大模型時代下教育融合出版產品發展展望

【摘 要】在政府部門的高度重視下，融合出版成為出版業新的增長點，出版企業逐漸展開應用新技術的探索。2023年大模型技術爆發式發展，在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域取得了很好的效果，適合應用于教育融合出版產品的生產。探討將大模型技術應用于教育融合出版產品的路徑，分析教育融合出版產品的開發現狀，展望大模型技術在教育融合出版產品的發展中發揮的作用，能夠為教育出版單位的融合發展提供有益參考。

【關" 鍵" 詞】大模型；教育融合；出版產品；ChatGPT

【作者單位】程秦豫，廣西教育出版社有限公司。

【中圖分類號】G237.9 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2023.21.014

2022年4月，中共中央宣傳部印發《關于推動出版深度融合發展的實施意見》，要求緊盯技術發展前沿，用好信息技術革命成果，強化大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術應用，創新驅動出版深度融合發展。按照國家對出版行業的部署安排，出版行業要想高質量發展，就必須要走融合發展的道路，必須強化出版融合發展內容建設，充分發揮技術的支撐作用，這就要求出版行業對新技術高度關注，積極以先進技術賦能出版產業鏈，成為運用先進技術的主要用戶，同時關注技術的可操作性和普遍性。2023年，大模型技術爆發式發展，未來該技術將在教育融合出版產品的發展中發揮怎樣的作用，是許多教育出版人關心的問題。

一、大模型技術介紹

大模型是指具有大量參數的深度學習或機器學習模型，可對客觀存在的事物與系統進行模仿，描述客觀事物與系統的內部結構、關系和法則［1］。大模型包括很多層神經網絡和訓練參數，這些模型可以有數億個甚至數十億個參數量，相對于傳統的小型模型來說具有更強的表現力和更高的準確率。大模型的訓練和推理需要大量的計算資源和存儲空間，在實踐中通常需要使用高性能計算和分布式訓練等技術來應對這些問題。目前，大模型在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域已經取得了很好的效果。

當前，廣泛流行的大模型應用為人工智能對話聊天機器人ChatGPT。ChatGPT是由OpenAI開發的一種基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的聊天助手，它是使用大規模數據集進行預訓練的語言生成模型，可以回答用戶的問題。ChatGPT自推出后不僅得到學術界、產業界的廣泛關注，在非技術領域的普通民眾中也引起了較大反響，更推動了人工智能生成技術的快速發展。由于在處理各種主題和任務時表現出色，能夠與用戶進行連貫的交互，能夠理解上下文、生成流暢的文本，并且可以通過多輪對話與用戶進行更深入的交流，ChatGPT已被廣泛應用于教育、醫療、商務、司法等領域，甚至深入民眾的普通生活。

ChatGPT于2022年底推出，被許多科學家認為是宣告大模型時代到來的一個標志。自此，大模型技術發展速度陡然加快，各種產品紛至沓來：百度推出“文心一言”；阿里巴巴推出“通義千問”；字節跳動發布大模型訓練云平臺；金山辦公推出生成式人工智能應用；華為推出“盤古大模型”［2］。2023年5月28日，中國科學技術信息研究所所長趙志耘在2023中關村論壇“人工智能大模型發展”平行論壇上發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，目前中國大模型產業發展迅猛，其中，北京擁有38個AI大模型，廣東擁有20個，產品數量居全國前兩位，我國10億參數規模以上的AI大模型有79個，14個省市開展了 AI大模型研究［3］。

許多大模型產品已在各行各業中廣泛落地使用：用AI預測用電的高峰波谷從而為電網調度提供建議；為汽車提供人工智能基礎設施平臺，為用戶提供更好的智能汽車體驗；為交通領域提供智能交通解決方案，監控車流量自動調節紅綠燈，緩解擁堵狀況［4］；利用大模型技術的政務智慧助手，可將民眾的話語轉換為政務辦事語言，從而理解民眾咨詢意圖，提供更加便捷、準確的政務服務；利用礦山大模型，覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通、洗選等業務流程下的1000多個細分場景，讓更多的煤礦工人能夠在地面上作業，提高作業安全系數；利用鐵路大模型，精準識別多種貨車及故障，提高貨運檢查效率［5］。可以說，大模型已在不知不覺中深入社會生活的方方面面。

二、教育融合出版產品開發現狀

黨的二十大報告強調“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”，標志著推進教育數字化已經成為普遍共識。教育融合出版是教育數字化的重要組成部分，即將教育資源與先進科技手段相結合，通過融合出版的形式將教育融合出版產品提供給學生和教師使用。教育融合出版產品形態通常包括以紙質圖書、音視頻、互動內容、應用程序、VR/AR等富媒體形式展現的教材、教輔、課程、課件等，能夠為學生提供更豐富、更靈活的學習資源和學習方式，為教師提供多種場景、多種手段、多種內容的教學輔助。教育融合出版旨在增強學生的學習效果，提高教師的教學效率，滿足不同學生的個性化需求。

教育出版企業作為從事黨的宣傳思想文化工作的重要組成部分，必然要承擔起“舉旗幟、聚民心、育新人、興文化、展形象”的使命任務，充分發揮其在教育融合出版工作中的作用。教育出版企業具有開展教育融合出版工作的先天的優勢。首先，教育出版企業具有大量的實體產品作為內容支撐，如教材、教輔等。此類產品一般標準明確，結構較為完整，內容成體系，表達嚴謹且規范，達到符合政策、關注基礎、內容科學的標準，是教學活動中的基礎性產品和核心產品。以此類實體產品作為支撐形成的教育融合出版產品，風險相對較小，具備內容優勢。其次，教育出版企業一般都具備獨有的作者資源優勢，擁有專業的作者資源，如各地教研所的研究員、優秀教師、相關部門的教育專家等。這些作者的教學知識儲備及教學經驗豐富，能更好地與教育融合出版產品開發團隊合作，加強產品的適用性、實用性。最后，教育出版企業一般納入國資或宣傳部門管理，對政策理解深、執行力強，重視社會效益，較之于技術公司、社會教育機構等，社會形象更好，公信力更強，推出的教育融合出版產品權威性、推廣性更強。

雖然具備以上優勢，但是教育出版企業在開發教育出版融合產品時也存在許多實際困難。首先，教育出版企業大多不具備信息技術開發能力，其從業人員多集中在編校、內容、發行等方面，融合產品的信息技術開發工作通常交由相關的技術公司負責。由于市場信息不對稱以及教育出版企業天然的信息技術劣勢，教育出版企業常常要付出較高的開發成本，且需求內容常常出現偏差。其次，在教育融合出版產品的生產過程中，教育出版企業需要面對海量的內容組稿和審核工作。比如制作學科類數字教材或課件，需要對不同年級、不同版本的內容進行審核，耗費大量人力、物力和時間。再次，在利用教材、教輔等實體產品的內容資源開發教育融合出版產品時，教育出版企業現有的技術在內容資源的構建和自動生成方面仍有較大不足，欠缺將內容資源加工整理、挖掘提升、形態轉換的能力，導致生產的教育融合出版產品大多由內容的簡單整理或數字化而來。最后，教育出版企業整體對產品的融合不充分，應用簡單，開發成本高。當前，各種各樣的技術、概念進入教育融合出版領域，這些技術的融入促使教育融合出版領域更新了產品的呈現形態，但未能在更深層次上完成產品的融合出版，未能貫穿“教、學、評、測、管”各個維度，也未能從根本上實現教學方式、教學場景、個性化教學等方面的本質提升［6］。

三、大模型對教育融合出版產品發展的影響展望

大模型技術擁有強大的語音識別、圖像識別、自然語言處理能力，十分適合應用于教育融合出版產品的生產。作為教育數字化的重要組成部分，教育融合出版與大模型技術的深度融合已是行業趨勢。利用大模型技術，可基于海量信息挖掘教育出版選題、基于學科資源生成教學資源、基于教學數據采集提供個性化教育出版發行服務等，對教育融合出版產品的發展產生深遠影響。

1．降低教育融合出版產品開發成本

大模型技術的飛速發展將迅速推動大模型的技術成本轉向固定成本。有學者以信息生態系統為例進行過論證，以地圖為例，20世紀90年時人們出去旅游還需要購買地圖，但現在不會有人再購買旅游地圖，因為有百度地圖、高德地圖等多種地圖應用產品。對用戶來說，使用此類產品幾乎沒有成本，但成本并沒有消失，只是技術的發展促使用戶獲取和分發地圖信息的成本降低。對提供地圖服務的谷歌等公司來說，每次用戶的使用成本不到1美分，但谷歌在一年時間內大約花了10億美元的固定成本才開發了這個產品。也就是說，獲取地圖信息的技術成本轉向了固定成本，同理，其他的信息服務也是如此，這讓信息服務無處不在［7］。可以預見的是，教育出版類的通用大模型將像電能、汽車、交通、政務、金融、制造、礦山、氣象等領域的大模型產品一樣迅速出現并迭代，廣泛應用于教育出版領域，而且在信息技術飛速發展的今天，大模型產品的技術成本轉向固定成本的速度將會遠遠高于信息生態系統產品的固定成本轉換速度。這將會大幅度降低教育出版企業應用大模型技術的難度和成本，從而降低教育融合出版產品的開發成本。

2．為教育融合出版產品提供高質量的內容生成

大模型技術的機器學習模型參數量巨大，相較于傳統的小型模型，具有更強的表現力和更高的準確率，因此其自然語言處理能力和文本生成能力更強，可以生成質量高且具有豐富細節的教育內容。因此，人工智能生成內容在教育融合出版領域已成為一種新型內容生產和創作方式，這能夠為教育融合出版領域提供更豐富、多樣化的教學資源，滿足教師和學生的需求。利用大模型技術可以順利地幫助教師開展教學活動：生成教學大綱、課程計劃等教師備課資源；幫助教師迅速鎖定課程的核心知識點并同步生成相關教學內容；可以按照教師要求的知識點形成試卷等資源。目前，已有部分出版機構布局了內容生成相關項目，如人民教育出版社專門建立“人教數字AIGC實驗室”項目，對ChatGPT等大模型進行測試，評估人工智能生成文本、圖片、音視頻等的應用可行性，以便更好地用人工智能來輔助教育出版物的內容創作［8］。

3．推進教育融合出版產品的個性化

大模型能夠根據不同學生的需求和學習風格生成獨特的“大模型教師”，配備個性化的學習內容和學習方案，實現教育融合出版產品的個性化。例如，利用大模型技術，教育融合出版產品可采集學生作業、考試等學習數據，智能分析學生學習情況，為每個學生生成個性化的學習計劃，做到因材施教，甚至可以生成學生的個人模型。比如，網易有道發布了英語教育領域垂直大模型“子曰”，可實現外語口語、翻譯、語法、作文等領域的個性化分析和指導［9］。

4．加強教育融合出版產品的互動性

大模型的對話能力可以用于構建智能化的學習工具和交互系統，如ChatGPT已被廣泛應用于知識學習領域。教師、學生可以與教育融合出版產品對話，加強教育融合出版產品的互動性。例如，利用大模型技術，教師可以通過與教育融合出版產品的多次對話，不斷查找教學方案存在的不足，完善教學內容，提高教學質量。教師甚至可以在備課階段使用學生的個人模型，獲取教學反饋，不斷提高教學水平。學生不僅可以與教育融合出版產品對話，獲取相關知識，還可以通過產品采集自身學習數據從而形成學習報告，了解自身知識掌握的薄弱點，更有針對性地提高學習成績。比如，華東師范大學近日宣布了教育領域大語言模型產品EduChat的開源，該模型將作文批改、基于對話的學習輔導和情感支持等功能融入聊天機器人中，具備即時回答、反饋的功能，甚至可以用啟發式教學、心理疏導的方式與用戶交互，且可通過育人過程中與用戶的互動、反饋來不斷迭代升級［10］。

5．改善教育融合出版產品的教學評估與反饋能力

大模型技術可以生成教學評估工具，改善教育融合出版產品的教學評估能力與反饋能力。比如，在采集學生的學習數據生成有針對性的作業后，大模型技術可以通過作業批改生成學習評估報告并及時反饋給學生，幫助教師更好地了解學生的學習進度并提供個性化的指導、教學。此外，大模型技術強大的語音識別能力、圖像識別能力及分析能力，可對教育教學場景進行自動解析、評價并反饋至教師，幫助教師完成教學評估。上文提到的EduChat可理解教育場景下多樣化的用戶問題和需求，實現教、學、考、評、管等各方面的智能化，具備即時反饋能力和評估能力，服務教師、學生和家長群體。

6．提高教育融合出版產品的生產效率

傳統教育融合出版產品的生產一般要經歷產品策劃、內容組織、編輯審校、產品制作及投放等，每個環節都離不開編輯、作者和技術人員的高度參與，需要人工完成大量的信息收集、分析等工作。在產品策劃、內容組稿階段，大模型技術可以通過強大的學習能力，收集、分析海量信息，提出可供參考的選題方向及產品內容；在編輯審校階段，大模型強大的自然語言分析處理能力，能夠實現語義分析、語義理解，在一定程度上完成部分編校工作；在產品投放后，大模型可以分析業務數據，從而對未來產品的迭代方向提供參考［11］。目前已有部分模型產品，如EditAI可預先設計傳統編校可能需要的業務場景或者允許編校人員搭建自己的場景，提供各種“工具集”，輔助用戶完成圖書選題推薦、圖書調研報告、圖書取名、審稿、內容生產、圖書營銷推廣等工作。

教育出版企業在利用大模型技術時也需要考慮一些潛在風險，如模型設計帶來的數據偏見問題、資源生成過程中可能產生的知識產權問題［12］、模型的自我學習和迭代過程中可能發生的各種內容風險。但總體來看，大模型技術將深刻地影響教育融合出版產品的底層設計、產品形態及功能實現，對產品的發展產生積極影響，助推教育出版深度融合發展。

｜參考文獻｜

［1］龍瀛，吳康，王江浩，等. 大模型：城市和區域研究的新范式［J］. 城市規劃學刊，2014（6）：52-60.

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［3］黃哲. 聚焦AI大模型［N］. 中國計算機報，2023-06-05.

［4］黃哲. 應用AI大模型［N］. 中國計算機報，2023-07-17.

［5］張華橋，虞清萍，殷昌盛. 華為云盤古大模型3.0在東莞重磅發布［N］. 東莞日報，2023-07-08.

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［7］陸奇最新演講審定版：大模型帶來的新范式和新機會［EB/OL］. （2023-05-13）［2023-09-14］. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23057456.

［8］本刊編輯部，黃強. 人工智能：教育出版轉型升級的方法論：本刊編輯部就“教育出版轉型”專訪人教社社長黃強先生［J］. 數字出版研究，2023（4）：8-14.

［9］王峰. 國內首個教育大模型落地規避AIGC惰化學生思維能力［N］. 21世紀經濟報道，2023-07-28.

［10］教育對話大模型EduChat1. 0版本正式開源［EB/OL］. （2023-07-27）［2023-11-01］. https：//zhuanlan.zhihu.com/p/642723912.

［11］薛東海. 人工智能與教育出版融合發展探析［J］. 中國出版，2022（14）：46-49.

［12］盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等. 多模態大模型的教育應用研究與展望［J］. 電化教育研究，2023（6）：38-44.