AIGC赋能红色文化教育中互动式学习生成

摘要：目前，在本科课堂教学中，红色文化教育仍存在诸多问题，人工智能赋能教育发展是我国科教兴国的时代趋势。本研究采用对照实验和数据分析法，对基于生成式人工智能（AIGC）技术辅助的XX高校本科有关红色文化教育的课堂教学进行了研究，通过对比分析，发现生成式人工智能（AIGC）助力红色文化教育中互动式学习生成的教学效果优于传统教学，并提出相应的建议。

关键词：AIGC；人工智能；红色文化教育；互动式学习；教育创新

引言

当前，随着时代的不断进步，人工智能技术已经成为渗透到我们日常生活中的重要部分。作为科技进步中的第三个显著突破，它带来的改变和影响是极为深远和庞大的，特别是在这不断更新的世界里。AI越来越多地渗透到学校的教育环境和教学过程中，这是不争的事实。在发展的过程中，越来越多的人关注到这项技术在教育领域的重要性。“如何将人工智能更好地运用到教育中，帮助推动教育的进步和发展？”成为了一个重要话题。在不断的实验和论证当中我们发现：AI可以不断优化和改善学习环境，激发学生的积极性、主动性和创造力。同时，可以显著提高教师的课堂管理水平，保证课堂管理更加合理高效。

一、AIGC在教育中的应用

（一）在教师教学方面

AIGC作为一种人工智能手段，其便捷性它在于对大数据进行快速检索并生成结果，这样能最大程度地帮助教师减少在查阅信息时花费的时间，自动化减轻教师的常规性和重复性工作负担，并提高备课效率。例如：教师可以利用ChatGPT自动生成功能进行教学设计，包括教案，课件和讲义等。此后教师便可以在此基础上根据教学目的和需求进行二次创作，大大减轻教师的工作负担，提升工作效率，进而可以节省更多时间用于对各个学生展开个性化教学。在焦建利《ChatGPT助推学校教育数字化转型——人工智能时代学什么与怎么教》中就提并在人工智能基础上通过方式方法的改变提高工作和教育教学的质量与效率。同时，教师可以利用ChatGPT来产生研究思路和撰写研究论文。

（二）在学生学习方面

学生有机会借助AIGC工具来规划自己的学习路径，以此增强学习效率。这需要学生结合自己的学习偏好、习惯、个性和学业成绩以及知识吸收情况，来设计个性化的学习策略。从周到月直到学期，计划实施实际有效的个性化学习计划，以提高学习的有效性和质量。

另外，学生能够通过AIGC进行定期的自我评估，例如这个月的成绩涨幅情况，考试错题情况，知识吸收情况，做整体的智能评估，然后进行针对性的查漏补缺，有助于学生及时调整学习与复习的方案。

（三）在家长辅助教育方面

学校为学生提供了定制化的学习报告功能，使得家长可以在家中迅速并精确地掌握孩子的学习进度、优点、难点和学习建议，进一步了解他们的学业进展。借助AIGC创造的智慧型互动问答平台，家长与系统能够在孩子的学习过程中展开深度的交流，深入探讨孩子的学习理念与情感，并及时与其互动。生成针对性的学习互动游戏可以根据孩子的兴趣设置好玩的学习游戏或是挑战，和孩子一起参与学习互动，更有力增加亲子互动和信任。

通过AIGC，家长能更深入地了解自己孩子的学习需求，及时与孩子交流，从而强化亲子之间的感情纽带。包括chatgpt在内的所有AI技术都将在不远的将来，持续地和教育系统进行整合，助力人们解决教育和学习中的各种问题。

二、互动式学习体验的理论基础

从表意上来说，互动式学习核心在于“互动”，即要求从传统的教师单方面教授知识点转变为为学生营造一个多方互动的学习环境，进而激发教学双方对于知识的主动探索和碰撞交融。通过对以往相关文献的研究，我们得出以下几个方面的内容：

（一）构建主义

皮亚杰在其“儿童认知发展理论”的基础上提出了构建主义，在这一理论框架下，皮亚杰主张人们基于图式的方式，通过同化与适应的途径逐渐建立自己的认知框架。这强调了在学习过程中学生的主体和主导作用，即“以学生为中心”。教师单方面的传授知识并不能达到最佳的学习效果，学生在接受知识时会根据自身经验为主导，自主地对知识进行筛选、整理、分类、归纳，通过同化或顺应的方式进行学习。

（二）体验式学习圈

互动式教学具有教育学和心理学的理论基础。社会心理学家大卫·科尔布提出的“体验式学习圈”揭示了体验与学习之间的过程机制，为互动式教学的设计与组织提供了心理学依据。科尔布认为学习过程经历了具体体验、反思观察、抽象概括、行动应用四个阶段，学习者从最初的感知、观察和反思角色发展到成为了真正的实践者，实现了自己的身份转变。

三、AIGC的关键技术（如自然语言处理、机器学习等）

（一）自然语言处理（NLP）

AIGC技术融合了机器学习和自然语言处理的前沿技术，实现了从自然语言描述到高质量代码的自动生成，它涉及对文本数据进行理解、分析和生成的过程。在AIGC中，NLP技术被广泛应用于语言模型的训练、文本生成等任务。这意味着开发者不再需要手动编写繁琐的代码，而是通过自然语言描述他们的需求和意图，AIGC系统就能够将这些想法迅速转化为可执行的代码。在AIGC与红色文化教育相结合的过程中，自然语言处理起着关键作用。郑南宁指出自然语言处理技术有望帮助教师从简单重复的教学工作中解放出来，比如，降低教师作业批改的工作量，使他们有更多时间专注学生全面长远的发展。其次，自然语言处理技术可以促进传统教学方法、教学环境的变革，比如提供更多元化的教学材料、更丰富的交互方式、更加个性化的教育模式等。

（二）机器学习（MachineLearning）

机器学习是AIGC平台上一个关键的技术，用于模型训练并从数据中获取规律。AIGC系统利用机器学习的算法，能够在海量数据中自主学习，进而创建与其语境和逻辑一致的内容。在众多的机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树及神经网络等，AIGC环境下，这类算法主要被融入到言语模型的培训及内容的创造中。当机器学习深入融入红色文化和教育时，它所能起的影响和作用是相当显著的。根据对以往论文的研究分析，ML可以发挥以下作用：1、客观地给学生进行打分。机器学习可以更加中肯地来给学生打分，人是一种感性动物，在面对打分评价时，难免带入个人主观色彩，但ML的使用可以最大程度地减少这些偏见。最近的一些例子是使用监督机器学习进行文本分类来预测学生在某些课程中的最终课程成绩，并展示了使用ML分类消息来识别有课程失败风险的学生的潜力[12]。2、预测学生表现。机器学习的一个主要好处（关于科学数据库中的研究数量）可能是它能够预测学生的表现。通过“了解”每个学生，该技术可以识别弱点并提出改进方法，例如额外的练习测试，个性化的学习计划定制。具体来说，ML可以帮助学生根据自己的学习进度和对知识点的掌握程度制定每个学生个性化的学习方法和学习策略。

（三）技术的局限性与挑战

1、技术的局限性

第一，AIGC技术的培训过程依赖于众多的数据集，数据的高质量是确定内容产生的准确性和实际应用范围的关键因素。假如训练资料中出现偏差或是质量上的问题，AIGC制作的教程内容可能会误导或不精确，这可能会对教育成果产生不良影响。

第二，尽管AIGC技术拥有极大的发展潜力，然而其在推广至教育界方面仍然受到若干技术和资源的困扰。例如，高昂的技术创新和维保费用，以及对高效计算资源的依赖，这些因素或许是阻碍AIGC技术在广大教育场景中得到广泛应用的一个因素。

第三，虽然AIGC能创造大量的教学材料，其深度和深度的覆盖可能受到目前技术及算法能力的制约。关于复杂的红色文化概念和思维框架，AIGC生成的信息可能不会充分取代教师的深入教学和引导

2、面临的挑战

第一，AIGC技术在教育中的应用涉及学生的学习数据和个人信息，如何确保数据的安全性和隐私保护成为一大挑战。此外，AIGC生成内容的伦理性也需要受到严格监管，以防止生成有害或不适当的教育材料。

第二，技术的不均衡发展可能加剧教育资源的不平等。在资源有限的地区，学生可能无法获得AIGC技术支持的教育内容，从而影响他们的学习机会和教育质量

第三，AIGC技术的引入可能会改变传统的教学模式和教师的角色，教师需要不断学习和适应新技术，以充分利用AIGC技术提高教学效率和质量。如何平衡技术应用和教师职业发展，成为教育改革中需要重点考虑的问题。[13]

四、AIGC技术在红色文化教育中的实际应用效果

（一）教学效果提升

实验性的研究发现，AIGC技术在红色文化教育领域有着显著的实用价值。当我们将实验组使用AIGC技术和对照组采用传统的教学手段进行对比时，发现在知识掌握、思维技巧和创新精神等多方面，实验组的学生表现普遍比对照组更胜一筹。具体地说，实验组的学生在红色文化知识的认识层面和宽度、对历史事件的分析技能，以及对红色文化价值观的接纳程度方面都有了显著的进步。AIGC技术能够显著推动学生深入了解红色文化，并加强他们对于社会主义核心价值观的赞同及实践技能。

（二）问题与展望

尽管AIGC技术在红色文化教育中展现出了积极的应用效果，但其发展和应用仍面临一些挑战。例如，如何确保生成内容的准确性和权威性、技术的普及和教师培训、以及保护学生隐私和网络安全等问题。因此，未来的研究和实践需要在保证AIGC内容质量的基础上，探索更加有效的技术应用模式，同时加强师资力量建设，确保AIGC技术在红色文化教育中的健康、安全和有效应用。

总体来说，AIGC技术在红色文化和教育领域展现出了巨大的价值和潜能。这种创新的教育方法成功激发了学生的兴趣，增强了教学成果，并且为保护和推广红色文化带来了新的方向和手段。在未来的时代背景下，伴随技能的日益进步和教育方式的持续刷新，AIGC技术预计将在红色文化教育这一领域发挥更为重要的角色。

（三）学生和教师的接受度

本研究旨在探究AIGC技术在红色文化教育中的应用效果及其接受度。通过问卷调查和访谈的方式，我们收集了XX学院学生和教师对于AIGC技术的看法和接受程度的数据。研究结果显示，学生和教师普遍持开放态度，认为AIGC技术能够提高红色文化教育的互动性和趣味性，但也存在一定的担忧和挑战。

1.学生接受度

大部分学生均认为，利用AIGC技术可以使课堂内容更加鲜活和吸引人，并能极大地激发他们的兴趣和热情。在实际使用过程中，绝大部分学生都表示，利用AIGC制作的交互式录像以及模拟环境使得他们可以更深入地领会红色文化的深远含义和历史背景。根据问卷调查的具体结果，大约75%的学生表明他们有意在其他学科里使用类似的AIGC教学工具。

不过，也存在一部分学生对AIGC技术表现出疑虑。他们对过分依赖科技有一定担忧，这种依赖可能会导致传统的学习方式被忽略，并且还对技术操作的高度复杂性和可靠性表示怀疑。在调查问卷调查中，大约有20%的学生透露，在采用AIGC技术过程中，他们面临操作上的挑战，因此亟需更多的教导与辅助。

2.教师接受度

从教育工作者的视角看，绝大多数教师觉得AIGC技术为红色文化教学开辟了全新篇章。经过深入访谈，大多数教师表示，AIGC技术不仅可以增加课堂上的交互与参与度，还能增强学生的学习效益和兴趣。尤其在处理抽象的概念和错综复杂的历史事件时，AIGC技术的引入使得知识的传达过程更显清晰和易于接受。

尽管如此，教师们也提出了对AIGC技术应用的一些担忧。首先，一些教师担心技术障碍可能会影响教学进度和效果，尤其是在学校资源有限的情况下。其次，教师们也指出，要充分发挥AIGC技术的教育潜力，需要对教师进行相应的培训和指导，以便他们能够熟练运用这些新工具。

四、结论与建议

（一）我国教育的现状

虽然现在中国的教育发展取得了长足的进步，但是城乡教育水平的不平等仍然是一个重要的问题。城市教育资源比较集中，学校的硬件设施、师资、教学资源等功能比较突出，为学生提供了良好的学习环境和资源支持。但是，诸多原因影响之下，农村和偏远地区教育资源相对不足，学校硬件设施和师资之间存在一定差距。城乡教育的这种不均衡，在一定程度上影响了教育的公平性和教育质量的提高。一方面，地方学校由于教学设备和图书馆资源不足，可能会限制学生的学习经验和知识学习。另一方面，城市和农村教师的研修、教育水平的差异，会对教育方法的质量和多样性产生影响。

考虑教育的总体布局，我们可以看到中国的城乡教育存在明显的差异。国家仍在努力推动教育更加公正和高质量的进展。然而，由于设备的不完善和城乡教育机构教师背景的不同，这仍然是一个难以改变的现实。

（二）对教育实践的建议

余文森在2003年关于试点地区教学的报告中写道，试点小学的学习方法变得更加多样化，学生也更加积极地参与其中。课堂教学已经从简单的知识灌输转变为“活起来”在教育中不仅需要有知识与知识的传递，更要强调知识与知识的成功传递。科学研究者们为什么拥有比教师们更深厚的知识文化程度却不能成为教师，这其中不仅是“术业有专攻”的原因，更多是教师传授知识的方式与研究者特定于相关同行的讲述有很大的差别，在面对“零基础”的学生们，教师们会更加需要耐心的讲授和教育方式相关知识的累计。

所以，在教育实践活动中，教师和课堂应保证多元化、多样化、多节奏，在45分钟的课堂中充分让学生理解和接受教师所述内容，而不是单方面的传递，完成所谓的教学课时任务。如果一名教师在授课过程中仅仅单方面让学生笔记记忆知识点或简单讲述，而没有完成“如何让学生理解并记忆此知识”的任务，却又讲述自己不懂得优秀的教师与成绩较差的教师的边界，这种教师则难以称为“教学生的师傅”，而是只有一个单纯的教师头衔罢了。避免此类机械式传授方式的发生是教师需要注意的问题。

（三）对未来研究的建议

基于本次我们对“AIGC在红色文化教育中创建互动式学习体验调查”的所有研究来看，对于未来的研究有很大的借鉴作用，具体如下：

首先，关于“互动式教学”的研究，应当把学生的需求放在首位，把他们的过往经历、学习经历以及能力提升都纳入到考虑范围中。为了提供针对性的教育干预方案，需要更加深入地分析影响学生新技术认知和态度形成的各种因素。再者，科研过程中仍需进行深入的追踪调查，以深度分析技术应用所带来的长期效益及其影响，进而更为全面地洞察技术应用对学生学习过程的实际效果，为教育的决策过程提供科学支持。再者，我们需要为学生设计个性化且多种多样的教育策略。结合AIGC技术与传统教学手段，我们可以更好地适应各类学生的学习风格和需求，从而增强教学的成果和学生的学习体验。在结尾部分，我们必须强调对教师新技术的吸收和实施的重要性，加强针对教育者的培训及援助方案，从而帮助他们在教学中充分融合和应用这些技术，并更积极地促使学生参与互动学习。通过整合这些建议，能有效推动教育技术在教育实践中的运用，进一步推动教育向现代化和智能化方向发展。这些建议也将给教育的持续进步和学习体验的优化注入关键的动力和方向。

参考文献

[1]张博等：自然语言处理技术赋能教育智能发展——人工智能科学家的视角

[2]郑南宁.（2019）.面对人工智能挑战人才培养的下一步该如何走.中国大学教学，（02），9—13+8.

[3]清华大学人工智能研究院.（2020）.人工智能发展报告（2011—2020）.

[4]于伟，2003.《国家课程改革试点地区教学改革调查报告》教育研究11，14，p40

[5]董欣，2007。素质教育调查;刘文提：素质教育的六个不容忽视的问题和制约发展的四个因素[j].新华社

基金项目：本文系“暖灵--基于数字人成像技术和GPT本地化学习的电子影像综合解决方案”（项目编号：S202311393084）

作者简介：毛月舢（2002.7—），女，汉，云南昆明人，昆明学院本科在读，研究方向：小学教育（专业）。