生成式人工智能（GenAI）正迅速蔓延全球。校園里，學生通過聊天機器人完成作業，教師借助應用程序設計課程教案。這場技術革命的推進速度令人驚嘆，例如ChatGPT于2022年末問世后，以驚人的速度在發展。

　　與以往教育技術浪潮不同，當前多數生成式人工智能技術對所有互聯網用戶開放。其用戶體驗直觀易用，無需任何前期培訓或編程技能要求。該技術的多功能性意味著它能在數秒內完成從撰寫論文到創建學習體驗的各類任務。

　　鑒于生成式人工智能的強大能力，其在教育領域的快速普及不足為奇。經濟合作與發展組織最新發布的《2026數字教育展望》報告顯示，生成式人工智能蘊含諸多機遇，但也存在一些風險。當人工智能工具在明確教學目標引導下或專為教育設計時，能有效輔助學習。但當人工智能消除了學習過程中必要的“生產性掙扎”時，學生雖能更快完成任務并獲得即時優異成果，其知識理解能力卻可能難以深度鞏固。這將削弱學生的認知耐力、深度閱讀能力、持續專注力和毅力。缺乏明確教學目標的人工智能工具，可能助長研究者提出的“元認知惰性”和“學習疏離感”。

　　該報告同時揭示了非教育專用型通用人工智能工具在學習中的局限性。例如，多項研究表明，使用通用人工智能工具學習的學生答題質量雖優于未使用組，但考試表現未見提升，甚至出現惡化現象。

　　反觀之，盡管通用生成式人工智能工具在教學中可發揮作用，但專為學習設計的專用生成式人工智能工具更具潛力。這類工具基于人類知識技能習得科學原理，以明確教學目標為設計核心。評估表明，當其作為創意協作學習伙伴或虛擬研究助手時，往往能帶來更好的學習成效。

　　早期試驗表明，基于生成式人工智能的輔導助手能增強人類導師解決學生難題的能力。一項研究顯示，經驗較少的導師在人工智能輔助下采用了更優的輔導策略，顯著提升了學生對數學知識的掌握程度。研究人員發現，另一款基于互動聊天的教師培訓工具——通過模擬學生場景讓新手教師進行教學實踐，能有效提升教師的教學準備度和自信心。盡管這些研究前景可期，但仍需未來研究評估其在不同教育場景中的實際成效。

　　展望未來，生成式人工智能顯然并非解決所有教育問題的魔法棒。它既能放大優質教學法的效果，也能擴大不良教學法的影響。各國政府應確保生成式人工智能被有目的地運用，能夠豐富學習體驗而非替代認知努力或削弱教師的專業判斷。教育體系應優先支持那些明確旨在提升教學效果、由師生共同設計并經過嚴格試驗檢驗的工具。通過這些措施，各國政府能夠確保生成式人工智能為全球師生提供支持，并幫助學習者掌握關鍵的生成式人工智能素養技能，而這些技能對未來勞動力市場乃至更廣闊的人生成功都至關重要。

　　（作者系經濟合作與發展組織教育與技能司司長、德國籍學者，本文由本報記者黃金魯克翻譯）