大模型誕生后，在各行業(yè)都引起了不小的變革和基于。教育場景也是如此，從智能化教學(xué)助手到個性化學(xué)習(xí)推薦，AI產(chǎn)品有很大的想象空間。這篇文章，我們來看看大模型對教育場景的多元應(yīng)用。

AI 大模型作為教育變革的新引擎，在教育領(lǐng)域占據(jù)著重要地位，具有巨大的變革潛力。

從高等教育來看，教育部公布的首批 “人工智能 + 高等教育” 應(yīng)用場景典型案例中，北京郵電大學(xué)的 “碼上” 智能編程教學(xué)應(yīng)用平臺，以訊飛星火認(rèn)知大模型為基礎(chǔ)，通過自研核心技術(shù)，為編程教學(xué)提供了有力支持，有效減輕了教師輔導(dǎo)壓力，提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，且在全國高校大規(guī)模推廣。國家開放大學(xué)則將口語智能訓(xùn)練、作文智能批改等人工智能技術(shù)應(yīng)用于英語教學(xué)，形成了智慧教學(xué)資源體系和成熟的工作機(jī)制，為成人學(xué)習(xí)者提供了個性化教學(xué)服務(wù) 。

在 K12 教育階段，AI 大模型能夠精準(zhǔn)把握學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和特點，助力教師制定個性化教學(xué)計劃，優(yōu)化教育資源配置，讓更多學(xué)生享受到優(yōu)質(zhì)教育資源。同時，它還為教育創(chuàng)新提供了可能，如通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)讓學(xué)生與歷史人物對話等，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新能力。

此外，像小度科技基于文心大模型推出的學(xué)習(xí)機(jī)，重新定義了 “AI 老師”，為孩子提供了更優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。而智源研究院的 “悟道 2.0” 超大規(guī)模智能模型，也通過智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，推動了教育行業(yè)的智能化升級與數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

一、AI 大模型在教育場景中的多元應(yīng)用

1. 智能化教學(xué)助手：隨時在線的專屬導(dǎo)師

AI 大模型憑借其強(qiáng)大的自然語言處理和推理能力，能夠充當(dāng)學(xué)生的智能化教學(xué)助手。當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到問題時，無論是數(shù)學(xué)難題、語文詩詞理解，還是英語語法困惑，都可以向 AI 助手提問，它會迅速給出詳細(xì)且易懂的解答，就像一位隨時在線的專屬導(dǎo)師。

例如，在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中，學(xué)生遇到一道復(fù)雜的幾何證明題，AI 助手不僅可以提供解題思路，還能通過圖形展示和步驟講解，幫助學(xué)生深入理解知識點。

而且，AI 助手還能根據(jù)學(xué)生的提問歷史和學(xué)習(xí)情況，分析其學(xué)習(xí)需求，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)建議，如推薦相關(guān)的知識點講解視頻、練習(xí)題等，突破了傳統(tǒng)教育在時間和空間上的限制，讓學(xué)生隨時隨地都能獲得高質(zhì)量的教學(xué)服務(wù)，極大地提升了學(xué)習(xí)效果。

2. 個性化學(xué)習(xí)推薦：因材施教的新實踐

每個學(xué)生都有獨特的學(xué)習(xí)歷史、興趣愛好和知識掌握程度，AI 大模型能夠依據(jù)這些個性化數(shù)據(jù)，為每個學(xué)生量身定制學(xué)習(xí)推薦。

比如，對于對歷史感興趣的學(xué)生，AI 大模型會推薦歷史紀(jì)錄片、相關(guān)歷史書籍以及歷史學(xué)科的拓展知識和趣味小故事；對于數(shù)學(xué)成績較好且喜歡挑戰(zhàn)的學(xué)生，它會推送難度較高的數(shù)學(xué)競賽題目和思維拓展訓(xùn)練。

同時，AI 大模型會根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和掌握情況，實時調(diào)整推薦內(nèi)容，確保學(xué)生始終處于最適合自己的學(xué)習(xí)環(huán)境中，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)習(xí)的自主性和積極性，真正實現(xiàn)因材施教，滿足學(xué)生個體差異的需求，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。

3. 教學(xué)內(nèi)容生成：豐富多元的教育資源寶庫

在教育資源的生成方面，AI 大模型展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。它能夠根據(jù)海量的教育資源和學(xué)生的具體需求，生成高質(zhì)量、多樣化的教學(xué)內(nèi)容，如教案、課件、習(xí)題等。

以語文教學(xué)為例，教師在準(zhǔn)備一篇古詩詞的教案時，AI 大模型可以結(jié)合教材要求、學(xué)生的年級水平和認(rèn)知特點，生成詳細(xì)的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)重難點、教學(xué)過程設(shè)計以及豐富的教學(xué)拓展資料，包括詩人的生平故事、詩詞的創(chuàng)作背景、意象解讀等，幫助教師豐富教學(xué)內(nèi)容，創(chuàng)新教學(xué)形式。

同時，對于學(xué)生的課后練習(xí)，AI 大模型也能生成針對性強(qiáng)、形式多樣的習(xí)題，涵蓋基礎(chǔ)知識鞏固、閱讀理解、創(chuàng)意寫作等多個方面，滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，拓寬學(xué)生的知識覆蓋面，為教師和學(xué)生提供了多元化的教學(xué)方式，提升了教學(xué)的質(zhì)量和效率。

4. 自動化評估與反饋：學(xué)習(xí)路上的精準(zhǔn)導(dǎo)航儀

AI 大模型可以實時評估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，對學(xué)生的作業(yè)、測試、課堂表現(xiàn)等進(jìn)行快速準(zhǔn)確的分析，檢測出學(xué)生在知識掌握和技能運(yùn)用方面存在的問題，并及時提供針對性的反饋和建議。

在學(xué)生完成一篇英語作文后，AI 大模型能夠迅速檢查語法錯誤、詞匯使用不當(dāng)之處，并對文章的結(jié)構(gòu)、邏輯和表達(dá)流暢性進(jìn)行評價，指出學(xué)生的優(yōu)點和不足之處，同時提供修改建議和范文參考，幫助學(xué)生提高寫作水平。

這種自動化評估與反饋機(jī)制不僅提高了評估的效率和準(zhǔn)確性，減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)，還能讓學(xué)生及時了解自己的學(xué)習(xí)情況，明確改進(jìn)方向，找到適合自己的學(xué)習(xí)方法，從而在學(xué)習(xí)過程中不斷調(diào)整和提升自己，為學(xué)生的學(xué)習(xí)之路提供精準(zhǔn)的導(dǎo)航，助力學(xué)生更好地成長和進(jìn)步。

二、AI 大模型在教育實踐中的成功案例

1. 高校編程教學(xué)：“碼上” 平臺的創(chuàng)新實踐

在北京郵電大學(xué)的編程教學(xué)中，學(xué)生在編程作業(yè)和練習(xí)時常常遭遇大量錯誤和疑難，急需一對一輔導(dǎo)，然而有限的教師資源無法滿足這一需求，導(dǎo)致學(xué)生的問題難以得到及時解決，學(xué)習(xí)熱情受挫，編程教學(xué)效果大打折扣。

為攻克這一難題，北京郵電大學(xué)基于訊飛星火認(rèn)知大模型，開發(fā)了智能編程教學(xué)應(yīng)用平臺 ——“碼上”。該平臺運(yùn)用 “逆序生成－順序展示” 大模型并行調(diào)度算法、“5+N+!+?” 智能輔導(dǎo)流程等自研核心技術(shù)，提升了大模型答疑的準(zhǔn)確率和易讀性，為學(xué)生、教師和學(xué)校提供編程輔導(dǎo)、教學(xué)支持和教學(xué)管理服務(wù)，有效支撐學(xué)校有組織編程教學(xué)。

“碼上” 平臺具備一對一輔導(dǎo)、問答論壇、教學(xué)管理等豐富功能。2023 年 9 月 27 日在北郵上線后，于 12 月率先啟動教改實驗，在此過程中持續(xù)收集數(shù)據(jù)、積累經(jīng)驗，與訊飛星火大模型同步進(jìn)行快速迭代升級演進(jìn)。數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前 “碼上” 對于占學(xué)生群體人數(shù) 80% 以上的編程新手的編程問題能夠提供較高質(zhì)量 / 準(zhǔn)確率的輔導(dǎo)，修改后代碼的運(yùn)行成功率達(dá) 60%—80%，顯著減輕了教師的輔導(dǎo)工作壓力。

北京郵電大學(xué)預(yù)計今年末 “碼上” 對于編程新手編程問題的答疑準(zhǔn)確率將達(dá)到 80%—90%，對于其他學(xué)生群體的編程輔導(dǎo)效果也會顯著提升。相較于 ChatGPT 等大模型門戶、Github Copilot 等編程插件，“碼上” 更注重啟發(fā)學(xué)生自行發(fā)現(xiàn)和解決代碼問題，幫助學(xué)生掌握編程知識和技能，而非直接給出最終答案，更契合編程教學(xué)的實際需求。2024 年 1 月，“碼上” 亮相 2024 世界數(shù)字教育大會，展示了我國教育信息化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效；3 月，“碼上” 的全國版產(chǎn)品 “訊飛星火碼上” 上線，計劃在全國大規(guī)模推廣，全年預(yù)計支持 500 家以上的高校開展教學(xué)實驗，有望為更多高校的編程教學(xué)帶來革新與突破。

2. 國家開放大學(xué)英語教學(xué)：AI 助力個性化學(xué)習(xí)

國家開放大學(xué)作為教育部直屬、以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐、面向全國開展開放教育的新型高等學(xué)校，其英語學(xué)習(xí)者每年超過 300 萬，學(xué)習(xí)需求呈現(xiàn)出多樣化的特點，英語教學(xué)迫切需要充分交互、及時反饋以及個性化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)。

從 2022 年至 2024 年，國家開放大學(xué)基于前期教改經(jīng)驗，帶領(lǐng)體系內(nèi) 13 家省級分部積極開展人工智能賦能英語智慧教學(xué)改革，將口語智能訓(xùn)練、作文智能批改和基于知識圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)等多項人工智能技術(shù)應(yīng)用于英語教學(xué)，全力探索成人學(xué)習(xí)者大規(guī)模個性化教學(xué)模式。

通過科大訊飛的人工智能技術(shù)，國家開放大學(xué)成功打造了語言學(xué)習(xí)個性化智慧環(huán)境，還能利用知識圖譜繪制學(xué)習(xí)者診斷畫像，依托虛擬教師打造新型教學(xué)場景。

歷經(jīng) 3 年的教學(xué)改革，國家開放大學(xué)構(gòu)建了完善的智慧教學(xué)資源體系，建成智能問答資源庫 1 個、自適應(yīng)課程 1 門，完成知識圖譜知識點拆解 200 個、虛擬資源課件 141 個、虛擬資源 844 分鐘；同時，形成了智能手段教學(xué)應(yīng)用、教師團(tuán)隊組建與運(yùn)作、教學(xué)任務(wù)布置與評測、教學(xué)改革試點模式等成熟的工作機(jī)制，其案例入選了 2024 世界數(shù)字教育大會《數(shù)字化進(jìn)程中的中國學(xué)習(xí)型社會建設(shè)報告》，為成人英語教育的智能化發(fā)展樹立了典范，推動了教育公平與質(zhì)量提升，讓更多學(xué)習(xí)者能夠在 AI 的助力下實現(xiàn)自己的學(xué)習(xí)目標(biāo)，滿足多樣化的學(xué)習(xí)需求，提升英語綜合應(yīng)用能力，更好地適應(yīng)社會發(fā)展的需求。

三、AI 大模型應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

1. 數(shù)據(jù)隱私與安全問題：守護(hù)教育信息的防線

AI 大模型在教育中的應(yīng)用涉及海量學(xué)生數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理，包括學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)習(xí)慣、個人信息等敏感數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一旦泄露，將對學(xué)生的隱私和權(quán)益造成嚴(yán)重?fù)p害，如學(xué)生的個人信息被非法獲取可能會導(dǎo)致騷擾電話、詐騙等問題，學(xué)習(xí)成績等數(shù)據(jù)的泄露可能會影響學(xué)生的自信心和未來發(fā)展。

2023 年，美國某教育機(jī)構(gòu)就曾發(fā)生過數(shù)據(jù)泄露事件，導(dǎo)致大量學(xué)生的個人信息和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)被曝光，給學(xué)生和家長帶來了極大的困擾和擔(dān)憂。因此，保障數(shù)據(jù)隱私與安全至關(guān)重要。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，可采用多種加密技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，如 AES（Advanced Encryption Standard）對稱加密算法和 RSA（Rivest–Shamir–Adleman）非對稱加密算法。AES 算法通過將明文數(shù)據(jù)分組，并使用密鑰和初始向量進(jìn)行混淆和移位操作，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性；RSA 算法則利用公鑰和私鑰的機(jī)制，對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和解密，有效防止數(shù)據(jù)被竊取和篡改。同時，建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問特定的數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的訪問進(jìn)行詳細(xì)記錄和監(jiān)控，以便及時發(fā)現(xiàn)異常情況。此外，定期對數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)進(jìn)行安全審計和漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在的安全隱患，確保教育數(shù)據(jù)的安全性和完整性，為 AI 大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用提供堅實的數(shù)據(jù)安全保障。

2. 算法偏見與公平性：確保教育機(jī)會均等

AI 大模型的算法偏見是一個不容忽視的問題。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性或偏差，可能導(dǎo)致模型在決策和推薦過程中對某些學(xué)生群體產(chǎn)生不公平的對待。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中男性學(xué)生的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于女性學(xué)生，且在某些學(xué)科領(lǐng)域男性的表現(xiàn)數(shù)據(jù)更為突出，那么模型可能會傾向于認(rèn)為男性學(xué)生在這些學(xué)科上更具優(yōu)勢，從而在資源推薦、學(xué)習(xí)評價等方面給予男性學(xué)生更多的機(jī)會和更高的評價，而忽視了女性學(xué)生的潛力和實際能力，這對女性學(xué)生來說是不公平的，也違背了教育公平的原則。

為解決算法偏見問題，首先要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，涵蓋不同性別、種族、地域、家庭背景等各類學(xué)生的信息，避免數(shù)據(jù)的片面性。

在數(shù)據(jù)收集階段，可以采用分層抽樣等方法，從不同群體中獲取足夠數(shù)量且具有代表性的樣本，以減少數(shù)據(jù)偏差對模型的影響。

其次，對算法進(jìn)行嚴(yán)格審查和優(yōu)化，采用公平性約束的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如在模型訓(xùn)練過程中加入公平性指標(biāo)作為約束條件，確保模型在不同群體上的性能表現(xiàn)相對均衡。

同時，運(yùn)用模型解釋工具，如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等，深入了解模型的決策過程，分析是否存在潛在的偏見因素，并及時進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，以保證 AI 大模型在教育應(yīng)用中的公平性，為每個學(xué)生提供平等的教育機(jī)會和資源，促進(jìn)教育的公平發(fā)展。

3. 教師角色轉(zhuǎn)變與能力提升：與 AI 協(xié)同共進(jìn)

隨著 AI 大模型在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，教師的角色面臨著深刻的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)教學(xué)中，教師主要承擔(dān)知識傳授的角色，而在 AI 輔助教學(xué)的環(huán)境下，教師需要更多地向?qū)W習(xí)引導(dǎo)者、組織者和促進(jìn)者的角色轉(zhuǎn)變。

AI 大模型可以承擔(dān)一些重復(fù)性、規(guī)律性的教學(xué)任務(wù)，如基礎(chǔ)知識的講解、作業(yè)批改等，教師則可以將更多的時間和精力放在關(guān)注學(xué)生的個性化需求、情感發(fā)展、價值觀塑造以及培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和實踐能力等方面。

例如，在項目式學(xué)習(xí)中，教師可以引導(dǎo)學(xué)生利用 AI 大模型獲取相關(guān)知識和信息，幫助學(xué)生設(shè)計項目方案、組織團(tuán)隊協(xié)作，并在學(xué)生遇到困難時提供針對性的指導(dǎo)和建議，促進(jìn)學(xué)生在項目實踐中提升綜合素養(yǎng)。

為了更好地與 AI 協(xié)同工作，教師需要提升自身的多種能力。

一是信息技術(shù)應(yīng)用能力，包括熟練使用各種 AI 教育工具和平臺，了解其功能和特點，能夠根據(jù)教學(xué)需求靈活運(yùn)用；

二是數(shù)據(jù)分析能力，能夠解讀 AI 大模型提供的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握情況、學(xué)習(xí)行為模式等，以便精準(zhǔn)把握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，為個性化教學(xué)提供依據(jù)；

三是教學(xué)設(shè)計能力，結(jié)合 AI 大模型的優(yōu)勢，設(shè)計出更具創(chuàng)新性、互動性和啟發(fā)性的教學(xué)活動，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性；

四是教育研究能力，關(guān)注 AI 教育領(lǐng)域的最新動態(tài)和研究成果，不斷探索和嘗試新的教學(xué)方法和策略，提升教學(xué)質(zhì)量和效果，實現(xiàn)與 AI 的有效協(xié)作，共同推動教育教學(xué)的發(fā)展。

四、AI 大模型教育應(yīng)用的未來展望

展望未來，AI 大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，它將能夠提供更加精準(zhǔn)、個性化的學(xué)習(xí)體驗。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，AI 大模型可以精準(zhǔn)地了解每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握情況、興趣愛好以及學(xué)習(xí)風(fēng)格等，從而為其量身定制學(xué)習(xí)計劃和教學(xué)內(nèi)容，真正實現(xiàn)因材施教，讓每個學(xué)生都能在自己的節(jié)奏上取得最佳的學(xué)習(xí)效果。

在教育資源的分配上，AI 大模型也將發(fā)揮重要作用。它可以打破地域和時間的限制，將優(yōu)質(zhì)的教育資源傳播到更廣泛的地區(qū)，讓更多的學(xué)生受益，有助于縮小城鄉(xiāng)、區(qū)域以及校際之間的教育差距，促進(jìn)教育公平的實現(xiàn)。

此外，AI 大模型與虛擬現(xiàn)實（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）等新興技術(shù)的融合，將創(chuàng)造出更加沉浸式的學(xué)習(xí)環(huán)境。例如，學(xué)生可以通過 VR 技術(shù)身臨其境地參觀歷史古跡、探索科學(xué)實驗，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的趣味性和互動性，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和參與度，培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新思維。

同時，AI 大模型還將推動教育評價體系的變革。傳統(tǒng)的教育評價往往側(cè)重于考試成績，而 AI 大模型可以從多個維度對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和成果進(jìn)行全面、客觀的評價，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度、努力程度、創(chuàng)新能力、團(tuán)隊協(xié)作能力等，為教育教學(xué)提供更有針對性的反饋和改進(jìn)建議，促進(jìn)教育質(zhì)量的整體提升。

然而，我們也應(yīng)清醒地認(rèn)識到，AI 大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于發(fā)展階段，還面臨著一些技術(shù)、倫理和教育理念等方面的挑戰(zhàn)。但只要我們能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，合理引導(dǎo)其發(fā)展，AI 大模型必將為教育事業(yè)帶來深刻的變革，為培養(yǎng)適應(yīng)未來社會發(fā)展的創(chuàng)新型人才提供有力支持，開啟教育發(fā)展的新篇章。

五、結(jié)語

AI 大模型在教育場景中的應(yīng)用為教育帶來了諸多變革與機(jī)遇，從智能化教學(xué)助手到個性化學(xué)習(xí)推薦，從教學(xué)內(nèi)容生成到自動化評估與反饋，其在教育實踐中已經(jīng)取得了顯著的成效，如北京郵電大學(xué)的 “碼上” 平臺和國家開放大學(xué)的英語教學(xué)改革。然而，我們也必須清醒地認(rèn)識到，AI 大模型在教育應(yīng)用中面臨著數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與公平性以及教師角色轉(zhuǎn)變與能力提升等挑戰(zhàn)。

盡管存在挑戰(zhàn)，但 AI 大模型在教育領(lǐng)域的發(fā)展前景依然廣闊。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，我們有理由相信，AI 大模型將成為推動教育發(fā)展的重要力量，助力教育事業(yè)邁向更加智能化、個性化、公平化的未來，為培養(yǎng)適應(yīng)時代需求的創(chuàng)新型人才提供堅實支撐，讓教育的光芒照亮每一個學(xué)習(xí)者的前行之路，共同開創(chuàng)教育事業(yè)的新篇章。