周航 趙娜 穆楠 王鑫

【摘 要】借助分級分類的教育大數(shù)據(jù)，大模型得以優(yōu)化和發(fā)展，精準(zhǔn)服務(wù)于各類教育需求，切實促進(jìn)了教育公平、提升了教學(xué)質(zhì)量。本文集中探討大模型在教育領(lǐng)域的兩大代表性應(yīng)用場景——個性化學(xué)習(xí)助手與內(nèi)容生成及創(chuàng)作輔助，提出相應(yīng)的使用建議，以期全面展現(xiàn)大模型在教育生態(tài)中的價值與潛力。

【關(guān)鍵詞】分級分類教育數(shù)據(jù)；個性化學(xué)習(xí)；內(nèi)容生成

【中圖分類號】G434? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）06-029-02

目前，大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在個性化學(xué)習(xí)助手、智能問答系統(tǒng)、內(nèi)容生成與創(chuàng)作輔助、智能寫作評估、跨語言學(xué)習(xí)支持、數(shù)學(xué)解題輔助等幾個方面。大模型技術(shù)在教育領(lǐng)域憑借卓越的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，極大推動了教育質(zhì)量的提升與教育公平的實現(xiàn)。

分級分類的教育數(shù)據(jù)助力大模型發(fā)展

在構(gòu)建與優(yōu)化大模型的過程中，教育數(shù)據(jù)能夠幫助我們更精準(zhǔn)地理解教育現(xiàn)象，更有質(zhì)量地輔助教學(xué)。教育數(shù)據(jù)涵蓋廣泛，包括但不限于學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)、教師的教學(xué)反饋、課程內(nèi)容以及教育資源使用情況等，這些數(shù)據(jù)可以根據(jù)不同的維度進(jìn)行分級分類。結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)易于量化和統(tǒng)計，如學(xué)生的考試分?jǐn)?shù)、出勤記錄等；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需通過自然語言處理等技術(shù)解析和挖掘，包含課堂討論記錄、作業(yè)評語、教師觀察日記等。靜態(tài)與動態(tài)數(shù)據(jù)：靜態(tài)數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，如學(xué)生的個人信息、學(xué)期初設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)等；動態(tài)數(shù)據(jù)隨著時間和情境變化，如每日學(xué)習(xí)進(jìn)度、實時互動反饋等。個體與群體數(shù)據(jù)：個體數(shù)據(jù)關(guān)注單個學(xué)生的學(xué)習(xí)歷程、習(xí)慣和問題；群體數(shù)據(jù)則涉及班級、年級甚至整個學(xué)校的平均水平、趨勢分析及教育資源分配效果等。

分級分類的教育數(shù)據(jù)通常按照學(xué)生的年齡層次、認(rèn)知發(fā)展階段、學(xué)科類別以及知識點難度等級進(jìn)行劃分，這使得模型能更精確匹配用戶需求，提供貼合實際的教育資源和服務(wù)。將這些教育數(shù)據(jù)融入大模型的過程，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

大模型指令微調(diào)時，針對不同級別和類型的教育數(shù)據(jù)，分別微調(diào)模型以適應(yīng)不同的教育場景。比如，對于初級數(shù)學(xué)模型，可以使用小學(xué)階段的基礎(chǔ)算術(shù)和幾何問題數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)；而對于高級物理模型，則可以運用高中乃至大學(xué)級別的力學(xué)、電磁學(xué)等專業(yè)知識進(jìn)行調(diào)整，每個層級的模型都能準(zhǔn)確地針對對應(yīng)級別的教育問題進(jìn)行高效解答。

提示工程的應(yīng)用，同樣考慮到了分級分類的特點，設(shè)計的提示語可以根據(jù)教育層次和學(xué)科類型進(jìn)行精細(xì)化定制。例如，在指導(dǎo)低年級學(xué)生閱讀理解時，模型需要被提示給出簡單易懂的回答，而在協(xié)助高年級學(xué)生進(jìn)行科研探究時，模型則需被提示提供深入且全面的研究分析。

檢索增強(qiáng)生成技術(shù)中，需建立一個結(jié)構(gòu)化、層次分明的教育資源庫，包含各年齡段和學(xué)科領(lǐng)域的權(quán)威資料，使模型在檢索過程中能根據(jù)問題的難度等級和學(xué)科屬性定位到相應(yīng)資源，并結(jié)合這些有針對性的數(shù)據(jù)生成高質(zhì)量答案。

教育大模型場景應(yīng)用

為深入了解大模型技術(shù)在不同教育場景下的實用性和效能，本文重點關(guān)注個性化學(xué)習(xí)助手和內(nèi)容生成與創(chuàng)作輔助兩個場景應(yīng)用。

場景一：個性化學(xué)習(xí)助手

整合大語言模型和各類教育數(shù)據(jù)的個性化學(xué)習(xí)助手，搭建全周期、全方位的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為，為學(xué)生量身定制學(xué)習(xí)計劃和教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生能夠高效學(xué)習(xí)。以SAT備考為例，一個集成了大語言模型的學(xué)習(xí)助手能細(xì)致入微地關(guān)注每一位學(xué)生的個性化需求，通過對學(xué)生日常在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模式識別，精確描繪學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑，了解他們在各個學(xué)科領(lǐng)域的強(qiáng)項與薄弱環(huán)節(jié)。

在邏輯推理層面，能夠模擬人類思維過程，指導(dǎo)學(xué)生解決復(fù)雜的論證題目。例如，在批判性閱讀訓(xùn)練中，學(xué)習(xí)助手通過自然語言對話的方式，引導(dǎo)學(xué)生剖析文章結(jié)構(gòu)、歸納作者意圖、反駁論點，從而鍛煉他們的邏輯分析和獨立思考能力。在處理數(shù)學(xué)部分時，比如學(xué)生在概率統(tǒng)計或代數(shù)部分反復(fù)出錯，學(xué)習(xí)助手將自動提取這些信息，基于大語言模型的強(qiáng)大理解和生成能力，實時推送定制化的練習(xí)題目和詳細(xì)的解答思路，通過逐步拆解復(fù)雜概念，讓抽象思維變得生動易懂。對于跨學(xué)科或多維度的數(shù)據(jù)分析需求，學(xué)習(xí)助手與知識圖譜相聯(lián)動，幫助學(xué)生直觀理解各知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系，針對學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，生成個性化的學(xué)習(xí)報告和成長曲線，優(yōu)化學(xué)習(xí)計劃。

場景二：內(nèi)容生成與創(chuàng)作輔助

大語言模型能夠處理海量的教育數(shù)據(jù)，包括但不限于教材全文、經(jīng)典教案、多媒體課件以及豐富的習(xí)題庫資源，通過深入學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，大模型得以理解和掌握教育內(nèi)容的本質(zhì)規(guī)律與教學(xué)目標(biāo)的達(dá)成策略，猶如一個全天候待命的教育專家，幫助教師從策劃課程內(nèi)容、制作課件以及設(shè)計習(xí)題等壓力中解放出來，更多地專注于教學(xué)法的研究、教育理論的深化及與學(xué)生個性化交流，提高了工作效率。

以希沃教育推出的基于大語言模型的教學(xué)輔助工具為例，輸入教學(xué)大綱、教學(xué)目標(biāo)或者關(guān)鍵知識點提示，大模型便能在短時間內(nèi)智能地梳理相關(guān)教育資源，按照科學(xué)的教學(xué)邏輯和流程，生成一套完整且具有高度針對性的教學(xué)方案，包括詳盡的教案，圖文并茂、互動性強(qiáng)的多媒體課件，難度適宜、層次分明的課后習(xí)題。更重要的是根據(jù)學(xué)生個體差異和班級水平調(diào)整教學(xué)材料的難易度和深度，滿足個性化教學(xué)。

教育大模型還能在實際教學(xué)中扮演智能助教角色，實時響應(yīng)教師在課堂上的提問和需要，如即時生成案例分析、現(xiàn)場演示實驗步驟、解釋抽象概念，甚至提供跨學(xué)科融合的教學(xué)內(nèi)容，豐富和拓寬教學(xué)維度。

教育大模型的使用建議

盡管教育大模型在教學(xué)內(nèi)容生成、個性化輔導(dǎo)、智能評測等諸多方面展現(xiàn)出巨大的潛力，但其仍有局限和風(fēng)險。教育領(lǐng)域在推行大模型的同時必須審慎對待幾個問題，包括知識準(zhǔn)確性與可靠性、數(shù)據(jù)隱私與安全、依賴性與自主思考能力培養(yǎng)等。

針對教育大模型存在的風(fēng)險，教育工作者需要制定教育大模型使用的指導(dǎo)原則，強(qiáng)調(diào)其輔助作用而非替代教師的功能，倡導(dǎo)平衡線上智能輔助與線下自主學(xué)習(xí)；優(yōu)化課程設(shè)計，調(diào)整考核評價體系，激發(fā)學(xué)生主動探究、小組協(xié)作和創(chuàng)新實踐，注重考察實際操作能力、創(chuàng)新思維和解決問題的過程；加強(qiáng)教師培訓(xùn)，使其能夠在課堂教學(xué)中充分利用大模型的優(yōu)勢。

教育大模型正通過學(xué)習(xí)空間的互生、資源的按需供給以及教師角色的轉(zhuǎn)型升級，驅(qū)動教育的數(shù)字化和智能化變革，形成一個人機(jī)協(xié)同共生的全新教育生態(tài)系統(tǒng)。在教育領(lǐng)域使用中，本文給出以下建議：

一是明確使用目標(biāo)與模型。在使用教育大模型之前，要明確目標(biāo)是要提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成效、進(jìn)行學(xué)習(xí)行為分析，還是進(jìn)行教育資源的優(yōu)化分配，根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點，選擇最適合的模型，可能需要嘗試多種模型以找到最佳解決方案。

二是發(fā)揮專業(yè)人員的優(yōu)勢。專業(yè)人員根據(jù)最新的教育理論和實踐，設(shè)計和更新教學(xué)方案，提供針對性的應(yīng)用場景，確保教育內(nèi)容的時效性和相關(guān)性。通過這種方式，大模型可以更準(zhǔn)確地滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求，并為教師提供針對性的教學(xué)支持。同時，有助于建立師生對模型的信任，并提供有價值的教育洞察。

三是做好數(shù)據(jù)與算力的準(zhǔn)備。高質(zhì)量、分層、多樣化的教育數(shù)據(jù)對模型的性能至關(guān)重要，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、成績、行為特征等。足夠的算力使得大模型能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，快速適應(yīng)教育領(lǐng)域的動態(tài)變化，并實時更新知識庫。

總之，利用分級分類教育數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)微調(diào)，與教育領(lǐng)域?qū)＜?、充足算力相結(jié)合，教育大模型在個性化學(xué)習(xí)、教育內(nèi)容創(chuàng)作等方面優(yōu)勢明顯，在實現(xiàn)塑造個性化的高效學(xué)習(xí)生態(tài)、彌合教育資源差異、提升教育質(zhì)量、推動教育公平等方面擁有巨大潛力。