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变革抑或危机:大语言模型赋能大学教学及其限度——基于斯坦福大学的案例考察 被引量:13
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作者 蒋贵友 殷文轩 《电化教育研究》 北大核心 2025年第1期122-128,共7页
以大语言模型为代表的生成式人工智能正在迅速改变大学教学关于“人”及其教育的生产方式,在全球高等教育领域塑造出一种全新的人才培养模式。基于斯坦福大学的案例发现,大语言模型赋能教学的关键在于大数据集算力加速精准化教学,符号... 以大语言模型为代表的生成式人工智能正在迅速改变大学教学关于“人”及其教育的生产方式,在全球高等教育领域塑造出一种全新的人才培养模式。基于斯坦福大学的案例发现,大语言模型赋能教学的关键在于大数据集算力加速精准化教学,符号语言系统支持全时场服务,神经网络模型促进个性化指导以及智能情感技术实现人性化评价,产生了智能化涌现、无边界探索、生成式互动与情感化反馈的教学变革影响。但与此同时,人工智能“幻觉”、机器“认知偏见”与复杂系统“失控”的模型应用限度,又可能引发教学内容失真、意识形态危机与主体关系异化的多重风险,催生技术革命下新的教学危机。基于此,人工智能大模型时代的大学教学理应从“主体—目标—体系—机制”的四维关系构建系统路径,一体推进生成主义式教学创新探索、教学模型信用评级提升与多元协同教学生态建构,促进大学教学从人机协同走向人机融合,从而彰显大语言模型赋能大学教学的技术进步主义价值。 展开更多
关键词 大语言模型 大学教学 生成式人工智能 教学生态 人机融合
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