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当前，生成式人工智能正以前所未有的速度重塑全球教育生态，如何把握技术变革机遇、构建人机协同未来的教育新范式成为了全球教育界共同关注的核心命题。
为探究人机协同新路径、深入探讨人工智能赋能教育技术变革方向，5月13日至14日，浙江师范大学教育学院（教师教育学院）教育技术研究所邀请了来自英国、新加坡、印度尼西亚、塞尔维亚和加拿大五国的顶尖AI教育领域领军学者，为我院师生开启了一场跨越国界的思想碰撞。学院师生参与交流，本次会议由教育技术研究所副所长蓝敏主持。
蓝敏主持讲座
Mutlu Cukurova作讲座
5月13日上午，伦敦大学学院、学习与人工智能教授Mutlu Cukurova首先对生成式人工智能如何重塑高等教育的基础等问题展开了讨论。Cukurova指出，当下的人工智能的核心问题已从“GenAI是否能够提升表现”转变成了“在何种条件下GenAI能增强或削弱学习、能动性和专业判断力”，他系统梳理了教育中人工智能的三种概念化模式，同时提出AI不应仅仅被视为辅助教学的工具，更应成为与师生协同的学习伙伴，强调通过精心的教学设计来最大化AI的教育价值，实现人机优势互补。
陈文莉与师生交流现场
当日下午，南洋理工大学国立教育学院教授陈文莉从IA（intelligence argument）的角度探讨了借助基于学习科学的AIED技术为学习者赋能。陈文莉展示了由其团队开发的AI增强学习环境，并分享了新加坡和阿联酋在高等教育教学中使用AI的高频现状。她高度认可AI融入教育教学的趋势，结合认知负荷理论、元认知理论及社会文化理论指出，AI应当成为提升学习者批判性思维与元认知能力的伙伴，未来的教育必然与人工智能密不可分。
Karnalim分享
随后，印度尼西亚玛拉拿达基督教大学的 Oscar Karnalim 教授针对生成式AI时代的学术抄袭问题发表了深刻见解。他表示，随着AI的普及，大众对人工智能的态度自2023年以来经历了“消极——积极——批判”三个阶段。Karnalim 教授借鉴欺诈三角理论，深入分析了AI应用与课堂学术伦理的调和问题。面对学生关于学术诚信的提问，他坦言当前已难以完全脱离AI的影响，但他建议师生应将AI作为获取主要观点的工具，随后用自己的语言进行原创性表述，探索出一条既善用AI又避免学术不端的合理路径。
Devedžić分享MIR方法
5月14日下午，塞尔维亚贝尔格莱德大学计算机科学与软件工程教授 Vladan Devedžić 带来了别具一格的分享。十分有趣的是，作为一名纯粹的工学教授，Vladan Devedžić 巧妙地从音乐教育的角度切入，重点展示了其独创的音乐信息检索（MIR）融合AI与编程教学的特色模式，打破了传统理工科教学固化、枯燥的弊病。此外，结合多年的Python教学经验，他详细介绍了AI赋能编程教学的落地方法：依托内置AI编程工具，师生可快速定位代码错误并获取精准修改方案。该模式不仅大幅提升了学生的实操效率，还有效减轻了教师的重复性答疑负担。
张明治介绍AI工具
最后，加拿大阿萨巴斯卡大学的张明治教授围绕大模型发展趋势、AI教学应用、提示词工程（Prompt Engineering）及模型幻觉等前沿话题展开分享。他指出，教育领域需适配专用AI，而非简单套用通用大模型。针对大模型易产生“幻觉”的痛点，他详细介绍了自研 ChopBot LLM 模型的优势，并指导听众如何在教学、评估、学习和知识获取四个维度有效利用AI。
会议现场的学术交流
在现场设置的问答互动环节中，与会师生围绕AI在教学设计中的具体应用、学术诚信的边界界定、教师角色的转型路径等核心议题，与外籍学者展开了热烈而深入的交流，现场学术氛围浓厚，嘉宾也对本次讲座的学术价值给予了高度肯定。学者们的解答明晰了大模型教育应用的利弊，为师生的AI教学、科研及语言人才培养提供了切实可行的方法参考。
本次国际系列讲座的成功举办，为我院师生搭建了与全球顶尖学者面对面交流的高端平台，不仅带来了教育人工智能领域最前沿的研究成果与实践经验，也为我院教育技术学科的发展注入了国际视野与创新动能，有力推动了我院在教育数字化转型领域的深入探索与前瞻实践。
