創造人機對話式學習新形態

【摘 要】大語言模型創造了人機對話式學習的新形態，給學習方式變革帶來了新的可能。本文概括了大語言模型背景下人機對話式學習的五個主要場景——學科知識問答、語言學習、寫作助手、編程學習和智能教研，并基于對現狀和趨勢的整體分析與把握，指出隨著大語言模型教育應用的不斷深化，將有望產生兼具學科知識與教學能力的專家級智能導師，推動人機對話式學習邁向新階段，并由此影響課堂教學變革。

【關鍵詞】大語言模型；人機對話式學習；智能導師

【中圖分類號】G434" "【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）05-015-03

近兩年來，生成式人工智能成為教育技術應用的前沿熱點，背后的技術驅動力則是人工智能大模型，其中，大語言模型的發展最為成熟，其教育變革潛力也最為深遠。語言是教育內容的載體，也是人際互動的工具，大語言模型所具有的強大語言理解能力和生成能力，正在創造一個智能化的人機對話新時空，推動基于人機對話的學習方式創新發展。

快速興起的大語言模型

人工智能的基本目標是利用機器來模擬、擴展及增強人類智能，其中一個重要方面是對人類語言的理解、解釋和生成，該研究領域被稱為“自然語言處理”。語言模型是自然語言處理研究中的核心概念，指的是在統計和計算框架下對語言進行建模，從而讓機器能夠對自然語言進行理解和預測[1]。近年來，隨著計算能力的顯著提升（特別是GPU和TPU等專用硬件的進步）、模型架構及算法的革新（尤其是基于Transformer的大型預訓練模型的引入）以及數據規模的擴大（得益于互聯網提供的海量開放數據集），研究者們開發出了擁有巨大參數規模和數據規模的語言模型，簡稱為“大語言模型”[2]。大語言模型不僅在文本理解和生成方面實現了質的飛躍，而且具有廣泛的知識覆蓋和強大的泛化能力（能夠對用戶提出的各種不同領域、不同類型問題做出回答），并通過持續反饋迭代，不斷自我學習。

當前，大語言模型已經成為全球人工智能科技競爭的焦點。自2022年11月，OpenAI發布ChatGPT以來，國內外研發機構陸續推出自主訓練的大語言模型，其中包括文心一言大模型、通義千問大模型、星火認知大模型、開源大模型Grok等。2023年11月，OpenAI發布了GPTs，支持用戶定制具有特殊功能的GPT，讓每個用戶都能擁有屬于自己的對話機器人。2024年1月，GPT Store上線，實現了全球范圍對話機器人的共建共享[3]。與此同時，能夠處理文本、語音、圖像、視頻等多種類型數據的多模態大模型也在快速發展中，典型代表是谷歌研發的原生多模態大模型Gemini和OpenAI研發的文生視頻大模型Sora?？偠灾源笳Z言模型為代表的人工智能大模型正在成為智能化發展的重要基礎設施，給各行各業帶來新的契機。

基于大語言模型的人機對話式學習發展現狀

基于大語言模型強大的通用知識庫及語言理解與生成能力，研究者們進一步將教育專業數據和學科專業知識融入其中，訓練能夠回答專業學習問題的教育專用模型并投入應用，由此推動具備更高智能水平和更強交互性的人機對話式學習形態不斷發展。通過對現有大語言模型教育應用的研究，可以總結出五類常見應用場景：學科知識問答、語言學習、寫作助手、編程學習和智能教研。其中，學科知識問答側重于知識學習，語言學習、編程學習和寫作助手則著重于技能學習，而智能教研則專門針對教師學習和發展。

（1）學科知識問答。針對科學、數學等知識結構較為成熟的學科，通過對大語言模型進行微調和學科知識庫增強[4]，目前已經產生了一批能夠進行基本知識問答的工具。以下簡要介紹GPT Store中該類別點擊量位于前列的兩個工具“CK-12 Flexi”和 “Universal Primer”?！癈K-12 Flexi”是基于擁有大量學習內容資源的美國在線教育平臺“CK-12”，進一步使用GPTs研發的智能導師工具，主要面向初中和高中數學與科學學習，其底層知識庫由5000余個相關學科基本概念及其關系圖譜構成，這些概念來自美國課標要求，每個概念都鏈接了獨立的學習單元，包含理論解釋、實例演示以及相關的練習和評估[5]。當筆者提出如何用牛頓定律解決問題時，系統采取了案例教學法，按照解讀問題、列應用公式、代入已知數值、解方程的步驟對案例進行了細致剖析?！癠niversal Primer”則使用類比教學法，通過生活事例類比幫助學習者理解抽象概念，例如，當筆者詢問高溫超導理論中的“庫珀對”概念時，系統使用了兩位武功高手招數互相搭配形成和諧狀態，來比喻超導體中電子配對后的“零電阻狀態”。

（2）語言學習。大語言模型可以創造一個永不感到疲憊、永遠保持耐心并提供即時反饋的智能語言導師，為學習者創造出可以隨時隨地進行對話交流的語言學習環境。以GPT Store中該類別點擊量位于前列的“Language Teacher”為例，系統根據學習者的目標語言及當前水平針對性地提供一系列話題場景，在對話中及時發現學習者的表達錯誤和不夠地道之處，提供更好的表達方式以供參考。相比人類教師而言，大語言模型除了語言分析和生成本身的優勢之外，還有助于許多學習者克服在外語學習中存在的害怕被嘲笑等心理障礙。同時，必須指出的是，由于大語言模型的輸出并非百分之百正確，人類教師的介入仍然有其必要性。另外，在一些深層次的語言學習維度，人類教師相比大語言模型仍然具有優勢[6]。

（3）寫作助手。依托豐富的語料庫和對語法規則的精準掌握，大語言模型具備了強大的文本分析和語義理解能力，能夠從謀篇布局、邏輯梳理、遣詞造句等不同層面提出文章修改意見，并在行文思路枯竭時提供靈感啟發。以GPT Store商店中該類別點擊量位于前列的“Write For Me”為例，該應用可根據用戶的具體需求創建作文大綱、分段完成寫作任務及優化寫作內容等。筆者將一篇六年級小學生的作文交給“Write For Me”批改，系統對這篇作文的內容與結構、語言與風格、語法與拼寫、創意與原創性提出了修改建議并生成了一篇修改后的新文章，筆者對比發現，新文章的措辭更加精煉、生動，語義的流暢性和句式的多樣性都有了明顯優化。然而，寫作助手工具在帶來便利的同時，也伴隨潛在的挑戰和風險。為防止學生使用ChatGPT作弊或進行其他學術不端的操作，一些歐美大學及教育機構已經禁止學生使用ChatGPT完成論文。因此，教師應引導學生正確使用這類工具，使其成為寫作的助手而非“槍手”和代寫工具。

（4）編程學習。大語言模型不僅掌握人類自然語言，而且精通程序語言，GPT等主要大語言模型均具有生成多維度代碼解釋的能力[7]。以GPT Store商店中編程類教育工具點擊量排名靠前的“Grimoire”和“Code Tutor”為例，“Grimoire”的核心能力包括處理多種編程語言和框架、將復雜的編程概念轉化為易于理解的形式等，即使沒有任何編程基礎的用戶也可以在“Grimoire”中輕松創建網址、代碼、項目和游戲。該工具采取故事化編程、游戲化學習等多元教學方法，能有效激發學習者的編程興趣。例如，教師在系統中輸入“設計for循環語句的編程項目”，系統便從項目概述、代碼實現、項目特點幾個方面給出基于for循環語句的天氣統計應用程序。該程序可以通過分析多個城市的歷史天氣數據，提供如平均溫度、最高溫度和最低溫度等基本的統計信息。“Code Tutor”則是由可汗學院研發的人工智能輔導工具，采用蘇格拉底對話法為學習者提供計算機科學和編程領域教學，能夠激發學習者主動思考和編程實踐，在滿足學習者個性化編程學習需求方面取得了進展。

（5）智能教研。這類工具主要以提供教學建議的方式幫助教師減負增效，包括生成教學資源、生成教學設計、智能數據分析等方面。一是生成教學資源。 教師可利用大語言模型進行文本、音頻、視頻等自適應教學資源的創建和優化；二是生成教學設計?；诖笳Z言模型的智能教研工具可依據教師的教學目標、教學場景、教學需求生成創作型教學素材，輔助教師分步驟生成創新性的教學活動和個性化的教學方案。例如，GPT Store里的“教學設計助手”工具能夠協助教師從學習者分析、學習內容分析、教學目標分析、教學過程設計、教學評價設計等方面，生成信息技術與其他學科相結合的跨學科主題教學設計。三是智能數據分析。借助大語言模型強大的數據分析和多模態學習能力，教師可以分析學生的反饋和學習數據，從而發現教學問題并做出科學的教學決策，提升教師的教學數據思維與能力[8]。

在大語言模型深化應用中推動人機對話式學習邁向新階段

隨著大語言模型自身能力的不斷增強及其教育應用融合的不斷深化，將有望產生具有專家水平的智能導師，推動人機對話式學習邁向新階段，其中包含兩個方面的關鍵內容。

（1）大語言模型成為學科專家。大語言模型所擁有的知識主要來源于互聯網的開放數據，若以人來類比，則可以認為它是一個具有廣博知識的通才，但在特定學科知識的專業度和深度方面則跟專家相比仍有較大差距。這就導致在學科知識問答時，大語言模型所給出的答案經常浮于表面，有時還會出現錯誤，尤其體現在解答數學、科學等學科的復雜問題時。解決之道在于基于大語言模型訓練學科專業模型，使其深度掌握學科概念體系和思維方法，形成專家級別的問題解決能力。在此過程中，除了將大量學科數據提供給機器學習外，還需要人類專家深度參與建立關鍵數據樣例（如學科經典問題解題樣例），通過清晰闡述專家解題思路，深度挖掘學科專家頭腦里的隱性知識，引導機器更加高效精準地進行學習。

（2）大語言模型成為教學專家（教學名師）。教學專家的典型特征是善于根據學習者的特點提出問題，循循善誘、因材施教，引導學習者步步深入，最終自己找到答案。在這個意義上，大語言模型跟教學專家仍有很大差距，由于并未掌握教學專家所具有的引導策略，故它目前只能采取直接給出答案的灌輸式教學。未來的發展趨勢是通過“數據+規則”雙驅動的智能化教師隱性知識挖掘方式，將一直以來潛藏在教學專家頭腦里的引導策略（很多時候被稱之為“教學藝術”）挖掘出來。一方面，組織教學名師對高水平教學案例進行數據標注，將名師的教學引導策略顯性化，從而讓大語言模型能夠快速理解和掌握；另一方面，將教學理論知識和一般經驗變為機器能夠理解的規則，構建大語言模型教學規則框架。與此同時，將學習者的認知特點、學業基礎、情感狀態等個性化學習特征納入教學策略參數，為每個學習者設立屬于自己的智能導師。

隨著人機對話式學習的不斷發展，反過來又將推動課堂教學創新。當知識和技能可以通過人機對話學習時，課堂教學的主要場景就從知識講授轉變為個性化指導和研究性活動組織，教師則從教書匠升級轉型為導師，其主要任務是通過智能數據分析研究學習者，并在與智能機器的協同中實現高效教學指導。必須指出的是，人機互動不會取代人際互動，師生關系、生生關系反倒會因為學習方式的轉變而更加親密，由此營造出智能時代的新型學習文化和教育人際交往環境，尤其是學習者在研究性學習團隊中自主形成的高效合作關系，對于培養領導力、創造力等智能時代的核心能力具有十分重要的意義。

注：本文系國家社會科學基金“十三五”規劃2019年度教育學青年課題“信息時代大學學習支持服務模式探究”（課題編號：CIA190278）研究成果之一

參考文獻

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