由於COVID-19的大流行，使用數字技術來加強教育已經大大增加，因為世界各地的許多學生不得不轉向線上學習。例如，如趨勢所示，在大流行期間，採用創新技術的教育投資從70億美元增加到200億美元。然而，數字技術也有可能以其他方式改變教育體驗，而不僅僅是線上課程。生成式人工智慧在教育中的應用就是一個例子。
生成式人工智慧是一種數字技術，可以快速建立新的和現實的視覺、文字和動畫內容。在其他文章中，我們調查了它在不同領域的使用案例，如醫療保健和銀行。雖然其他技術如對話式人工智慧和機器人流程自動化（RPA）在教育領域得到了實施，但生成式人工智慧在教育領域沒有得到適當的實施。儘管這樣，它有潛在的用例來改善它。本文解釋了在教育中使用生成式人工智慧的6大潛在方式。
1. 個性化的課程
個性化的課程計劃是確保學生接受專門針對他們的需求和興趣的最有效的教育的有力方法。這些課程計劃可以通過使用人工智慧驅動的演算法來分析學生的資料而生成，例如：
- 他們過去的表現
- 他們的技能
- 以及他們可能給出的有關內容的任何反饋
基於人工智慧的系統可以利用這些資訊來生成定製的課程，更有可能吸引每個學生，並幫助他們發揮其潛力。這對有學習障礙或失調的兒童來說可能很重要。
例如，Speechify是一個生成式人工智慧驅動的工具。它在桌面上或線上使用時提供文字到語音或語音到文字的生成。1 這種教育中的生成式人工智慧工具對有學習障礙的兒童特別有用，如閱讀障礙或多動症。當一個孩子因為這些障礙而缺乏注意力時，通過閱讀來學習課程內容會比較困難。然而，有了這樣的工具，他們可以在無聊的時候將文字生成語音筆記。
2. 課程設計
生成式人工智慧工具可以幫助設計和組織課程材料，包括教學大綱、課程計劃和評估。它們還可以根據學生的知識差距、技能和學習風格對課程材料進行個性化處理，如練習題或互動練習。
生成式人工智慧一旦與其他技術（如虛擬現實）搭配，就可以建立模擬和虛擬環境。因此，它提供了更多的參與和互動課程，改善了學生的學習體驗。
例如，生成式人工智慧系統可以建立一個虛擬的實驗室環境，學生可以進行實驗，觀察結果，並根據觀察結果進行預測。
3. 課程內容的建立
生成式人工智慧可以協助建立新的教學材料，如測驗和練習的問題或概念的解釋和總結。這對於需要為他們的課程創造大量和多種內容的教師來說，可能特別有用。通過使用人工智慧，有可能從原始內容中創造出修改過的或全新的內容。
此外，生成式人工智慧可以促進生成額外的材料來補充主要的課程材料，例如：
- 閱讀清單
- 學習指南
- 討論問題
- 快閃記憶體卡
- 摘要。
此外，人工智慧可以為視訊講座或播客生成指令碼，簡化線上課程的多媒體內容創作。影象生成是生成式人工智慧在教育方面的另一項重要能力。教師可能希望生成具有特定修改的影象，以應對特定的課程需求。
例如，NOLEJ提供了一個電子學習膠囊，它是由人工智慧在短短3分鐘內生成的。這個膠囊提供了一個互動視訊、詞彙表、練習和目標主題的總結（見下文圖1）。
圖1. 一個人工智慧生成的課程內容的例子 (Source: NOLEJ)
更多成熟的公司正在使用人工智慧來生成支援其主要產品的內容。例如，Duolingo，一個語言學習平臺，使用GPT-3來糾正法語語法併為他們的英語測試建立專案。該公司的結論是，隨著GPT-3的實施，客戶的第二語言寫作能力得到提高。
4. 分析模型的資料隱私保護
使用生成式人工智慧來建立訓練資料集的一個優勢是，它可以幫助保護學生的隱私。資料洩露或黑客事件會暴露出包含學齡兒童個人資訊的真實世界資料。
使用合成資料，即由從真實世界資料中學習的人工智慧模型建立的資料，可以提供匿名性並保護學生的個人資訊。由生成模型產生的合成資料集對訓練其他演算法是有效和有用的，同時使用起來也是安全的。
5. 恢復舊的學習材料
生成式人工智慧可以改善過時或低質量的學習材料的質量，如歷史檔案、照片和電影。通過使用人工智慧來提高這些材料的解析度，它們可以達到現代標準，對那些習慣於高質量媒體的學生來說更有吸引力。
這些更新也可以使學生更容易閱讀、分析和理解這些材料，從而加深對內容的理解，最終取得更好的學習成果。
使用生成式人工智慧的一個版本，生成對抗網路（GANs），可以恢復低質量的影象，並去除簡單的水印。在下面的圖2中，你可以看到一個通過GANs進行影象修復的原型。這種影象修復可以適用於教育材料。例如，在藝術和設計學校，修復舊影象將提供藝術品的重要細節的檢測。同樣在歷史課和研究中，掃描和修復舊檔案也可以得到促進。
圖2. 用GANs修復影象 (Source: Towards Data Science)
6. 輔導
生成式人工智慧的另一個用例是提供輔導。生成式人工智慧可以用來建立虛擬輔導環境，學生可以與虛擬導師互動並獲得實時反饋和支援。這對那些可能沒有機會接受當面輔導的學生來說特別有幫助。
根據學術研究，對有嚴重閱讀困難的兒童進行私人輔導，在一年內使他們的閱讀能力提高了50%。然而，向所有學生提供輔導可能是一個挑戰。生成式人工智慧可以通過建立虛擬輔導環境來解決這個問題。在這些環境中，學生可以與虛擬導師互動，並實時接受反饋和支援。這對那些可能沒有機會獲得當面輔導的學生來說特別有幫助。
例如，TutorAI正試圖在教育中實現這種生成式人工智慧的使用。它提供了一個教育平臺，可以生成關於各種主題的互動內容。
另一項用於教學目的的生成式人工智慧工作可以是實施聊天機器人的輔導。Chatbot Life的2019年聊天機器人報告顯示，教育是第三大受益於聊天機器人的行業。
來自OpenAI的Chat GPT以其高度個性化的對話和明確的答案的能力衝進了網際網路。它可以回答各種領域的課程相關問題，甚至可以就目標主題寫文章。
另一方面，實施基於生成式人工智慧的聊天機器人，為教育目的而指定和規範，是一個未來的計劃。然而，它提供了潛在的用途和好處：
- 一個潛在的用途是為學生和他們的父母提供全天候的支援，包括幫助做家庭作業。
- 生成式聊天機器人還可以協助管理任務，如回答學生或家長的問題，讓教育工作者騰出時間專注於其他任務，如評分和備課。
- 生成式聊天機器人的靈活性和自然感使它們在教育環境中非常有用，特別是對中小學生。
生成式人工智慧在教育方面的挑戰
儘管生成式人工智慧在改善教育實踐方面有很大的潛力，但它也可能帶來一些潛在的挑戰。這些挑戰可以簡單列舉如下：
- 教育材料中的偏見
- 虛假或不準確的資訊
- 為了自身利益而濫用它
- 一些教師或其他教育專業人士的失業風險
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