《生成式人工智能教学指南​》美空军技术学院最新377页

本指南提供关于将生成式人工智能（Gen AI）工具融入学术环境的思路与案例研究。随着基于Transformer的机器学习模型兴起，AI应用已从计算机科学家的专属领域扩展至普通职场人群。OpenAI的ChatGPT系列、Google的Gemini等商用模型使学生、从业者及各级领导者得以利用新能力提升效率。

本指南旨在汇集多元视角，探索如何将Gen AI能力融入学习环境，并提炼最佳实践方案。非技术背景的教师可通过实用案例了解应用方法。这些案例虽具广泛适用性，但更应作为教育者探索传统课堂与在线继续教育等场景的起点。

指南价值
本研究探索Gen AI优化教学方法、提升学生参与度与简化教育内容创作的潜力。指南涵盖通用与应用场景的用例、课堂实施工具提示，同时提出伦理使用建议与规避偏见的方法，包括警示模型可能产生"幻觉"（即自信地陈述错误信息）的风险，以及如何避免从安全网络向云端模型传输敏感数据。

应用潜力
随着Gen AI工具发展与普及，我们发现了提升师生教育体验的机遇。研究表明，Gen AI可加速课程与练习生成，通过主动学习推动学生跃升至布鲁姆分类法更高层级，甚至逆向工程化课程——从现有内容提取学习成果。此外，该技术助力概念生成与构思，优化课程审查，并在编程开发、数据分析等技术任务中发挥作用。

学生赋能
除辅助开发教育产品外，允许学生在课堂使用Gen AI工具同样有益，助其理解此类模型的优势、风险与局限。我们通过设计引导式课堂讨论（学生与模型互动）及创建学习指南、讨论问题等教学活动，探索实践路径。

未来展望
AI工具将持续融入人类社会。尽管其能力不断演进，教育者始终需善用新工具提升教学成效，并培养学生对日常观察与互动的批判性思维。

关键发现

1. 以教学法为导向的整合：当教师将Gen AI用于支持高阶学习目标（分析、综合、评估而非简单记忆）时，其潜力最大化。要求学生分析AI输出、质疑假设、优化解题策略的结构化活动，可深化批判性思维并与布鲁姆分类法等教学框架契合。

2. 构建学生与AI的积极互动：鼓励学生将AI作为辅助工具而非主要解决方案至关重要。例如对比AI生成方案与自主成果的活动，能增进对Gen AI能力边界认知，强化评估、解读与改进AI结果的能力。

3. 复杂场景的实践应用：Gen AI为军事与国防领域现实场景的复杂问题解决提供支持。例如基于模型的系统工程、战术模拟等案例，使学生通过实践迭代应用AI，培养负责任使用AI的信心及高风险管理场景的可迁移技能。

4. 伦理考量与数据完整性：负责任整合Gen AI需关注数据完整性、安全与伦理使用。教师应明确教导学生规避数据泄露、维护学术诚信，并通过结构化课程阐明Gen AI对信息安全与隐私的广泛影响。

5. 自适应学习与教师效率提升：Gen AI通过自动化教案制定、内容适配与形成性评估等常规任务提升教学效率，使教师能将更多时间投入以学生为中心的互动，提升整体教学质量。

6. 面向技术驱动国防未来的准备：Gen AI工具整合培养学生对技术的务实适应思维，这对国防需求演变至关重要。结构化学习环境中的AI熟悉度，助力学生驾驭技术驱动决策场景并高效参与国防事务。

最佳实践
• 融入批判性分析训练：布置学生批判与优化AI输出的任务，培养分析能力与工具使用判断力。
• 引导伦理使用：制定AI使用伦理准则，鼓励学生披露AI辅助、识别局限并维护数据隐私。
• 定位AI为辅助工具：强调AI是学习任务的增效器而非替代品，聚焦其促进深度学习的作用。
• 构建以学生为中心的学习：设计利用Gen AI支持高阶认知任务（决策、现实问题解决、自适应学习）的作业。
• 推广适应性教学实践：利用Gen AI简化教案制定与评估开发，使教师专注指导学生自主探究。