林 晟

（永定開放大學，福建 龍巖，364100）

一、引言

開放教育這一理念的核心，在于摒棄傳統(tǒng)教育中常見的地域、資源和資金的限制，為所有的學習者提供公平的教育機會。[1]在政府部門和大環(huán)境的推動下，教育行業(yè)從傳統(tǒng)體制突破，出現(xiàn)在線教育新模式，不斷促使我國教育信息化邁向新階段。[2]在教育需求千人千面和教師資源相對受限的情況下，如何在實現(xiàn)開放的同時提供定制化教育服務(wù)？如何降低教育成本？如何實現(xiàn)高效的知識迭代適配社會生產(chǎn)需要？如何保障遠程教育的教育質(zhì)量？這些都是開放教育面臨的亟待解決的挑戰(zhàn)。以人工智能為首的新一代信息技術(shù)，為應(yīng)對開放教育挑戰(zhàn)提供了全新的視角。[3]

2022年8月，科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》鼓勵人工智能應(yīng)用發(fā)展。[4]隨后，以ChatGPT 為代表的生成式AI（人工智能）大模型技術(shù)的橫空出世，為開放教育提供了技術(shù)驅(qū)動下的變革機遇。一方面，ChatGPT 其功能的廣泛性和強大性使其在開放教育領(lǐng)域具備巨大的應(yīng)用潛力；另一方面，這種新的教育形式也帶來一些潛在風險和挑戰(zhàn)。2023 年4 月，國家網(wǎng)信辦也起草了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，以促成生成式人工智能技術(shù)健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用。[5]

本文將以ChatGPT 為例，剖析生成式AI大模型（下稱，生成式大模型）的技術(shù)特性，探討其在賦能開放教育過程中可能發(fā)揮的積極作用，同時審視其可能帶來的挑戰(zhàn)和風險，為開放教育相關(guān)機構(gòu)及從業(yè)者提供對策儲備以有效應(yīng)對新技術(shù)帶來的潛在沖擊，給未來開放教育的發(fā)展提供理論參考。

二、ChatGPT 及其能力

ChatGPT，由開放人工智能研究中心（OpenAI）于2023 年開發(fā)，是一款基于生成式預(yù)訓練語言模型的聊天機器人，能夠以自然和對話的方式響應(yīng)用戶輸入。[6]ChatGPT 擁有1750 億參數(shù)，通過在海量數(shù)據(jù)上進行訓練，能夠在用戶的實時提示下生成答復(fù)文本。其運用自然語言處理（NLP）技術(shù)分析用戶輸入，從而生成相關(guān)的響應(yīng)。這使用戶可以像與真人一樣，以自然和直觀的方式與ChatGPT 進行交流。此外，ChatGPT 還能提供個性化和互動式的幫助，這是另一項重要特性。通過分析用戶輸入，ChatGPT 可調(diào)整其回應(yīng)并提供專業(yè)的建議和幫助。例如，依據(jù)用戶的學習目標和偏好，ChatGPT 能夠提供教育產(chǎn)品和網(wǎng)站的定制推薦。

ChatGPT 和當下的搜索引擎又有什么區(qū)別呢？首先，在基本功能上，ChatGPT 可以理解和生成自然語言文本，如，在與用戶的對話中能生成自然且有趣的回復(fù)。而搜索引擎的主要目標是幫助用戶快速找到他們正在尋找的信息。其次，在應(yīng)用場景上，ChatGPT 可以非常廣泛，從對話機器人、文本生成，到更復(fù)雜的任務(wù)如機器翻譯、文本摘要等；而搜索引擎主要用于信息檢索。用戶可以通過輸入關(guān)鍵詞或短語在互聯(lián)網(wǎng)上找到相關(guān)的信息?？偟膩碚f，ChatGPT 和搜索引擎都是處理和獲取信息的工具，但其側(cè)重點有所不同。ChatGPT 主要用于理解和生成語言，而搜索引擎更側(cè)重于找到和返回用戶正在查找的信息。

三、ChatGPT 如何賦能開放教育

ChatGPT 這樣的生成式大模型技術(shù)的發(fā)展，有潛力徹底顛覆學習者的學習方式和對開放教育領(lǐng)域的理解。其通過提供滿足每個學習者獨特需求和偏好的個性化和互動式幫助，不僅鼓勵學習者的自主性，而且可以提升學習體驗。當前，ChatGPT 已廣泛應(yīng)用于自我指導(dǎo)的學習者中，為他們提供有力的學習支持。以下是ChatGPT 可能改變開放教育的五種方式：

（一）學習體驗個性化

生成式大模型技術(shù)在個性化學習體驗方面有著巨大潛力。傳統(tǒng)課堂或線上課程大多面向同一班級或?qū)I(yè)采取通用性教學方式，無法根據(jù)每個學生的特點進行定制化教學，教學效果有限。通過在現(xiàn)有教學載體上嵌入大模型技術(shù)，對學生的學習歷史、興趣愛好和學習風格進行深入分析，為每位學生提供定制化的學習計劃和課程內(nèi)容推薦。這將使學生在自己感興趣的領(lǐng)域深入學習，同時填補知識的漏洞。模型還可以識別學生學習過程中的障礙或阻塞點，提供個性化的輔導(dǎo)和解答，以增強學習效果。

（二）學習工具數(shù)智化

生成式大模型技術(shù)為數(shù)智化學習輔助工具的發(fā)展提供了堅實基礎(chǔ)。以作文為例，傳統(tǒng)教師需對學生行文做逐字逐句的批注，存在因時間人力有限導(dǎo)致的指導(dǎo)粒度不夠細、教學質(zhì)量不夠好等問題。基于大模型技術(shù)的智能作文批改工具和語法糾錯工具可以自動化校對學生的寫作，詳細指出語法的錯誤點，并提供改進建議，幫助學生理解問題，從而提升學生的寫作能力，大幅提升教學質(zhì)量。另外，智能問題解答工具可以快速解決學生在學習中遇到的各種問題，豐富學生知識面，開闊學生視野。

（三）知識迭代高效化

生成式大模型技術(shù)使得開放大學教育中的知識獲取與共享更加便捷高效。傳統(tǒng)教學模式下教師需耗費大量心力搜集資料以從事教學活動，知識更新迭代緩慢，使得學校的教育內(nèi)容與社會生產(chǎn)的實際需要逐漸脫節(jié)。而通過自動抽取和整理海量開放教育資源，模型可以快速生成易于理解的教材和講義。這些教材和講義可以實時更新，以適應(yīng)不斷變化的知識領(lǐng)域和工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境?！芭c時俱進”的現(xiàn)代化教學更加符合社會需要。此外，模型還可以用于構(gòu)建開放式教育知識圖譜，促進知識的交叉融合與跨領(lǐng)域?qū)W習，為學生提供更廣闊的學術(shù)視野和綜合素養(yǎng)。

（四）內(nèi)容創(chuàng)作自動化

生成式大模型技術(shù)的自動化內(nèi)容創(chuàng)作能力為開放大學教育帶來巨大的便利。傳統(tǒng)教學模式下教師需耗費大量心力制作教學講義、課程測驗等教學材料?；诖竽Ｐ图夹g(shù)，教師可以根據(jù)自身需求想法，快速生成各種形式的學習資料，如課件、練習題、測驗等，減輕繁重的教學準備工作。此外，通過模型生成教學案例和場景模擬，學生可以更好地融入學習環(huán)境，增強實踐能力。這種自動化內(nèi)容創(chuàng)作的方式也有利于促進全球開放教育資源的合作與融通。

（五）遠程教育高質(zhì)化

生成式大模型技術(shù)為遠程教育質(zhì)量提升帶來了新機遇。傳統(tǒng)線上或遠程教育雖在一定程度上打破時空壁壘，卻受限于人力成本，無法為學生提供全天實時的一對一互動教學、答疑等教育服務(wù)?；诖竽Ｐ图夹g(shù)，教育機構(gòu)可以構(gòu)建虛擬教學助手或在線學習伙伴，為學生提供全天的即時互動與答疑。虛擬教學助手可以根據(jù)學生的學習情況和進度，自動調(diào)整教學內(nèi)容和難度，提供量身定制的學習路徑。同時，模型的智能評估功能可以實時監(jiān)測學生的學習進展和問題，及時調(diào)整教學策略，促進學習效果的最大化。

四、ChatGPT 應(yīng)用開放教育的風險挑戰(zhàn)與對策

在ChatGPT 出現(xiàn)以前，各種技術(shù)都被看作是教育和教師的工具，技術(shù)只能在局部要素中介入教育和改變教師，ChatGPT 的出現(xiàn)讓“以機器為師”成為可能現(xiàn)實，也讓教育領(lǐng)域和教師群體感到了前所未有的變革危機和價值 危機。[7]

盡管生成式大模型技術(shù)為開放大學教育帶來了許多機遇，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中包括生成的質(zhì)量與可靠性、隱私保護與數(shù)據(jù)安全、透明性與可解釋性、數(shù)據(jù)偏見與歧視、資源依賴與教育公平、技術(shù)應(yīng)用與教學價值平衡以及學習者習慣與顧慮等方面。

（一）生成質(zhì)量與可靠性挑戰(zhàn)

生成式大模型的一大挑戰(zhàn)在于產(chǎn)出信息的精確性與置信度。這些模型可掌握和攝入大量互聯(lián)網(wǎng)知識，卻無法保證所有信息均準確無誤。由此，在開發(fā)教育資源時，可能導(dǎo)致潛在的錯誤或產(chǎn)生誤導(dǎo)性信息風險，對學生的學習造成影響。

針對該挑戰(zhàn)的應(yīng)對之策，其一可對大模型的輸出進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)可能的誤導(dǎo)性或不準確的回答；其二，可引入專業(yè)審核，由教育領(lǐng)域?qū)I(yè)人士對大模型生成的內(nèi)容進行審核，確保回答的準確性和合理性。此外，來自老師和學生的用戶反饋也是一個重要的改進來源，可以幫助大模型學習并不斷提高生成質(zhì)量。

（二）隱私保護與數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)

生成式大模型技術(shù)的另一挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)隱私和安全性。這種技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)進行訓練，可能涵蓋學生的個人信息和學習數(shù)據(jù)。如何保障這些數(shù)據(jù)的安全與隱私性是一個亟待解決的重要問題。教育機構(gòu)需額外采取措施，保護學生的數(shù)據(jù)隱私安全。

針對該挑戰(zhàn)的應(yīng)對之策，首先是數(shù)據(jù)匿名化處理，在使用大模型進行教育應(yīng)用時，對于涉及學生或用戶個人信息的數(shù)據(jù)，首先進行匿名化處理，以保護隱私；其次是最小化數(shù)據(jù)收集，即僅收集必要的數(shù)據(jù)，避免收集過多的個人信息，以降低潛在隱私風險；最后是定期安全審查，定期對ChatGPT 應(yīng)用的安全性進行審查，包括漏洞掃描和安全測試，確保系統(tǒng)沒有被潛在的威脅利用。

（三）透明性與可解釋性挑戰(zhàn)

生成式大模型通常被視為“黑盒子”，其決策過程并不透明。在教育領(lǐng)域，這可能會引發(fā)嚴重問題，如在涉及學生的評估和決策的環(huán)節(jié)，需要模型能提供清晰的決策依據(jù)，以提高學生、教師及其他利益相關(guān)者對模型的信任和理解。因此，提高算法的透明度和可解讀性，同樣是大模型技術(shù)在教育應(yīng)用中需解決的問題。

針對該挑戰(zhàn)的應(yīng)對之策，一方面可顯示置信水平，即在回答中包含一個置信水平指標，表明大模型對其回答的信心程度，幫助用戶評估答案的可靠性；另一方面則是增強可解釋性，例如在回答中集成解釋性元素，以簡單明了的語言解釋為何給出特定建議或答案，或是在回答中提供相關(guān)上下文信息，幫助用戶理解大模型的推理過程。

（四）數(shù)據(jù)偏見與歧視挑戰(zhàn)

如果生成式大模型的訓練數(shù)據(jù)存在偏差，模型生成的內(nèi)容可能反映出這些偏差，可能導(dǎo)致內(nèi)容的不公正或歧視。在開放大學教育中，這種偏見可能影響學生的學習體驗和認知。例如，生成的教學內(nèi)容中存在針對女性或弱勢群體等少數(shù)族群的歧視性觀點、言論等。

應(yīng)對該挑戰(zhàn)，一方面可采用多樣化的數(shù)據(jù)，確保訓練大模型的數(shù)據(jù)集包含來自不同文化、背景和地理位置的多元化信息，以減少數(shù)據(jù)的偏見；另一方面可對大模型的訓練數(shù)據(jù)進行定期審查，發(fā)現(xiàn)并糾正潛在的偏見，特別是與性別、種族、文化等相關(guān)的方面。此外，還可引入人工審核，通過專業(yè)人員檢查模型生成的回答，糾正可能的歧視性內(nèi)容。

（五）資源依賴與教育公平挑戰(zhàn)

生成式大模型的訓練需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)，這對資源有限的開放大學可能構(gòu)成挑戰(zhàn)。若學校沒有足夠的資源訓練和部署這些模型，可能導(dǎo)致對大型機構(gòu)的過度依賴，從而造成教育資源的不均等分配。例如，在交通、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施并不完善的中西部地區(qū)或偏遠山區(qū)，可能進一步加劇教育不公平現(xiàn)象。但另一方面，如何能在有限的資源下有效利用該技術(shù)，是政府部門和教育機構(gòu)需要面臨的挑戰(zhàn)。

針對該挑戰(zhàn)的應(yīng)對之策，第一是可降低使用門檻。通過提供免費或低成本的訪問方式，確保更多人能夠獲得大模型提供的教育資源，減輕資源依賴的壓力。第二是建立合作關(guān)系。促使教育機構(gòu)、技術(shù)公司和政府建立合作關(guān)系，共享資源，提供更多免費或優(yōu)惠的在線教育服務(wù)。第三是鼓勵開放共享。鼓勵教育機構(gòu)和技術(shù)提供商開放共享他們的教育資源，促進更廣泛的教育公平。

（六）學習者習慣與顧慮

對部分教師或?qū)W習者來說，接受由生成式大模型技術(shù)帶來的變化可能存在抵觸情緒。他們可能會擔心數(shù)據(jù)隱私問題，或者擔心技術(shù)會替代人文教學。教育機構(gòu)需要積極宣傳和解釋技術(shù)的益處，幫助學生理解和適應(yīng)新的教育方式，減輕他們的顧慮和抵觸情緒。如，學生可能采用大模型技術(shù)來完成作業(yè)或測驗等。

針對該挑戰(zhàn)，包括學校在內(nèi)的廣大教育機構(gòu)和相關(guān)教育部門應(yīng)認識到，技術(shù)變革并不是洪水猛獸。數(shù)次工業(yè)革命的歷史證明，人類文明的變革與發(fā)展離不開科學技術(shù)的快速發(fā)展。教育學生學習如何使用新工具和擅于應(yīng)用新工具，能夠更好服務(wù)社會需要，本就是教育教學的重要目標之一。故學校和老師一方面要警惕學生利用新技術(shù)來弄虛作假、作弊取巧等干擾教學評估和破壞公平性的行為，加強教育者自身對新技術(shù)的了解和學習，采取應(yīng)對策略或制定合適的制度來保障教學活動正常進行；另一方面，更要鼓勵學生應(yīng)用新技術(shù)，利用新技術(shù)來提升教學質(zhì)量，更好地完成課程目標。

五、結(jié)語

總體而言，生成式AI 大模型技術(shù)的變革為開放大學教育帶來了巨大的機遇。這些機遇以科技變革為動力，對個性化學習體驗、數(shù)智化學習工具、高效的知識迭代、自動化內(nèi)容創(chuàng)作以及遠程教育的高質(zhì)化賦予了巨大潛力。然而，當我們歡欣鼓舞地看到這些進步和發(fā)展的同時，也必須對相關(guān)挑戰(zhàn)和風險保持警惕，以確保技術(shù)應(yīng)用的合理性和教育效果的最大化。隨著生成式AI 大模型技術(shù)的蓬勃發(fā)展，期待開放式大學教育步入一個更智能、更靈活、更具包容性的新時代。