人工智能大模型模擬人類大腦從海量的數(shù)據(jù)中汲取知識、識別模式，進(jìn)行推理和決策。反過來，通過探討大模型的學(xué)習(xí)過程，也可以推出一系列對兒童教育極具價值的啟示，為兒童教育提供全新的思路和具有實踐性的探索方向，幫助教育者更好地理解兒童的學(xué)習(xí)特點和需求，設(shè)計出更符合兒童發(fā)展規(guī)律、更能激發(fā)兒童潛力的教育方法，從而為兒童的成長和未來發(fā)展奠定更為堅實的基礎(chǔ)。

人工智能大模型的誕生無疑是人類科技發(fā)展史上一項重大突破，大模型以其卓越的學(xué)習(xí)能力和處理復(fù)雜問題的能力，為人工智能領(lǐng)域帶來了革命性的變化。2022年，ChatGPT聊天機(jī)器人程序的問世將人工智能的發(fā)展推向新的高峰，它不僅能夠進(jìn)行流暢的對話、撰寫文章、生成代碼，還能參與復(fù)雜的決策過程。

教育是構(gòu)建未來社會的基石，其重要性不言而喻。兒童時期是人生學(xué)習(xí)的關(guān)鍵時期，正確的教育方法能夠極大地激發(fā)兒童的潛能，培養(yǎng)他們成為具有創(chuàng)新精神和社會責(zé)任感的人才。因此，以人工智能大模型的學(xué)習(xí)機(jī)制為對照，探索更為科學(xué)的學(xué)習(xí)模式，給兒童教育帶來參考，不僅能夠為教育領(lǐng)域帶來新的視角和方法，還能夠在理論和實踐層面發(fā)掘深刻的洞見。通過分析大模型如何開展大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，我們可以設(shè)計出更加個性化和強(qiáng)適應(yīng)的教育方案。同時，大模型在處理信息時的邏輯和策略，也能為兒童教育提供解決問題的新思路。這種跨學(xué)科的融合，無疑將為兒童教育帶來更加豐富和多元的發(fā)展空間，為培養(yǎng)適應(yīng)未來社會的人才奠定更為堅實的基礎(chǔ)。

大模型學(xué)習(xí)的特點

人工智能大模型是基于深度學(xué)習(xí)，具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜架構(gòu)的人工智能模型。朱永新、楊帆《ChatGPT/生成式人工智能與教育創(chuàng)新：機(jī)遇、挑戰(zhàn)以及未來》一文指出，人工智能基于模擬人腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生模型和算法，最終能夠類似人類一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)、思考和行為。

1.大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動

大模型的學(xué)習(xí)過程在很大程度上依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)驅(qū)動。人類的無窮知識寶庫通過文字、圖像和視頻等數(shù)字方式體現(xiàn)出來，成了一座蘊(yùn)含無盡寶藏的礦山。大模型憑借其強(qiáng)大的計算能力和先進(jìn)的算法，能夠?qū)@些數(shù)量驚人、類型繁多的知識進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和細(xì)致推理。如曹培杰《智慧教育：人工智能時代的教育變革》一文所言，在自然語言處理領(lǐng)域，大模型可以對來自互聯(lián)網(wǎng)的海量文本進(jìn)行學(xué)習(xí)，包括新聞報道、小說、學(xué)術(shù)論文等，這些豐富多樣的數(shù)據(jù)涵蓋了各種主題、風(fēng)格和語言表達(dá)方式，為模型提供了廣闊的知識視野。

數(shù)據(jù)的多樣性使得大模型能夠接觸到不同領(lǐng)域、不同背景下的知識，從而更好地理解和處理復(fù)雜的現(xiàn)實問題。其廣泛性則確保了模型能夠獲取全面而深入的知識，避免了知識的片面性和局限性。同時，知識的多樣性和全面性到達(dá)某種量級后，會產(chǎn)生知識的高度疊加和融合，出現(xiàn)知識涌現(xiàn)或知識溢出，呈現(xiàn)出不可思議的結(jié)果，正如同佛學(xué)中的“頓悟”、哲學(xué)領(lǐng)域中的“質(zhì)變”。

2.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

大模型算法模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通常采用多層神經(jīng)元模型組成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。這種架構(gòu)像一座精巧復(fù)雜的信息加工廠，對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次的特征提取和抽象表示，每一層神經(jīng)元都承擔(dān)著特定的任務(wù)，從原始數(shù)據(jù)中逐步提取出更高級、更抽象的特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的第一層可能專注于識別簡單的邊緣和紋理，隨著層次的加深，能夠組合和理解這些基本特征，形成更復(fù)雜、更具語義的概念。比如在圖像識別中，較淺的層可能會檢測到圖像中的線條和顏色塊，而更深的層則能夠識別出物體的形狀、類別甚至是場景的含義。這種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使得大模型能夠捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和潛在模式，從而實現(xiàn)高度準(zhǔn)確的預(yù)測和理解。

3.自監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

在大模型的學(xué)習(xí)過程中，自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩種學(xué)習(xí)模式發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。自監(jiān)督學(xué)習(xí)使模型能夠在沒有人工標(biāo)注的情況下對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動發(fā)現(xiàn)有用的信息。在語言模型中，通過預(yù)測單詞能夠?qū)W習(xí)到語言的語法、語義和上下文關(guān)系。由于自監(jiān)督學(xué)習(xí)無須人工標(biāo)注，所以能夠充分利用海量公開數(shù)據(jù)，大大拓展了模型的學(xué)習(xí)資源。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過精心設(shè)立的獎勵機(jī)制來巧妙地引導(dǎo)模型作出更為優(yōu)良的決策。在這一過程中，模型始終處于不斷嘗試和積極探索的狀態(tài)，就像一位勇敢的探索者，在未知的領(lǐng)域中一次次邁出堅定的步伐。模型會依據(jù)在這一過程中所獲得的獎勵反饋，細(xì)致且敏銳地調(diào)整自身的策略，每次調(diào)整都是一次優(yōu)化和改進(jìn)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目的非常明確，就是竭盡全力達(dá)到最優(yōu)效果，從而實現(xiàn)性能的最大化提升和最出色表現(xiàn)。

4.迭代優(yōu)化與持續(xù)學(xué)習(xí)

大模型的深度學(xué)習(xí)并非一蹴而就，而是一個不斷迭代優(yōu)化和持續(xù)學(xué)習(xí)的過程。在初始階段，模型通過對已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建立起初步的認(rèn)知和預(yù)測能力。接著，為了提高模型的性能和準(zhǔn)確性，需要不斷調(diào)整內(nèi)部的參數(shù)，如同不斷打磨一塊璞玉，通過反復(fù)的試驗和改進(jìn)，使其更加完美。大模型往往通過調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重、優(yōu)化激活函數(shù)等方法使模型的輸出更加符合預(yù)期。

大模型還具備在新數(shù)據(jù)出現(xiàn)時進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力。大模型會將新數(shù)據(jù)融入已有的知識體系中，不斷更新和完善自己的認(rèn)知。這種持續(xù)學(xué)習(xí)的特性使得大模型能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和任務(wù)需求，始終保持良好的性能和適應(yīng)性。

大模型學(xué)習(xí)對兒童教育的啟示

大模型在今天能夠取得成功，是通過科學(xué)的方法總結(jié)了人類學(xué)習(xí)方法的精華，并在實踐中證明了它的有效性，因而這種得到科學(xué)驗證的學(xué)習(xí)方法自然也是對兒童教育的良好參考。

1.需提供豐富的學(xué)習(xí)資源

大模型的學(xué)習(xí)依賴于海量數(shù)據(jù)，知識涌現(xiàn)得益于多角度、多行業(yè)的知識疊加與整合，這為兒童教育和學(xué)習(xí)過程提供了重要啟示：兒童如同正在成長的幼苗，同樣需要豐富多樣的學(xué)習(xí)資源來滋養(yǎng)。在當(dāng)今信息豐富的時代，兒童不應(yīng)局限于傳統(tǒng)的書籍學(xué)習(xí)。夏美萍《美國天才兒童教育制度研究》一文指出，適當(dāng)?shù)亩嗝襟w資源如動畫、視頻、音頻等，以其形象化和趣味性的特點，能夠吸引兒童的注意力，激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣。同時實踐活動也是一種直觀且生動的學(xué)習(xí)方式，能夠讓兒童親身體驗知識的應(yīng)用和實際操作。通過觀看關(guān)于宇宙的科普視頻，兒童可以更直觀地了解浩瀚星空的奧秘；參與農(nóng)業(yè)實踐活動，兒童能親身感受到農(nóng)作物的生長過程，從而深刻理解自然規(guī)律。這些多樣化的學(xué)習(xí)材料相互補(bǔ)充，為兒童打開了廣闊的知識大門，拓寬了他們的視野，使他們能夠積累豐富的知識和經(jīng)驗。

2.需培養(yǎng)多層次思維能力

大模型所采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為兒童教育中思維能力的培養(yǎng)提供了寶貴的借鑒。教育應(yīng)當(dāng)注重引導(dǎo)兒童逐步發(fā)展多層次的思維，即從簡單的表面層觀察到復(fù)雜的抽象層的理解過程。如劉美麗《高中數(shù)學(xué)教學(xué)中運用“多角度、多層次思維”教學(xué)策略的研究》一文所言，在兒童教育的早期階段，應(yīng)從簡單直觀的知識入手，讓兒童先理解具體的事物和現(xiàn)象，隨著他們的成長和知識的積累，逐漸引導(dǎo)他們思考更復(fù)雜、抽象的問題。

通過這樣逐步深入的教育，兒童的思維能力得到了全面的培養(yǎng)，能夠從直觀感知轉(zhuǎn)為抽象理解，再到應(yīng)用創(chuàng)新。以上每一步都與大模型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中逐層深入學(xué)習(xí)的過程相呼應(yīng)。這種教育方式幫助兒童建立起堅實的知識基礎(chǔ)，也培養(yǎng)了他們解決問題的思維和能力。

3.需激發(fā)自主學(xué)習(xí)與探索精神

大模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，即通過自我生成任務(wù)和自我評估來不斷優(yōu)化學(xué)習(xí)過程，為兒童教育領(lǐng)域提供了一種全新的視角。這種方式強(qiáng)調(diào)了自主性和探索性，提供了一種更為靈活和個性化的學(xué)習(xí)方式，鼓勵兒童在學(xué)習(xí)過程中發(fā)揮主動性，而不是依賴于外部的指導(dǎo)和灌輸。

例如我們可以嘗試在科學(xué)課上設(shè)計一些開放式的問題，讓兒童自主設(shè)計實驗來探索物理現(xiàn)象的原理。通過開放方式，兒童能夠深刻理解科學(xué)原理，還能增長實驗設(shè)計能力和科學(xué)思維。兒童在實驗中能夠發(fā)現(xiàn)問題、提出假設(shè)、設(shè)計實驗方案，并最終驗證自己的假設(shè)。同樣，在閱讀教育中，我們可以鼓勵兒童根據(jù)自己的興趣選擇書籍，并在閱讀后分享自己的理解和感悟。這種方式能夠讓兒童在閱讀中發(fā)現(xiàn)樂趣，培養(yǎng)他們的閱讀興趣和習(xí)慣。宣美菊在《淺談小學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)》一文中強(qiáng)調(diào)，通過分享和討論，兒童能夠?qū)W會如何表達(dá)自己的觀點，如何與他人交流思想，從而提升他們的溝通能力和社交技巧。

自主性和探索性不僅能幫助兒童在課業(yè)上取得更好的成績，還能為他們的學(xué)習(xí)和生活奠定堅實基礎(chǔ)。正如曹培杰《人工智能教育變革的三重境界》文中所言，這種教育模式能夠幫助兒童發(fā)展成為具有創(chuàng)新精神和獨立思考能力的個體，為他們的全面發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

4.需建立積極的反饋機(jī)制

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過獎勵和懲罰來引導(dǎo)行為的學(xué)習(xí)方法，它在人工智能領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。在兒童教育中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理念同樣適用，其核心在于通過正面激勵和反饋來促進(jìn)兒童的積極行為和學(xué)習(xí)態(tài)度，通過負(fù)面反饋來懲罰兒童的不良行為，使他們識別錯誤、改正錯誤。

在教育實踐中，獎勵機(jī)制的運用非常多樣化。它可以是一句簡單的鼓勵，一個溫暖的擁抱，或者是一個象征性的獎勵，如小星星貼紙或獎杯。黃澤蓮在《小學(xué)階段家庭教育策略研究》一文指出，這些獎勵不僅僅是對兒童行為的肯定，更是對他們的努力和成就的認(rèn)可。這種認(rèn)可能夠幫助兒童建立起面對挑戰(zhàn)的勇氣和解決問題的能力，極大地提升兒童的自我價值感和滿足感，從而激發(fā)他們繼續(xù)探索和學(xué)習(xí)的熱情。正面激勵和反饋還能夠培養(yǎng)兒童的自我效能感。

負(fù)面反饋和懲戒教育也是兒童教育中有效的工具，能夠幫助兒童學(xué)會自我管理，培養(yǎng)責(zé)任感，同時促進(jìn)他們的社會化和個人成長。在教育過程中，適當(dāng)?shù)膽徒浣逃潜匾?，但這種懲戒必須建立在合理、公正和有教育意義的基礎(chǔ)上。懲戒教育必須避免情緒發(fā)泄。教育者在實施懲戒時，應(yīng)該保持冷靜和客觀，避免因個人情感而作出不公正或過激的反應(yīng)。懲戒的目的是教育，而不是懲罰，更不能是體罰。

懲戒教育應(yīng)當(dāng)是程序化的，在實施懲戒之前，需要有明確的規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)。懲戒不僅是對錯誤行為的直接回應(yīng)，還是一個教育過程，一個讓兒童認(rèn)識到自己錯誤并改正的機(jī)會，懲罰教育一般需要兒童做到五個步驟：描述錯誤事件、反思錯誤原因，總結(jié)錯誤性質(zhì)、制訂改正方法、約定再犯懲戒。

通過建立一個充滿鼓勵和支持的環(huán)境，兒童能夠在積極的氛圍中不斷成長，發(fā)展出健康的自我認(rèn)知，培養(yǎng)出解決問題的能力和面對挑戰(zhàn)的勇氣。

5.需注重持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力培養(yǎng)

大模型的持續(xù)學(xué)習(xí)能力提醒我們，兒童教育過程中不應(yīng)僅僅關(guān)注某個特定的階段，而應(yīng)當(dāng)著眼于培養(yǎng)他們終身學(xué)習(xí)的意識和適應(yīng)變化的能力。在高速發(fā)展的現(xiàn)代社會中，知識和技術(shù)不斷更新迭代，兒童只有具備不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新環(huán)境的能力，才能在未來的生活中應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。

學(xué)校教育不僅要傳授當(dāng)前的知識，更要培養(yǎng)兒童掌握學(xué)習(xí)方法、養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，讓他們在離開學(xué)校后仍然能夠保持學(xué)習(xí)的熱情和自主學(xué)子的能力。

在家庭中，家長也應(yīng)該營造一個鼓勵學(xué)習(xí)和探索的氛圍，支持兒童不斷自主追求新知識。這樣，兒童才能在不斷變化的世界中，始終保持積極進(jìn)取的態(tài)度，和求真求知的理念不斷提升自己，實現(xiàn)個人的全面發(fā)展。

大模型的學(xué)習(xí)過程為兒童教育提供了寶貴的借鑒。將大模型學(xué)習(xí)的理念和方法應(yīng)用于兒童教育中，有望為孩子們創(chuàng)造更有效的學(xué)習(xí)環(huán)境，培養(yǎng)出具備創(chuàng)新思維、適應(yīng)未來社會發(fā)展的新一代人才。在實際應(yīng)用中，還需充分考慮兒童的身心發(fā)展特點和個體差異，靈活調(diào)整教育策略，以實現(xiàn)最佳的教育效果。隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步和對其學(xué)習(xí)機(jī)制的深入研究，相信它還會為兒童教育帶來更多有益的啟示和創(chuàng)新。

（作者系福建省廈門市集美區(qū)樂海小學(xué)一級教師）