+教育进入摸索期，二者结合的探索主题为智能导学及自适应学习。随着深度学习技术的进步，人工智能技术步入商业化阶段，AI+教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力能力提升，大规模语言模型急速发展，2022年ChatGPT的发布更是引发了海内外LLMs的军备竞赛，2023年各类教育垂类大模型的争相发布，打开了通向通用人工智能（AGI）之路，帮助师生大幅提升教学效率，推动大规模的因材施教逐步落地。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。195419561960196519701973推理期将逻辑推理能力赋予计算机系统知识期总结人类知识教授给计算机系统1982199219962006201220142016201920222023新行为主义学习理论创始人斯金纳发表了题为学习的科学和教学艺术，推动了程序教学运动的发展达特茅斯会议诞生了人工智能学科世界上第一个计算机辅助教学系统PLATO系统诞生DENDRAL-世界上第一例成功的专家系统的诞生提出智能型计算机辅助教学系统的构想提出智能教学系统框架提出智能导师系统概念提出智能授导系统第一个自适应教学系统问世Hinton发表深度学习的Nature文章CNN超第二名十个百分点夺冠ImageNet麻省理工学院研发社交技能训练系统MACHAlphaGo战胜人类顶尖围棋选手首届国际人工智能与教育大会在北京召开ChatGPT引发海内外生成式大模型研发浪潮MathGPT、子曰等教育大模型发布机器学习期计算机从数据中学习算法深度学习在语音、图像、文本领域大获成功生成式人工智能与教育的结合更加紧密诞生期摸索期产业期全球AI+教育发展历程ChatGPT通过注册会计、律师资格等多种考试102024.2 iResearch I中观：AIGC与现代教育结合的必要性内容标准化、效益规模化、交互自然化，现代教育与AIGC技术价值吻合AIGC技术与现代教育，在教学内容、师资配置、交互方式方面有着巧妙的吻合之处，彰显着技术落地的必要性。现在的教育模式基本是在工业革命进程中形成的，规模化和标准化是其基本特征，基于社会分工的逻辑，旨在为社会各行各业的发展培养可用之才。与此相对应的，便是分专业的学科式架构、分级分班的规模化教学。AIGC技术应用下，大规模的通用数据与教育各学科的垂类数据并存，通识教育和专业教育所需的内容均可满足。同时，AIGC资源不像教师资源具有时空上的独占性，有望实现大规模的个性化教学。值得一提的是，在交互方式上，口语面授是主流的、学生习以为常的教学交互方式，而AIGC技术的独特之处也在于多轮自然语言交互能力，有来有回的问答式相比于知识的单向灌输，更接近孔子论语的对话体教学，也更接近苏格拉底的启发式对话教学模式。注：这里指狭义上的教育，即知识传授等“教书”问题，品德培养等“育人”效果不在此处讨论范围内。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。教学内容分门别类，以适应现代社会分工与个人发展需求。同时专业内容需要根据时代需求快速更新迭代分科教学既有通用行业的大规模数据，也有垂类的、各学科的教育数据，且联网之后，迭代更新的速度更快大规模数据内容标准化教学内容一般情况下，师生通过讲解、沟通等较为成熟的语言问答进行知识的传授和教学互动口语交互有来有回的多轮交互，更接近教育的真实过程，如孔子论语的对话体，苏格拉底启发式对话教学模式自然语言交互交互自然化交互方式按照合理的师生比例、不同阶段学生的学习进度，进行分级、分班教学，解决师生资源矛盾分班、分级教学大规模的因材施教，更高效地解决师生资源矛盾，有望做到真正的个性化教学一对一教学效益规模化师资配置现代教育的特征与AIGC技术吻合现代教育的突出特征AIGC的技术吻合112024.2 iResearch IAIGC+教育的时代瞩目-经济全球资本开始布局早期创业项目，关注K12和职业培训领域教育作为AIGC技术落地的典型场景之一，2023年间，全球AIGC+教育赛道共发生45笔投融资，其中半数项目来源于美国，且多集中在K12教育及职业培训两个细分领域内。从项目成熟度来看，当前全球AIGC+教育投融资集中在早期阶段，全球资本普遍关注用少量资金布局早期创业项目。虽然当前成熟项目较少，但相较种子及天使轮，VC的单笔融资金额更高。可以预见，随AIGC在教育领域的应用发展走向成熟，资本将切入对成熟、优质项目的关注之中。来源：dealroom、IT桔子，汇率按照2023年平均汇率折算，未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023年全球AIGC+教育投融资情况31.1%24.4%17.8%13.3%8.9%2.2%2.2%K12教育职业培训综合应用语言学习高等教育素质教育早幼教细分领域51.1%11.1%8.9%4.4%4.4%4.4%4.4%11.1%美国印度英国中国芬兰意大利西班牙其他所在国家融资轮次66.7%13.3%11.1%6.7%2.2%种子及天使轮A轮B-C轮捐赠及支持未披露101.4 63.6 44.0 123.0 0.1 1.0 种子及天使轮A轮B轮C轮捐赠及支持未披露融资金额（百万美元）122024.2 iResearch I2024.2 iResearch I来源：OECD、UNESCO、美国教育部官网、欧洲议会官网、日本文部科学省官网、英国教育部官网、澳洲教育部官网等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：中央人民政府网、中国教育部官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AIGC+教育的时代瞩目-政策全球关注AIGC在教育领域的应用，中国技术监管、教育政策合力推动落地国际上，UNSECO、欧盟等组织，美国、日本、英国、澳大利亚等国家均已关注到AIGC将对教育产生的一系列变化及影响，并发布相关政策及倡议，以为其应用提供指导建议。聚焦到中国场景，在技术侧，23年7月发布的生成式人工智能服务管理暂行办法在技术及通用应用层面明确了服务规范及监督检查责任，并且鼓励AIGC服务的创新应用研发。在教育侧，过往各类政策持续提及鼓励探索AI技术在教育中的应用发展，与技术侧政策合力推动AIGC+教育的积极审慎落地。全球主要国家及组织的AIGC+教育相关政策及倡议中国AIGC+教育相关政策2021.07 探索人工智能技术支持下的数字教育资源内容审核；开发基于人工智能的教学应用；利用人工智能、大数据技术分析研判安全威胁和情报信息等教育侧提供手段，保障安全提供应用土壤及方向技术侧教学改革 -基础教育课程教学改革深化行动方案2023.05 充分利用人工智能和大数据，加强过程性与增值性评价，注重发挥教学评价的引导、诊断、改进与激励作用。师资建设 -新时代基础教育强师计划基础设施-关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见2022.04 探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学方法创新、教育精准帮扶的新路径和新模式鼓励创新应用，鼓励基础技术的自主创新，依法处理训练数据，准确、清晰标注数据等履行网络信息安全义务、保护个人信息，应标识生成内容，发现违法内容应及时整改并报告等生成式人工智能服务管理暂行办法-2023.07技术发展与治理服务规范有关部门制定相应的分类分级监管规则或指引，对境外向境内提供服务不符合相关法律法规的予以处置等监督检查和法律责任解读：1.鼓励创新利好AIGC在教育领域的应用及研发；2.对教企而言，训练数据及数据标注工作通常发生在微调阶段，需注意使用数据的合法性解读：强调企业对大模型及其应用的监管，使用AIGC产品的教育企业需注意对生成内容的严格审核解读：1.未来对AIGC+教育的监管将更贴合教育行业特征，具备更强针对性；2.国内教企在引入海外模型时，需注意其生成服务同样受到严格管控教育和研究中的生成人工智能指南提出用于教育目的的生成式人工智能监管，需要基于以人为本的方法采取一系列步骤和政策措施，以确保其道德、安全、公平和有意义的使用。UNESCO2023.09区域国家人工智能法案草案将用于包含教育和职业培训在内的8个领域的人工智能系统归入高风险范围，并要求其必须在欧盟数据库中注册、在整个生命周期都需被评估。此外，生成式人工智能必须遵守透明度要求。欧洲议会2023.06人工智能与教与学的未来：见解与建议描述了利用人工智能改善教育的机会、以及将出现的挑战，并提出建议来指导进一步的政策制定。教育技术办公室2023.03教育部2023.11初等中等教育阶段生成式AI使用暂行指南文部科学省2023.07关于生成式AI在大学和高专教学方面的处理包含生成式AI的应用方向及注意事项，为初等、中等学校以及大学和高专提供参考。生成式人工智能在教育中的应用阐述了教育部对在教育领域使用生成式人工智能的立场，文件包含生成式人工智能为教育部门带来的机遇及挑战、有效利用人工智能的建议，注重数据隐私和知识产权、倡导培养面向未来的知识和技能等内容。教育部2023.10全球美国澳洲欧盟日本英国澳大利亚学校生成式人工智能框架该框架基于6项指导原则：教与学、人类和社会福祉、透明度、公平、问责、隐私和安全，支持学校领导、教师、支持人员、服务提供者、家长、监护人、学生和政策制定者。AIGC+教育132024.2 iResearch I2024.2 iResearch I来源：Google Trends，数字代表相对于图表中2019年-2024年间最高点的搜索热度，热度最高的字词得100分，热度是前者一半的字词得50分，没有足够数据的字词得0分，动态数据查询时间为2024年1月中旬，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：ScienceDirect数据库，动态数据查询时间为2024年1月中旬，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AIGC+教育的时代瞩目-学术与社会AIGC+教育成为社会各方及学术研究的关注焦点受2022年11月ChatGPT发布影响，全球各地开始广泛关注AIGC及其相关应用。自2023年2月起，社会各界对生成式人工智能在教育领域的应用产生了浓厚兴趣，并在2023年6月达到了关注的高峰，且热度持续不减。同时，学术界也在这一年里开始高度关注AIGC技术，并推动了人工智能与教育研究的热度提升。“AIGC+教育”成为包括学术界在内的社会各界关注的焦点。2019-2024年“Generative AI”在教育领域谷歌搜索趋势2014-2024年ScienceDirect数据库中AI+教育相关文献数量01020304050607080901002019/1/62019/3/312019/6/232019/9/152019/12/82020/3/12020/5/242020/8/162020/11/82021/1/312021/4/252021/7/182021/10/102022/1/22022/3/272022/6/192022/9/112022/12/42023/2/262023/5/212023/8/132023/11/5“Generative AI”在教育领域的谷歌搜索热度2023/2/122023/6/4197391036182488237432685215418291521149912435001192359257142643924192713“AI Education”相关文献数量（个）“Generative AI Education”相关文献数量（个）142024.2 iResearch I社会态度：与时俱进，守正创新时代缩影：观望禁止反思放开，澳大利亚应对态度的挣扎历程ChatGPT自发布后很快受到学生们的欢迎，但随之出现的学术舞弊现象引发学者和教育部门的广泛担忧。经过短暂的观望期，美国、英国、澳大利亚等地区纷纷禁止公立学校使用人工智能工具，我国的香港大学也颁布了针对ChatGPT的禁令。但一纸禁令不能杜绝作弊现象，由此扩大的数字鸿沟也引起重视。对待新兴技术的最佳态度是“堵不如疏”，正确的引导与使用能够弱化AIGC与教育结合带来的冲击，在抓住变革机遇的同时守正创新。当前，美国、英国及香港大学已先后撤销了禁令，澳大利亚也发布框架以规范和引导校内人工智能的使用。来源：澳大利亚教育部官网、卫报、Youth Insight官网、ABC News、罗素大学集团官网、ChatGpt Global、Gizmodo等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。观望禁止放开2023.102023.12022.112023.52024反思各州陆续禁止公立学校使用Chat GPT等AIGC技术，部分学校修改了评估方式，回归传统的纸笔考试。数字鸿沟不断扩大私立学校把人工智能使用纳入学校规章制度，导致公立和私立学校之间教育资源分配不均。州级政府开始让步2023年5月，西澳大利亚州政府宣布取消对公立学校教师的AI禁令。新南威尔士大学某学生使用ChatGPT生成论文，未通过考试。迪肯大学传播学副讲师莎莉布兰登发现，近五分之一的评估考试中都有学生使用了AI工具。南澳大利亚州新南威尔士州昆士兰州塔斯马尼亚州维多利亚州1月2月单纯依靠禁令不能防止AI作弊行为，且数字鸿沟正不断扩大。背景AIGC+教育的影响是消极还是积极，取决于如何引导和使用。本质 83%的学生声称不会用AI抄袭2023年6月，Youth Insight调查了14-26岁澳大利亚青年使用ChatGPT的用途：“是否会用于学术剽窃”。西澳大利亚州学术不端事件频发允许使用人工智能“长期禁止使用AI很难奏效，南澳大利亚州的决定具有前瞻性。”南澳大利亚大学教授乔治西门子 弗林德斯大学 阿德莱德大学 南澳大利亚大学学术抄袭和考试作弊现象，引起学者和教育部门的广泛担忧。框架宣布，2024年澳大利亚将全面放开所有学校对AIGC技术的使用。澳大利亚应对AIGC与教育结合的态度转变历程学校层面透明度教学与学习人类责任公平隐私与安全2023.10澳大利亚教育部发布澳大利亚学校生产式人工智能框架，规范了校内使用AI的六大原则社会福祉学生层面从未且永远不会曾经没有但将来会有过但将来不会有过且以后还会继续71%8%12%9%15教育进化：教育框架反思Educational Evolution02162024.2 iResearch I技术发展影响教育形态教育的进化在于结合前沿生产技术与教育理论探索“如何实现更好的教学”教育作为服务于人类群体传承的古老环节，其连续性、稳定性和继承性的本质特征，决定了它不会随着生产技术发展而快速进化。在传统教育模式的基础上，前沿生产技术主要带来了教育资源类型、教学组织方式以及教学交互方式方面的革新，其影响是累积、叠加和渐变的，而并非是全然替代性的，“老师讲授-学生吸纳-知识传承”的班级授课至今仍然是学校的主流教学模式，和千百年前并没有本质上的区别。而如何利用前沿科学技术结合现代教育理论，实现更大规模、更高质量、更高效率以及更好成果的教育，是当代教育研究领域一直致力于探索的问题。时代发展口头信息公元前4世纪中以前手抄文字15世纪中以前印刷文字15世纪中叶至今电子信息1830年至今数字信息1990至今工具（媒介）发展信息符号信息载体复制方式传播方式口头语言文字文字表意符号存储和传输符号表意符号存储和传输符号人的声音纸纸磁带、CD、唱片、电视电脑、手机、云端等口传/记忆手抄印刷音频视频转录上传下载拷贝粘贴口口相传手抄书、信件等图书、报纸期刊等广播台、电视台等互联网老师手抄教材相对标准的教科书视频教材教学节目电脑、手机、云端等面对面古代私塾现代学校班级授课远程教育广播电视大学在线教学、混合式教学教育形态发展教育资源组织方式教学交互老师口头讲课学生学习能通过手抄材料讲课和学习能通过教科书讲课和学习能远程讲课和学习能在线讲课和学习现代教育理论19世纪开始现代教育学理论快速发展。出现了如实用主义理论（以儿童为中心、启发式教育）认知/行为主义学习理论（程序教学、认知目标分类）建构主义学习理论（以学习者为中心的个性化教学）等经典教育理论成为各国教育部门开展教育工作的理论基础和依据生产技术发展对教育形态的影响更好的教学主体个性化的学习主体更好地教学评估更需要学习的内容更好更快地学习更好的教育载体教育领域致力于使用技术和理论以更好地解决的环节前沿技术渗透最快的环节来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。172024.2 iResearch IAIGC重塑当代教育框架AIGC迫使人们重新构思当代教育框架：谁来教学、怎么教学、教学什么ChatGPT出现伊始，在全球范围引发了高校“学生学术舞弊”方面的普遍担忧，多个国家和地区的教育部委和高校纷纷限制了学生使用生成式AI类技术工具，但短期焦虑随着高校对技术的进一步认识而逐渐回归理性，很多高校开始探讨和评估生成式AI技术在教学和学术研究中的应用可能性，并思考如何在保证学术诚信和数据安全的前提下合理有效地利用先进技术。自此，近一年来全球教育学术界围绕AIGC应用的话题讨论依然层出不穷、角度多样且看法不一，可以说AIGC技术的出现在迫使人们重新思考当代教育框架的问题：在对AIGC技术应用进行定义和规范的前提下，教育系统可以让什么样的教学主体、通过什么样的方式、培养出什么样的人才，才能够适应这个被绑在技术的战车上快速向前且不知奔向何方的世界。更快更好地教学评估更快更好地学习AIGC个性化的学习主体浅层思考：在传统教学模式中学生的学习主体性偏弱，AIGC的出现是否会进一步弱化学生的学习主动性，尤其是青少年儿童？如何避免这一点？深层思考：如果教育的目标是人类知识与技能的传承，那么学习主体应该是人类（教育）还是机器（大模型建设）？投资应该在多大程度上分配给人的教育投入和机器能力投入？更好的教育载体浅层思考：AIGC的“作弊神器”作用给学生测评带来诸多障碍，如何测评才能给学生公平公正的评价？什么样的工具可以实现？深层思考：基于以学生为中心教学理论的大规模因材施教和学生个性化自适应学习，难以在真正的教学活动当中普遍实现，AIGC技术的引入是否能辅助先进教育方法论的落实？什么样的工具可以实现？更需要学习的内容浅层思考：AIGC存在内容信度不足的问题，作为支持教学的内容是否充分且合适？版权、伦理与价值观问题如何规避？如何改进与监管？深层思考：AIGC是否对当前工作岗位有替代性作用？如果有，那么当前教育的范畴、方法、目标、学科、专业、重点是否要做相应的改变？当前的教学内容需要做什么调整才能应对已经到来的AIGC时代？AIGC重塑造当代教育框架浅层思考：AIGC能否作为外脑为教师提供教研教辅以及日常工作的支持，把老师从繁重的机械工作中解放出来并加快教师的成长速度？能否平衡不同地区不同水平教师的教学质量，从而达到教育资源的公平普及？深层思考：AIGC是否能够成为教育主体？什么形式？什么作用？AI教学主体的过度应用是否反而会影响弱势地区的教育质量？更好的教学主体来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。182024.2 iResearch IAIGCAIGC影响教学主体带来人机协同教学和师资强化的期待，也引发AI挑战教师主体地位的思考AIGC技术在教育领域引发变革的讨论中，对教学主体的影响是个引人注目的话题。在传统的师生教学模式中，教师是权威的知识传递者，但这一模式面临师资力量不均、个性化教学难度大以及教师机械劳动繁重难以成长等现有问题和弊病。AIGC技术的介入被看作是一种契机，代表了传统教学形态向“师-生-机”模式转型的可能性。AIGC能够通过补充教师资源、实现大规模个性化教学和减轻教师负担等功能，加大了实现更好教学的可能性，从而被学术界和市场普遍认可，同时人类教师可以从传统的知识传播者向学习的陪伴者和价值观的引导者方向转变。然而对“AI完全替代人类教师”担忧之声也同时存在，当前AIGC价值观的非中立性、信息准确性的不足、版权问题以及无法复制的人类情感和文化价值等问题使其难以独当一面，另外AI完全抢夺人类教师工作的可能性也会引发教师就业的恐慌。正反两方面的讨论，说明AIGC对教师的支持应用需要慎重框定范畴，以确保其成为教育主体的助力而非障碍。教师是教学的主导者和权威者。痛点在于：一对多班级模式难以针对个体个性化教学学生的主体性较弱，以跟从教师节奏为主教师非创造性、机械性事务过于繁重教师可用于成长和培训的时间和精力过少不同地区师资力量不平衡，水平参差明显AIGC最普遍的传统“师-生”教学形态学术界更认可的“师-生-机”教学形态学术界担忧的完全“机-生”教学形态AIGC成为了教学主体的一部分，其功能在于：使大规模个性化因材施教成为可能强化每个学生的学习主体性帮助教师完成非创造性机械劳动成为教师提升自身水平的培训渠道丰富而快速的知识反馈弥补师资的参差AIGC作为一种教育自动化的解决方案完全替代教师成为唯一教学主体，是学术界担忧的方向：AIGC生成信息作为教学内容的精准度不足AIGC价值观并非完全中立，存在较大争议无法替代人类的情感与文化价值支持完全去教师化或影响弱势地区的教育质量AI抢夺人类教师工作的可能性会造成恐慌AIGC对教育主体的影响讨论教学主导者传统一对多标准教学人机协同教学大规模个性化教学去教师的自动化教学解决方案来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。192024.2 iResearch IAIGC介入教学载体有望赋能教师并实现规模化因材施教，也挑战传统学习模式和评价体系教育载体层（包括软硬件基础和工具）一直是前沿技术渗透的先锋环节。得益于国内各级院校信息化基础设施的不断完善，AIGC技术对教育载体层面的影响日益明显：AIGC技术在教学层的介入使得大规模因材施教等先进教育理念变得更加切实可行；同时，AIGC在赋能教师教学和教研方面的可行性也受到广泛认同。然而，这项技术的应用也伴随着挑战和争议：AIGC在精准度和价值观偏见可能产生的误导、学生长期使用AIGC可能导致的技术依赖以及利用AIGC作弊给评价工作带来的压力，使得教育界对于学生（尤其是青少年儿童）直接使用AIGC持广泛的质疑或反对态度，更加强调AIGC作为学习工具的有条件使用和有效管控。因此在发展契机与挑战共存之下，教育工作者们在适应技术发展并采纳更先进、公正、全面且平衡的科技工具的同时，需要深入考量AIGC类教育载体的功能体系和伦理边界，确保该技术能够健康且有效地服务于整个教育系统。辅助教研工作：在教学计划制定、课程内容设计和课件制作等方面进行有效的辅助，更快地筛选和整合教学资源完成事务性工作：自动化处理通知发放、报表填写和教学材料的整理等重复性工作，减轻教师的负担教师培训平台：作为成长培训和课程推荐类工具，为教师提供前沿的教育理论、教学方法和行业动态等内容给传统评价体系带来压力：传统评价体系难以甄别学习者利用AIGC进行作弊的作业反馈，从而影响评价的公平性和准确性倒逼评价体系的变革：从传统的作业和考试成绩考评向围绕学习者知识与素养的多元化综合性能力评价进行转变为综合性评价提供技术支持：基于AIGC的评价工具可以根据学习者的个性化表现，生成更具准确性和针对性的评价和反馈大规模因材施教成为可能：综合学生的学习行为、成绩表现、性格特征、特长爱好等多维度数据形成学情分析报告，帮助教师为每位学生制定更加精准和有效的教学策略和成长路径教育数字化转型的技术支持：教学模式转向“师-生-机”三元结构，提升教育效率与效果