[论文解读] Generativism: the new hybrid

B. Mairéad Pratschke|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2023

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一句话总结

本文提出了一种名为'Generativism'的新型教育框架，将生成式人工智能（GenAI）整合进社会建构主义学习模型。该框架提出一种混合教学法，采用适配人工智能协作的数字化教育框架，强调通过人机互动实现主动的知识建构，其核心贡献在于为人工智能时代的学习设计重新定义了方向。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Education has in a few short months moved from being the topic of discussion around speculative education futures to a very concrete reality. It is clear that the future of education, as all industries, is collaboration with GenAI. GenAI attributes make it well suited for social and constructivist approaches to learning that value collaboration, community and the construction of knowledge and skills through active learning. This article presents an approach to designing education in collaboration with GenAI, based on digital education frameworks adapted for this new hybrid of the AI age.

研究动机与目标

• 为应对生成式人工智能在教育中迅速融合的现状，提出一种结构化的教学法框架。
• 将教育设计重新聚焦于由GenAI增强的协作式、基于社区的学习模式。
• 将现有数字化教育框架适配生成式人工智能的独特属性。
• 支持从对人工智能未来的推测性构想到实际、可扩展的人工智能增强学习环境的转变。
• 为教育中可持续的人机协作建立理论与实践基础。

提出的方法

• 将既有的数字化教育框架进行调整，将生成式人工智能作为共同学习者与共同创造者纳入其中。
• 设计强调协作、社区参与以及通过与人工智能互动实现知识建构的学习环境。
• 应用社会学习与建构主义学习理论的原则，指导GenAI在教育环境中的整合。
• 围绕学习者与GenAI之间迭代、互动和反思的过程，组织教育活动。
• 使用视觉框架（5幅图）展示教育中人机共同创造的混合模型。
• 将GenAI定位为学习过程中的动态参与者，而非工具，与建构主义认识论保持一致。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何才能有意义地将生成式人工智能整合进社会与建构主义学习模型？
• RQ2 何种教育框架最能支持在知识建构中的人机协作？
• RQ3 GenAI在学习环境中如何改变传统的教学角色？
• RQ4 数字化教育框架应如何适配生成式人工智能的独特优势？
• RQ5 将GenAI视为教育过程中的共同创造者，会产生哪些影响？

主要发现

• 生成式人工智能已不再是未来的推测性设想，而是教育中的现实存在，亟需新的教学法模型。
• 所提出的Generativism框架成功地将学习重新构想为人类与GenAI之间的协作性、共创性过程。
• GenAI通过对话与反馈支持主动学习，实现动态、迭代的知识建构。
• 该混合模型通过在人类与人工智能之间分配认知工作，增强了基于社区的学习。
• 该框架为将GenAI整合进多样化教育情境提供了可扩展且理论基础扎实的方法。
• GenAI的整合与建构主义原则保持一致，强调学习者自主性、反思以及共同意义建构。