一、人工智能的历史背景与发展阶段
1956年是科技史上的一个重要里程碑。在这一年，达特茅斯学院数学系教授约翰·麦卡锡召集了全球顶尖学者，提出了一个重要的假设：人类智能的所有方面都可以被精确描述并用机器模拟。这一理念奠定了人工智能的基础，也标志着这一学科的诞生。简而言之，人工智能旨在让机器模仿人类智能。
从1956年至今，人工智能经历了多个发展阶段：
计算智能阶段（20世纪50年代至80年代）：主要关注模拟人类的计算能力。
感知智能阶段（本世纪初）：涉及图像识别、语音处理等感知能力的模拟。
认知智能阶段（近两年）：以生成式AI为代表，重点在于模拟人类的学习和理解过程。
二、判别式AI与生成式AI的区别
人工智能可以分为两类：
判别式AI：基于特定领域的数据进行分类、标签和特征识别。典型应用包括人脸识别、推荐系统和自动驾驶。
生成式AI：具备多轮对话和上下文理解的能力，能够创作内容。它的历史意义不亚于个人电脑和互联网的出现。
三、人工智能对课堂认知目标的影响
传统的课堂认知目标通常分为低阶和高阶两部分：
低阶认知（记忆、理解、应用）：判别式AI已经在这些领域表现出色。
高阶认知（分析、评价、创造）：生成式AI开始介入，如作文批改系统的使用。它不仅能识别手写痕迹，还能生成评语，提出写作建议。
四、生成式AI在课堂教学中的应用实例
生成式AI的应用已经渗透到课堂教学的各个层面：
英语课：学生可以用AI协同提出减少食物浪费的策略。
偏远地区：教师可以利用AI将文本描述转换为教学资源图片。
艺术课：音乐课上，AI可以根据学生的描述生成专属图画。
五、教育生态的重构
生成式AI的到来改变了教育生态中的四个核心要素：教师、学生、内容和媒体。
教师角色的变化：AI成为助教，帮助教师完成教学设计、分层教学等工作。
学生角色的变化：AI成为24小时学伴，陪伴学生学习，并提供即时反馈。
内容和媒体的变化：AI动态生成学习内容，跨越语音、文本、图像等多种媒体形态。
六、应对变革的关键策略
面对这些变化，我们需要：
1.继承和发展：经典理论仍然具有重要价值，但要在继承的基础上创新。
2.过程和结果：技术越强大，越要重视教师在教学过程中的关键作用。
3.开放和监管：确保AI在教育中的恰当使用，制定相应的应用指南和规则。
最后，孙教授提出四个教学主张来结束今天的分享：
1.注重专家思维的培养。
2.关注深度的自主、探究和合作学习过程。
3.培养审辩思维，教会学生如何与AI相处。
4.注重技术的伦理道德和社会责任。
