ChatGPT興起后，如何利用大語(yǔ)言模型服務(wù)各行各業(yè)是當(dāng)下社會(huì)的焦點(diǎn)問(wèn)題。其中，由于教育資源的不平衡，AI 教育早有研究。近年來(lái)，在大模型的推動(dòng)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(lái)了深刻的變革。

如今的學(xué)生能夠通過(guò)虛擬助手、智能媒體與AI進(jìn)行互動(dòng)，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(lái)越重要的角色。誠(chéng)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(lái)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(yǔ)言學(xué)習(xí)和數(shù)理解析

在語(yǔ)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(yàn)。多鄰國(guó)借助AI大模型，打造了更好的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。其中一個(gè)例子就是對(duì)學(xué)生完成的語(yǔ)音和語(yǔ)法練習(xí)生成自動(dòng)反饋。通過(guò)這種方式，應(yīng)用平臺(tái)的用戶(hù)將獲得自己語(yǔ)言使用能力的實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，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(yǔ)測(cè)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(píng)估非母語(yǔ)人士的英語(yǔ)能力。在這類(lèi)場(chǎng)景下，AI可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)攝像頭參與遠(yuǎn)程測(cè)試管理，檢測(cè)候選人可能采取的作弊方法。它還能自動(dòng)創(chuàng)建測(cè)試項(xiàng)目，評(píng)估測(cè)試難度，自動(dòng)給候選人打分，并在計(jì)算最終得分前審視對(duì)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(duì)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(cuò)率低，通用大語(yǔ)言模型目前的性能表現(xiàn)更像一個(gè)偏科的學(xué)生，文科不錯(cuò)，但在數(shù)學(xué)題的解答和推薦方面還存在一定問(wèn)題。

以數(shù)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔壳笆袌?chǎng)上有幾個(gè)主要流派。比如谷歌收購(gòu)的Photomath、微軟數(shù)學(xué)、Mathway、專(zhuān)注數(shù)學(xué)計(jì)算的WolframAlpha等產(chǎn)品，主要利用非大語(yǔ)言模型的傳統(tǒng)AI技術(shù)加上數(shù)據(jù)庫(kù)的方式解決數(shù)學(xué)問(wèn)題。

學(xué)而思AI團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這些大模型解答數(shù)學(xué)問(wèn)題經(jīng)常出錯(cuò)，有些數(shù)學(xué)問(wèn)題雖然能夠解決，但方法更偏成年人，無(wú)法針對(duì)適齡孩子的知識(shí)結(jié)構(gòu)和認(rèn)知水平做適配。他們表示，由于大語(yǔ)言模型的推理與計(jì)算能力有限，因此 MathGPT 需要結(jié)合大語(yǔ)言模型和計(jì)算引擎兩者的能力，大語(yǔ)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(jì)算引擎。

而谷歌旗下的Minerva模型也專(zhuān)門(mén)針對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，使其能夠回答微分方程、化學(xué)、狹義相對(duì)論等高難度學(xué)科問(wèn)題。“定量推理是語(yǔ)言模型仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類(lèi)水平表現(xiàn)的一個(gè)領(lǐng)域，”研究人員在谷歌官方博文中解釋說(shuō)，“通常認(rèn)為，用機(jī)器學(xué)習(xí)解決定量推理問(wèn)題需要模型架構(gòu)和訓(xùn)練技術(shù)的重大進(jìn)步。”

其還提到，數(shù)學(xué)等復(fù)雜學(xué)科問(wèn)題的解決需要使用自然語(yǔ)言和數(shù)學(xué)公式解析問(wèn)題，以及生成數(shù)值計(jì)算的分步解決方法等多種技能的組合。“為實(shí)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(píng)估技術(shù)。”

化為工具，而不是過(guò)分憂慮

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(shí)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(dòng)生成相應(yīng)難度的練習(xí)題；在考試評(píng)估方面，大模型可以根據(jù)學(xué)生的答案和錯(cuò)題分析，給出學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，并針對(duì)性地進(jìn)行提高。

“我們認(rèn)為 GPT-4 正在開(kāi)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(zhǎng)期以來(lái)一直夢(mèng)想著這種技術(shù)。它具有變革性，我們計(jì)劃負(fù)責(zé)任地進(jìn)行測(cè)試，以探索它是否可以有效地用于學(xué)習(xí)和教學(xué)。”

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(yùn)算能力，對(duì)隱私和安全方面存在風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也面臨語(yǔ)義理解和情感識(shí)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(duì)教育行業(yè)和教師團(tuán)體造成一定的沖擊，但同時(shí)也帶來(lái)了一些機(jī)遇。

一方面，大模型的出現(xiàn)和發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)方法和模式是挑戰(zhàn)。例如，通過(guò)大模型對(duì)學(xué)生的個(gè)體化學(xué)習(xí)進(jìn)程和行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)和推薦，可以在一定程度上擺脫傳統(tǒng)教師因人力和時(shí)間限制而無(wú)法實(shí)現(xiàn)的教學(xué)個(gè)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(shí)間和地域限制。

另一方面，大模型的出現(xiàn)也可能會(huì)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)教師的核心地位，并對(duì)教育行業(yè)和教師團(tuán)體帶來(lái)不確定因素。比方說(shuō)，大模型所提供的個(gè)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(duì)時(shí)代和技術(shù)變革的理解和更新，主動(dòng)擁抱人工智能技術(shù)，并通過(guò)提高自身素養(yǎng)、培養(yǎng)高質(zhì)量教師等手段，來(lái)應(yīng)對(duì)和適應(yīng)人工智能的發(fā)展。

天風(fēng)證券認(rèn)為，未來(lái)五到十年，AI驅(qū)動(dòng)的軟件或較大改變教學(xué)方式。AI會(huì)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(guò)衡量學(xué)生理解力，了解對(duì)什么樣動(dòng)機(jī)做出反應(yīng)，并立即提供反饋。此外，AI可以通過(guò)多種方式幫助教師和管理人員，包括評(píng)估學(xué)生對(duì)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(duì)等，實(shí)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(jiàn)，在未來(lái)，隨著人工智能不斷地發(fā)展完善，教育的未來(lái)將會(huì)更加數(shù)字化、人性化，也將更加多元化、個(gè)性化。隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步和教育水平的不斷增長(zhǎng)，在新的教育模式中，很多教育問(wèn)題將迎刃而解，教育資源的普惠也將更快到來(lái)。

不過(guò)，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(jiǎn)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(lái)進(jìn)行有針對(duì)性的應(yīng)用，這一點(diǎn)是人工智能成為教育發(fā)展助力而非主宰的基礎(chǔ)。