以下是关于 AGI 与教育的相关内容：
在北京市新英才学校，师生们已经在积极探索生成式 AI 在教育中的应用。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师借助 AIGC 备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型用以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中，她提到学生对 AIGC 的认知和理解差异很大。学校领导层重视人工智能教育的发展，给予老师很大自由空间，目前仍处于探索初级阶段，但已有一定经验和成果。
在教育场景中，鉴别 AIGC 具有重要意义。比如在工作产出中，使用 AI 生成的 VI 素材可能导致劳务报价骤降；在设计领域，学生无差别应用 AIGC 替代手绘训练可能缺失某些技能，教师需要具备鉴别能力，判断教学场景是否适合引入 AI 技术以及如何处理学生产出中的 AI 成分。
过去半年多，有人梳理了教学和育儿的工作流并与 AI 协作，发现每个环节效率大幅提升，但也指出 AI 看似降低知识获取门槛，实则加剧了不平等，拉大了会用和不会用的人之间的差距。并希望从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”来拆解相关的落地实践。
来源|多知作者|王上当大众都在讨论生成式人工智能(AIGC)对教育的影响时，学校已经行动起来。跨学科项目老师带着学生用AIGC做学校地图桌游，英语老师在AIGC的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练AI模型，用以识别植物……这是北京市新英才学校正在探索的事情，数字与科学中心EdTech跨学科小组组长魏一然正在深入参与其中。魏一然曾在美国范德堡大学读研究生，在创新学校做过老师，还在腾讯做过教育产品经理，而今在北京市新英才学校的工作内容似乎是为她量身订做的——以AIGC为切入点，做教师培训，探索新的教学方式，并指导学生做新的项目。在这个过程中，魏一然感触颇多，她在接受多知访谈时提到：“我没想到的是，学生们对AIGC的认知和理解有天壤之别，有部分学生对ChatGPT等工具几乎一无所知，很难提出好问题；但有小部分学生熟稔各种AI工具，比老师都懂。”对于目前的进展，魏一然说：“学校领导层非常重视人工智能教育的发展，鼓励老师们大胆探寻新的教育方式和教育工具，也给了很大的自由空间。整体而言，我们还在探索的初级阶段，但也有了一定的经验和成果。”[heading1]01
那摄影作品是人类公知层面上的具有独创性的作品，AIGC创作，是否也会沿着这条路线逐渐稳定下来？我们出于欣赏美好视觉作品的平和视角，那无论这个作品是人工绘制还是AI生成的，我们都乐意动动发财小手，为它点个赞。但当这个场景放到工作产出中，假设使用了AI生成的VI素材，会导致整个项目的劳务报价骤降40%，那鉴别AIGC，为自己的劳动成果验明正身，就是不可或缺的刚需了。再比如放在设计领域，可视化产出是一种交流刚需，设计师用它们来快速沟通灵感和方案。而如果在教育教学过程中，设计专业学生由于无差别地应用AIGC来替代手绘训练，那极有可能造成他们在需要快速表达的场景里，直接缺失这项技能。因此，教师也十分需要具备对AIGC鉴别的认知能力，要判断当前的教学场景是否适用于引入AI技术，要明晰学生在课程中的产出训练是为了培养何种能力，进而才能游刃有余地处理学生产出中AI成分的占比是否需要教育干预。我们聊了各个行业的场景和看法，更加肯定了一个观点，「工具本身是无属性的」。AI工具爆发至今，并没有应用行业上的壁垒。在我们尚未明确它的应用场景和约束条件的这一混沌时期，大家会理所应当地想要尽可能地使用它。于是横跨工作、兴趣、生活的方方面面，都有AI强势介入的趋势。但此时，边界未明的局限视角，也让我们很难在短时间内判别AI到底该在什么场景里用到什么样的程度才是最有益的。这个过程中，就难免出现诸多矛盾。随着工具的边界逐渐固定，人的鉴别能力和重新适应的生产力布局，也会带来边际效益的快速回弹。这时候，AI才能真的脱离妖魔化和泛神化，被更好地利用起来。
过去半年多，我梳理了教学和育儿的工作流，尝试在每个节点上和AI协作。越用越心惊。因为每个环节的效率可以提升2倍至120倍，这些增益叠加在整个工作流中会被进一步放大，常年累月产生的复利更是难以想象。AI看似降低了获取知识的门槛。实际上，它正在加剧知识获取的不平等，从而拉大会用和不会用的人之间的差距。今天，我想尽力磨平在教育场景下「会用」的门槛。从家长的「育」，老师的「教」和学生的「学」来为大家拆解我和身边的妈妈们，老师们和孩子们做过的落地实践。