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[期刊] 比较教育研究
[作者]
王瑜 汤同
以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）可以在实现研究对象的全球性拓展、研究数据的形象化采集以及研究成果的智能化产出等方面给比较教育研究带来突破性的技术赋能。同时，研究者们也应警惕如文化失声的技术陷阱、西方中心的话语殖民、去情景化的方法困境等潜在的技术主义价值隐患，积极在本土文化继承、学科话语自主以及实践问题导向方面做出应有努力。基于此，比较教育研究应积极应对此次技术变革，在认识层面应重视研究内容的文化性，强化境域性的跨文化理解；在功能层面应强调研究话语的自主性，强化本土理论的生成与传播；在方法层面应注重研究问题的实践性，强化具身性的在场研究。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
张娟
生成式AI的引入与新时期我国数字政府建设的协同高效需求高度契合，这使数字政府建设脱离了对强人工智能时代的想象，走向全面的初级场景构建阶段。生成式AI嵌入数字政府建设能够大幅增强数字政府结构的协同性、提升数字政务服务的亲民性、提高公共治理的科学性。通过价值上的审思可以发现，生成式AI嵌入数字政府建设也伴随着国家数据主权安全风险、个人信息安全风险、资本侵蚀风险和资本同化风险。因此，为了推动技术理性与价值理性相合，应加强技术合规建设以维护国家数据主权安全，引入多部门协同配合以增强个人信息安全，规制资本行为以提高公共治理福祉，从而对生成式AI嵌入数字政府建设进行智能补强。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 陈鑫 任前前
[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求，如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作，以满足用户的情报需求，已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧（Supply）、智慧情报分析中台（Analysis）、情报需求侧（Demand）三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型，深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理，并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD，可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节，提高情报工作效率，为情报工作范式研究提供了新思路。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
刘凯
ChatGPT已成为教育界的热议话题，但大家对其应用和伦理的“浅”问题关注有余，对教育理论的“深”问题所言甚少。因此，提出正确的技术和理论框架支撑尤为迫切。本研究从技术论视角出发，基于专用和通用人工智能技术框架，阐明ChatGPT本质是工具性的专用人工智能系统，OpenNARS是具有认知能力的通用人工智能系统，并澄清专用人工智能“拟人化”“污名化”及通用人工智能“万能化”“夸诞化”等误解；从本体论视角出发，说明人工智能与教育学双向融合的可能性，揭示ChatGPT成功背后隐藏的教育学“密码”，指出人工智能开启了教育学“人—机”二元主体的新时代；从认知论和方法论出发，描摹人工智能与教育学融合的双向路径，诠释两个学科范式变革的内在动力机制和逻辑框架。作为彼此的学科理论突破口，教育学为人工智能提供了新的诠释视角和理论依据，人工智能为教育学带来新的研究对象和研究方法。教育学真正的学术价值“隐秘而伟大”，但其学科地位与之潜能完全不匹配，不仅核心理论依赖其他学科“给养”，研究方法的科学性饱受争议，甚至学科存在的必要性也遭受质疑。今后，人工智能将因教育学而走得更远，教育学也将因人工智能夯实存立之基并取得科学性之争的胜利，成为打破学科边界、推动范式变革、促进学科融合的中间力量，最终掌握“大科学”时代的核心话语权。
[期刊] 教育发展研究
[作者]
唐汉卫
生成式人工智能标志着智能技术出现革命性进展，展示出前所未有的“自反性”：认识论意义上的自我反思和调节能力，人机关系上存在脱离控制的可能性、应用后果上的负面效应和更大的不确定性。从自反性的角度看，生成式人工智能的迅猛发展给教育创造了更多机遇，但也隐含着“去教育化、反教育化、伪教育化、非教育化”等风险和挑战。在推进教育数字化、智能化转型过程中，面对新一代人工智能，教育领域应保持“若即若离”的姿态，应当坚持公共性原则、可控性原则、伦理优先原则、多重后果评估原则、共同行动原则。
关键词：
人工智能 自反性 若即若离 公共性
[期刊] 全球教育展望
[作者]
杨晓哲 王晴晴 王若昕
以ChatGPT为代表的生成式人工智能已基本具备跨领域解决问题的文本生成能力，逐步接近通用人工智能。本研究对ChatGPT进行各项能力测评，发现其具有较强的逻辑分析能力与批判性思维水平，但在创造力方面，ChatGPT没有明显的创造力倾向偏好。在教学能力方面，ChatGPT已经能够通过中国高中语文教师资格证考试的笔试部分。可以预测，此类生成式人工智能具备四方面应用潜能，有望成为教师准备教育资源的助手、学生开展自主自学的助手、课堂增强学习互动的助手、课外作业自动批改的助手。展望未来，生成式人工智能对教育的影响包括：形成多元协同的“师—生—机”关系；推进“人机融合”的教师数字素养提升；重塑课程体系结构与学习科学研究；全面关注“智能鸿沟”以促进教育公平。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
王雯 李永智
生成式人工智能日益成为未来教育变革的最大变量。调研发现，当前生成式人工智能在教育政策、学术研究、行业发展和教育实践应用等维度发生转向。各国政府、相关组织相继出台政策，全球很多院校从禁止生成式人工智能逐步转向指导性应用；国内外学界日益关注生成式人工智能对教育的影响和潜在风险；市场应用在教育类型、学科覆盖等方面呈现多元化的发展趋势。长远来看，生成式人工智能将推动现有产业组织形态、用工模式、用工理念发生根本性变化，进而重构人才培养目标、重塑教育形态、赋能科学评价。生成式人工智能的“生成幻觉”问题，潜在的意识形态和伦理风险，师生之间的信任危机，以及对教育公平的新挑战不容忽视。我国应以提高师生人工智能素养作为应用前提，以跨学科、有组织的国产研发破解应用难点，以更严格的政策约束确保应用安全。同时，为避免造成新的数字鸿沟与教育不公平，应建立统一研发标准，降低应用成本，通过接入国家智慧教育平台，最终实现全体师生共享普惠优质的生成式人工智能教育应用带来的发展红利。
关键词：
生成式人工智能 教育数字化 国际趋势
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王浩伟 汪璠 王秉琰
[目的/意义]随着生成式人工智能的快速发展和广泛应用，信息空间结构也随之发生深刻的变革。以往以用户生成内容(UGC)为主的信息空间开始逐渐被生成式人工智能生成内容(AIGC)所影响，生成式人工智能治理的重要性愈发凸显。文章旨在从主题视角比较AIGC与UGC,揭示两者在内容与结构特征上的差异，并为生成式人工智能治理提供创新参考。[方法/过程]收集了金融、法律、医疗和开放问答4个领域的多个在线平台上的问题和用户回答，并借助gpt-turbo-3.5模型生成每个问题的人工智能回答，最终构建了包含65260条问答数据的语料集，并采用BERTopic主题模型分别对AIGC与UGC进行主题提取，并从主题间关系、主题与文档关系以及主题与主题词关系3个角度对两者进行综合对比。[结果/结论]研究结果揭示了AIGC和UGC在主题分布、主题内文档一致性和主题词权重结构等方面的差异。通过深入了解两者之间的特征差异，能够更好地观察生成式人工智能的行为规律，并为AIGC的治理策略完善提供参考。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
杨峰
在生成式人工智能的扩散过程中，应用领域逐步从专用走向通用，从小众化走向普惠化，但其间所带来的机会也并非能惠及社会所有的物理空间和群体，形成了智能鸿沟。人工智能的离心力、穿透力和扩张力，加快了智能鸿沟的生成速度，加深了智能鸿沟的生成程度，加大了智能鸿沟的生成跨度，在不同国家、不同区域、不同行业、不同群体都有可能因人工智能技术拥有和采纳程度差别而产生社会不平等两极分化的智能鸿沟。在对人工智能的神秘感、膜拜感、危机感的交错心理中，更要思考人工智能创新扩散中如何最大程度利用技术和如何做好普惠性包容性的兜底之间的平衡，缩小和弥合智能鸿沟。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨颖
ＭＯＯＣ是一种新型的在线学习模式，它体现了以学习者为中心的教学理念，与传统的教学模式相比更加具有灵活性和选择性。现有的信息素养教育有诸多局限性，可以借助ＭＯＯＣ教育的方法进行改革。通过分析ＭＯＯＣ教学的特点，结合高校信息素养教育的需求和长期存在的一些瓶颈问题，提出基于ＭＯＯＣ模式的高校信息素养教育的课程教学模式，并且对信息素养ＭＯＯＣ教学的课程设置进行探索。
关键词：
MOOC 信息素养 课程改革
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
蔡迎春 虞晨琳
构建一个面向智能化科研（AI for Research， 简称AI4R）的人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）素养教育培训体系，对培养出更多既具备技术知识，又拥有创新思维和伦理意识的科学研究者具有非常重要的作用。通过对全球主要国家与AI相关的素养教育政策、课程与培训项目进行对比分析的基础上，认为这个体系框架不仅关注教育对象对AI的知识理解，注重实践能力的培养以及伦理和社会责任的教育等，还需要关注跨学科思维及情感联系的教育。面对高校教师和学生两个层面的受教对象，AI素养的教育培养策略起着至关重要的作用。这些教育培养策略可由政府、教育机构、企业等社会性机构，亦或是图书馆、社区等公益性组织实施，他们通过承担特定的角色和职责，共同构成了一个多层次、互补的教育培养策略，不仅推动AI技术在科学领域的应用，还负责培养新一代的科研人员，使其具备利用AI技术进行跨学科研究的能力。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
李亚玲 包芊颖 黄成凤
科研范式是科技创新的基本理论和方法，在数据爆炸背景下，原有的科研范式已经难以适应复杂科学问题的求解。随着人工智能技术在算法和算力基础设施上的发展，以深度学习为代表的人工智能技术为基础科学研究带来新的方法和工具。人工智能技术主要通过重塑知识生产方式、再造科研工作流程和加速交叉融合创新等路径驱动科研范式的变革。以生物学领域为例，人工智能技术在药物发现，蛋白质结构预测，传染病的预测、演变和控制等领域已有广泛应用。在数据驱动的人工智能方法辅助下，科学问题的求解由传统自下而上的路线转变为数据驱动的自上而下的思路，通过降维、近似求解，寻找与现实问题直接相关的影响因素，形成解决科学问题的新范式。
[期刊] 中国金融
[作者]
丁炜
<正>生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)是一种能够基于各种数据并利用算法学习生成新的文本、图像、音乐等内容的新一代人工智能技术。2022年11月30日,美国开放人工智能研究中心OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT,掀起了新一轮AIGC热潮。近一年来,许多科技公司和金融机构纷纷加大了对AIGC的投资,几乎所有银行都在最新年报中提到了AIGC这一主题。本文通过分析中美主要银行披露的
[期刊] 开放教育研究
[作者]
兰国帅 杜水莲 宋帆 肖琪 钟琦 齐春燕
目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题，实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施，严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化转型的能力，制约着生成式人工智能与教育和研究融合创新发展的进程。文章采用文本分析和内容分析法，介绍了联合国教科文组织《生成式人工智能教育和研究应用指南》的发布背景和研究目的，从人本主义批判视角探究生成式人工智能引发的争议和伦理风险，构建了生成式人工智能教育和研究应用的政策框架，提出了生成式人工智能教育和研究创新应用的促进方法和未来关注议题。文章最后结合我国生成式人工智能教育和研究政策规划制定进行了思考，以期为我国加速推进教育数字化，推进生成式人工智能与教育和研究深度融合提供参考。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
孙榕 李白杨
[目的/意义]识别生成式人工智能背景下新型数字鸿沟的表现形式和核心内容,为破解数字弱势群体的认知和行动困境提供启示。[研究设计/方法]基于“认知一行为”视角,利用大规模文献调研的方法构建框架。[结论/发现]构建了一个“认知—获取—使用—评估”(CAUE)框架,以识别和解析生成式人工智能环境下新型数字鸿沟的三级指标;根据分析结果针对性地提出了对策建议,并对未来研究进行了展望。[创新/价值]提出识别和解析生成式人工智能背景下新型数字鸿沟的框架,为解决新型数字鸿沟相关的概念辨析、形态识别和弥合路径等问题提供参考。
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