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CCF 大连|AI大模型驱动下的教育模式变革研讨暨大连理工大学学生分会成立交流会

阅读量:4 2025-12-15 收藏本文

AI 大模型凭借自然语言处理、知识图谱构建等核心能力,与智慧教育深度融合,针对传统教学中个性化不足、效率低等痛点提供解决方案正持续重塑教育的教、学、研及管理全流程,未来会在个性化教学、跨场景适配等多方面实现突破,同时逐步完善合规与伦理体系,应用前景十分广阔

AI大模型在教育领域的应用虽前景广阔,但目前在技术适配、教育公平、师生适配、行业监管等多个维度仍面临诸多挑战面对这些挑战,AI大模型与教育的结合,又该何去何从,本次论坛会以“教育+AI大模型”为主线,特邀相关行业专家,及对该话题感兴趣的广大学者,围绕教育算力、知识算法及内容训练等维度展开深入交流。

同时在成立伊始的CCF大连理工大学学生分会,组织了大连大学学生分会、大连民族大学学生会、大连海事大学的学生分会的学生会员及主席会议成员,共同探讨了如何更好更高效的开展学生分会活动。这也是大连首次聚齐4个学生分会共同交流会议。


本次活动的执行主席为CCF大连主席,大连理工大学齐恒教授,CCF大连副主席,大连栋科软件工程有限公司吴永鹏。会议前半程由CCF大连主席齐恒教授主持,分别邀请了4个学生分会的主席或候任主席上台分享交流了工作心得及后续工作开展的想法,互相之间探讨了学生分会的工作经验。


后续由4个学生分会的督导教师代表给同学们分享了学生分会成立的历程,也通过一些故事讲到了过往的学生通过组织开展活动,收获到了能力的提升,也获得了人生中的一些机遇,给同学们在学习、科研、学术活动中的经验提供了相应的指导。


会议后半程由CCF大连副主席吴永鹏主持,就AI大模型驱动下的教育模式变革为议题核心,以机遇挑战路径为框架展开深度研讨,多位专家学者结合研究领域与实践经验分享见解。


大连理工大学王宇新副教授从AI大模型实践应用视角,介绍了其在学科建设中的创新探索。他指出,在高等教育领域,生成式AI可精准对接会计等学科的实时政策变化,动态更新教学案例,构建“实时检索—动态生成—智能验证”的闭环知识体系,为学生利用AI辅助学习提供了清晰的方法指引。


大连外国语大学的刘朝霞教授,从新工科专业建设为出发点,介绍了教育评价的变革是AI大模型带来的重要突破。传统评价依赖标准化考试,侧重知识记忆的检验,而AI驱动的评价体系实现了“动态跟踪、多维赋能”的转型。通过实时采集学生的课堂互动、实训操作、作业完成等数据,AI可构建覆盖“知识迁移、创新思维、实践转化”的综合能力图谱。


大连大学的盖荣丽教授介绍了“数字鸿沟”与“算法偏见”可能加剧教育不公的存在风险,一方面,偏远地区缺乏网络覆盖、智能终端等基础条件,使这些地区的学生难以享受AI教育资源;另一方面,AI模型的训练数据若存在偏差,可能导致对弱势群体的歧视性反馈。


大连海事大学的王辉兵副教授提出了AI教育的深度应用依赖于学生学习数据、行为数据的持续采集,这带来了数据隐私泄露的风险。同时,算法的“黑箱”特性可能导致价值导向的偏差——若AI仅以“得分提升”为目标,可能忽视学生的品德培养与批判性思维发展。此外,部分学生过度依赖AI完成作业、论文,可能滋生学习惰性,削弱自主思考能力,这与教育培养“完整的人”的本质目标存在冲突


大连民族大学的贺建军教授,则通过提议政府与教育部门应加大对偏远地区的数字基础设施投入,通过国家智慧教育平台2.0智能版的全域覆盖,将优质AI教育资源推向“人人可享、处处可达”。同时,建立教育AI资源的普惠供给机制,例如通过推出面向就业的微专业与培训课程,让不同地区、不同层次的学习者都能享受技术红利。在技术研发层面,应构建教育专用语料库与开源社区,减少算法偏见,确保AI模型的教育适配性提供了改善“数字鸿沟”与“算法偏见”的解决方案。


大连大学周士华教授介绍了人工智能助推教师队伍建设经验。AI大模型不仅是教学工具的创新,更是教师专业发展的赋能引擎。通过分析教师备课、授课、辅导等环节的数据,AI可精准识别教学短板,生成个性化提升方案。由资深教师与AI助教协同授课,既保障知识传授的准确性,又通过动态分组实现差异化指导,有效缓解了青年教师经验不足与优质师资分布不均的矛盾。


同学们也结合自身学习和使用AI大模型的过程中遇到的问题,分享了自己对教育和AI大模型结合的看法,也收获到了如何能更好的利用AI对自己的学习工作带来更多的帮助,也认识到正确的使用AI,避免错误使用AI而给自己带来的弊端。

本次活动对大连4所高校的学生分会工作开展及促进交流做了一个良好的开端,使得中国计算机学术活动可以在大连学生群体中更好的开展,为下一步的计算机科学人才做好了基础。

同时,就本次研讨的议题AI大模型驱动下的教育模式变革也做了充分的交流,AI大模型驱动的教育变革,从来不是技术对教育的“替代”,而是技术对教育的“赋能”。为AI和教育的结合应用提供了建设思路并贡献力量。