大模型在教育領域典型應用場景的探究與展望

周航 趙娜 穆楠 王鑫

【摘 要】借助分級分類的教育大數據，大模型得以優化和發展，精準服務于各類教育需求，切實促進了教育公平、提升了教學質量。本文集中探討大模型在教育領域的兩大代表性應用場景——個性化學習助手與內容生成及創作輔助，提出相應的使用建議，以期全面展現大模型在教育生態中的價值與潛力。

【關鍵詞】分級分類教育數據；個性化學習；內容生成

【中圖分類號】G434? ?【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）06-029-02

目前，大模型在教育領域的應用主要體現在個性化學習助手、智能問答系統、內容生成與創作輔助、智能寫作評估、跨語言學習支持、數學解題輔助等幾個方面。大模型技術在教育領域憑借卓越的數據處理能力和深度學習技術，極大推動了教育質量的提升與教育公平的實現。

分級分類的教育數據助力大模型發展

在構建與優化大模型的過程中，教育數據能夠幫助我們更精準地理解教育現象，更有質量地輔助教學。教育數據涵蓋廣泛，包括但不限于學生的基本信息、學習行為數據、學業成績數據、教師的教學反饋、課程內容以及教育資源使用情況等，這些數據可以根據不同的維度進行分級分類。結構化與非結構化數據：結構化數據易于量化和統計，如學生的考試分數、出勤記錄等；非結構化數據需通過自然語言處理等技術解析和挖掘，包含課堂討論記錄、作業評語、教師觀察日記等。靜態與動態數據：靜態數據相對穩定，如學生的個人信息、學期初設定的學習目標等；動態數據隨著時間和情境變化，如每日學習進度、實時互動反饋等。個體與群體數據：個體數據關注單個學生的學習歷程、習慣和問題；群體數據則涉及班級、年級甚至整個學校的平均水平、趨勢分析及教育資源分配效果等。

分級分類的教育數據通常按照學生的年齡層次、認知發展階段、學科類別以及知識點難度等級進行劃分，這使得模型能更精確匹配用戶需求，提供貼合實際的教育資源和服務。將這些教育數據融入大模型的過程，主要體現在以下幾個方面。

大模型指令微調時，針對不同級別和類型的教育數據，分別微調模型以適應不同的教育場景。比如，對于初級數學模型，可以使用小學階段的基礎算術和幾何問題數據進行微調；而對于高級物理模型，則可以運用高中乃至大學級別的力學、電磁學等專業知識進行調整，每個層級的模型都能準確地針對對應級別的教育問題進行高效解答。

提示工程的應用，同樣考慮到了分級分類的特點，設計的提示語可以根據教育層次和學科類型進行精細化定制。例如，在指導低年級學生閱讀理解時，模型需要被提示給出簡單易懂的回答，而在協助高年級學生進行科研探究時，模型則需被提示提供深入且全面的研究分析。

檢索增強生成技術中，需建立一個結構化、層次分明的教育資源庫，包含各年齡段和學科領域的權威資料，使模型在檢索過程中能根據問題的難度等級和學科屬性定位到相應資源，并結合這些有針對性的數據生成高質量答案。

教育大模型場景應用

為深入了解大模型技術在不同教育場景下的實用性和效能，本文重點關注個性化學習助手和內容生成與創作輔助兩個場景應用。

場景一：個性化學習助手

整合大語言模型和各類教育數據的個性化學習助手，搭建全周期、全方位的學習支持系統，根據學生學習數據和行為，為學生量身定制學習計劃和教學內容，使學生能夠高效學習。以SAT備考為例，一個集成了大語言模型的學習助手能細致入微地關注每一位學生的個性化需求，通過對學生日常在線學習行為數據進行深度學習和模式識別，精確描繪學生的學習路徑，了解他們在各個學科領域的強項與薄弱環節。

在邏輯推理層面，能夠模擬人類思維過程，指導學生解決復雜的論證題目。例如，在批判性閱讀訓練中，學習助手通過自然語言對話的方式，引導學生剖析文章結構、歸納作者意圖、反駁論點，從而鍛煉他們的邏輯分析和獨立思考能力。在處理數學部分時，比如學生在概率統計或代數部分反復出錯，學習助手將自動提取這些信息，基于大語言模型的強大理解和生成能力，實時推送定制化的練習題目和詳細的解答思路，通過逐步拆解復雜概念，讓抽象思維變得生動易懂。對于跨學科或多維度的數據分析需求，學習助手與知識圖譜相聯動，幫助學生直觀理解各知識點之間的內在聯系，針對學生的歷史學習數據，生成個性化的學習報告和成長曲線，優化學習計劃。

場景二：內容生成與創作輔助

大語言模型能夠處理海量的教育數據，包括但不限于教材全文、經典教案、多媒體課件以及豐富的習題庫資源，通過深入學習這些數據中的模式和結構，大模型得以理解和掌握教育內容的本質規律與教學目標的達成策略，猶如一個全天候待命的教育專家，幫助教師從策劃課程內容、制作課件以及設計習題等壓力中解放出來，更多地專注于教學法的研究、教育理論的深化及與學生個性化交流，提高了工作效率。

以希沃教育推出的基于大語言模型的教學輔助工具為例，輸入教學大綱、教學目標或者關鍵知識點提示，大模型便能在短時間內智能地梳理相關教育資源，按照科學的教學邏輯和流程，生成一套完整且具有高度針對性的教學方案，包括詳盡的教案，圖文并茂、互動性強的多媒體課件，難度適宜、層次分明的課后習題。更重要的是根據學生個體差異和班級水平調整教學材料的難易度和深度，滿足個性化教學。

教育大模型還能在實際教學中扮演智能助教角色，實時響應教師在課堂上的提問和需要，如即時生成案例分析、現場演示實驗步驟、解釋抽象概念，甚至提供跨學科融合的教學內容，豐富和拓寬教學維度。

教育大模型的使用建議

盡管教育大模型在教學內容生成、個性化輔導、智能評測等諸多方面展現出巨大的潛力，但其仍有局限和風險。教育領域在推行大模型的同時必須審慎對待幾個問題，包括知識準確性與可靠性、數據隱私與安全、依賴性與自主思考能力培養等。

針對教育大模型存在的風險，教育工作者需要制定教育大模型使用的指導原則，強調其輔助作用而非替代教師的功能，倡導平衡線上智能輔助與線下自主學習；優化課程設計，調整考核評價體系，激發學生主動探究、小組協作和創新實踐，注重考察實際操作能力、創新思維和解決問題的過程；加強教師培訓，使其能夠在課堂教學中充分利用大模型的優勢。

教育大模型正通過學習空間的互生、資源的按需供給以及教師角色的轉型升級，驅動教育的數字化和智能化變革，形成一個人機協同共生的全新教育生態系統。在教育領域使用中，本文給出以下建議：

一是明確使用目標與模型。在使用教育大模型之前，要明確目標是要提高學生的學習成效、進行學習行為分析，還是進行教育資源的優化分配，根據具體需求和數據特點，選擇最適合的模型，可能需要嘗試多種模型以找到最佳解決方案。

二是發揮專業人員的優勢。專業人員根據最新的教育理論和實踐，設計和更新教學方案，提供針對性的應用場景，確保教育內容的時效性和相關性。通過這種方式，大模型可以更準確地滿足學生的個性化學習需求，并為教師提供針對性的教學支持。同時，有助于建立師生對模型的信任，并提供有價值的教育洞察。

三是做好數據與算力的準備。高質量、分層、多樣化的教育數據對模型的性能至關重要，包括學生的學習歷史、成績、行為特征等。足夠的算力使得大模型能夠處理復雜的數據分析任務，快速適應教育領域的動態變化，并實時更新知識庫。

總之，利用分級分類教育數據進行精準微調，與教育領域專家、充足算力相結合，教育大模型在個性化學習、教育內容創作等方面優勢明顯，在實現塑造個性化的高效學習生態、彌合教育資源差異、提升教育質量、推動教育公平等方面擁有巨大潛力。