ChatGPT 和其他人工智能工具的快速普及引发了学术界的热烈辩论。辩论的一方，教授和教师们担心高等教育的未来以及对传统学科的威胁，尤其是在人文学科领域，正如头条新闻警告“英语专业末日”。
然而，人工智能已经到来，大约三分之一的幼儿园到高中教师报告说在课堂上使用它，根据最近的一项调查。虽然我们在高等教育政策、科学政策和大学设计领域的许多同事批评或驳斥生成式人工智能，但我们反而非常乐观地认为，它将遵循其他增强教育机会和成功的技术的模式。我们认为，当新技术被接受时，学习的核心方面，包括课程、教学和评估，都可以被彻底改变。我们对人工智能持乐观态度，但我们不认为它是英雄。即使人工智能参与其中，学生和教师仍然是人类学习的英雄。
历史支持这种观点。从古腾堡印刷机到在线数学课程，改善优质学习机会的技术经常被批评者和怀疑论者驳斥，尤其是那些掌握课堂主导权的人。
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考虑一下计算器。Mathematics Teacher杂志在 1970 年代中期进行的一项调查发现，72% 的受访者（主要是教师和数学家）反对为七年级学生配备计算器。1975 年Science News强调了这项调查，它反映了芝麻街时代关于将计算器引入课堂的更广泛讨论，当时成本正在接近某个点，以至于一些学校可以负担得起每个学生最多一个计算器。
计算器遇到了教育工作者的抵制，他们担心过度依赖技术会削弱学生的数学技能。正如一位教授观察到学生和计算器时所说，“我仍然不相信给他们一台机器并教他们如何按按钮是正确的方法。当电池耗尽时他们该怎么办？”
很容易看出计算器的案例如何反映了当前对生成式人工智能的担忧。《大学理事会》去年春天发表的一篇文章中提出了类似的论点，该文章思考了“1980 年代和 90 年代的计算器大恐慌”。课堂上人工智能的批评者认为，如果学生可以简单地要求人工智能来完成，他们可能永远学不会写作或独立回应书面提示。互联网或服务器瘫痪的假设情景引发了人们的担忧，即学生将无法写出一个简单的句子或写出一篇基本的五段式文章。
关于论文完整性和潜在学习质量下降的狭隘论点，忽略了这项技术如何积极地重塑课程、教学和评估的更广阔视角。
在课堂上，技术、课程、教学和评估共同发展，以重塑教育。我们从历史上看到的计算器就是如此，现在我们正在实时见证生成式人工智能工具的出现。
将计算器引入课堂并没有启动数学教育的衰落；相反，它显着拓宽了数学教育的范围，同时激励教育工作者和学者重新思考数学的教育限制。这种转变营造了有利于创新的氛围。纵观今天的数学领域以及 1970 年代存在的情况，我们很难认为过去优于现在，更不用说未来了。今天，高中生使用（更重要的是，理解）图形计算器和计算机的能力比上一代大学实验室的本科工程专业学生还要好。今天的数学学习环境显然比普遍使用计算器之前更具活力、包容性和创造性。
与此类似，生成式人工智能有望扩展批判性思维和人文学科的这种创新，使学生更容易掌握基本概念并充满信心地探索高级主题。人工智能可以实现定制化的学习者支持——适应每个学生的个人节奏和学习风格，帮助使教育更具包容性，并根据具体需求量身定制。生成式人工智能可以通过使阅读和写作对不同的学生（包括那些有学习障碍或在传统写作方法方面面临挑战的学生）更易于接受，从而改善人文学科。
正如计算器引导我们重新评估传统的教学方法并采用更有效的教学方法一样，生成式人工智能也呼吁我们在如何对待作业、开展课程和评估学习方面进行类似的转变。它将使我们从将大学论文视为学习的顶峰转变为接受更广泛的创造性和分析性练习，这些练习由人工智能工具促进。
计算器成功融入数学教育可以作为在整个课程中采用生成式人工智能的蓝图。通过设计作业时预期生成式人工智能将增强而不是捷径化它们，教育工作者可以培养重视创造力、批判性思维和高效学习的学习。这种转变需要一种更广泛、更适应性强的教学方法，这种方法认识到技术在提升教育标准和扩大知识获取方面的潜力。
这段历史指向了关于长期存在的教育机制的效率和公平性的更广泛问题。以大学入学申请论文为例，众所周知，大学入学申请论文会使大学招生中的偏见永久存在。如果人工智能允许我们重新构想学生展示他们的才能和大学准备情况的工具会怎样？如果人工智能可以允许学生将其计划的大学专业更准确地与最支持和最合适的大学学习场所相匹配，那会怎样？在学术界，我们不应只关注人工智能可能被滥用的潜力，还应关注其彻底改变课程和学习与教学方法的能力。
历史教导我们，不要害怕技术进步，而要拥抱它，以扩大和普及学习。更大的挑战不在于抵制变革，而在于利用这些创新来开发满足所有学习者需求的课程，从而为每个人提供更平等和有效的教育铺平道路。展望未来，生成式人工智能与其说是一个需要解决的问题，不如说是我们努力使教育真正普及的强大盟友。
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