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教学论坛

２０２４年５月第０９期

张力与限界:生成式人工智能在物理教育中何以何能

荆鹏

(东北师范大学教育学部吉林长春１３００２４)

摘要:ＡＩＧＣ技术基于漫长的研发历程ꎬ实现了从萌芽到融合再到崛起的范式转变.相较于人文社科领域的理论

分析与意义探讨ꎬ关涉自然科学的对话ꎬ尤其是关于基础教育阶段物理教育领域内容时ꎬＡＩＧＣ的现实表现亟需探查.研

究选取搭载ＧＰＴ－４的ＢＩＮＧＡＩ作为测试对象ꎬ从教、学、评三个维度进行多轮测试后发现ꎬ现阶段其在物理教学场景

中已初具实践价值ꎬ但存在应答真实性缺失、易致思维惰化和诱发伦理安全等风险隐忧.在物理教育中使用ＡＩＧＣ应聚

焦学科育人价值ꎬ警惕教学意义被技术侵蚀ꎻ明晰人技关系边界ꎬ防范教学主体的思维异化ꎻ延拓技术应用场景ꎬ革新教

学过程的时空范式.

关键词:ＡＩＧＣꎻ物理教学ꎻ核心素养ꎻ教育数字化ꎻ物理教育

中图分类号:Ｇ６３３７文献标识码:Ａ文章编号:１００８－４１３４(２０２４)０９－０００６－０６

自２０２２年底ＯｐｅｎＡＩ公司研发的ＣｈａｔＧＰＴ问世中后期ꎬ从图灵(ＡｌａｎＭａｔｈｉｓｏｎＴｕｒｉｎｇ)提出图灵测试

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以来ꎬ其凭借超乎预期的强大能力ꎬ在全球掀起了现以判断机器是否具有人类智能到１９６６年的第一款

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象级的风暴.生成式人工智能(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ对话型机器人Ｅｌｉｚａ问世ꎬ再到上世纪８０年代中期ꎬ

ＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔꎬ以下简称ＡＩＧＣ)爆火的当下ꎬ以文ＩＢＭ的实验转录系统Ｔａｎｇｏｒａꎬ受限于技术水平ꎬＡＩＧＣ

心一言、通义千问、星火认知、智谱清言等为代表的本此段时期仅在小范围进行调适实验.随后一段时期ꎬ

土大语言模型也迈入蓬勃发展期.习近平总书记指ＡＩＧＣ开始从实验性转向实用性研发并进行技术积累

出ꎬ要积极推动人工智能和教育深度融合ꎬ促进教育沉淀ꎬ如２０１２年微软展示全自动同声传译系统ꎬ可以

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变革创新.在教育领域ꎬＡＩＧＣ其呈现出的认知性将英文语音自动翻译为中文语音.同时ꎬ机器深度

强、通用性高等强大能力引发了教育工作者和研究者学习算法持续迭代ꎬ加速了ＡＩＧＣ的蓬勃发展ꎬ从古德

的持续关注ꎬ为教育数字化转型携至来了新的机遇.费洛(ＬａｎＪ.Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ)的生成式对抗网络ＧＡＮ提出

[２]到ＳｔｙｌｅＧＡＮ、ＤＶＤ—ＧＡＮ模型和ＳｔａｂｌｅＤｉｆｆｕｓｉｏｎꎬ

纵观现有研究ꎬ主要集中在技术风险治理、对传统

[３ꎬ４][５]ＡＩＧＣ逐步在文字、图像、视频等多种形式内容的生产

教育模式的冲击与变革、语言教育等方面ꎬ在物

理教育中的实践与理论研究尚存空白.鉴于此ꎬ梳理上发挥作用.近年来ꎬ资本市场的大量资金流入为全

ＡＩＧＣ的迭代历程和呈现特征ꎬ立足物理学科属性探球范围内ＡＩＧＣ的颠覆式增长注入了动能ꎬ以多模态、

查ＡＩＧＣ在教学过程中的实然表现与现实挑战ꎬ旨在生成算法、预训练模型等技术为代表的累积融合ꎬ催

为ＡＩＧＣ赋能物理教学提供参考.生了ＡＩＧＣ的大爆发ꎬ刷新着包含教育领域在内的各

１祛魅:ＡＩＧＣ的迭代历程及其内