ChatGPT興起后，如何利用大語言模型服務(wù)各行各業(yè)是當(dāng)下社會的焦點問題。其中，由于教育資源的不平衡，AI 教育早有研究。近年來，在大模型的推動下，AI 教育展現(xiàn)出了強(qiáng)大的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力、智能適應(yīng)教學(xué)能力和多模態(tài)交互能力，為教育生態(tài)帶來了深刻的變革。

如今的學(xué)生能夠通過虛擬助手、智能媒體與AI進(jìn)行互動，大模型是人工智能領(lǐng)域中最為重要的技術(shù)之一，并在教育領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。誠然，大模型的出現(xiàn)之于老師并不是一勞永逸的工具，其帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要教育機(jī)構(gòu)、教師團(tuán)體和學(xué)生共同理解和適應(yīng)。

語言學(xué)習(xí)和數(shù)理解析

無論在哪里，語言學(xué)習(xí)和數(shù)理解析都是現(xiàn)代教學(xué)的重中之重。大模型的出現(xiàn)和發(fā)展，在語言學(xué)習(xí)和數(shù)理解析方面為人工智能的應(yīng)用開了一扇大門，使得機(jī)器能夠更加智能化地處理和理解人類語言和數(shù)據(jù)，以及實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的計算和預(yù)測。

在語言學(xué)習(xí)領(lǐng)域，企業(yè)通常在GPT大模型上做微調(diào)和接口調(diào)用，增強(qiáng)原有的產(chǎn)品體驗。多鄰國借助AI大模型，打造了更好的交互式學(xué)習(xí)體驗。其中一個例子就是對學(xué)生完成的語音和語法練習(xí)生成自動反饋。通過這種方式，應(yīng)用平臺的用戶將獲得自己語言使用能力的實時評價，還有關(guān)于如何進(jìn)一步改善能力的提示。

AI還被廣泛用于該公司的英語測試系統(tǒng)，幫助包括大學(xué)、學(xué)院和政府組織在內(nèi)的2000家機(jī)構(gòu)評估非母語人士的英語能力。在這類場景下，AI可以通過網(wǎng)絡(luò)攝像頭參與遠(yuǎn)程測試管理，檢測候選人可能采取的作弊方法。它還能自動創(chuàng)建測試項目，評估測試難度，自動給候選人打分，并在計算最終得分前審視對方的整體表現(xiàn)。

但也有一些領(lǐng)域如數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)等，對AI的需求是準(zhǔn)確、清晰、具備強(qiáng)大的邏輯推理能力，且容錯率低，通用大語言模型目前的性能表現(xiàn)更像一個偏科的學(xué)生，文科不錯，但在數(shù)學(xué)題的解答和推薦方面還存在一定問題。

以數(shù)學(xué)領(lǐng)域為例，目前市場上有幾個主要流派。比如谷歌收購的Photomath、微軟數(shù)學(xué)、Mathway、專注數(shù)學(xué)計算的WolframAlpha等產(chǎn)品，主要利用非大語言模型的傳統(tǒng)AI技術(shù)加上數(shù)據(jù)庫的方式解決數(shù)學(xué)問題。

學(xué)而思AI團(tuán)隊也發(fā)現(xiàn)，一些大模型解答數(shù)學(xué)問題經(jīng)常出錯，有些數(shù)學(xué)問題雖然能夠解決，但方法更偏成年人，無法針對適齡孩子的知識結(jié)構(gòu)和認(rèn)知水平做適配。他們表示，由于大語言模型的推理與計算能力有限，因此 MathGPT 需要結(jié)合大語言模型和計算引擎兩者的能力，大語言模型需要理解題目、分步解析，并在合適的步驟自行調(diào)用計算引擎。

而谷歌旗下的Minerva模型也專門針對數(shù)學(xué)問題進(jìn)行優(yōu)化，使其能夠回答微分方程、化學(xué)、狹義相對論等高難度學(xué)科問題?！岸客评硎钦Z言模型仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類水平表現(xiàn)的一個領(lǐng)域，”研究人員在谷歌官方博文中解釋說，“通常認(rèn)為，用機(jī)器學(xué)習(xí)解決定量推理問題需要模型架構(gòu)和訓(xùn)練技術(shù)的重大進(jìn)步?！?/span>

其還提到，數(shù)學(xué)等復(fù)雜學(xué)科問題的解決需要使用自然語言和數(shù)學(xué)公式解析問題，以及生成數(shù)值計算的分步解決方法等多種技能的組合。“為實現(xiàn) STEM（Science、Technology、Engineering、Mathematics）推理任務(wù)的最先進(jìn)性能，Minerva 結(jié)合了小樣本提示、思維鏈或暫存器提示以及多數(shù)投票等提示和評估技術(shù)?！?/span>

化為工具，而不是過分憂慮

除了對學(xué)生語言學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)解析方面的助益，大模型在教育中將扮演更加智能和個性化的輔助角色，根據(jù)學(xué)生的知識狀態(tài)、學(xué)習(xí)方式和興趣愛好等因素，給予相應(yīng)的建議和推薦。除了提高數(shù)學(xué)和語言分析能力，大模型也可以在課程選擇、作業(yè)布置、考試評估等方面給予幫助。

例如，在課程選擇方面，大模型可以根據(jù)學(xué)生現(xiàn)有的知識水平和職業(yè)規(guī)劃，為學(xué)生推薦適合的選修課程；在作業(yè)布置方面，大模型可以根據(jù)學(xué)生的水平和興趣，自動生成相應(yīng)難度的練習(xí)題；在考試評估方面，大模型可以根據(jù)學(xué)生的答案和錯題分析，給出學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，并針對性地進(jìn)行提高。

“我們認(rèn)為 GPT-4 正在開辟教育的新領(lǐng)域，”可汗學(xué)院首席學(xué)習(xí)官 Kristen DiCerbo表示， “很多人長期以來一直夢想著這種技術(shù)。它具有變革性，我們計劃負(fù)責(zé)任地進(jìn)行測試，以探索它是否可以有效地用于學(xué)習(xí)和教學(xué)?！?/span>

然而，大模型也存在一些局限性，如需要龐大的數(shù)據(jù)集和運算能力，對隱私和安全方面存在風(fēng)險，同時也面臨語義理解和情感識別等方面的困難。此外，在大規(guī)模教育中，確保大模型的公平性和可解釋性也是重要的挑戰(zhàn)。

大模型的出現(xiàn)和與教育企業(yè)的結(jié)合，有可能對教育行業(yè)和教師團(tuán)體造成一定的沖擊，但同時也帶來了一些機(jī)遇。

一方面，大模型的出現(xiàn)和發(fā)展，對傳統(tǒng)的教學(xué)方法和模式是挑戰(zhàn)。例如，通過大模型對學(xué)生的個體化學(xué)習(xí)進(jìn)程和行為進(jìn)行監(jiān)測和推薦，可以在一定程度上擺脫傳統(tǒng)教師因人力和時間限制而無法實現(xiàn)的教學(xué)個性化和反饋。而且，大模型所需要的資源和數(shù)據(jù)，以及人工智能技術(shù)的加持，讓學(xué)習(xí)更加便捷，不再受時間和地域限制。

另一方面，大模型的出現(xiàn)也可能會挑戰(zhàn)傳統(tǒng)教師的核心地位，并對教育行業(yè)和教師團(tuán)體帶來不確定因素。比方說，大模型所提供的個性化推薦和反饋，可能削弱了教師在學(xué)生心目中的權(quán)威。教育機(jī)構(gòu)和教師團(tuán)體需要加強(qiáng)對時代和技術(shù)變革的理解和更新，主動擁抱人工智能技術(shù)，并通過提高自身素養(yǎng)、培養(yǎng)高質(zhì)量教師等手段，來應(yīng)對和適應(yīng)人工智能的發(fā)展。

天風(fēng)證券認(rèn)為，未來五到十年，AI驅(qū)動的軟件或較大改變教學(xué)方式。AI會了解學(xué)生興趣和學(xué)習(xí)方式，進(jìn)而定制內(nèi)容并讓學(xué)生保持參與；通過衡量學(xué)生理解力，了解對什么樣動機(jī)做出反應(yīng)，并立即提供反饋。此外，AI可以通過多種方式幫助教師和管理人員，包括評估學(xué)生對某一學(xué)科的理解以及就職業(yè)規(guī)劃提供建議；較大程度消除不同地區(qū)間資源不對等，實現(xiàn)資源優(yōu)質(zhì)深度均衡。

總結(jié)

AI 教育是當(dāng)下教育領(lǐng)域最具創(chuàng)新性和前瞻性的方向之一，可以預(yù)見，在未來，隨著人工智能不斷地發(fā)展完善，教育的未來將會更加數(shù)字化、人性化，也將更加多元化、個性化。隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步和教育水平的不斷增長，在新的教育模式中，很多教育問題將迎刃而解，教育資源的普惠也將更快到來。

不過，AI技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用需要與教育理念相結(jié)合，不能簡單地將 AI 技術(shù)應(yīng)用到教育中，而是需要根據(jù)教育需求和目標(biāo)來進(jìn)行有針對性的應(yīng)用，這一點是人工智能成為教育發(fā)展助力而非主宰的基礎(chǔ)。