《2024智能教育发展蓝皮书》，主要探讨了生成式人工智能（GenAI）在教育领域的应用及其面临的挑战和机遇。
研究背景:
- 背景介绍: 文章的背景介绍是生成式人工智能（GenAI）的迅速崛起及其在教育领域的应用潜力。GenAI的自然语言理解、内容生成和逻辑推理等能力为教育带来了颠覆性变革。
- 研究内容: 该问题的研究内容包括GenAI在教育中的应用现状、技术框架、教育大模型的构建、应用场景、伦理风险应对以及发展趋势。
- 文献综述: 相关研究表明，GenAI在教育中的应用仍处于起步阶段，尽管讨论度高但实际潜能尚未充分发挥。现有研究主要集中在GenAI的技术框架、教育大模型的构建及其在教育中的应用场景等方面。
核心内容:
- 发展现状、挑战与机遇: 本章介绍了GenAI的兴起与影响、国产化发展道路以及推动GenAI教育应用的关键问题。GenAI的兴起对经济社会发展注入了新动能，国产化进程加快，但仍面临技术认知不足、适用性提升、应用场景探索及伦理风险应对等挑战。
- GenAI技术框架: 本章详细阐述了GenAI的提出与内涵、特点和应用参考框架。GenAI通过Transformer架构实现语言生成，具备涌现性、泛化迁移能力和认知幻觉现象。应用参考框架从基础层、技术层、能力层、应用层和行业层五个方面展示了GenAI技术的应用路径。
- 教育大模型的构建: 本章介绍了教育大模型的提出、发展现状、内涵与特征以及体系架构。教育大模型针对教育特定数据和任务进行训练，具备专业性、合规性、持续更新性和集成性等特征，体系架构包括基础支撑、模型能力、智能体平台、场景应用和模型评测五要素。
- GenAI在教育中的应用场景: 本章详细探讨了GenAI在教育中的多种应用场景，包括教学、学习、评价、管理和科研等方面。具体应用包括教学设计智能生成、教学资源协同共创、人机协同课堂互动、个性化答疑辅学、启发式阅读助手、情境化口语语伴、自助式编程学习、陪伴式心理疏导、多样化试题生成、智能化作业批改、拟真化口语测评、伴随式学生核心素养评价、智能化课堂教学分析、管理应用对话生成、问答咨询智能高效、行政办公效率提升、管理数据智能分析、专业知识智能问答、学术文献高效研读、智能写作全面辅助等。
- GenAI教育应用伦理风险应对: 本章讨论了GenAI教育应用中存在的隐私泄漏、机器依赖、偏见歧视、学术诚信、学习精神退化等伦理问题，并提出了相应的应对策略。主要策略包括健全监管法规、完善监管审查制度、研制技术标准、加强技术研发、提升教师和学生的人工智能素养、制定应用指南、加强全过程监测以及持续开展伦理研究。
- 发展趋势与应用展望: 本章展望了教育大模型产业的发展趋势和GenAI教育应用的未来方向。未来，教育大模型将越来越专业、通用，高校和中小学校将积极参与研究和开发，高阶思维能力和人机协作能力将成为未来人才培养的重要内容。
责任编辑：