陳舒夢(mèng)

(大連財(cái)經(jīng)學(xué)院 商學(xué)院,遼寧 大連 116026)

外語(yǔ)教學(xué)是教育領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分。從學(xué)生成長(zhǎng)需求來(lái)說(shuō),外語(yǔ)對(duì)促進(jìn)學(xué)生知識(shí)、能力與素質(zhì)的協(xié)調(diào)發(fā)展,迎接經(jīng)濟(jì)全球化的挑戰(zhàn)和機(jī)遇具有重要意義;從國(guó)家戰(zhàn)略需求出發(fā),外語(yǔ)是中國(guó)持續(xù)深化對(duì)外改革開(kāi)放、推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)過(guò)程中不可或缺的一部分。近年來(lái),隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,大型語(yǔ)言模型作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的杰出代表,引發(fā)了教育領(lǐng)域的濃厚興趣,并以其出色的自然語(yǔ)言理解和生成能力在外語(yǔ)教學(xué)中嶄露頭角。

一、大語(yǔ)言模型的發(fā)展歷程

大型語(yǔ)言模型的發(fā)展歷程堪稱(chēng)NLP(自然語(yǔ)言處理)領(lǐng)域的一部“輝煌史詩(shī)”,它標(biāo)志著人工智能技術(shù)的繼承與優(yōu)化、迭代與創(chuàng)新。在人工智能的早期階段,研究人員主要依賴(lài)基于規(guī)則的方法處理自然語(yǔ)言。由于需要編寫(xiě)復(fù)雜的規(guī)則來(lái)處理語(yǔ)言,這種方法難以適應(yīng)自然語(yǔ)言的復(fù)雜性和多樣性。隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)及大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)可用性的提升,統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型逐漸嶄露頭角。這些模型通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析語(yǔ)料庫(kù)中的詞匯和語(yǔ)法規(guī)則,可以更好地處理自然語(yǔ)言文本。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起徹底改變了NLP領(lǐng)域的格局。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)始在NLP任務(wù)中取得突破性成果。Transformer架構(gòu)的革命性設(shè)計(jì)為處理文本數(shù)據(jù)帶來(lái)了全新的思路,開(kāi)啟了“大語(yǔ)言模型或預(yù)訓(xùn)練模型+精調(diào)/提示”新范式?；赥ransformer的大語(yǔ)言模型不僅能記憶并處理海量語(yǔ)言數(shù)據(jù),捕捉自然語(yǔ)言中的語(yǔ)義和語(yǔ)境,而且能完成較為復(fù)雜的邏輯思考和推理,生成多樣風(fēng)格的長(zhǎng)文本,根據(jù)用戶的反饋及時(shí)地交互修正,在智能語(yǔ)言信息處理能力方面實(shí)現(xiàn)了重大突破。ChatGPT、LLMA (Large Language Model Meta)、MOSS、文心一言等,均展現(xiàn)了大語(yǔ)言模型的卓越性能。大語(yǔ)言模型為知識(shí)的調(diào)用方式、獲取手段打開(kāi)了新的途徑,為人民的生活帶來(lái)了巨大便利,在教育領(lǐng)域?yàn)閭€(gè)性化數(shù)字資源創(chuàng)建、人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)教學(xué)輔導(dǎo)等提供了有力支撐。

二、大型語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)

(一)大語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì)

大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言理解、任務(wù)適應(yīng)性、可擴(kuò)展性、可定制性等方面展現(xiàn)出了諸多優(yōu)勢(shì)。

1.強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力

大型語(yǔ)言模型在數(shù)千億級(jí)的海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),并通過(guò)基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),實(shí)現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)境中的詞匯選擇、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等各種語(yǔ)言難點(diǎn)的識(shí)別,人類(lèi)語(yǔ)言的細(xì)微差異的捕捉。在問(wèn)答系統(tǒng)中,大語(yǔ)言模型可以準(zhǔn)確理解問(wèn)題中的含義,流暢地進(jìn)行對(duì)答,并提供明智的答案。

2.出色的任務(wù)適應(yīng)性

大語(yǔ)言模型不局限于單一任務(wù),而是能夠自適應(yīng)地調(diào)整和優(yōu)化模型,應(yīng)用于多種任務(wù)場(chǎng)景。例如,它們可以在文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等不同任務(wù)之間切換,并在處理各種復(fù)雜任務(wù)時(shí)保持高效性和準(zhǔn)確性。

3.高度的可定制性

大語(yǔ)言模型具有高度的可定制性。通過(guò)增加模型的層數(shù)和參數(shù)量,大語(yǔ)言模型可以快捷并精準(zhǔn)地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)。例如,在機(jī)器翻譯任務(wù)中,大語(yǔ)言模型可以學(xué)習(xí)多種語(yǔ)言之間的翻譯關(guān)系,并在翻譯不同語(yǔ)言時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異。此外,大語(yǔ)言模型的參數(shù)可以根據(jù)不同的任務(wù)進(jìn)行微調(diào)整,以適應(yīng)各種特定的應(yīng)用場(chǎng)景。這種可定制性使得大語(yǔ)言模型在實(shí)際應(yīng)用中更具靈活性及適應(yīng)性。

(二)大語(yǔ)言模型的劣勢(shì)

大語(yǔ)言模型是通過(guò)大規(guī)模的語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的,其性能與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量密不可分。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、全面性、語(yǔ)料的語(yǔ)言風(fēng)格、用詞習(xí)慣、標(biāo)注人員的個(gè)人立場(chǎng)、主觀偏好等都會(huì)間接影響模型的性能[1]。盡管現(xiàn)有的大型語(yǔ)言模型已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展,但算法仍然存在一定的局限。例如,評(píng)價(jià)指標(biāo)的多樣性致使模型在多個(gè)維度間難以均衡[1],從而輸出存疑性信息。

大語(yǔ)言模型可能獲取用戶的使用數(shù)據(jù),涉及信息隱私問(wèn)題。大語(yǔ)言模型具有龐大的用戶群體,若生成無(wú)依憑的數(shù)據(jù),或者被惡意者利用,亦可能引起信息安全問(wèn)題。

三、大語(yǔ)言模型輔助外語(yǔ)教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景

大語(yǔ)言模型在課前準(zhǔn)備、課中輔助教學(xué)、課后評(píng)估和個(gè)性化輔導(dǎo)等各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)均可發(fā)揮重要作用。通過(guò)充分利用這一技術(shù)工具,教師可以提供更豐富、個(gè)性化的外語(yǔ)學(xué)習(xí)體驗(yàn),幫助學(xué)生更好地掌握目標(biāo)語(yǔ)言技能。

(一)課前準(zhǔn)備

在課前,大語(yǔ)言模型可以根據(jù)教學(xué)內(nèi)容生成教學(xué)大綱及詳細(xì)的教學(xué)計(jì)劃,為教師提供額外的教學(xué)資源和建議。教師可以使用模型查找相關(guān)的文章、視頻資源,以豐富課堂教學(xué)內(nèi)容。此外,模型還可以幫助教師準(zhǔn)備教材中可能出現(xiàn)的難點(diǎn),以便更好地對(duì)學(xué)生進(jìn)行解釋,提高教學(xué)效率。

(二)課中輔助教學(xué)

借助大語(yǔ)言模型的知識(shí)問(wèn)答功能,教師可對(duì)課堂中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行分析、拓展;可對(duì)生成的答案展開(kāi)討論、師生共評(píng),激發(fā)學(xué)生的批判性思維,提升其思辨能力;亦可使大語(yǔ)言模型扮演不同角色,搭配智能語(yǔ)音技術(shù)進(jìn)行人機(jī)對(duì)話,幫助學(xué)生練習(xí)旅行、商務(wù)、日常等各種情景的交流,提高口語(yǔ)表達(dá)能力。

(三)課后評(píng)估

在課后,大語(yǔ)言模型可以用來(lái)評(píng)閱學(xué)生的學(xué)習(xí)成果。例如,分析學(xué)生的輸出文本,并對(duì)其語(yǔ)法、語(yǔ)義和上下文進(jìn)行評(píng)估,從語(yǔ)言、內(nèi)容、篇章結(jié)構(gòu)、技術(shù)規(guī)范等多個(gè)維度提供反饋和建議,切實(shí)提高學(xué)生的外語(yǔ)水平。

(四)個(gè)性化輔導(dǎo)

大語(yǔ)言模型可以用于實(shí)時(shí)的個(gè)性化教學(xué)輔導(dǎo)。學(xué)生可以根據(jù)自己的需求和進(jìn)度,隨時(shí)隨地向模型提問(wèn),獲得解答和指導(dǎo)。大語(yǔ)言模型可為每位學(xué)生定制學(xué)習(xí)計(jì)劃,確保學(xué)生在自己的學(xué)習(xí)節(jié)奏和能力范圍內(nèi)得到最大的學(xué)習(xí)收益。大語(yǔ)言模型技術(shù)聯(lián)合語(yǔ)音合成技術(shù)、圖像技術(shù)等構(gòu)建的數(shù)字化虛擬教師,不僅可以隨時(shí)隨地提供教學(xué)服務(wù),而且可以語(yǔ)音和圖像等多種形式與學(xué)生進(jìn)行互動(dòng),對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析,為其提供更具有針對(duì)性的學(xué)習(xí)建議和改進(jìn)方案。

四、大語(yǔ)言模型輔助外語(yǔ)教學(xué)效果

(一)實(shí)驗(yàn)方法

為驗(yàn)證大語(yǔ)言模型在外語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用效果,聯(lián)合8位專(zhuān)業(yè)課教師,以商務(wù)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)60名學(xué)生為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,進(jìn)行了為期一學(xué)期的大語(yǔ)言模型(ChatGPT、文心一言、UNIPUS Chat 外研AIGC平臺(tái)、英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)與評(píng)閱系統(tǒng)、iTEST智能測(cè)評(píng)云平臺(tái)、iTranslate計(jì)算機(jī)輔助翻譯與教學(xué)平臺(tái)等)輔助課堂教學(xué)實(shí)踐。

實(shí)驗(yàn)結(jié)束后,對(duì)學(xué)生的詞匯量、語(yǔ)法知識(shí)進(jìn)行測(cè)試,并對(duì)學(xué)習(xí)滿意度進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。

(二)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,實(shí)驗(yàn)組學(xué)生在詞匯量積累和語(yǔ)法知識(shí)掌握方面都有較大提升。96.6%的學(xué)生對(duì)大語(yǔ)言模型輔助外語(yǔ)課堂的形式采取積極的態(tài)度,并對(duì)其在提高自主學(xué)習(xí)能力和語(yǔ)言運(yùn)用能力方面的作用給予了肯定評(píng)價(jià)。部分學(xué)生表示在初期接觸大語(yǔ)言模型時(shí),使用頻率較高,能自主地學(xué)習(xí)詞匯和語(yǔ)法,能利用大語(yǔ)言模型出題、講題、修改自己的文章等,但在后期自主學(xué)習(xí)熱情有所降低。

參與大語(yǔ)言模型外語(yǔ)教學(xué)實(shí)驗(yàn)的教師首先肯定了大語(yǔ)言模型對(duì)教學(xué)輔助的積極作用,認(rèn)為大語(yǔ)言模型可以提供多維度教學(xué)思路、多元化教學(xué)模式、多樣化教學(xué)資料,可有效提高教學(xué)質(zhì)量;大型語(yǔ)言模型對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成果的自動(dòng)評(píng)價(jià)和分析,亦能大幅度減輕教師工作量。但是,部分學(xué)生過(guò)度依賴(lài)大語(yǔ)言模型,不能分辨信息的真?zhèn)?甚至有依賴(lài)各類(lèi)大語(yǔ)言模型技術(shù)完成其他科目作業(yè)的現(xiàn)象。

五、大語(yǔ)言模型背景下教育改革途徑

(一)創(chuàng)新教育理念

隨著以大語(yǔ)言模型為代表的人工智能技術(shù)不斷更新迭代,不同母語(yǔ)者之間的溝通障礙愈來(lái)愈少。大語(yǔ)言模型背景下,外語(yǔ)教育應(yīng)著重培養(yǎng)人工智能無(wú)法取締的高級(jí)語(yǔ)言人才,要求學(xué)生不僅有過(guò)硬的語(yǔ)言技能,還能深入了解語(yǔ)言規(guī)律、語(yǔ)言比較、語(yǔ)言認(rèn)知、語(yǔ)言文化等方面的信息。此外,可將自然語(yǔ)言學(xué)列為大學(xué)的基礎(chǔ)課程之一,教授各種語(yǔ)言單位的概念以及在復(fù)雜對(duì)象中提取這些概念的方法,培養(yǎng)學(xué)生聯(lián)想、類(lèi)比、歸納、抽象和演繹等邏輯思維能力,推廣普及型自然語(yǔ)言學(xué)教學(xué)[2]。不能一味地排斥或過(guò)度依賴(lài)以大語(yǔ)言模型為代表的各類(lèi)人工智能技術(shù),而要學(xué)會(huì)如何合理運(yùn)用各項(xiàng)先進(jìn)科學(xué)技術(shù),以實(shí)現(xiàn)更個(gè)性化、更高效的學(xué)習(xí)。

(二)改進(jìn)教學(xué)方式

在大語(yǔ)言模型加持下,外語(yǔ)教學(xué)應(yīng)秉承“以學(xué)生為中心”的教學(xué)理念,改進(jìn)教學(xué)方式,使其更符合新時(shí)代的教育理念和需求。例如,在學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)方面,要注重任務(wù)的多樣性、批判性、開(kāi)放性、挑戰(zhàn)性;在學(xué)習(xí)過(guò)程評(píng)價(jià)中,不僅要靈活地運(yùn)用智能化學(xué)習(xí)分析工具監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí)行為過(guò)程,而且可提倡學(xué)生在不同階段撰寫(xiě)反思日志,以幫助教師更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)思維過(guò)程;在學(xué)習(xí)成果評(píng)價(jià)階段,要注重評(píng)價(jià)的動(dòng)態(tài)性、創(chuàng)造性和現(xiàn)實(shí)性,包括考慮人機(jī)共創(chuàng)過(guò)程的內(nèi)容貢獻(xiàn)程度,對(duì)現(xiàn)有知識(shí)材料的創(chuàng)造性加工和批判性改造程度,以及對(duì)社會(huì)問(wèn)題的應(yīng)對(duì)程度等。

(三)打磨教學(xué)工具

外語(yǔ)教學(xué)現(xiàn)狀與技術(shù)更新速度之間存在一定的差距。外語(yǔ)教師應(yīng)積極參加技術(shù)培訓(xùn),保證理論層面、技術(shù)知識(shí)層面的前沿性,將不斷更新迭代的以大語(yǔ)言模型為代表的各項(xiàng)人工智能技術(shù)應(yīng)用到外語(yǔ)教學(xué)中,做到與時(shí)俱進(jìn)。

同時(shí)要加強(qiáng)教師與技術(shù)研發(fā)人員的協(xié)同合作。例如,用語(yǔ)言學(xué)知識(shí)處理方言、口音、不同社會(huì)群體間的語(yǔ)言差異,從而令模型更好地處理各類(lèi)語(yǔ)言變體;從語(yǔ)言學(xué)角度識(shí)別模型弱點(diǎn),令大語(yǔ)言模型更精確地理解語(yǔ)義、提高模型的泛化能力;也可從實(shí)際教學(xué)角度出發(fā),研發(fā)面向外語(yǔ)教學(xué)的新型智能語(yǔ)言學(xué)習(xí)工具。

(四)整合教育資源

優(yōu)質(zhì)外語(yǔ)教學(xué)資源的整合是提高教學(xué)質(zhì)量的重要途徑?？梢岳么笳Z(yǔ)言模型技術(shù)收集全球優(yōu)質(zhì)外語(yǔ)教學(xué)資源,并根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求進(jìn)行篩選和整合,以提供更加多樣的學(xué)習(xí)選擇,實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的共享和優(yōu)化。還可以收集、分析師生的使用體驗(yàn)和反饋信息,通過(guò)大語(yǔ)言模型技術(shù)對(duì)教學(xué)資源進(jìn)行持續(xù)更新和升級(jí),以滿足持續(xù)變遷的教學(xué)需求和學(xué)習(xí)需求。

六、結(jié)論與展望

以大型語(yǔ)言模型為代表的各類(lèi)智能技術(shù)的應(yīng)用將繼續(xù)推動(dòng)外語(yǔ)教育領(lǐng)域的創(chuàng)新和進(jìn)步,為學(xué)生提供更優(yōu)質(zhì)的語(yǔ)言學(xué)習(xí)體驗(yàn)。同時(shí),教育界需要密切關(guān)注技術(shù)的發(fā)展,持續(xù)優(yōu)化教學(xué)方法,以適應(yīng)不斷變化的教育環(huán)境。