- 谭维智;
DeepSeek以其代码开源与高性价比的特点,推动了生成式人工智能技术的大规模普及。其在技术层面的创新与理念层面的开放,有力推动了生成式人工智能的技术民主化进路,也因此催生了知识生产普及化、在地化与个性化的新境况。但机器能生产知识并不意味着作为使用者的人能理解和运用这些知识,人如何进行知识学习仍然是需要我们思考的重要问题。机器知识生产的繁荣也并不必然意味着人类知识学习境况的改善。面对新的知识生产境况,人类需要将知识学习视作知识再生产的过程,在人机交互中实现知识意义的个人化生产,在社会交流与实践中补充知识学习的社会性意义。新的知识生产境况在给教育提出新要求的同时,也为教育打开了诸多可能。教育的培养目标将从知识传承者转向知识生产者,教育将从关注知识到关注智能,并重点发展一种“技术教育”;同时,教育的边界将进一步拓展,一种作为社会实践内在结构组成的“大教育”具备了可能性。
2025年03期 v.13;No.48 10-18页 [查看摘要][在线阅读][下载 1156K] - 李洪修;王萌萌;
DeepSeek介入教育教学领域引发了课程知识生产、表达与获取等方面的变革。这种变革主要表现为,课程知识生产主体多元化、生产方式算法化、生产原料丰富化;课程知识表达载体多模态化、内容表达关联化、表达方式非线性;课程知识获取方式协同化、获取内容个性化、获取效果精准化。同时,DeepSeek驱动下的课程知识还存在失范化、无序化、外包化等潜在风险。因而,DeepSeek驱动下的课程知识变革需要明确课程知识选择标准,强化知识合规性;重构课程知识组织序列,增强知识秩序性;完善课程知识管理过程,加强知识主体性;把握课程知识生成逻辑,提升知识意义性。
2025年03期 v.13;No.48 19-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 1167K] - 骆飞;马雨璇;焦丽珍;
教育数字化转型是利用数字技术实现教育要素智能再造的过程,DeepSeek技术特质带来的生成式人工智能技术迭代正深刻重塑着教育数字化转型的路径与机制。本文聚焦DeepSeek高性价比、开源策略与可视化推理的技术特质,基于技术接受模型(TAM)构建理论框架,探讨技术特质如何提升感知有用性(PU)与感知易用性(PEOU)赋能教育数字化转型。研究发现:DeepSeek为教育数字化转型提供了三方面的赋能机制。规模推展机制指DeepSeek的高性价比推动教育普惠化,通过规模化应用响应长尾需求,并促进国产化技术生态的可持续构建;开源重构机制指DeepSeek重构教育信任与协作模式,借助全球开发者社区实现教育资源的多向共创,同时支持场景驱动的模型自适应优化;认知强化机制指DeepSeek通过显性化思维链降低认知负荷,强化元认知能力与跨学科问题解决素养,促进人机协同的认知革命。
2025年03期 v.13;No.48 28-39页 [查看摘要][在线阅读][下载 1398K] - 王天平;李珍;
生成式人工智能作为教育数字化转型的强劲引擎,正驱动数字教材领域的全面创新与深刻变革,引领教育未来发展方向。在推动数字教材迈向内容生成新阶段的过程中,生成式人工智能展现出了助力新时代高质量教材体系建设、推动数字教材定制化发展、增强数字教材类人互动体验的独特时代价值。生成式人工智能赋能数字教材建设,不仅促进了生成式数字教材观的形成,也塑造了智能数字教材的结构,还拓展了智能数字教材的功能。但由于技术特性及潜在风险可能导致的种种问题,在数字教材建设中引入生成式人工智能须明确内容约束、场景适配、伦理规约三重边界,以规避内容失当、技术滥用、伦理失范等衍生风险。
2025年03期 v.13;No.48 40-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 1149K] - 杜静;冯凯瑞;王东;
随着生成式人工智能技术迅猛发展,学术道德失范的内涵因应“人—机”协作的知识生产模式变革而亟须重新审视。生成式人工智能背景下的新型学术道德失范在责任主体、核心问题、表现形式、检测手段、伦理焦点方面都与传统学术道德失范有所区别。基于此,对学术道德失范的审查应关注研究中“学术贡献度”特征,构建适应现阶段技术特性的人机协同责任归属模型。然而,高校学术道德失范治理面临人工智能生成内容检测困难、教育行动者存在认知模糊与数智素养短板、学术伦理规范体系缺失、多元主体协同治理合力不足等挑战。应从以下四个方面提高高校治理效能:升级智能检测体系,加强高校学术规范技术保障;强化师生生成式人工智能使用规范管理,提高学术监督主体治理能力;完善伦理规则体系,筑牢学术诚信制度根基;推进多元协同治理,构建高校良好学术生态。
2025年03期 v.13;No.48 48-57页 [查看摘要][在线阅读][下载 1236K]