微精选

叶 波，男，安徽无为人，博士，湖南师范大学教育科学学院教授、博士生导师。

陈胜丽，女，湖南常德人，湖南师范大学教育科学学院硕士研究生。

邓紫倩，女，湖南湘潭人，湖南师范大学教育科学学院硕士研究生。

ChatGPT引领的技术热潮受到全球各行各业的广泛关注，对教育领域也产生了巨大影响和深刻启示。ChatGPT所具有的转化器模型技术、思维链技术与自回归采样技术赋予对话式学习新的内涵，为个性化学习中个性化资源提供、学习意义生成以及学习情境创设等提供技术条件。ChatGPT为个性化学习带来的挑战在于：加剧教育功利化，引发学生精神世界茫然，强化学生思维惰性以及束缚学生的想象世界。为应对这些挑战，学习者需要具备基础的基于生成式人工智能的个性化学习品质，即以主动学习为内驱力，以良好的情感体验为促进力，以主体意识为支持力，以创新意识为生命力。

智能时代；个性化学习；ChatGPT

湖南省基础教育教学改革项目“校本课程驱动国家课程高质量实施的’中雅方案’创新研究”（Y20230729）。

一、ChatGPT为个性化学习带来的机遇

（一）构建学习者“自画像”，实现智适应学习

（二）记录并调整学习过程，促进生成式学习

（三）创设和谐适切情境，助推自主学习

二、ChatGPT为个性化学习带来的挑战

（一）知识异化风险：知识的易得性会加剧教育对效率的追求

（二）关系异化风险：个性化支持与人文关怀的失衡

（三）主体异化风险：学生主动让渡自身的思考能力

（四）算法异化风险：学生的想象世界被边界明确的算法所限制

三、基于ChatGPT等生成式人工智能的个性化学习应对之路

（一）主动学习：个性化学习的内驱力

（二）良好的情感体验：个性化学习的促进力

（三）主体意识：个性化学习的支持力

（四）创新意识：个性化学习的生命力

四、结语

个性化学习作为教育数字化转型和智能化变革的重要目标，旨在根据学生的知识结构、生活经验和动机信念等个人特征，提供定制化的学习资源，通过“量身定做”的学习策略和方法，满足其自我发展需求。尽管人们为个性化学习的实现不断努力，但个性化学习在实际教学中仍面临诸多矛盾：现有教学标准化评价体系无法满足差异化学习目标要求，当前统一的学习资源无法满足学习内容的定制化需求，规模化班级教学中以“整齐划一”为标准的教学实施无法满足个性化学习过程需求，等等。这些矛盾成为学校开展个性化教育的主要阻力，个性化学习的缺失在一定程度上制约了教育向纵深发展。

远程教育、数据共享、区块链技术等崛起迅速，技术革新催生新业态。这些新技术、新产业一方面为真正实现“给所有的人提供充裕的物质生活和闲暇时间，给所有的人提供真正的充分的自由”提供了可能；另一方面遵循教育本质的技术与产业可以为个人全面发展提供系统性便利和科学性甄别。近年来，人工智能发展浪潮回归，尤其是生成式人工智能的发展，为个性化学习带来了机遇。ChatGPT作为生成式人工智能的代表，它能基于预训练阶段的模式和统计规律生成回答，并根据会话的上下文，与人类聊天交流。这一由人工智能技术驱动的自然语言处理技术，为对话式学习赋予了新的内涵。ChatGPT赋能对话式学习的优势体现在：转换器模型技术能处理复杂语义逻辑和文本结构，生成定制化学习内容；思维链技术能解锁大语言模型的推理潜力，循序渐进提供信息；自回归采样技术能基于对话历史和反馈，动态生成内容，深化情感交互。通过自定义问答模式和个性化对话方式，ChatGPT有望显著改善传统对话式学习中教师知识广度、学习时间跨度以及学习评价准确度等方面的问题，使学习评价走向智能化、精准化和公平化，革新学习生态，实现历史性超越。

ChatGPT在执行教育领域复杂任务方面展现出卓越的能力。与前一代人工智能相比，ChatGPT实现了智适应学习过程中尚无很好解决办法的导学功能，在满足个性化学习需求方面具有潜力。ChatGPT能够为学习者提供个性化指导和交互式帮助，为其提供有利于自主学习的条件。作为教育技术应用，ChatGPT通过知识的智能生产和泛义传播打破了地区之间的资源壁垒和知识获取的时空边界，改变了知识生产和传播的方式。同时，ChatGPT还具有很强的智能感知能力，可以被广泛应用于个性化资源推荐、课堂教学行为分析、学生情感计算、智能阅卷等。更有学者直接将这一技术应用于学术论文创作与科学学习之中，并提出“个性化学习指导”的应用范式。

ChatGPT在个性化教育中的机遇与挑战并存。ChatGPT对语料与数据的高度依赖可能导致学业诚信遭质疑、师生过度依赖、伦理风险难应对等问题。对正处于成长阶段的学生而言，过度使用ChatGPT将使学生的学习主体地位弱化。在教学层面，由于目前生成式人工智能在知识层面展现出“百科全书式”的能力，可能会使教师的劳动流于对机器指令的执行，其专业化程度和地位都将被削弱，且 ChatGPT生成的教学方案往往具有模板性和重复性，不加思考与改造直接使用不利于知识的传输和学生的个性化学习。除此以外，ChatGPT可能会帮助学生作弊，破坏教育评分机制的平衡，导致教育不公平问题。

可以看出，ChatGPT通过介入资源供给、教学交互和评价反馈等环节，实现人工智能技术与个性化学习的深度融合。借助ChatGPT技术，学习者可获得互动式的学习体验，辅助、增强和扩展其学习能力，提高学习质量和效率，推动教育信息化进程。然而，技术是一把双刃剑，智能时代的个性化学习在享受技术带来便利的同时，也需要面对和解决由技术引发的一系列问题。

从社会学习观点看来，心理的机能就是人、行为以及环境这三种决定因素之间的一种连续不断的交互作用。因此，个性化学习需要关注个体学习过程的整合，具体体现为关注个性特征、学习行为与学习环境三个方面。一是在个性特征上，为学习者提供定制化分析与专属性资源；二是在学习行为上记录并纠正学生的学习过程，以实现真正的意义建构与生成；三是在学习环境上，创设和谐适切的情境以深化学生的启发思考。

（一）构建学习者“自画像”，实现智适应学习

个性化学习以个性化资源的提供为基础，因此需要充分了解学习者的情况。研究表明：以ChatGPT为基础的智适应学习系统，可以记录学生的知识水平并据此推荐合适的学习资源和练习。ChatGPT的转换器模型技术主要基于Transformer模型，能通过大量的语料库进行训练，理解并生成自然、流畅的语言。这种强大的功能源于Transformer模型的核心机制——注意力机制：它允许模型关注输入序列中的不同部分，并通过计算向量之间的相似度来确定注意力分布。通过深度学习和自然语言处理，Transformer模型能够分析学生在学习过程中的各种数据和信息，从而构建学习者“自画像”。“自画像”并非一成不变，而是随着学习进程和反馈实时更新与动态调整。以“自画像”为参考，ChatGPT可以智能地调整教学内容和难度，为每个学生提供符合其学习特点和需求的学习路径。这种智适应学习的方式可以大大提高学生的学习效率和兴趣，减少无效学习时间，真正实现因材施教。

除此以外，基于人工智能的知识图谱技术能让每位学习者拥有专属于自己的教材。知识图谱作为一种结构化的知识管理工具，不仅能够捕捉学科知识的层次结构，还能分析学科之间的关联性。它通过可视化技术描绘知识资源及其载体，挖掘、分析和构建知识之间的联系，清晰地展示知识的当下状态、发展进程和结构关系，从而促进跨学科的整合性学习，为学生提供更为广泛、深刻的学科视野。ChatGPT通过创设知识图谱，深入挖掘学生的学科兴趣、学习历史和个性特征，精准把握学生的个性化需求，为其提供定制化的学习资源和教材。对教育者而言，人工智能的深度分析更是为学习者设计个性化学习路径提供了宝贵的信息。知识图谱还在问题解答和学科辅导方面发挥作用，如学生可以通过与知识图谱交互获得更个性化、针对性的问题解答和学科辅导服务。

（二）记录并调整学习过程，促进生成式学习

个性化学习以意义生成为本质。生成式学习也被称为生成性学习，是学习者在原有认知结构的基础上与学习资源、环境、人员等要素相互作用，主动建构信 息意义的过程。ChatGPT通过记录和分析学习数据，为学习者提供了一个实时且完整的“错题本”，形成个性化学习记录。学生参考个性化学习记录，剖析学习思路与过程，不仅能够更好地制定学习计划，还有助于学生建立自我监测与反馈机制，促进学科思维的形成，进一步提高解决问题的能力并提升学习自信心。换句话说，通过ChatGPT的实时记录，学生能及时获得反馈，进而主动进行反思与修正，形成具有个人特色的知识体系和对知识价值的独特理解。

ChatGPT远不只是一个记录器，它更是一个有助于学生进行深层次学习的“超级导师”，体现在“超体量”“超广度”“超深度”三个方面。一是超体量。教育教学的关键在于激发学生对人类和世界的探索欲望，并鼓励其对人文、科学知识产生兴趣。ChatGPT所涵盖的超大体量的数据库，能为学习者提供比较可靠的知识来源。二是超广度。通过与ChatGPT进行开放性问答，学习者有机会超越现有认知广度，拓宽认知领域，反思现有知识和观念，深入探索学术，迈向更高认知目标。三是超深度。学生在学习过程中可能会有一系列问题，或者希望就某个主题进行深入探讨。ChatGPT的思维链技术支持人机连续问答和深度探讨，能基于对话记录提供更加连贯、深入的回答，从而培养学生的逻辑思维能力和深度思考能力。ChatGPT循序渐进地向学习者提供信息，合理把握对话节奏，动态调整语境，助力学习意义的生成。从学习意义诞生过程上看，ChatGPT与教师的作用已经十分接近，而其所具备的高效、精准、与无限耐心是一种极大优势。

（三）创设和谐适切情境，助推自主学习

个性化学习以和谐适切情境为保障。《学记》对教学中的启发诱导有如下阐释：“道而弗牵则和，强而弗抑则易，开而弗达则思，和、易、以思。可谓善喻矣！”也就是说，如果教师能为学生创设和谐的情境，使他们在愉悦中开启思维，主动认识和解决问题，这就是最好的教学。

ChatGPT所具备的自回归采样技术是一种基于前文和用户需求预测下文内容的计算方法，能让大语言模型依据词汇的概率分布，生成具有针对性和高度相关性的文本内容。这使得对话式学习不再局限于刻板的问答，而是根据对话历史、学习者的实时反馈、不同场景以及人物性格设定，动态地生成和调整对话内容。同时，自回归采样技术还可以让ChatGPT的回答更加自然、流畅，仿佛是一位“真正懂你”的学习伙伴。这种情感交互的深化，不仅能提高学生的学习兴趣和动力，更使得深度自主学习成为可能。在对话式学习的场景中，自回归采样技术深化了情感交互的层次，使得学习过程更加丰富和有趣，学生能够更深入地探索知识的内涵和外延。通过自回归采样技术，ChatGPT能够为学习者设定多样的对话角色。无论是严谨的教师、贴心的朋友，还是富有经验的导师，ChatGPT都能灵活切换角色，增强对话的互动性和真实感。这种角色扮演不仅激发了学习者的学习兴趣，也让他们能够在与ChatGPT的互动中，更好地理解和掌握知识，带来更高效、更个性化的学习体验。

不少学者对ChatGPT在教育中的使用表示担忧，认为其存在诸如训练数据不准确、与人类互动不深入、理解能力有限、数据泄露等问题。ChatGPT等生成式人工智能应用于个性化学习，可能会加剧教育功利化、引发学生精神世界茫然、强化学生思维惰性以及束缚学生的想象世界等。

（一）知识异化风险：知识的易得性会加剧教育对效率的追求

ChatGPT所具备的知识生成功能在一定程度上会加剧知识浅化现象，进而强化教育工具性与教学功利性。在传统观念中，人类被视为知识的唯一创造者和传播者，但现代技术的进步使得生成式人工智能在多个领域展现出创造和生产知识的能力。现代技术让知识获取更加便捷、公平，然而实际教学中一味追求知识积累与考试成绩的现象仍十分普遍。探究式、项目式学习等新的教学模式原本被寄望于纠正以往教育的偏颇，但以ChatGPT为代表的生成式人工智能削弱了新教学模式的矫正作用。在探究式、项目式学习等新教学模式提倡的开放性、过程性评价体系中，学生需要投入大量时间与精力。而当学生不再寻求唯一的答案时，人工智能极高的知识生产效率吸引着他们依靠其快速获得答案，这导致学生们缺乏深度阅读和系统学习。学习内容从数量来看越来越繁多，但从深度来看越来越浅薄，只求速成却忽视了对知识的深度理解。

在有限的时间中快速提高成绩，依托于生成式人工智能的个性化学习被视为一对一的课程强化与考试辅导的便捷工具，加上即时、便捷的回复功能，进一步强化了应试土壤之下的超前学习、过度学习与虚假学习等行为。如果学生在大数据辅助下的学习仅以应试为最终目标而非关注真正的发展，学生对符号文字的低层次识记能力将无法转化为更高阶的实践创新能力。大数据时代的个性化学习变成以测评为导向的分类学习，这种方法不仅以数据标注、预测、评估、区分学生为特点，同时还加深了教育竞争和焦虑，进一步加剧了教育功利化和工具化的趋势。不断发展的信息技术为知识的储备与生成提供了极大的便利，而无约束的便利也有可能成为教育变革的障碍。在教育实践仍以传统班级式集中授课模式为主的时代，思维的确定性与技术所带来的开放性仍是一对矛盾。

（二）关系异化风险：个性化支持与人文关怀的失衡

利用大数据对学生进行图谱分析和精准画像，能有效促进个性化学习。相较于教师与同伴，学生或许更愿意与ChatGPT进行交流。虚拟世界的沟通一旦占据主要或重要地位，可能会导致学生与人文性、艺术性和多样性等生命特质渐行渐远，陷入由数据构建的“铁笼”之中。对学生所处环境有深入的了解并为其提供帮助和指导至关重要。了解环境不仅需要考虑学生的文化背景，还需要了解他们的个人经历和生活环境。作为独立于人类精神世界的技术客体，人工智能基于预设算法和规则生成的虚拟环境生成回答。虽然技术进步带来的虚拟环境越来越个性化，但注定无法成为人类的精神本体。

学生厌学或表现不佳，并不完全是迷茫与不解所致，更深层次的是爱与关怀的缺失。因此，家庭教育与学校教育始终是第一位的。ChatGPT的回应不具备人类情感和主观体验，更不具备人类的情商、同理心以及人际交往能力，其所给出的回答难以从个体主观心理出发，其中的意义生成仍需靠人类自己。对于心智尚处于发展阶段的学生来说，虚拟世界与现实生活之间的鸿沟容易让人感到无力，渐渐疏离真实社会中的人际关系。对个体而言，人际关系的冷漠同时伴随历史感、审美创造能力和爱的能力的丧失。ChatGPT仅能与学生生成对话，而教育者则通过语气、眼神、肢体动作等向学生传递信息，其中的差异在于：教育者作为人而共情，其关怀能给予学生力量。获得问题的解决方案只是学习的一部分，人文层面的共情关怀才是学习者的永恒动力。

（三）主体异化风险：学生主动让渡自身的思考能力

对ChatGPT等人工智能产品的依赖，可能会减弱学生长期记忆和深度思考的能力。现成的答案使得人们不必踏出舒适圈去寻找创新灵感与解决问题。在这种情况下，人们在网络上不需要智慧，甚至排斥智慧。互联网搜索引擎使学生可以轻松得到各种信息，知识的记忆不再重要。而ChatGPT比一般的搜索引擎更加智能，使学习者产生依赖。长此以往，利用大脑来记忆与思索的能力下降，导致“到处都是信息，唯独没有思考的头脑”的现象。

这种“偷懒”模式会直接反映在学术诚信方面。随着ChatGPT的普及，许多学生开始利用它完成作业和考试，有些学生甚至因此获得了不错的分数。在传统的学术诚信监管模式下，教师往往通过比对文章结构、论述逻辑以及语句风格等方式来判断是否存在抄袭行为，但ChatGPT本身拥有的海量数据库使得它能够生成高质量、语义连贯且符合语法规范的文本，这在一定程度上增加了用传统方式识别抄袭的难度。因此，许多学校和机构明文规定禁止使用ChatGPT等人工智能工具完成作业、考试或者论文。然而，对于这些规定是否应该实行及其实际执行效果却存在一定的争议。一方面，由于ChatGPT的“伪装”能力较强，即使采取限制措施，也难以完全杜绝学生使用ChatGPT的行为。另一方面，禁止使用ChatGPT等人工智能工具，也将使这些工具在教育领域可能发挥的作用被拒之门外。

（四）算法异化风险：学生的想象世界被边界明确的算法所限制

康德指出：想象力是把一个对象甚至当它不在场时也在直观中表象出来的能力。人与其他动物的主要区别在于人拥有想象力，透过想象力我们可以平等、无规则地发展适应不同生活境遇的工具和能力。目前，人工智能处于一个由给定程序、规则和方法所明确界定了的有边界的意识世界，其无法进行真正的创造，答案同质化严重。存在主义观点认为：人的本质并非预先确定，而是通过持续的“存在”而不断创造的，因此人是拥有自由选择、具备自觉责任感并不断自我超越的存在。而智能算法通过高准确性的编码预设学生“假定存在”，为个体想象力发挥设置了壁垒，一定程度上封闭了个体超越认知边界的可能。换句话说，这一由他者创生的体现集体智慧的“知识库”可能会超越个体具身体验和省思能力而成为主导力量。在智能算法的个性化辅导下，人也会成为算法中的一环，一个整全的人会被算法分解并赋予标签。这意味着他或她会被限制在特定的角色和期望中。学习者的所有行为和思想都在无形中被规定，无法探索和发现新的可能性。

当学习者完全信任算法，依赖且完全服从于智能算法的安排时，ChatGPT的角色逐渐从服务者转变为决策者，作为思维主体的学生成为马尔库塞笔下“单向度的人”。在被具有高度准确性的科技所征服后，学生可能会自我设限，主动切断多元信息渠道。知识和技能从来都不是教育的全部，培养学生的创新能力和自主性才是更加重要的目标。而要实现这一目标，教育伦理的第一原则——尊重、释放师生的想象力和创造力，使其成为自主地持续发展的人——是至关重要的。

智能时代为个性化学习带来机遇和挑战，个体学习比以往任何时代都需要处理好自身与技术的关系。个性化学习的最终目标是实现学生的自主学习，知识构建需要个体思维的参与，而不是依赖机器的智能推荐。智能时代实现个性化学习需要学生根据自身学习需求理性审视并合理利用机器提供的服务，塑造人机共生的教学共同体。充分发挥主观能动性，要以主动学习为内驱力，以良好的情感体验为促进力，以主体意识为支持力，以创新意识为生命力，提高自身的学习能动性，增强对学习的掌控力。

（一）主动学习：个性化学习的内驱力

主动学习源于学习者对知识的内在追求和自我提升渴望，是个性化学习的关键动力。以主动学习为内驱力，突显了学习活动中学习者的核心地位与主动性。

主动学习以智能使用力为动力。在主动学习过程中，挖掘人工智能的多种功能，让人工智能驱动认知形成，做到为我所用。ChatGPT等智能助手在对话式学习中的应用使得主动学习的内涵更加丰富：一方面，学生不能单纯地将解决问题视为智能工具的唯一目的，而应通过与ChatGPT的深入对话，实现对问题的深入理解。另一方面，学生要反思自身，反思对话的过程与结果。ChatGPT终究是一个语言大模型，其反馈具有一定的不确定性、容错性和泛化性，学生需要具备良好的理解和运用反馈信息的能力，这就是所谓的“再反馈素养”。在与ChatGPT进行一系列会话后，学习者应全面评估自己的表现、机器的反馈以及整个学习过程。

主动学习以自主学习力为基础。个性化学习尊重每位学习者的独特性，要求学习者根据自身兴趣、能力和需求自主学习。自主学习能力涵盖了三个基本要素：自我计划、自我调控以及自我评估。其中，自我计划是指学生在学习过程中，根据学习目标和需求制定合适的学习计划和策略；自我调控是指学生在学习过程中对学习行为、学习进度和学习效果进行实时观察和调整；自我评估是指学生在学习结束后对学习效果进行客观、全面的评价。充分利用ChatGPT的智适应学习功能，构建学习者“自画像”。

主动学习以个体理解力为核心。在智能时代，许多问题都能够通过人工智能得到解决，这使得许多将学习目标定位为获取问题答案的学生在使用这一工具后的学习效果反而有所降低。事实上，知道答案并不足以使人真正理解和掌握知识，学生需要深入探究问题的本质和根源，要知其然更要知其所以然。在主动学习模式下，学生主要通过参与写作、对话、问题解决过程等来推动学习，这些活动要求学生深度参与，这与传统的被动学习形成鲜明对比。

（二）良好的情感体验：个性化学习的促进力

良好的情绪情感体验是学生提升学习兴趣和动机，增强学习体验的重要动力。人工智能的个性化服务助力良好情绪体验生成。首先，在ChatGPT精准的个性化反馈和贴切的情感识别功能下，学习者可以通过学习操作规则并进行基础会话来熟悉ChatGPT的功能。在这个过程中，了解人机交流的有效策略是关键，同时可以设定一些特定的个人信息和需求，比如学习风格、学习目标、兴趣爱好等，将 ChatGPT定制成符合个人需求的智能导师。其次，提供完整的背景信息和具体细节，使ChatGPT了解学习者的情绪状态，更好地回应和理解学习者的需求。最后，与ChatGPT建立情感联结，比如使用“你好”“谢谢”等用语，激发其情感对话。

人与人之间的交流使得良好的情绪体验更真实。在智能时代，学会与机器人进行具有良好情感体验的沟通是学习者需要具备的技能，但人机交流绝不能完全取代人与人之间的沟通。人的本质是社会关系的总和。通过具身交流，学生可以更直观地感受知识的实际应用，从而更好地领悟知识的内涵和价值。

（三）主体意识：个性化学习的支持力

主体性是个体优秀品质和个性特征的集中体现，它涵盖了身心的健康发展、德智体美劳等多方面的综合素养，是人得到良好发展的综合表现。学习者作为具有思考能力的个体，在与ChatGPT进行对话时应该具备强烈的主体意识，自主构建知识体系并进行批判性思考。

主体意识需正确认识技术客体，以获得环境支持。人工智能具有“拟人性”，在对话中以他者的形式存在，与作为学习者的主体进行平等对话。需要警惕的是，大数据带来的技术理性正剥夺人们的主体性，逐渐将其让渡给智能工具。正确认识人工智能这一技术客体，摒弃“技术万能论”和“技术替代论”等思想，超越技术理性，以人的主体性成长为衡量尺度。

主体意识需依据经验保持独立思考，以获得能力支持。学习者作为学习主体，拥有自己的体会与感受，在面对人工智能时，应当培养批判性思维，结合自身的知识和经验思考其提供的信息和建议。此外，积极参与实践和创新也是关键。学生应将人工智能技术与实际问题相结合，通过实际操作加深对技术的理解和应用，同时发挥自身的想象力和创造力，实现技术与个人能力的完美结合。通过这一系列努力，学生不仅能够在与人工智能的交互中保持自己的主体性，还能更好地利用这一技术为未来的生活和工作增添更多可能。

（四）创新意识：个性化学习的生命力

ChatGPT等生成式人工智能的出现使得知识唾手可得，个性化学习变得更加便利的同时，也使学习者思维陷入停滞不前的风险。大型语言模型目前的重要局限之一是原创性问题。在ChatGPT出现之前，人工智能已经在以计算和推理为主要思考和决策方式的领域超越了人类，然而在某些需要直觉、灵感、顿悟和创造性思维的领域，人工智能还远不及人类。学习者在利用ChatGPT为自身的学习服务时，需要熟知许多不同领域的知识，如编程知识、数学知识、统计学知识等。在面对复杂问题时需要善于利用各种资源、方法和工具，结合跨行业的知识来寻找解决方案。随着科技的发展，工业革命形成的专家分工体系正逐渐被打破，个体可以使用更多的工具，参与更广泛的事务。学习者需要加速从工具使用者向工作创造者和决策贡献者的转变。

智能时代，教育数字化转型的重要目标是转向人工智能教育，推进教育智能化。ChatGPT以其强大的功能和无限的潜力，为人类描绘了一幅更加公平且高质量的教育图景，未来人类的智慧将得到前所未有的释放，潜能也将得到更深层次的挖掘。教育的目的不再局限于知识传授，而是更加注重培养学生的创新思维和实践能力。ChatGPT所展现出的智能化、个性化特点，使得教育能够更加精准地满足每个学生的需求，从而培养出更加全面、优秀的人才。

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乜勇，康欣欣：《国内人工智能教育应用:研究现状、热点主题和机遇挑战》

李冰雁，赖灵钰：《基于元宇宙的高校艺术类通识课在线教学探究》

杜尚荣，潘舒爱雪：《人工智能背景下教学方式变革的逻辑与路向》

姜新生，董惠仪：《人机融合教育：内涵特质、应然取向及实践路径——基于教育复杂性视角的审视》

彭绍东：《论广义智慧教育》

冯媛媛：《人工智能赋能生成式教学：实现教与学的结构性对齐》

于登秀，邱 灿：《潜能与风险：ChatGPT赋能学生非正式学习研究》

雷成耀，保茜彬：《数字化时代家庭教育的困局与突破》

叶 波，陈胜丽，邓紫倩：《智能时代个性化学习的机遇、挑战与应对——以ChatGPT为研究对象》

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