本文档属于类型b（观点性论文），以下是针对黄荣怀教授在《学术前沿》发表的《人工智能大模型融入教育：观念转变、形态重塑与关键举措》的学术报告：

作者与机构
本文作者黄荣怀为北京师范大学教育学部教授、博导，教育部“长江学者”特聘教授，联合国教科文组织人工智能与教育教席主持人，互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心主任。论文发表于2024年第14期《学术前沿》期刊。

主题与背景
论文聚焦人工智能大模型（Artificial Intelligence Large Model）对教育系统的系统性影响，探讨其在推动教育观念转变、重塑教育形态及构建智慧教育生态中的关键作用。研究背景基于两大现实驱动：一是人工智能大模型（如ChatGPT、GPT-4等）的技术突破正加速教育数字化转型；二是全球范围内教育系统面临从“被动适应技术”到“主动引领变革”的转型需求。

主要观点与论据

1. 人工智能大模型引发教育系统性变革的“自我觉醒”

黄荣怀提出，教育系统正从被动接受技术冲击转向主动探索人机协同的新范式。这一观点基于三重证据：
- 技术驱动：大模型凭借多模态生成、逻辑推理等能力，已渗透至教学、学习、管理全流程（如清华大学“心智、个体与文化”课程中的AI助教应用）。
- 资本逻辑：资本投入推动大模型快速迭代（如OpenAI的GPT系列），并加速其在医疗、金融等跨领域的场景落地，教育成为关键应用领域之一。
- 教育响应：高等教育（如范德堡大学的AI培训）、职业教育（行业合作课程开发）、基础教育（智慧平台建设）均主动调整策略，形成“外部技术倒逼+内部主动改革”的双向互动。

2. 教育教学观念的四大根本性转变

论文提出智能时代教育需确立“新四观”，每项观念均结合案例与技术特性展开：
- 众创共享的新知识观：知识生产从专家主导转向“联邦学习”（Federated Learning）驱动的群智协同，例如上海交通大学“思源AI助学平台”通过学生自绘知识图谱重构课程体系。
- 智联建构的新学习观：学习方式从被动接受转向人机协同建构，大模型可作为“智能学伴”提供作文批改、心理疏导等支持（如AI口语陪练工具）。
- 融通开放的新课程观：课程结构从分科封闭转向跨学科融合，人工智能大模型能动态整合多学科内容（如生成跨学科情境化学习项目）。
- 人机协同的新教学观：教师角色从知识传授者转为学习引导者，例如清华大学课程中AI助教通过精准反馈提升学生写作能力，体现“师-生-机”多维互动。

3. 人机协同教育新形态的三维实践逻辑

论文从教学、学习、治理三层面分析大模型催生的新形态：
- 协同教学：大模型拓展教学场景，如“具身智能”（Embodied Intelligence）机器人实现物理课堂的双师协同；教师需提升技术素养以调度智能体资源。
- 协同学习：学习者通过“认知外包”（Cognitive Offloading）将部分认知任务委托给AI（如利用大模型处理复杂计算），形成“人类决策+机器执行”的互补机制。
- 协同决策：教育治理从经验驱动转向数据驱动，例如大模型分析海量学生数据预测学业风险，支持“超前治理”（Proactive Governance）。

4. 构建智慧教育生态的五项关键举措

作者提出操作性建议，每项均包含政策、技术与伦理维度：
- 师生胜任力提升：建立数字素养动态监测体系（如学生自主学习能力评估），开展教师人机协同教学培训。
- 智能产品准入机制：实施分类审查（如按学科划分AI工具风险等级）与动态监管（黑白名单制度）。
- 人机协同实践推广：开发数字教学法（Digital Pedagogy）框架，发布协同教学标准（如学情分析环节的AI使用规范）。
- 生成式AI教育应用标准：制定技术（数据加密）、质量（内容准确性）、服务（操作指南）三类标准。
- 安全与伦理规范：通过数据加密、算法透明化（如决策可追溯性文档）防范隐私泄露与偏见问题。

论文价值与意义

1. 理论贡献：系统性提出“新四观”与“人机协同三维形态”，为智能时代教育研究提供概念框架。
   
2. 实践指导：五项关键举措可直接指导政策制定（如教育AI产品准入政策）与学校改革（如教师培训设计）。
   
3. 国际视野：整合联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》等国际经验，呼应全球教育数字化趋势。
   

亮点
- 跨学科视角：融合教育学、人工智能、社会学等多领域理论，如“具身认知”（Embodied Cognition）解释知识的情景性生成。
- 批判性思考：警示资本逻辑可能裹挟教育变革，强调“以人为本”的技术应用底线。

（注：全文约2000字，严格遵循文档内容与学术报告格式要求。）