1. 论文基本信息

1.1. 标题

人工智能在教育中的新时代：迈向可持续的多层面革命 (New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution)

1.2. 作者

• Firuz Kamalov (阿联酋迪拜加拿大大学电气工程系)
• David Santandreu Calonge (穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学学术发展部)
• Ikhlaas Gurrib (阿联酋迪拜加拿大大学金融与会计系)

1.3. 发表期刊/会议

可持续发展 (Sustainability) 期刊。该期刊在可持续发展、环境科学、社会科学等交叉领域具有一定影响力，发表关于可持续性各方面的高质量研究。

1.4. 发表年份

2023年

1.5. 摘要

最近 ChatGPT 在多项标准化学术测试中表现出色，将人工智能 (AI) 引入了关于教育未来的主流讨论。随着深度学习 (deep learning) 有望改变教学范式，清晰理解其对当前教育系统的影响至关重要，以确保人工智能驱动技术在学校和大学的可持续发展和部署。本研究旨在通过回顾和分析现有文献，从三个主要方面：应用、优势和挑战，探讨人工智能对教育的潜在影响。我们的综述重点关注人工智能在协作式师生学习、智能辅导系统 (intelligent tutoring systems)、自动化评估 (automated assessment) 和个性化学习 (personalized learning) 中的应用。我们还报告了人工智能在教育中潜在的负面影响、伦理问题以及未来可能的实施路径。最终，我们发现唯一的出路是拥抱这项新技术，同时实施保障措施以防止其滥用。

1.6. 原文链接

/files/papers/6939911a021b8da27108b447/paper.pdf (已正式发表)

2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

人工智能 (AI) 已迅速成为各行各业的变革力量，教育领域也不例外。ChatGPT 等大型语言模型 (large language models, LLMs) 的出现，尤其是在标准化考试中展现出的卓越性能，使得人工智能在教育领域的潜力变得前所未有的显而易见。

论文试图解决的核心问题是：随着深度学习技术在教育领域日益普及，如何全面理解其对现有教育系统的影响，以实现人工智能驱动技术在学校和大学的可持续发展与部署。

这个问题在当前领域至关重要，因为人工智能在带来巨大机遇的同时，也伴随着数据隐私、偏见、学术诚信等方面的挑战。若不能清晰地理解和妥善管理这些影响，人工智能在教育领域的应用可能无法实现其承诺的价值，甚至可能带来负面后果。现有研究可能零散地探讨了人工智能的某些方面，但缺乏一个综合性的框架来全面审视其在教育中的应用、优势和挑战，尤其是在 ChatGPT 等生成式人工智能兴起之后。

这篇论文的切入点是基于对现有文献的系统回顾和分析，从应用、优势和挑战三个主要维度，对人工智能在教育中的潜在影响进行全面而深入的探讨。其创新思路在于不仅关注技术带来的积极变革，也深入剖析其潜在的风险和伦理困境，并提出“拥抱新技术，同时实施保障措施以防止滥用”的平衡发展路径。

2.2. 核心贡献/主要发现

论文最主要的贡献在于提供了一个关于人工智能在教育领域影响的全面综述框架，涵盖了其应用、优势和挑战三个主要方面。具体贡献可以总结为：

• 识别并分类了人工智能在教育中的关键应用领域： 包括个性化学习、智能辅导系统、自动化评估和协作式师生学习。

• 阐明了人工智能在教育中的主要优势： 如增强学习效果、提高时间和成本效率，以及促进全球优质教育的可及性。

• 探讨了人工智能在教育中面临的挑战和伦理考量： 重点关注数据隐私与安全、偏见与歧视、剽窃与学术诚信，以及师生关系的变化。

• 提出了未来发展方向： 强调了人工智能与增强现实 (Augmented Reality, AR) / 虚拟现实 (Virtual Reality, VR) 的融合、终身学习与技能发展，以及人工智能素养和伦理教育的重要性。

• 倡导了平衡的应对策略： 论文最终得出结论，认为前进的唯一途径是拥抱这项新技术，同时实施保障措施以防止其滥用。

  论文得出的关键结论是，人工智能在教育领域具有巨大的变革潜力，能够提供个性化的学习体验、提高效率并扩大优质教育的覆盖范围。然而，其广泛应用也带来了数据安全、公平性、学术诚信和人际互动等方面的严峻挑战。为了确保人工智能在教育领域的可持续发展，必须在技术采纳的同时，制定并执行严格的伦理准则和监管措施。这些发现为教育工作者、政策制定者和技术开发者提供了重要的参考，以期在人工智能时代构建一个更有效、更公平的教育系统。

3. 预备知识与相关工作

3.1. 基础概念

理解本文需要掌握以下基础概念，这些概念在人工智能和教育领域都是核心：

• 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)：广义上指计算机系统模拟人类智能的能力，包括学习、推理、感知、理解语言和解决问题等。在教育领域，人工智能的应用旨在优化学习过程、提高教学效率。
• 深度学习 (Deep Learning)：人工智能的一个分支，通过构建和训练深层神经网络来学习数据中的复杂模式。它在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，也是当前许多先进人工智能应用（如 ChatGPT）的基础。
• 大型语言模型 (Large Language Models, LLMs)：一种基于深度学习的神经网络模型，通过在海量的文本数据上进行训练，学习语言的结构、语义和上下文，从而能够生成、理解和翻译人类语言。ChatGPT 就是一个著名的 LLM。
• 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)：人工智能的一个子领域，专注于使计算机能够理解、解释、生成和操作人类语言。在教育中，NLP 技术支持聊天机器人、智能辅导系统和自动化评估等应用。
• 生成式预训练变换器 (Generative Pre-trained Transformer, GPT)：一种特定类型的大型语言模型，它利用 Transformer 架构进行预训练，并通过生成式任务（如预测下一个词）来学习语言。ChatGPT 是基于 GPT 系列模型开发的。
• 变换器 (Transformer)：一种深度学习架构，由 Google 在2017年提出，彻底改变了 NLP 领域。它完全依赖于 self-attention 机制来处理序列数据，而不是传统的循环神经网络 (RNN) 或长短期记忆网络 (LSTM)。Transformer 允许并行处理输入序列中的所有元素，从而显著提高训练效率和模型性能。
  • 自注意力机制 (Self-Attention)：Transformer 的核心组成部分，它允许模型在处理序列中的某个词时，考虑序列中所有其他词的重要性，并为它们分配不同的权重。这使得模型能够捕捉长距离依赖关系，并理解词语在不同上下文中的含义。

3.2. 前人工作

论文回顾了大量现有文献，涵盖了人工智能在教育中的应用、优势和挑战。以下是一些关键的前人工作及其补充背景知识：

• 智能聊天机器人 (Intelligent Chatbots) 在教育中的应用：

  • Kamalov等人指出，智能聊天机器人已广泛应用于客户服务等行业，并逐渐进入教育领域 [1]。
  • 现代聊天机器人自2016年开始加速发展 [2]。
  • 研究发现，聊天机器人能增强学生的学习体验并促进教育 [5]。
  • 背景知识补充：聊天机器人是利用 NLP 技术与用户进行对话的程序。在教育中，它们可以作为虚拟助教、答疑解惑、提供学习资源，甚至进行个性化辅导。其核心技术包括 NLP 理解用户意图和生成回复，以及知识库管理。

• ChatGPT 的出现及其影响：

  • 2022年11月 ChatGPT 的发布被认为是人工智能在社会中被广泛接受的转折点，其高级的写作和理解能力引起了前所未有的关注 [6]。
  • 教育界对 ChatGPT 既看到了智能辅导系统的潜力，也担忧其可能导致的学术不端行为，引发了激烈辩论 [7]。
  • 背景知识补充：ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种基于 GPT-3.5 和 GPT-4 的大型语言模型聊天机器人。它的出现展示了 LLMs 在理解和生成类人文本方面的强大能力，对教育、内容创作、编程等多个领域产生了深远影响。

• Transformer 架构：

  • Transformer 模型最初是为语言翻译引入的，后来被用于通用语言建模 [11]。
  • Transformer 采用编码器-解码器架构，其关键特征是 self-attention 机制，允许并行处理整个序列，从而减少训练时间 [11]。
  • 背景知识补充： Transformer 的核心是 self-attention 机制。对于一个输入序列，self-attention 会计算每个词对序列中所有其他词的重要性权重。这个过程通常涉及三个向量：查询 (Query, $Q$)、键 (Key, $K$) 和值 (Value, $V$)。 Attention 机制的计算公式如下： $$\mathrm{Attention}(Q, K, V) = \mathrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$ 其中：
    • $Q$ (Query)：查询矩阵，代表当前词汇的信息。
    • $K$ (Key)：键矩阵，代表序列中所有词汇的信息。
    • $V$ (Value)：值矩阵，代表序列中所有词汇的内容信息。
    • $d_k$：键向量的维度，用于缩放点积结果，防止 softmax 函数在输入过大时梯度消失。
    • $QK^T$：计算查询和键的点积，表示查询与每个键的相似度。
    • $\mathrm{softmax}$：将相似度分数转换为概率分布，确保权重总和为1。
    • $V$：将概率分布的权重应用于值向量，得到加权后的上下文表示。 Transformer 的编码器由多个相同层堆叠而成，每层包含一个 multi-head attention 子层和一个 feed-forward 子层。解码器也类似，但多了一个 encoder-decoder attention 子层，用于关注编码器的输出。

• GPT 系列模型：

  • GPT 架构基于 Transformer 的解码器部分，以自回归 (autoregressive) 方式训练来预测序列中的下一个词元 (token) [8]。
  • GPT 模型规模庞大，GPT-3 包含1750亿参数，GPT-4 估计有1万亿参数 [8]。
  • 背景知识补充：GPT 模型通过在大规模无标签文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言知识。然后可以通过微调 (fine-tuning) 技术在特定任务上取得优异表现。它的自回归特性意味着它一次生成一个词元，并以之前生成的词元作为上下文。

3.3. 技术演进

人工智能在教育中的应用经历了从早期基于规则的专家系统到如今基于深度学习和大型语言模型的智能化阶段。

• 早期阶段：主要集中在构建简单的智能辅导系统，这些系统通过预设规则和知识库来提供指导，但灵活性和适应性有限。
• 机器学习阶段：随着机器学习技术的发展，系统能够从数据中学习，实现更高级的模式识别和预测，例如预测学生表现、推荐学习资源。
• 深度学习和 NLP 阶段：RNN、LSTM 等序列模型的出现，以及后来的 Transformer 架构，极大地推动了 NLP 领域的发展。这使得聊天机器人能够进行更自然的对话，智能辅导系统能够更好地理解学生提问，自动化评估能够处理更复杂的文本。
• 大型语言模型时代：ChatGPT 等 LLMs 的问世，标志着人工智能在教育领域进入了一个新时代。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在个性化学习、内容创作、评估反馈等方面展现出前所未有的潜力。

3.4. 差异化分析

本文的方法是综述和分析现有文献，而不是提出新的技术或模型。因此，其与相关工作的主要区别在于：

• 综合性与全面性：本文旨在提供一个关于人工智能在教育中应用、优势和挑战的全面视图，涵盖了从技术到伦理的多个层面，而许多现有研究可能只关注其中一个或几个特定方面。
• 时效性：论文特别关注了 ChatGPT 等最新 LLM 的出现对教育领域带来的冲击和讨论，这使得其综述内容具有很强的时效性和前瞻性。
• 平衡视角：论文不仅强调人工智能的积极潜力，也深入探讨了其固有的风险和挑战，并倡导采取平衡的策略，这有助于避免技术盲目乐观或过度悲观。
• 对可持续发展的关注：论文将人工智能在教育中的应用置于可持续发展的框架下进行讨论，强调了确保技术部署的长期性和负责任性，这在现有文献中可能是一个相对较新的视角。

4. 方法论

本研究采用范围界定回顾 (scoping review) 的方法，旨在对人工智能在教育领域现有文献的整体范围和覆盖进行系统性评估，以探讨其应用、优势和挑战。与系统性文献综述 (systematic literature review) 相比，范围界定回顾具有更广泛的研究目标，更适合于探索某一特定主题（即人工智能对教育的影响）现有文献的广度。

4.1. 方法原理

范围界定回顾的核心思想是识别、筛选、组织和总结某个研究领域的现有文献，以明确该领域的总体状况、关键概念、主要证据来源以及研究空白。它不侧重于对文献质量的严格评估，而是提供一个全面的概览。

4.2. 核心方法详解

研究过程遵循 Peters 等人描述的方法 [12]，共分为五个阶段：

4.2.1. 阶段 1: 确定研究问题

此阶段明确了本次综述将要回答的核心问题。

• 研究问题 Q1：人工智能如何影响高等教育？
• 研究问题 Q2：人工智能在高等教育中的应用伴随着哪些益处和挑战？

4.2.2. 阶段 2: 识别相关研究

此阶段确定了搜索策略和筛选标准，以发现与研究问题相关的文献。

• 数据库：Scopus 和 Google Scholar。
• 时间范围：为了聚焦最新研究，搜索限制在过去五年（2019年至2023年6月）。
• 搜索关键词：使用了布尔逻辑组合关键词。
  • "artificial AND intelligence AND positive AND impact AND higher AND education" (产生55个结果)
  • "artificial AND intelligence AND potential AND benefits AND dangers AND higher AND education" (产生0个结果)
  • "artificial AND intelligence AND applications AND advantages OR disadvantages AND higher AND education" (产生52个结果)
• 初步结果：总共检索到107个结果。
• 筛选流程：由两名独立研究人员进行摘要和全文筛选。
• 排除标准说明：根据 Peters 等人的观点 [15]，范围界定回顾中对文章质量的严格评估（如 GRADE-CERQual）被认为是非强制性的，因此本研究未执行。

4.2.3. 阶段 3: 选择研究

此阶段根据预设的纳入和排除标准，对初步识别的文献进行严格筛选，以确保研究的一致性和最小化偏倚。

• 协议：遵循 PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines for scoping reviews) 指南 [16] 制定了筛选协议。

• 纳入标准：

  1. 英文撰写。
  2. 同行评审的（文章/书籍章节）。
  3. 报告 (Reports)。
  4. 评论文章 (Op-eds)。
  5. 发表时间在2019年至2023年6月之间。

• 排除标准：

  • 非英文发表 (15篇)。
  • 2019年之前发表 (23篇)。
  • 无法获取全文 (4篇)。

• 最终纳入：总共有44篇文章符合纳入标准。

• 可靠性评估：使用 Krippendorff's alpha 系数评估了评估者间一致性，摘要的一致性得分为0.81，全文的一致性得分为1.00，表明高度一致。数据与第三位作者共享，所有分歧通过讨论解决。

  以下是原文 Figure 4 的概览图，展示了文献搜索过程：

  该图像是一个示意图，展示了文献搜索过程的各个阶段和细节，包括记录的识别、筛选、合格评估和包含在定性综合中的文章数量等信息。初步识别的记录为107条，筛选后91条，合格评估后86条，最终纳入定性综合的文章为44条。

4.2.4. 阶段 4: 组织数据

在此阶段，从44项符合条件的研究中提取数据并进行归纳。

• 数据提取：从纳入的44项研究中提取关键信息，并将其汇总到表格中（如原文 Table 1）。

• 主题分析 (Thematic Analysis)：使用主题分析方法 [60] 来识别数据中的核心主题。

  以下是原文 Table 1 的结果，概述了纳入研究的主要贡献：

  	Author	Year	Main Contributions of the Surveyed Work
  1	Hleg et al. [17]	2019	Presents ethics guidelines for trustworthy AI
  2	Terzopoulos et al. [18]	2019	Explores the capabilities of voice assistants in the classroom
  3	Webber et al. [19]	2019	Discusses the potential application of AI to improve teamwork
  4	Marcinkowski et al. [20]	2020	Investigates algorithmic vs. human decision-making in HE admissions
  5	Ahmed et al. [21]	2021	Investigates an LMS in entrepreneurship
  6	Borenstein et al. [22]	2021	Examines the ethical implications of Artificial Intelligence technologies
  7	González-Calatayud et al. [23]	2021	Analyzes the use of AI for student assessment
  8	Kamalov et al. [24]	2021	Explores Machine Learning for exam-cheating detection
  9	Miao et al. [25]	2021	Discusses AI in Education policy
  10	Timan et al. [26]	2021	Discusses data protection in the age of AI
  11	UNESCO [27]	2021	Provides recommendations on the ethics of AI
  12	JISC [28]	2022	Discusses and reflects on AI in Tertiary Education
  13	Kulshreshtha et al. [29]	2022	Explores automatically generated questions as personalized feedback in an ITS
  14	Long et al. [30]	2022	Explores Collaborative Knowledge Tracing to predict students' correctness in
  15	Mishkin et al. [31]	2022	answering questions Presents risks and limitations for DALL-E 2
  16	Nguyen et al. [32]	2022	Discusses ethical principles for AI in Education
  17	Oxford Insights Govern- ment AI Readiness Index	2022	Compares how 160 governments are prepared to use AI in public services
  18	[33] Qadir et al. [34]	2022	Discusses advantages and drawbacks on Generative AI in education
  19	St-Hilaire et al. [35]	2022	Presents the results of a comparative study on learning outcomes for two popular online learning platforms
  20	Swiecki et al. [36]	2022	Discusses Generative AI and assessment practices
  21	Wahle et al. [37]	2022	Explores detection of machine-paraphrased plagiarism
  22	AlAfnan et al. [38]	2023	Explores advancements in Artificial Intelligence and its applications
  23	Bouschery et al. [39]	2023	Focuses on product innovation management research and strategies
  24	Chan et al. [40]	2023	Presents a preprint discussing specific topics related to teachers, AI and Higher
  25	Chen et al. [41]	2023	Education Investigates the use of chatbots in classrooms
  26	Chetouani et al. [42]	2023	Examines human-centered AI, human-centered machine learning, ethics, law, and the societal aspects of AI

  Author		Year	Main Contributions of the Surveyed Work
  27	Cotton et al. [43]	2023	Examines innovations in Education and Teaching
  28	Dai et al. [44]	2023	Presents a preprint discussing specific research topics related to education and
  29	Dwivedi et al. [45]	2023	technology Discusses opportunities as well as ethical and legal challenges of Generative AI
  30	Elkins et al. [46]	2023	Explores useability of educational questions generated by LLMs
  31	European Schoolnet [47]	2023	Explores ethical use of digitally processed data for student learning
  32	Hu et al. [48]	2023	Explores adaptive assessments with Intelligent Tutors
  33	Liu et al. [49]	2023	Discusses AI and its applications in Education
  34	Lodge et al. [50]	2023	Discusses the use of Generative AI in tertiary education
  35	Liu et al. [51]	2023	Presents initial results of a survey on the use if Generative AI at university
  36	Malmström et al. [52]	2023	Discusses the use of ChatGPT in HE
  37	Perkins et al. [53]	2023	Discusses academic integrity of LLMs
  38 39	Rasul et al. [54]	2023	Presents benefits and challenges of ChatGPT in HE
  40	Rudolph et al. [9]	2023	Discusses ChatGPT and assessment
  	Sabzalieva et al. [55]	2023	Provides an overview of how ChatGPT works and explains how it can be used in HE
  	41 Sullivan et al. [56]	2023	Discusses ChatGPT, academic integrity and student learning
  	42 UAE [57]	2023	Provides a comprehensive guide on the utilization of Generative AI applica- tions
  	43 Walton Family Founda- tion [58]	2023	Discusses teachers and students' adoption of Generative AI
  	44 Wylie et al. [59]	2023	Explores the uses of Generative AI in Business Schools

4.2.5. 阶段 5: 总结和报告结果

此阶段将前面阶段识别出的主题进行组织、分析和总结，以回答研究问题。

• 主题归纳：从数据中涌现出四个主要主题：
  1. 个性化学习 (Personalized Learning)
  2. 智能辅导系统 (Intelligent Tutoring Systems, ITS)
  3. 评估自动化 (Assessment Automation)
  4. 师生协作 (Teacher-Student Collaboration)
• 优势与挑战：针对每个主题，识别并总结了其带来的益处和挑战。这些内容在原文的 Table 2-5 中有详细列出。

5. 实验设置

本研究是一篇范围界定回顾论文，其核心方法是对现有文献进行回顾和分析，而不是进行实证实验。因此，本节不会描述传统实验研究中的数据集、评估指标和对比基线。相反，本节将聚焦于支撑该综述的“数据”（即被回顾的文献）的来源、选择标准以及对这些文献的分析方法。

5.1. 数据集

本研究的“数据集”是被纳入回顾的学术文献。

• 来源：主要通过 Scopus 和 Google Scholar 数据库进行搜索。这两个数据库是学术界常用的文献检索平台，覆盖了广泛的科学期刊、会议论文和书籍。
• 规模：初步搜索结果为107条文献，经过筛选后最终纳入了44篇文献进行详细分析。
• 特点和领域：这些文献集中在2019年至2023年6月期间发表，主要关注人工智能在高等教育中的应用、益处和挑战。这确保了所回顾内容的及时性和相关性。文献涵盖了人工智能的不同应用方面，如智能辅导、自动化评估、个性化学习以及伦理考量等。
• 为什么选择这些“数据集”：选择这些数据库和时间范围是为了确保能获取到关于人工智能在教育领域最新且相关的研究进展。排除旧文献和非英文文献，是为了保证综述的聚焦性和语言统一性。

5.2. 评估指标

本研究作为一篇综述论文，其“评估指标”并非传统意义上的量化性能指标，而是指用于分析和分类所回顾文献的框架。

• 概念定义：本研究的“评估指标”是基于文献内容进行的主题归纳和分类。通过对纳入文献的阅读和分析，研究人员识别出反复出现或重要的概念、应用模式、优势和挑战，并将它们组织成清晰的主题和子主题。这些主题构成了理解人工智能在教育中多面影响的框架。

• 数学公式：不适用。范围界定回顾主要依赖定性分析和归纳推理。

• 符号解释：不适用。

  在本文中，识别出的主要“评估指标”或分析维度包括：

1. 应用：人工智能在教育中具体有哪些实践和潜在用途。
   • 个性化学习 (Personalized Learning)
   • 智能辅导系统 (Intelligent Tutoring Systems, ITS)
   • 评估自动化 (Assessment Automation)
   • 师生协作 (Teacher-Student Collaboration)
2. 优势：这些应用能为教育系统带来哪些积极效益。
   • 增强学习效果 (Enhanced Learning Outcomes)
   • 时间和成本效率 (Time and Cost Efficiency)
   • 全球优质教育的可及性 (Global Access to Quality Education)
3. 挑战与伦理考量：应用过程中可能遇到的问题和需要注意的伦理风险。
   • 数据隐私与安全 (Data Privacy and Security)
   • 偏见与歧视 (Bias and Discrimination)
   • 剽窃与学术诚信 (Plagiarism and Academic Integrity)
   • 师生关系 (Teacher-Student Relationship)

5.3. 对比基线

本研究没有传统意义上的“对比基线”，因为其目的是对某一领域进行全面概览，而不是比较不同技术方法的性能。然而，可以认为，该综述通过对比不同文献中关于人工智能在教育中不同应用、不同优势以及不同挑战的观点和发现，来构建其论点。例如，在讨论 ChatGPT 的影响时，论文会同时呈现对其作为智能辅导工具的积极看法和对其学术不端风险的担忧，这可以视为一种“观点基线”的对比。

6. 实验结果与分析

本研究的“实验结果”并非来自实证数据，而是通过对44篇文献的范围界定回顾和主题分析得出的。主要结果围绕人工智能在教育中的四大应用主题，并详细阐述了每个主题的益处和挑战。

6.1. 核心结果分析

通过主题分析，从纳入的文献中识别出四个主要的总体主题：个性化学习、智能辅导系统、评估自动化和师生协作。对于每个主题，论文都识别并总结了其益处和挑战。

以下是原文 Table 2 的结果，展示了个性化学习的益处与挑战：

个性化学习 (Personalized Learning)：

• 益处：
  • 定制化学习体验：允许学生按照自己的节奏学习，确保在进入下一个主题之前充分理解当前内容，从而提高学习成果。
  • 提高学生参与度：当学生能够以符合其兴趣的方式学习时，他们更有可能保持参与和积极性，从而更深入地掌握主题。
  • 解决多样化学习需求：个性化学习有助于应对教室中学生知识和能力水平各异的情况。
• 挑战：

  • 资源密集型：实施个性化学习通常需要对技术、基础设施和持续专业发展进行大量投资，并非所有机构都具备这些资源。

  • 教师发展与支持：教师在个性化学习环境中扮演核心角色，他们需要培训和持续支持才能有效实施这种方法，创建个性化学习计划并管理多样化的学生需求。

  • 课程和内容适应性：个性化学习需要课程能够轻松适应个体学习者。

    以下是原文 Table 3 的结果，展示了智能辅导系统的益处与挑战：

    Benefits
    	Enhanced Learning Outcomes: ITS can provide per- sonalized and adaptive instruction, tailored to indi- vidual student needs, which can lead to improved learning outcomes and academic performance. Individualized Learning: ITS can offer personalized feedback and guidance to students, allowing them to progress at their own pace and focus on areas where	Development and Implementation: Designing and developing effective ITS requires significant time, training, resources, and expertise in both pedagogy and technology. Data Privacy and Security: ITS collect and analyze large amounts of student data, raising concerns about
    	they need additional support. Continuous Assessment: ITS can provide real-time assessment and feedback, enabling students to mon- itor their progress and identify areas for improve-	data privacy, security, and the ethical use of personal information. Bias and Discrimination: If not properly designed and trained, ITS can perpetuate biases and discrimi- nation, as the underlying algorithms may replicate
    	ment. Immediate Feedback: ITS can offer immediate feed- back on students' responses, allowing them to correct their mistakes and reinforce their understanding in	biases present in the training data. Technical Limitations: ITS may face limitations in accurately understanding and interpreting students' responses, especially in complex or ambiguous sit-
    	real time. Access to Quality Education: ITS can provide access to quality education in remote or underserved ar- eas, reaching students who may not have access to traditional educational resources.	uations, leading to potential gaps in instructional support. Teacher—Student Relationship: The use of ITS may impact the traditional teacherstudent relationship,
    	Cost and Time Efficiency: ITS can reduce the cost and time associated with one-on-one tutoring by au- tomating certain aspects of instruction and support.	as students may rely more on the system for in- struction and guidance, potentially reducing inter- personal interactions. User Acceptance and Engagement: ITS may face re-
    	Multimodal Learning: ITS can incorporate various forms of multimedia, such as videos, interactive sim- ulations, and virtual environments, to engage stu- dents and enhance their learning experience. Long-term Knowledge Retention: ITS can employ spaced repetition and other cognitive techniques (Cognitive Load Theory) to promote long-term re-	sistance or low user acceptance from students and academics, who may prefer traditional instructional methods or perceive the system as impersonal or less effective. Lack of Adaptability: Some ITS may struggle to adapt to individual learning styles, preferences, and cultural differences, potentially limiting their effec-

智能辅导系统 (Intelligent Tutoring Systems, ITS)：

• 益处：
  • 增强学习成果：提供个性化和适应性教学，量身定制以满足学生需求。
  • 个性化学习：提供个性化反馈和指导，允许学生按自己的节奏学习。
  • 持续评估：提供实时评估和反馈，帮助学生监控进度。
  • 即时反馈：对学生的反应提供即时反馈，帮助他们纠正错误。
  • 获取优质教育：在偏远或服务不足的地区提供优质教育。
  • 成本和时间效率：通过自动化教学和支持的某些方面来降低一对一辅导的成本和时间。
  • 多模态学习：结合视频、互动模拟和虚拟环境等多种形式的多媒体。
  • 长期知识保留：采用间隔重复等认知技术促进长期记忆。
• 挑战：

  • 开发和实施：设计和开发有效的 ITS 需要大量时间、培训、资源和专业知识。

  • 数据隐私和安全：ITS 收集和分析大量学生数据，引发隐私和安全担忧。

  • 偏见和歧视：如果设计和训练不当，ITS 可能会延续训练数据中存在的偏见。

  • 技术限制：ITS 在准确理解和解释学生反应方面可能存在局限性。

  • 师生关系：ITS 的使用可能会影响传统的师生关系，学生可能更依赖系统。

  • 用户接受度和参与度：ITS 可能会面临学生和学者的抵制或低用户接受度。

  • 缺乏适应性：某些 ITS 可能难以适应个体学习风格、偏好和文化差异。

    以下是原文 Table 4 的结果，展示了评估自动化的益处与挑战：

    Benefits Challenges

    Time Efficiency: Automation can significantly reduce Limited Applicability: Not all types of assessments the time and effort required for grading and evaluat- can be easily automated. While diagnostic assess- ing assessments. Computer-based grading systems ment, multiple-choice questions, and some struc- can quickly score multiple-choice questions, fill-in- tured responses lend themselves well to automation, the-blank responses, and even some types of open- subjective or complex assessments requiring human ended questions, such as essays or project evaluations, may be challenging to automate fully. judgment, such as essays or project evaluations, may be challenging to automate fully. Consistency and Reliability: Automated grading en- Adaptability: Automated assessment systems may sures consistent and objective evaluation, eliminating struggle with adapting to unique or creative student potential bias or human error. Each student's assess- responses that deviate from predefined answer pat- ment is evaluated against the same criteria, promot- terns/rubrics. They may not be able to recognize ing fairness and accuracy in the grading process. innovative or unconventional thinking, limiting the Faster Feedback: Automation allows for faster feed- scope of assessment. • Learning Outcomes Assessment: Some learning out- back delivery to students. Instead of waiting for comes, such as critical thinking, creativity, and prob- manual grading, students can receive instant feed- lem solving, are difficult to assess through automated

评估自动化 (Assessment Automation)：

• 益处：
  • 时间效率：显著减少评分和评估所需的时间和精力。计算机评分系统可以快速批改选择题、填空题，甚至一些开放性问题。
  • 一致性和可靠性：自动化评分确保一致和客观的评估，消除潜在的偏见或人为错误。
  • 更快的反馈：允许学生更快地获得反馈，从而能够及时识别需要改进的领域。
• 挑战：

  • 适用性有限：并非所有类型的评估都可以轻松自动化。主观或复杂的评估（如论文或项目评估）难以完全自动化。

  • 适应性：自动化评估系统可能难以适应偏离预定义答案模式/评分标准的独特或创意性学生回答。

  • 学习成果评估：批判性思维、创造力和解决问题等学习成果难以通过自动化评估。

    以下是原文 Table 5 的结果，展示了师生协作的益处与挑战：

    Benefits Challenges

    Personalized Learning: AI tools can analyze student data and provide personalized recommendations and resources based on individual learning needs. This personalization helps academics tailor their in- struction to each student, fostering a more effective and targeted learning experience. Real-time Feedback: AI tools can provide instant feedback to students on their work, allowing them to identify mistakes, misconceptions, or areas needing improvement promptly. This immediate construc- tive feedback helps students make adjustments in their learning strategies and promotes continuous learning and growth. Enhanced Communication: AI tools facilitate com- munication and collaboration between teachers and students through various channels. These tools can support online discussions, virtual classrooms, and interactive platforms, enabling seamless interaction and engagement regardless of physical location, for both the academic and the student. Resource Accessibility: AI-powered platforms can of-

    Lack of Human Interaction: AI tools, while beneficial, cannot fully replace human interaction and the value of face-to-face communication between teachers and students. Over-reliance on AI tools may result in reduced opportunities for meaningful interactions, personal connections, sense of belonging, and emo- tional support. Technical Issues and Reliability: AI tools rely on tech- nology, and technical glitches or system failures can disrupt the collaboration process. Reliability and sta- bility issues may affect the trust and confidence in AI tools, potentially impacting their adoption and effectiveness. Data Privacy and Security: AI tools often require the collection and analysis of student data, raising concerns about privacy and security. Proper pro- tocols and safeguards must be in place to protect sensitive student information and ensure compliance with data protection regulations. Bias and Fairness: AI tools are only as unbiased as • the algorithms and data they are trained on. If the un-

师生协作 (Teacher-Student Collaboration)：

• 益处：
  • 个性化学习：人工智能工具可以分析学生数据并根据个人学习需求提供个性化推荐和资源。
  • 实时反馈：人工智能工具可以为学生的作业提供即时反馈，帮助他们及时发现错误。
  • 增强沟通：人工智能工具通过各种渠道促进师生之间的沟通和协作，支持在线讨论、虚拟教室和互动平台。
  • 资源可及性：人工智能驱动的平台可以提供丰富的教育资源。
• 挑战：

  • 缺乏人际互动：人工智能工具不能完全取代人际互动和师生面对面交流的价值。

  • 技术问题和可靠性：人工智能工具依赖技术，技术故障或系统故障可能会中断协作过程。

  • 数据隐私和安全：人工智能工具通常需要收集和分析学生数据，引发隐私和安全担忧。

  • 偏见和公平性：人工智能工具的偏见程度取决于训练其的算法和数据。

    总体分析： 论文强调，人工智能在教育领域的普及（如原文 Figure 5 所示，对“AI in education”的搜索查询热度在全球范围内持续上升）是由上述四大应用领域驱动的。

该图像是一个折线图，展示了2022年5月至2023年4月期间，全球对教育领域中“AI”搜索查询的Google趋势。趋势在这一时期内显示出逐渐上升的趋势，尤其在2023年初达到高峰。

应用与优势的关联：

• 个性化学习：通过分析学生数据和行为模式，AI 算法（如强化学习）能够动态调整学习内容和节奏，提供量身定制的学习路径。这直接促进了学习成果的提升，特别是对于服务不足的人群。

• 智能辅导系统：AI 驱动的智能辅导系统能够与学生进行主动互动，提供有价值的反馈，甚至模拟人类导师进行一对一教学。这不仅提高了学习效率，也使得优质教育资源在全球范围内更具可及性。原文 Figure 6 展示了智能人型机器人进行辅导的场景。

  该图像是插图，展示了一位智能 humanoid 教师在课堂上进行辅导，面前有几位学生。图中 humanoid 站在黑板前，正在与学生互动，体现了人工智能与教育结合的场景。

• 评估自动化：AI（结合计算机视觉和 NLP）能够自动批改作业、测验和考试，大大减轻了教师的负担，节省了时间和成本。这使得教师能将更多精力投入到与学生的互动和教学支持中。

• 师生协作：AI 可以通过提供实时分析和反馈来支持师生协作，帮助教师识别学生的强项和弱项，并提供补救措施。AI 驱动的聊天机器人还能回答学生问题，促进同伴互动。

  挑战分析： 尽管潜力巨大，论文也深入分析了人工智能在教育中可能带来的负面影响和伦理问题。

• 数据隐私与安全：个性化学习等应用需要收集学生个人信息，这可能导致隐私泄露和安全风险。

• 偏见与歧视：AI 模型在公共数据上训练，可能继承互联网上的偏见，导致算法歧视，影响学生评估和机会。例如，DALL·E 2 在图像生成中显示出的种族和性别刻板印象 [31]。

• 剽窃与学术诚信：ChatGPT 等生成式 AI 工具的出现，使得学生更容易通过 AI 生成内容来完成作业，对学术诚信构成严峻挑战。

• 师生关系：过度依赖 AI 可能会削弱师生之间的人际互动，影响学生社会情感技能的发展和课堂社区感。

  应对策略： 论文指出，应对这些挑战的关键在于“拥抱新技术，同时实施保障措施以防止滥用”。这包括将 AI 融入课程，利用其优势，并同时制定严格的伦理准则、数据保护政策和防作弊机制。例如，Khan Academy 与 OpenAI 的合作，将 ChatGPT 整合到其系统中，被视为采纳 AI 的潜在路线图。

6.2. 数据呈现 (表格)

本研究的“实验结果”主要以定性分析和主题归纳的形式呈现，并通过表格总结了每个主题的益处和挑战。这些表格已在上一节“核心结果分析”中完整转录。

6.3. 消融实验/参数分析

作为一篇范围界定回顾论文，本研究没有进行传统的消融实验或参数分析。其目的是提供现有文献的概览，而不是评估特定模型或方法的性能。然而，论文通过对比不同文献中关于 AI 在教育中不同应用场景的讨论，间接展示了不同 AI 技术或应用模式可能带来的不同影响和权衡。例如，对 Transformer 架构和 GPT 模型的介绍，为理解 LLMs 的强大能力提供了技术背景，也间接说明了模型规模（如 GPT-3 的1750亿参数）对性能的重要性。

7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本文通过对现有文献的范围界定回顾，全面探讨了人工智能在教育领域的影响，涵盖了其应用、优势和挑战。研究发现，人工智能在教育中展现出巨大的变革潜力，主要体现在个性化学习、智能辅导系统、自动化评估和师生协作四个方面。这些应用能够显著提升学习成果，提高教学过程的时间和成本效率，并促进全球范围内优质教育资源的公平可及。然而，人工智能的广泛部署也伴随着数据隐私与安全、偏见与歧视、剽窃与学术诚信以及师生关系变化等一系列严峻挑战。论文最终强调，面对这一新技术，唯一的出路是积极拥抱其带来的机遇，同时必须制定并实施严格的保障措施，以防止其被滥用，确保人工智能在教育领域的可持续发展和负责任应用。

7.2. 局限性与未来工作

论文作者指出了本研究作为理论性综述的局限性，并提出了未来的研究方向：

• 理论性综述的局限：本研究主要提供了一个理论性的概览，缺乏实证数据支撑具体的结论。它探讨的是人工智能的“潜在”影响，而非“实际”量化影响。
• 未来工作：
  • 实证研究：需要进行基于学生群体（student cohorts）的实证研究，以量化比较人工智能驱动的教学方法与传统教学方法在学习成果上的差异。
  • 教师调查：通过对教师进行调查，量化使用自动化评分系统后节省的实际时间。
  • 技术与虚拟现实融合：探索人工智能与增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实 (VR) 的融合，以创建更具沉浸感和互动性的教育环境。
  • 终身学习与技能发展：研究人工智能如何支持终身学习和技能提升，以适应快速变化的就业市场。
  • 人工智能素养和伦理教育：将人工智能素养和伦理教育纳入课程，以确保学生具备理解、使用和负责任地应对人工智能的能力。

7.3. 个人启发与批判

这篇论文提供了一个非常及时和全面的视角，审视了 ChatGPT 时代人工智能对教育的深远影响。它的核心启发在于，我们不能简单地拒绝或全盘接受人工智能，而必须采取一种审慎的整合策略：既要充分利用其提升教育质量和效率的潜力，又要高度警惕并积极应对其可能带来的风险和挑战。

其方法和结论可以迁移或应用到许多其他领域，例如：

• 医疗健康：人工智能在诊断、药物研发、个性化治疗方面潜力巨大，但也面临数据隐私、算法偏见、医生-患者关系变化等挑战。

• 法律服务：人工智能可以辅助法律研究、合同审查，但可能面临解释权、责任归属、公平正义等问题。

• 创意产业：生成式 AI 可以辅助艺术创作、内容生成，但引发了版权、原创性、人类创造力价值等争议。

  我认为其潜在的问题、未经验证的假设或可以改进的地方包括：

1. “拥抱”的具体路径缺乏详细指导：虽然论文提出了“拥抱”和“设置护栏”的策略，但对于教育机构和政策制定者而言，如何具体地“拥抱”和“设置护栏”仍然是一个复杂的工程问题。例如，如何设计有效的 AI 辅助教学工具，使其真正辅助而非替代教师；如何在课程中集成 AI 素养教育，以及如何制定可操作的政策来防止 AI 滥用，这些都需要更深入的实践性研究和案例分析。

2. 对“护栏”的有效性评估：论文强调了护栏的重要性，但现实中 AI 技术的迭代速度极快，任何护栏都可能迅速失效。例如，AI 文本检测器很快被 AI 文本混淆器所规避。未来的研究需要关注如何构建动态、适应性强的“护栏”机制，并对其长期有效性进行持续评估。

3. 文化和社会背景差异：论文虽提及了 AI 在非西方教育机构的应用可能需要调整，但对于不同文化背景下 AI 伦理、教育价值观和技术接受度差异的探讨可以更深入。例如，在一些集体主义文化中，对个人数据隐私的看法可能与西方社会不同，这会影响 AI 应用的策略。

4. 技术可及性与数字鸿沟：虽然论文提到 AI 有助于解决教育不平等问题，但也承认了 AR/VR 等高级工具可能加剧数字鸿沟。如何确保 AI 技术的公平分配和使用，尤其是在资源有限的地区，是需要持续关注和解决的问题。

5. 教师角色和培训的转型细节：论文指出 AI 将改变教师的角色，但这种转型所需的具体培训、技能重塑和支持机制，可以进行更细致的探讨。教师如何从知识的传递者转变为 AI 辅助学习的设计者和引导者，是一个关键且复杂的实践问题。

   总而言之，这篇论文为理解人工智能在教育中的多面影响奠定了坚实的基础，并为未来的研究和实践指明了方向。然而，要真正实现人工智能在教育中的可持续革命，还需要在政策、技术和教育实践层面进行更具体、更深入的探索和创新。