生成式人工智能驱动下高等教育个性化的逻辑理路与实践审思
Logical Rationale and Practical Reflection on Personalized Higher Education Driven by Generative Artificial Intelligence
摘要: 在高等教育普及化与数字化转型的双重语境下,如何化解“规模化培养”与“个性化发展”之间的结构性张力,已成为亟待回应的时代命题。生成式人工智能(GenAI)凭借其生成性、交互性与情境感知力,为突破这一工业化教育遗留的困境提供了新的技术杠杆。本文基于技术哲学与教育学视阈,解析GenAI赋能个性化教育的内在机理:即通过重塑“师–机–生”三元主体关系、构建数据驱动的自适应学习闭环以及促成科教融汇的知识生产新形态。然而,技术的深度嵌入亦引发了师生主体性弱化、算法偏见及数据伦理等衍生风险。鉴于此,研究提出应超越单纯的技术工具论,通过构建智慧教育生态、重塑师生数智素养及完善伦理规制体系,探寻技术逻辑与育人规律的辩证统一,以期为高等教育的高质量发展提供理论参照。
Abstract: In the dual context of the massification and digital transformation of higher education, resolving the structural tension between “large-scale cultivation” and “personalized development” has emerged as a pressing proposition of the times. With its inherent generativity, interactivity, and context-awareness, Generative Artificial Intelligence (GenAI) offers a novel technological lever to break through this dilemma inherited from the industrial model of education. From the perspectives of the philosophy of technology and pedagogy, this paper analyzes the intrinsic mechanisms by which GenAI empowers personalized education: specifically, by reshaping the “Teacher-Machine-Student” triadic subject relationship, constructing a data-driven adaptive learning closed-loop, and fostering a new morphology of knowledge production characterized by the integration of science and education. However, the deep embedding of technology also triggers derivative risks, including the weakening of subjectivity, algorithmic bias, and data ethical concerns. Consequently, this study proposes transcending mere technological instrumentalism. By constructing a smart education ecosystem, reshaping the digital-intelligent literacy of teachers and students, and perfecting the ethical regulatory system, it seeks to explore the dialectical unity between technological logic and pedagogical laws, thereby providing a theoretical reference for the high-quality development of higher education.
文章引用:汤雅璐. 生成式人工智能驱动下高等教育个性化的逻辑理路与实践审思[J]. 职业教育发展, 2026, 15(3): 79-85. https://doi.org/10.12677/ve.2026.153129

参考文献

[1] 马婧, 吕纹奇, 周倩. 学习者画像赋能大规模因材施教: 为何与何为[J]. 教育发展研究, 2025, 45(Z2): 28-36.
[2] 张烨, 骆娟. 生成式人工智能赋能职业教育的影响机制与应对策略[J]. 成人教育, 2025, 45(11): 67-76.
[3] 张孟杰, 王非凡. 生成式人工智能应用于高等教育的场景、风险挑战及建议[J]. 当代教育论坛, 2025(5): 23-30.
[4] 王春娟, 解萧语, 李馥佳. 生成式人工智能赋能教育数字化变革: 理论、现状与对策[J]. 智库理论与实践, 2015, 10(5): 1-11.
[5] 胡钦太, 凌小兰, 梁心贤. 人工智能时代教育的内涵阐释、关键特征与应变之道[J]. 开放教育研究, 2025, 31(4): 12-20+73.
[6] 辛涛, 聂竹明, 施文静, 张生. 学评融合: 教育评价的理念转向与落地[J]. 开放教育研究, 2025, 31(5): 30-38.
[7] 邓晓衡, 余湛, 许雪梅, 等. 构建?3L?S3?智能生态: 人工智能时代研究生教育模式与组织形态的系统革新[J/OL]. 计算机科学, 1-11.
https://link.cnki.net/urlid/50.1075.tp.20250925.1149.012, 2025-11-05.
[8] 蒋慧芳, 曾文婕. 生成式人工智能推动教育评价转型[J]. 中国教育学刊, 2025(8): 41-48.
[9] 金丽琴. 教育智能体赋能项目式学习的关键环节[J]. 教学与管理, 2025(19): 26-30.
[10] 胡交斌. 人工智能赋能高校思想政治工作的逻辑、梗阻与路径[J/OL]. 当代教育论坛, 1-14. 2025-11-05.[CrossRef
[11] 刘晓哲, 庞国奇. 生成式人工智能赋能思想政治教育的价值意蕴、现实难题与实践路径[J]. 教育理论与实践, 2025, 45(30): 40-46.
[12] 马其南, 刘铠宁. 数字技术赋能高校思想政治理论课内涵式发展[J]. 思想政治教育研究, 2025, 41(5): 119-125.
[13] 王江, 李亚员. 人工智能赋能高校思政课教学的价值优势、潜在风险与治理机制[J]. 高校教育管理, 2025, 19(6): 113-124.
[14] 葛福鸿, 刘清堂. 人工智能赋能高校教学支持服务: 内涵、困境、模型与路径[J]. 中国电化教育, 2025(10): 46-54.
[15] 曹进, 赵伯麟. 人工智能赋能传媒类高校产学研协同育人路径研究[J]. 印刷与数字媒体技术研究, 2025(S1): 51-57.
[16] 谢幼如, 陈薇, 邱艺. 人工智能赋能高校课堂教学重构研究[J]. 电化教育研究, 2025, 46(10): 5-13.
[17] 王晓梅, 沈盼盼. 人工智能赋能高校思政课精准化教学的实践路径探究[J]. 现代商贸工业, 2025(21): 41-43.
[18] 乔思辉, 眭依凡. 数智时代大学的个性化教育: 价值理路、潜在挑战与变革策略[J]. 江苏高教, 2025(6): 78-84.
[19] 封丽, 郭泊池, 高冕. AIGC赋能高校大学生知识产权素养培育路径优化研究[J/OL]. 农业图书情报学报, 1-15. 2025-11-05.[CrossRef
[20] 王仁杰, 李云. 智能思政: 人工智能时代思想政治教育范式的数字化转型[J]. 教育理论与实践, 2025, 45(30): 35-39.