大型语言模型在教育领域的机遇与挑战.pdf

SHIYAN JIAOXUE YU YIQI2023年第9期信息技术与应用大型语言模型在教育领域的机遇与挑战邓蓉1，张万敏2，罗明3，张豪1，王莹1，戢宋昆1（1.湖南省振兴科普教育服务中心，湖南长沙 410116；2.湖南省教育生产装备处，湖南长沙 410018；3.长沙市教育考试院，湖南长沙 410023）摘要：简要讨论了大型语言模型的当前状态及其应用，以及使用大型语言模型创造教育内容，提高学生参与度，增强个性化学习体验。强调了批判性思维和事实检查是整合并充分利用大型语言模型的必要条件。同时，探讨了大型语言模型在教育领域所带来的其他挑战，并提出了如何解决这些挑战，以及大型语言模型应用于教育的建议。关键词：数字化；人工智能；大语言模型；ChatGPT；科普教育DOI：10.19935/ki.1004-2326.2023.09.036近年来，如 ChatGPT等大型语言模型在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了显著的进步。这些模型基于海量的文本数据进行训练，能够以高精度生成人类语言般的文本，解答问题及完成其他与语言相关的任务。该领域的一个重要进展是采用了跨注意力架构和基础注意力机制，这极大地提升了自动回归、自我监督语言模型处理长期依赖问题的能力。在大型语言模型中，预训练也是一个重要的发展阶段，即在特定任务上进行微调前，先在大型数据集上对模型进行训练。实践证明，预训练是提升各类语言任务性能的有效方法。例如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一款基于转换器的预训练编码器模型，可在各种NLP任务（如句子分类、问题解答和命名实体识别等）上进行微调。大型语言模型的少量学习能力已被证明可以在各种自然语言任务中发挥作用，例如在生成合成但真实的异构表格数据的场景下，能有效地适应下游任务，甚至可以对于迁移学习中的一些看似不相关的任务，在特定条件下进行观察和研究。近期的研究成果还包括GPT-3和ChatGPT等，这两个模型都在大型数据集（即来自一个大型网络语料库的文本）上进行了训练，并且在广泛的自然语言任务中，包括从翻译到问题解答，编写连贯的文章，以及计算机程序等方面，均展现出了其领先性。此外，人们也在较小的数据集上对这些模型进行了微调，并对于新问题的迁移学习进行了广泛的研究，以便在少量数据的情况下也能提升特定任务的性能1-3。尽管近年来大型语言模型取得了显著的进步，但仍存在许多需要克服的局限性。其中一个主要的局限是缺乏模型的可解释性，因为我们很难理解模型预测背后的推理过程。此外，还有一些道德方面的问题需要考虑，如对于模型可能产生的偏见，以及模型可能带来的不利影响，如对就业的影响、滥用的风险、诚信的损失等。总而言之，大型语言模型仍将继续推动自然语言处理领域的发展，但在解决其局限性和相关伦理问题方面，还有许多工作值得研究。1创建更适合学习者的应用环境鉴于大型语言模型的广泛应用，教育领域已被确定为其潜在的应用领域之一。利用这些模型，可以为各个教育阶段的学习者提供更好的学习环境。对于小学生而言，大型语言模型有助于提升阅读及写作能力，以及发展写作风格和批判性思维技能。这些语言模型可生成问题和提示，鼓励学生批判性地思考他们正在阅读和写作的内容，并以分析或互动的形式呈现给他们信息。此外，大型语言模型还可以通过为学生提供复杂文章的摘要和解释，帮助他们提升阅读理解能力，从而使阅读和理解材料变得更加容易。对于初高中学生，大型语言模型可以帮助他们学习各种科目和主题的语言和写作风格，例如数学、物 1082023 年第9期信息技术与应用理、语文等。这些模型可以生成练习题和测验题，帮助学生更好地理解和掌握所学内容。此外，大语言模型还可以通过向学生提供问题的解释、逐步解决方案和有趣的相关问题，帮助他们理解背后的推理，培养分析和发散思维，从而提升他们解决问题的能力。对于大学生，大型语言模型可在完成研究和写作任务，以及培养批判性思维和解决问题的能力方面，发挥重要作用。模型可以生成文章的摘要和提纲，帮助学生快速理解文章的主要观点，并为写作整理思路。此外，大型语言模型还可以帮助学生发展研究技能，提供特定主题的信息和资源，并提示未被探索的方向和当前的研究课题，帮助他们更好地理解和分析材料。对于小组学习和远程学习环境，大型语言模型可用于促进小组讨论和辩论，提供讨论结构、实时反馈和个性化指导。这有助于提高学生的参与度。在合作写作活动中，模型可以提供风格和编辑建议，提供各种协作写作功能。在研究方面，此类模型可用于覆盖与已研究主题相关的开放性研究问题，并将问题和主题自动分配给相关团队成员。在远程辅导方面，大型语言模型可用于自动生成问题，并根据学生的知识水平提供练习题、解释和评估，以便他们能够按照自己的进度学习。在职业培训方面，大型语言模型可以帮助开发特定工作领域的语言技能，还可以帮助培养编程、报告写作、项目管理、决策和解决问题等技能。例如，大型语言模型可以针对特定领域的语料库（如法律、医疗、IT等）进行微调，生成特定领域的语言，帮助学习者撰写技术报告、法律论文、医疗记录等。大型语言模型有潜力为各个教育阶段的学生和专业人员提供广泛的和机会，可以帮助学生提供个性化的练习材料、总结和解释，这将有助于提高学生的学习成绩。2多维度丰富教学应用大型语言模型，例如ChatGPT，能对教育教学过程产生深远影响。在个性化学习方面，教育者可以利用大型语言模型为学生提供个性化的学习体验。这些模型能够分析学生的写作及回答，针对学生的具体学习需求提供有针对性的反馈和建议。大型语言模型能够节省教育者在创建个性化材料和反馈上的时间和精力，使他们可以专注于教学创造，如创建吸引人的互动课程。在课程设计方面，大型语言模型能帮助教育者创建课程计划和活动。在语言学习方面，语言教育者可以借助大型语言模型来辅助教学，例如，高亮重要短语，生成摘要和翻译，提供语法和词汇解释，建议语法或文体改进，以及辅助对话练习。语言模型还能为教育者提供适应性和个性化的手段，有助于提高学生的语言学习兴趣和效率。在研究和写作方面，大型语言模型可以辅助大学和中学教育者在课堂上进行交流，提升研究和写作任务（如研讨会作品、论文写作和反馈给学生的评语）的效率和效果。进一步说，这些模型还能用于生成具有挑战性文本的摘要和大纲，帮助教育者和研究人员进一步深入研究和理解相关内容。在职业发展方面，大型语言模型也可以通过为教育者提供资源、总结，帮助他们了解教育领域的最新动态和技术，提升教学效果。在评估和评价方面，教育者可以利用大型语言模型半自动化学生作业的评分，突出显示相关作业的优缺点。此外，大型语言模型还可以用于检查抄袭，有助于防止学术不端行为。大型语言模型有潜力从教育者的角度彻底改变教学，为他们提供广泛的资源，帮助他们创建个性化内容，实现差异化和个性化教学。大型语言模型有可能成为教育领域的一项强有力的工具，目前已有许多研究正在探索这一领域的潜在应用。3在教育领域中应用的机遇大型语言模型有望大幅优化教育领域的数字生态系统，例如，大型语言模型能够显著提升AR/VR系统的自然语言处理和理解能力，从而实现用户与系统间的自然交流和互动（如虚拟教师或虚拟同伴）。这是沉浸式教育技术的一个关键可用性因素，也是优化人与人工智能系统交互的关键环节。大型语言模型还可以用来开发更自然、更复杂的用户界面，借助其对用户提出的自然语言问题，生成语境化、个性化和多样化响应的能力。此外，大型语言模型回答不同领域自然语言问题的能力，有助于将各类数据应用整合到一个统一的框架或应用中，这对于扩大教育可能性和体验范围也至关重要。4在教育领域中应用的关键挑战和风险4.1产生版权问题在我们训练大型语言模型生成教育相关内容，如课 109SHIYAN JIAOXUE YU YIQI2023年第9期信息技术与应用程大纲、测验和科学论文时，必须在这类文本的样本上进行训练。因此在生成新的提示时可能会出现训练样本中的完整句子甚至段落，这可能引发版权和抄袭问题。可以通过取得原始论文作者的许可、遵守开源软件的版权条款、明确模型生成内容的使用条款、向用户宣传这些政策并增强其意识等方式减少版权问题的发生。4.2放大偏见与不公大型语言模型可能会延续和放大社会中现有的偏见和不公平，从而对教学过程和结果产生负面影响。例如，如果一个模型是在偏向某些群体的数据库上训练出来的，它可能会产生不公平或歧视性的结果，数据库中可能会忽略少数民族的本地知识。因此，需要确保训练数据有足够的多样性，并能代表不同的人群。同时，需定期监测和测试模型在不同人群中的表现，及早发现和解决任何偏差。可采取以下措施：使用多样化的数据集进行模型训练或微调，确保模型不偏向任何特定群体；定期监测和评估模型的性能，针对不同人群发现和解决可能出现的偏差；采取公平措施和纠偏技术，如预处理或后处理方法；实施透明机制，使用户能够理解模型的输出结果，及生成这些结果的数据和假设；为教育工作者提供专业培训和资源，帮助他们识别和解决模型输出中可能存在的偏差和其他错误；利用多样化、无偏见的数据持续更新模型，并由专家对结果进行审查和监督。4.3导致过度依赖人工智能大型语言模型应用到教育行业中还可能造成使用者可能过于依赖人工智能。由于模型简化了获取答案或信息的过程，可能会导致他们的批判性思维和解决问题的能力受到影响。因此，我们必须认识到大型语言模型的局限性，并将其作为一个支持和加强学习的工具。虽然大型语言模型可以提供准确和相关的信息，但不能取代我们自身的创造力、批判性思维和解决问题的能力。可以使用以下方式降低学习者对于人工智能的过度依赖：将语言模型的使用仅作为学习的补充；为教师提供持续的培训和专业发展，使他们能够了解在课堂上使用语言模型的最佳方式；让学生参与创造性和独立的项目，使他们能够发展自己的想法和解决方案；监测和评估语言模型在课堂上的使用情况，以便教师把控学生的学习情况。由于大型语言模型有时可能会给出未验证甚至错误的信息，因此，为了防止错误信息对学生产生误导，教师除了需防止学生对人工智能产生过度依赖外，还必须进行批判性评估信息的教育，并教导学生探索、验证信息的正确性，形成批判性思维。4.4教师缺乏专业知识许多教育工作者可能不具备在教学中有效整合新技术的知识或专业技能，难以区分学生的作业是否是学生自己的创造。近期也出现了几种方法用于检测大型语言模型，尤其是ChatGPT所生成的作品。此外，新推出的GPTZero等工具也可用于检测人工智能是否参与文本编写。教师也应加强专业学习，对学生进行教育，提高他们对数据隐私和安全政策、法规、道德问题以及处理和报告相关风险的认识，同时要求学生进行独立创造，强调过于依赖人工智能带来的危害。5结语大型语言模型在教育领域的应用无疑是研究前沿，为提升学生的学习体验和辅助教师的工作提供了无限的可能性。为了充分发掘这些模型在教育领域的价值，教育工作者应审慎地对其风险进行评估。对于教育数字化的推动，应采取渐进且可持续的方式，数字化并非促进教育变革的唯一手段，更不是教育变革的全部内容，应用智能技术并非总是推动教育进步。教育数字化转型要分步骤、分阶段推进，在运行中及时听取各方意见，不断调整、修正甚至重构推进方案。AI时代，教育要成为一个生产未来、塑造未来、引导未来、批判未来的领域。建设教育强国，推进教育现代化的历史进程，同信息化、智能化的发展过程是高度重合的，教师应明确自身责任，不断强化专业素养，紧跟时代发展，更好地应对大型语言模型在教育领域的机遇与挑战。参考文献1 郭全中，袁柏林.从GPT看AGI的本质突破：传媒业新挑战与未来 J.新闻爱好者，2023（4）：30-35.2 张志祯，张玲玲，米天伊，等.大型语言模型会催生学校结构性变革吗：基于ChatGPT的前瞻性分析 J.中国远程教育，2023，43（4）：32-41.3 张治.ChatGPT/生成式人工智能重塑教育的底层逻辑和可能路径 J.华东师范大学学报（教育科学版），2023，41（7）：131-142.110