摘要：大模型技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)新一輪的AI革命，為教育行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展增添新動能，但同時也存在風(fēng)險挑戰(zhàn)。先以大模型的核心技術(shù)為切入點，從兩個方面追溯大模型的技術(shù)發(fā)展。其次，分析目前AI大模型在教育領(lǐng)域的研究動態(tài)與發(fā)展現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)整體呈現(xiàn)繁榮發(fā)展態(tài)勢。然后探討了“AI大模型+教育”廣闊的應(yīng)用前景，具體表現(xiàn)為精準(zhǔn)化教學(xué)、個性化學(xué)習(xí)和智能化評估。最后，進(jìn)一步從算力規(guī)模、數(shù)據(jù)安全、社會責(zé)任及基礎(chǔ)保障等方面對其面臨的挑戰(zhàn)展開了一定的思考與討論。

關(guān)鍵詞：人工智能；大模型；教育

一、前言

2024年初，文生視頻大模型Sora的橫空出世震驚世界，即刻在全球掀起了新一輪的人工智能浪潮。從GPT-3到GPT-4再到Sora，人工智能（AI）大模型正以前所未有的速度創(chuàng)新發(fā)展。AI大模型具有強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)和復(fù)雜的任務(wù)處理能力，在自然語言處理、計算機(jī)視覺、醫(yī)療、教育、金融和交通等領(lǐng)域具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用前景。

信息技術(shù)會對教育改革與發(fā)展產(chǎn)生革命性的影響。黨的二十大報告中明確提出推進(jìn)教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會、學(xué)習(xí)型大國。面向AI大模型技術(shù)的演進(jìn)范式，探索其在教育領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，是關(guān)系到國家教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智慧教育建設(shè)的重要時代課題。

二、大模型的技術(shù)發(fā)展

（一）從傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型到預(yù)訓(xùn)練大模型

早期階段以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為代表，機(jī)器學(xué)習(xí)從淺層學(xué)習(xí)模型發(fā)展為深度學(xué)習(xí)模型，為后期計算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的深入研究奠定了基礎(chǔ)。2014年，被認(rèn)為是當(dāng)前最具前景、最具活躍度模型之一的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）誕生，模型通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練達(dá)到生成逼真數(shù)據(jù)的目的，在人工智能領(lǐng)域的生成方向是一次全新的突破。2017年，Google提出引入注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型－Transformer架構(gòu)，通過計算輸入序列的位置關(guān)聯(lián)程度分配不同的權(quán)重，實現(xiàn)高效的并行計算和更好的建模能力。2018年，OpenAI和Google分別發(fā)布了GPT-1與BERT大模型，擁有上億個參數(shù)，通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式實現(xiàn)多種自然語言處理任務(wù)，技術(shù)性能顯著提升。2020年，OpenAI推出了GPT-3模型，參數(shù)規(guī)模達(dá)1750億個，具有更加強(qiáng)大的語言理解和生成能力，極大地擴(kuò)展了AI的應(yīng)用范圍。隨后，引入人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF），提出了能更好地遵循用戶意圖的語言模型InstructGPT。2022年11月，InstructGPT的兄弟模型－ChatGPT橫空出世，憑借強(qiáng)大的語言理解和生成能力迅速引起了全球關(guān)注。2023年3月，OpenAI發(fā)布大型多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型－GPT-4，具備更強(qiáng)大的語言生成能力和更先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。2024年2月，文生視頻大模型Sora的出現(xiàn)再次引爆全球，在Transformer架構(gòu)基礎(chǔ)上融合擴(kuò)散模型，具有突破性的語義理解能力和復(fù)雜場景變化模擬能力，成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)重要的里程碑。AI技術(shù)實現(xiàn)了從基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)模型到大數(shù)據(jù)、大算力、大模型的不斷演進(jìn)和突破。

（二）從文本生成到視頻生成

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，AI大模型從文本生成1.0時代快速進(jìn)入了以音視頻多媒體為載體的2.0時代。ChatGPT是一種基于GPT的預(yù)訓(xùn)練語言模型，使用具有百億參數(shù)的Transformer架構(gòu)，擁有便捷的交互方式和強(qiáng)大的語言處理能力，在知識檢索、內(nèi)容生成、智能助手等方面發(fā)揮重要的價值。隨后，Sora的登場瞬間掀起了全球范圍內(nèi)的人工智能浪潮。Sora背后的重要技術(shù)是采用了Diffusion Transformer（簡稱DiT）模型，即結(jié)合Diffusion（擴(kuò)散模型）和Transformer的原理結(jié)構(gòu)，通過將文本描述編碼成潛在表示，并通過解碼器最終生成穩(wěn)定、完整、符合現(xiàn)實邏輯的視頻。作為目前圖像領(lǐng)域最主流的深度生成模型，Diffusion是將噪聲圖像逐漸轉(zhuǎn)化為目標(biāo)圖像的圖像生成模型，包含前向擴(kuò)散和反向擴(kuò)散兩個過程，工作原理就是先增噪后降噪，即首先不斷給原始圖片施加高斯噪聲，直到變成一張全是噪聲的圖片，然后將噪聲逆向還原為原始圖片。Transformer架構(gòu)的本質(zhì)是一個編碼器——解碼器，獨(dú)特的注意力機(jī)制讓大模型在訓(xùn)練時學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，然后生成結(jié)果。Sora在擴(kuò)散模型中采用Transformer代替?zhèn)鹘y(tǒng)的U-Net設(shè)計，具有更強(qiáng)的性能和可拓展性，生成視頻的效果更好。

三、AI大模型在教育領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀

（一）研究動態(tài)

在新一代人工智能應(yīng)用日趨普及和深入的背景下，教育領(lǐng)域是最受關(guān)注的大模型技術(shù)落地應(yīng)用的重要場景之一。2023年9月，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布《教育與研究領(lǐng)域生成式人工智能指南》，旨在促使生成式AI能更好地融入教育。近日，美國發(fā)布《人工智能與未來教學(xué)：洞見與建議》，總結(jié)了人工智能在教學(xué)、學(xué)習(xí)、評估、研究方面的機(jī)遇和風(fēng)險，并提出了新一代人工智能應(yīng)用于教與學(xué)的七條行動建議。英國發(fā)布《生成式人工智能在教育中的應(yīng)用》，提出教育部門應(yīng)充分利用各種新技術(shù)，為學(xué)習(xí)者提供優(yōu)質(zhì)的教育，使其具備適應(yīng)社會發(fā)展的各項能力[1]。

在國內(nèi)，2023年12月，中國教育科學(xué)研究院數(shù)字教育研究所與之江實驗室智能教育研究中心聯(lián)合發(fā)布了《重構(gòu)教育圖景：教育專用大模型研究報告》，系統(tǒng)闡釋了教育專用大模型的技術(shù)基礎(chǔ)，列舉典型應(yīng)用產(chǎn)品并進(jìn)行案例分析，預(yù)判教育專用大模型的潛在挑戰(zhàn)，提出了開放創(chuàng)新的教育專用大模型架構(gòu)[2]。有學(xué)者提出，基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等算法模型的智能教育系統(tǒng)與平臺仍難以充分滿足教師、學(xué)習(xí)者及教育管理者的實際需求，而多模態(tài)大模型可以為解決這些技術(shù)瓶頸提供有效的途徑與方法，并提出了教育領(lǐng)域通用大模型構(gòu)建及多類型教育任務(wù)適配的框架[3]。有學(xué)者認(rèn)為當(dāng)前以GPT-4為代表的多模態(tài)大模型正在促進(jìn)通用人工智能向多模態(tài)融合的方向發(fā)展，尤其是驅(qū)動了學(xué)科知識圖譜發(fā)展[4]。同時，作為一項顛覆性技術(shù)，生成式人工智能（AIGC）的助研應(yīng)用仍面臨著知識生成的真實性與合法性質(zhì)疑、服務(wù)客體的局限性、數(shù)據(jù)安全與倫理的危險性，以及信息承載意識形態(tài)的侵犯性等問題[5]。

（二）應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前，國內(nèi)外都非常重視大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用探索。2023年8月，OpenAI首次發(fā)布了教師關(guān)于ChatGPT的使用指南，是首個針對特定行業(yè)的使用指南。哈佛大學(xué)文理學(xué)院發(fā)布了在課堂中使用 ChatGPT等生成式AI的使用指南。澳大利亞宣布自2024年起，國內(nèi)所有學(xué)校均可使用包括ChatGPT在內(nèi)的人工智能。國內(nèi)逐步啟動“人工智能+教育”行動計劃，通過大模型等賦能教學(xué)全過程。例如，香港科技大學(xué)將ChatGPT全面應(yīng)用于教學(xué)，華東師范大學(xué)以自研AI平臺從教學(xué)、學(xué)習(xí)、評價等維度全方位促進(jìn)學(xué)校數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

在AI大模型飛速發(fā)展的當(dāng)下，以GPT、文心一言、訊飛星火、子曰、通義千問等為代表的諸多教育大模型爭相問世，整體上呈現(xiàn)出百花齊放的增長態(tài)勢。例如，文心一言提供學(xué)習(xí)輔導(dǎo)和教學(xué)輔助，帶來個性化的學(xué)習(xí)體驗；訊飛星火可實現(xiàn)類人式對話輔導(dǎo)逐層講解；網(wǎng)易有道推出國內(nèi)首個教育領(lǐng)域垂直大模型“子曰”并陸續(xù)發(fā)布兩個硬件產(chǎn)品——有道詞典筆 X6Pro和有道AI學(xué)習(xí)機(jī)X20；好未來發(fā)布了國內(nèi)首個為數(shù)學(xué)打造的大模型MathGPT；銀河大模型可覆蓋多學(xué)科、多學(xué)段、多場景的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)；通義千問大模型用于AI知識學(xué)習(xí)；清華大學(xué)智譜AI推出的GLM-4基座大模型在數(shù)學(xué)推理、代碼和中文理解等方面表現(xiàn)優(yōu)越；華東師范大學(xué)推出國內(nèi)首款心理健康垂直應(yīng)用大模型EmoGPT；Claude 3大模型可以作為智能助教和智能評估；業(yè)界領(lǐng)先的顛覆教育行業(yè)的GPT-4等，見表1。

AI大模型利用自身的技術(shù)優(yōu)勢為教育智能硬件賦能，實現(xiàn)實景對話、批改作業(yè)、解疑答惑、精準(zhǔn)輔導(dǎo)、個性化學(xué)習(xí)等輔助，呈現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。

四、“AI大模型+教育”的應(yīng)用前景

（一）精準(zhǔn)化教學(xué)：改進(jìn)教學(xué)設(shè)計

AI大模型與教育的結(jié)合，通過改進(jìn)教學(xué)設(shè)計形成新的教育范式，有助于實現(xiàn)精準(zhǔn)化教學(xué)。首先，教育大模型能夠依據(jù)教學(xué)目標(biāo)和教師需求，提供豐富的教學(xué)資源和知識庫，教師可快速獲取相關(guān)的知識點、案例等教學(xué)資源，節(jié)省備課時間，更專注于與學(xué)生的深層次交流。其次，教育大模型構(gòu)建了“師—機(jī)—生”三位一體的教育新模式，由傳統(tǒng)的教師教、學(xué)生學(xué)轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芤龑?dǎo)下的人機(jī)交互，大模型是助教和導(dǎo)學(xué)的工具，幫助學(xué)生實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。再次，大模型日趨普及和深入影響未來人才培養(yǎng)目標(biāo)定位，推動教學(xué)內(nèi)容逐步從“知識傳遞”向“素養(yǎng)培育”轉(zhuǎn)變，除了基本的傳遞知識外，大模型技術(shù)更重要的是培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維、創(chuàng)新性思維和解決問題的能力。最后，教師利用AI大模型對學(xué)習(xí)跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和存在的問題，及時調(diào)整教學(xué)策略，進(jìn)行更加精準(zhǔn)地因材施教。

（二）個性化學(xué)習(xí)：定制化資源和輔助支持

AI大模型根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和特點提供個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和建議。大模型具有的強(qiáng)大的自然語言處理能力，可以自動識別并分析學(xué)生的語言輸入、輸出所需的文字、圖像或視頻，為學(xué)生帶來更直觀、生動的學(xué)習(xí)材料。通過收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)偏好、作業(yè)結(jié)果等數(shù)據(jù)，AI大模型可以提供個性化的學(xué)習(xí)計劃、資源推薦和指導(dǎo)策略。另外，教育智能硬件還可以通過攝像頭、聲音識別等收集學(xué)生的情感數(shù)據(jù)，幫助理解學(xué)生的情緒狀態(tài)和變化，提供更好的學(xué)習(xí)支持和反饋建議。由此，學(xué)生獲取更加適合自己的學(xué)習(xí)資源和指導(dǎo)建議，從而實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效果。

（三）智能化評估：多維度和預(yù)測性

AI大模型可以為教育評估提供多維度和預(yù)測性的評估，減輕督導(dǎo)人員和教師負(fù)擔(dān)，也能更加客觀、準(zhǔn)確地評估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)結(jié)果。AI大模型通過對教師教學(xué)過程全面監(jiān)督，分析教師的教學(xué)風(fēng)格、教學(xué)設(shè)計等多維數(shù)據(jù)，更好地了解教師的教學(xué)質(zhì)量，促進(jìn)教師持續(xù)改進(jìn)、提升教學(xué)質(zhì)量。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)偏好、成績水平等多維數(shù)據(jù)，提供更全面的評估信息，進(jìn)而制定更精準(zhǔn)的教學(xué)計劃和個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。此外，AI大模型還可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的學(xué)習(xí)趨勢和發(fā)展方向，有利于教師提前發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中存在的問題，及時采取措施，帶來更全面、更個性化的指導(dǎo)。

五、“AI大模型+教育”的風(fēng)險挑戰(zhàn)

AI大模型在教育領(lǐng)域迎來了廣闊的發(fā)展空間，為教育事業(yè)帶來很多創(chuàng)新和突破。但是，AI大模型在教育領(lǐng)域的落地應(yīng)用可以預(yù)見以下問題。

（一）算力：規(guī)模和成本

大模型的訓(xùn)練和運(yùn)行通常需要云基礎(chǔ)設(shè)施提供大量的計算資源和存儲空間。隨著AI大模型的不斷開發(fā)和應(yīng)用，算力消耗呈現(xiàn)指數(shù)級增長，給云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來巨大壓力。目前，我國有阿里巴巴、華為、百度、騰訊等超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心企業(yè)，但算力規(guī)模和美國相比仍存在較大差距。而且，大模型的研發(fā)、訓(xùn)練、運(yùn)維等成本高昂，給眾多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)帶來巨大挑戰(zhàn)。由此可見，未來的AI大模型研發(fā)和教育應(yīng)用會存在一定的阻力。要想全面實現(xiàn)教育場景應(yīng)用，還需要更進(jìn)一步探索輕量化技術(shù)和更高性價比的算力平臺。

（二）數(shù)據(jù)：可靠性與安全性

一方面，AI大模型可能會產(chǎn)生與輸入無關(guān)的、看似合理但實際上是錯誤的或不真實的輸出，這一現(xiàn)象被稱為幻覺?；糜X的產(chǎn)生來源于多個方面。例如，大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在著不夠代表性或質(zhì)量問題，會對大模型性能產(chǎn)生負(fù)面影響。大模型參數(shù)數(shù)量龐大，容易導(dǎo)致過度擬合，會過于敏感地適應(yīng)噪聲，導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。另外，在推理流程中，模型固有的抽樣隨機(jī)性和不完美的解碼表示也會導(dǎo)致模型產(chǎn)生幻覺?；糜X問題會帶來知識真?zhèn)涡院推娦缘葐栴}，尤其是在專業(yè)學(xué)科知識領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)、法律、金融等），可能會產(chǎn)生看似真實可信實質(zhì)上卻錯誤的內(nèi)容，進(jìn)而誤導(dǎo)學(xué)習(xí)者，這有悖于教育的理念。

另一方面，AI大模型在預(yù)訓(xùn)練階段所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和在應(yīng)用過程中用戶輸入的內(nèi)容都可能包含敏感信息與機(jī)密信息，可能會導(dǎo)致大模型在特定輸入誘導(dǎo)下泄漏敏感數(shù)據(jù)，引發(fā)數(shù)據(jù)安全隱患。AI大模型可能會獲取教師和學(xué)生的身份信息、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，甚至聲音和形象特征等敏感信息。信息隨時面臨被泄漏風(fēng)險，如果隱私被侵犯很有可能對師生帶來心理傷害，并損害他們對大模型的信任，阻礙了AI大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣。

（三）社會責(zé)任：倫理、法治與意識形態(tài)安全

AI大模型采用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不可避免地受訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的文化和價值觀影響，生成的內(nèi)容可能會存在歧視、偏見、侵權(quán)等一系列倫理和法治隱患。目前主流的ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源以英語為主，生成內(nèi)容偏向西方主流價值觀，若語言中存在意識形態(tài)偏見或人為惡意引入偏見立場，就會引發(fā)意識形態(tài)安全隱患。2023年7月，國家網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、教育部等聯(lián)合公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》指出，提供和使用生成式人工智能服務(wù)，應(yīng)當(dāng)遵守法律、行政法規(guī)，尊重社會公德和倫理道德，堅持社會主義核心價值觀[6]。AI大模型技術(shù)面臨的倫理、法治與意識形態(tài)安全問題需引起格外警惕與重視。

（四）基礎(chǔ)保障：政策支持與教師數(shù)字素養(yǎng)提升

政策是推動AI大模型應(yīng)用落地和普及的重要保障。目前，AI大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用尚缺乏專門的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等。首先，加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo)，落實主體責(zé)任，推進(jìn)跨部門協(xié)作，強(qiáng)化任務(wù)落實。其次，建立常態(tài)化服務(wù)和指導(dǎo)機(jī)制，指導(dǎo)建立健全安全防范機(jī)制和管理制度，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)。最后，推動行業(yè)自律自治機(jī)制形成，加快行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的落地，促進(jìn)大模型在教育領(lǐng)域的合理運(yùn)用和健康發(fā)展。

AI大模型作為輔助教育工具，可以將教師從重復(fù)繁瑣的知識傳授、批改作業(yè)等工作中解放出來，減輕教師負(fù)擔(dān)，同時也對教師的數(shù)字化意識、數(shù)字技術(shù)知識與技能、數(shù)字化應(yīng)用等數(shù)字素養(yǎng)提出更高的要求。首先，教師要建立人機(jī)協(xié)同的理念，掌握必要的技術(shù)知識和技能，并將其應(yīng)用于教學(xué)全過程，實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)，促進(jìn)學(xué)生的深度學(xué)習(xí)和個性化學(xué)習(xí)。其次，教師要利用好大模型促進(jìn)自身專業(yè)發(fā)展，提升專業(yè)素養(yǎng)，并根據(jù)大模型的精準(zhǔn)輔助能力發(fā)現(xiàn)教學(xué)問題和不足，及時改進(jìn)，提高教學(xué)水平。最后，為達(dá)到讓技術(shù)真正惠利教學(xué)，教師要了解AI大模型的可為與不可為，不能完全依賴且要用批判的思維來審視大模型。

六、結(jié)語

AI大模型技術(shù)為教育發(fā)展和變革帶來巨大的機(jī)遇，推動了教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智慧教育建設(shè)。然而近觀當(dāng)下，AI大模型在教育中的應(yīng)用仍存在一系列的挑戰(zhàn)，需要在算力規(guī)模、數(shù)據(jù)安全、社會責(zé)任及基礎(chǔ)保障等諸多方面持續(xù)思考與探索。教育者要把握時代機(jī)遇，努力探索，在技術(shù)變革和教育創(chuàng)新雙翼并舉之下促進(jìn)AI大模型教育應(yīng)用的落地，助推教育強(qiáng)國建設(shè)。

參考文獻(xiàn)

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基金項目：1.江蘇省2022年度高校哲學(xué)社會科學(xué)研究一般項目“產(chǎn)教融合背景下地方本科院校應(yīng)用型人才培養(yǎng)路徑研究”（項目編號：2022SJYB0615 ）；2.江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究2021年度課題“基于二維碼的數(shù)字導(dǎo)引對‘智慧化校園’與信息化學(xué)習(xí)環(huán)境建設(shè)的研究——以金陵科技學(xué)院為例”（項目編號：2021-R-93140）

作者單位：金陵科技學(xué)院

■ 責(zé)任編輯：王穎振、鄭凱津