知識沖突：大語言模型教育應用的挑戰與應對

摘要：大語言模型在教育應用領域所呈現的知識沖突問題，表現為概念定義、事實陳述和邏輯推理等層面的認知不一致性，這種認知斷裂嚴重制約了其在跨學科探究學習、深度認知任務和個性化教學等場景中的適用性和支持能力。該文系統分析了知識沖突的技術成因，包括訓練數據中的噪聲、參數化知識表示的局限、推理機制的缺陷、模型架構的先天不足以及外部知識的偏差，并探討了這些因素對大語言模型教育應用的深層影響。針對這一挑戰，論文提出了多維度的解決路徑：通過數據增強優化知識表示，利用提示強化上下文的連貫，開發量規完善模型評估。同時，研究從社會文化的宏觀視角進一步剖析了知識沖突的外部驅動因素，探討如何在多元異質、動態演進的社會建構語境中，構建開放進取、兼容融通的智能教育應用體系。知識沖突的有效化解不僅可以顯著提升大語言模型在教育場景中的應用價值，更將為人工智能在更廣泛領域的可持續發展奠定堅實基礎。研究旨在為解決這一問題提供理論洞見與實踐指引，促進教育人工智能技術的可靠性、適應性和普及性的不斷提升。

關鍵詞：大語言模型；知識沖突；教育應用；訓練數據；社會建構

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系2023年全國教育科學規劃一般課題“基于大語言模型的青少年人工智能教育研究”（課題編號：BCA230276）階段性研究成果。

一、引言

得益于海量訓練數據和深度神經網絡架構，大語言模型（Large Language Models，LLMs）實現了對人類知識的參數化存儲和計算建模。這種基于神經網絡的知識表征方式不僅展現出與人類相當的認知和推理能力[1][2]，同樣也在改變知識的獲取、應用和生產模式。作為典型的知識密集型領域，教育成為檢驗和應用大語言模型認知能力的重要領域[3]。然而，伴隨著教育實踐的深入，大語言模型的局限性開始顯現[4][5]：在醫學、法律等專業領域，大語言模型常常表現出知識缺陷，無法準確回答專業問題；在開放領域問答（Open-domain Question Answer，QA）中，無法協調上下文信息與內部知識不一致；在處理跨學科學習和個性化教學等復雜教育情境時，難以提供適切回復。

這些問題很大程度上源于大語言模型普遍存在的“知識沖突”（Knowledge Conflicts）現象，即模型習得的知識可能會存在自相矛盾的現象，在不同語境下給出相悖的結論。例如，AI導師Khanmigo在歷史和科學概念解釋中出現事實性錯誤和邏輯矛盾，Century Tech平臺的AI個性化學習系統在復雜數學問題處理過程中產生前后不一致的解答，導致學習建議的偏誤[6]。這種知識的不一致性影響了學生的學習體驗和效果[7]，也凸顯了大語言模型在處理復雜知識時的固有局限。

知識沖突的概念最初來自于開放域問答（QA）的研究[8]。大語言模型技術框架的固有特性使得很多現實應用場景仍然需要依賴外部檢索增強方法（如外部數據庫、特定語料庫搜索引擎）來補充相關信息，由于信息錯誤、視角差異、時間錯位或知識更新等因素[9]，這種內外知識的整合過程不可避免地引發了知識沖突問題。因此，許多研究者將知識沖突界定為“將上下文知識集成到大語言模型時，模型參數化知識與上下文之間的差異”[10]。然而，近來越來越多的研究者關注到大語言模型內部存在的知識沖突，特別是模型的參數化知識（即模型的“記憶”內知識）之間的沖突，即因為訓練數據的不一致，模型可能在面對表述相似的輸入時，生成不同甚至矛盾的回答，并表現出不可預測的輸出結果[11]。

基于這一認識，知識沖突可以被理解為大語言模型在面對同一概念、事實或問題時，表現出的語義理解、事實陳述或邏輯推理等層面的不一致，這種不一致不僅源自參數化知識和外部知識的差異，也可能由于參數化知識內部的不一致。知識沖突不僅嚴重影響了模型在知識密集型任務中的性能，也暴露了其在面對錯誤信息時的脆弱性，進而對模型的安全性構成威脅，尤其是在那些對事實準確性有著嚴格要求的教育應用場景中[12]。

知識沖突對于大語言模型在教育領域的應用產生了多維度的影響，尤其表現在可靠性、可解釋性和泛化能力三個方面，限制了其在教育場景中的適用性，成為大規模推廣的重要障礙。首先，可靠性的減弱。人工智能的教育應用對系統輸出知識的準確性和一致性有著極高的要求。知識沖突導致大語言模型在維持穩定的知識表達方面面臨挑戰，尤其在面對復雜或多變的教育內容時，模型可能無法保持一致的輸出，這不僅嚴重影響其在教學過程中的準確性和權威性，還可能在高風險、高利害的教育決策場景中造成誤導。其次，可解釋性的缺失。可解釋性是面向教育領域的人工智能系統的重要屬性，直接關系到利益相關方（如學生、教師、家長以及管理者）對模型的信任度和接受度[13][14]，他們都希望能夠理解模型給出的答案或建議的內在邏輯，以判斷其合理性和適用性。然而，知識沖突使得大語言模型難以提供一致且透明的解釋，特別是模型對概念給出不一致的表述時，用戶無法追溯其判斷依據。最后，對泛化能力構成挑戰。當前的大語言模型的一大優勢就在于其廣博的知識覆蓋面和較強的泛化能力，能夠應對不同學科和場景下的學習需求。然而，如果模型在不同學科領域表現出前后矛盾或邏輯混亂，不僅影響其在特定學科或跨學科任務中的表現，也會引發對其知識整合和運用能力的質疑。

近來的一些應用案例報告已經表明[15][16]，大語言模型在教育領域的知識沖突可能導致信任危機。最典型的是醫學教育領域，模型輸出的錯誤可能對患者安全造成重大威脅。這不僅會影響學生和教師對智能系統的信任，也制約了教育管理者進一步推進大語言模型落地的決心。更為重要的是，該問題也會進一步加劇信息繭房的形成，例如大語言模型輸出的偏差可能導致學習者接收片面或不準確的信息，對這種信息的長期依賴限制了其對不同觀點的接觸和思考，影響批判性思維能力的發展。

本文旨在深入探討知識沖突的成因及其對教育應用的影響，并嘗試探討教育領域應對知識沖突的策略，在此基礎上深入剖析知識沖突的社會文化根源并提出相應的應對策略。通過技術分析與理論探討，期望為緩解這一問題提供理論洞見和實踐指引，促進教育領域中人工智能技術的可靠性和適應性提升。

二、知識沖突的成因

大語言模型的知識沖突的成因既受模型的訓練數據質量、知識表示方式和推理機制的影響，也與模型架構的局限性以及外部知識的整合方式息息相關。

（一）訓練數據噪聲引入錯誤知識

大語言模型的知識獲取依賴其訓練數據。然而，這些數據中普遍存在的噪聲制約著模型在教育領域的應用。具體而言，這些噪聲包括虛假信息、語義歧義以及標簽不準確等。在訓練過程中，模型自身難以甄別這些噪聲，容易將錯誤、矛盾的陳述內化為知識。已有的研究表明，訓練數據噪聲主要體現在以下二個方面：

一方面，互聯網文本的質量缺陷。大語言模型的訓練語料主要來自互聯網數據的大規模爬取和收集，這些數據中存在許多事實性錯誤，如歷史事件年份錯誤、科學概念表述不準確等[17]，例如，某些網絡來源可能將“第二次世界大戰的起始年份”誤標為“1938年”，而實際上應為“1939年”。模型在學習過程形成與客觀事實不符的知識，可能與其他來源習得的知識相沖突，導致對同一問題產生矛盾的判斷。在實際教學應用中，這類噪聲不僅直接影響知識的準確性，還可能產生錯誤的知識關聯，干擾學習者認知圖式的構建。

另一方面，語言表達的模糊性與歧義。自然語言本身就具有歧義性、上下文依賴等特點，同一個詞句可能有多重含義，同一種含義可能有多種表達方式呈現。盡管大語言模型在很多情境中表現出“類人”行為，但是到目前為止它并不具備真正的理解能力，也無法像人類一樣運用常識進行推理。例如，模型可能將“牛頓第三定律中的作用力與反作用力相互作用”與“摩擦力總是與物體運動方向相反”的物理概念混淆。這兩個概念分別描述不同的物理現象，它們的表述形式在語義上并不相悖，但大語言模型往往將不同視角的描述簡單地理解為矛盾命題。這種因語言表達多樣性帶來的語義理解的偏差，可能會導致模型在整合不同來源知識時會產生沖突。

（二）參數化知識表示的局限性

傳統符號化知識表示（如知識圖譜、謂詞邏輯、本體等）通?；谌斯嫿ǖ闹R庫，以明確定義的符號和邏輯規則為基礎，強調知識表示的結構化、可解釋性和邏輯嚴謹性。這些模型常依賴于規則和關系的明確表示，具有較高的透明度和可操作性。與之相比，大語言模型的知識表示則依賴于數據驅動的統計學習方法，通過從大規模語料中自動提取知識。這一方法通過對模型的參數進行優化，在大規模數據中捕捉語言模式和詞語之間的交互關系，形成一種完全參數化、機器友好但人類難以解釋的表示方式[18]。

大語言模型通過其參數矩陣中蘊含的知識來理解和生成自然語言。所謂參數矩陣是指模型通過訓練后得到的權重矩陣，它通過分布式的方式編碼了詞語、概念及其之間的關聯，反映了模型對語言的“理解”。這種參數化的知識表示方式適合于動態地處理各種自然語言任務，并且能夠通過訓練持續更新知識，從而支撐了大語言模型的語言理解和生成。然而，參數化知識表示存在著先天局限，缺乏符號化表示中的明確結構和邏輯規則，因此可能導致概念和事實之間的沖突。

參數化知識缺乏像知識圖譜等符號化語義表示中的明確層次化結構和符號化規則，這使得它在語義表征上具有較大的不確定性[19]。與謂詞邏輯、知識圖譜這樣的顯式表示不同，參數化知識被分散存儲在千億至萬億參數量級的稠密向量空間中，雖然整體向量的關系能夠捕捉到語義特征，但每個向量維度并沒有直接對應明確的概念。這種高維和稠密的表示方式使得向量的具體語義難以直接解釋。正如有研究者發現的[20]，語義的不透明性使得模型許多時候無法形成清晰的概念抽象和關系表征，難以準確把握概念之間的層級關系（如父子關系）和同義關系，容易導致概念理解的偏差和沖突。這一局限性在教育應用中尤其明顯，特別是在那些需要明確知識框架和深層次概念聯結的情境中。正如教育心理學家阿蘇貝爾強調的，有意義學習需要將新知識與已有知識結構建立清晰的聯系，而大語言模型的參數化知識表示缺乏這種結構化聯結，可能妨礙學習者對新知識的有效吸收。比如，模型可能知道“企鵝是一種鳥類”，也知道“企鵝不會飛”，但由于缺乏明確的推理規則（例如因果關系推理），難以構建這兩個事實之間的層級化邏輯關系，從而導致在動物分類等任務中產生認知沖突。

（三）推理機制的局限

目前大語言模型的推理過程主要依賴于詞語共現模式與統計關聯，而非基于系統的知識推理或邏輯推導。這種依賴使得模型在處理復雜任務時容易產生推理錯誤，產生“幻覺”或輸出不準確的結論。

人類智能的一個重要特征是能夠洞察和運用因果聯系進行推理。然而，雖然大語言模型在某些情況下能夠生成合理的因果關系，但是由于其推理過程缺乏深層次的理解和系統的因果鏈條構建，特別是在缺乏足夠的情境信息時，它們的因果推斷能力受到限制，模型在構造反事實場景和生成因果鏈條時會面臨挑戰[21]，這也反映了因果推理本身的復雜性。

這種局限在復雜的多步驟推理任務中尤為明顯，由于無法準確運用因果邏輯，模型常常得出因果關系顛倒或模糊的結論。例如，有研究者發現[22]，在處理社會經濟因素與環境影響之間的因果關系分析時，模型往往會直接計算簡單的相關性而忽視其他重要變量的影響，進而得出偏頗的結論。這表明，大語言模型雖然具備使用因果分析工具的能力，但缺乏獨立、嚴謹地運用這些工具進行因果推理的能力。

此外，在許多上下文環境中，大語言模型的比較推理（Comparative Reasoning）能力也有不足。比較是一種極為常見的思維方式[23]，用于識別事物之間的異同，明確概念的邊界，進而構建和完善知識體系。然而，大語言模型對事實間的共性和個性缺乏辨析，雖然在某些情況可能對不同概念的屬性特征進行一定的比較，但在特定任務中容易受到表面特征的影響，從而產生混淆。這種局限性在需要精準比較的任務中尤為突出。例如，有研究者針對大語言模型在推理和解釋能力，對11個數據集進行人機對照的評估[24]，發現比較推理是ChatGPT的薄弱環節之一，當存在多個合理的選項時，ChatGPT在比較推理方面表現不佳，而傳統的顯式推理方法可能會表現得更好。

雖然當前的大語言模型，如OpenAI o1、Anthropic Claude 3.5等系列，已經在大量的數據上進行訓練，因此它們通常能夠正確完成標準的分類任務，但是進行復雜或跨領域的推理時，仍然會力有不逮，得出過于簡化或偏頗的結論。

（四）模型架構引入的不確定性

大語言模型的架構設計，尤其是解碼策略，也是導致知識沖突的重要因素。在預訓練階段，大語言模型通過自監督學習（如自回歸語言建模任務）習得了較好的自然語言理解和生成能力。但是在實際應用中，這些模型需要在有限的解碼步驟內，根據輸入的提示生成連貫、準確的響應。具體而言，大語言模型的解碼過程可能在以下幾個方面引發知識沖突：

首先，現有的主流解碼策略在生成文本時，模型會在每個解碼步驟通過自注意力機制計算已生成序列的全局表征，并據此估算下一個Token的條件概率分布。在此基礎上，不同的解碼策略，如束搜索（Beam Search）[25]和核采樣（Nucleus Sampling）[26]，會采用不同的方式從這個概率分布中選擇具體的Token。束搜索通過在每一個生成步驟中維護多個候選詞序列（Beam），并選擇概率最高的序列進行擴展，從而使生成內容具有連貫性和一致性。然而，這種策略可能導致生成內容的多樣性不足，特別是在需要高多樣性或非模板化表達的任務中。與此對應的是，核采樣則是從高概率詞匯的某個范圍（如top-p或top-k）中隨機選擇，從而增強了生成文本的多樣性。但是，這種隨機選擇會引起生成內容質量的波動，尤其是在top-k或top-p參數設置不合理時，可能導致語法或邏輯的不一致。

當然，兩者的共同問題是，它們都可能在處理長程推理鏈或復雜背景知識時出現不連貫或不一致。這種局限不僅影響了教育內容的質量，還可能限制學生全面、深入的思考過程，過度依賴局部概率進行決策可能會抑制批判性思維的發展，無法有效激勵學習者從不同視角審視問題或提出多種解決方案。

其次，由于上下文窗口大小的限制，模型在處理長文本時可能無法訪問較早的歷史信息，致使早期信息被截斷。這種截斷會使得模型難以保持語義連貫性，并導致后續文本在概念表述、因果邏輯等方面與前文不一致，進而產生知識沖突。盡管理論上自注意力（Self-attention）機制使得Transformer架構能夠建模任意長度的依賴關系，但在實踐中，由于計算復雜度和數值穩定性等因素的限制，Transformer處理超長序列的能力是有限的[27]。這一局限性在那些依賴于大規模文本數據的教育應用中尤為顯著。例如，對于需要實時反饋和適應的個性化學習系統，Transformer的局限性可能使其難以高效處理長序列、結構化弱的大量交互數據，這對系統的適應性和靈活性構成挑戰[28]。

第三，盡管解碼過程會考慮全局信息，但現有的解碼策略仍難以充分利用模型中存儲的常識性知識對生成過程進行有效約束。雖然大語言模型通過分布式表征方式存儲了大量知識，但在生成過程中主要依賴局部上下文的概率分布，而非對全局知識的系統性整合，這使得模型難以像符號推理那樣進行顯式的知識檢索和邏輯運用，尤其在需要整合多領域知識或處理復雜推理任務時表現出明顯局限性。在解碼過程中，模型主要依賴局部上下文的概率分布來生成文本，這種方式可能導致推理結果與常識沖突。例如，生成過程中可能忽視日常物理現象、社會行為的基本規律，進而可能生成違背常識的內容，如“宇航員騎著白馬在月球上飛奔”或“一個咖啡杯里面兩艘海盜船在纏斗”等，雖然作為藝術創意無可厚非，但是如果是教學材料則可能產生誤導。

（五）外部知識準確性不足

在大語言模型通過檢索增強生成（RAG）等方式調用的外部知識庫中，可能存在信息錯誤、過時或偏頗，以及不同來源的知識在概念定義、信息粒度等方面的不一致，這些也可能會引發知識沖突。

一方面，外部知識可能會存在時效性不足的問題。知識是動態演進的，如果外部知識庫更新不夠及時，其中的信息可能滯后于當前的認知水平。若模型在運行時檢索并依賴這些過時的知識進行推理，就容易得出與事實相悖的結論。這種因知識更新滯后而導致的時間維度不一致性，在處理時間敏感信息時，可能進一步引發模型的判斷錯誤。

另一方面，外部知識選擇和融合面臨諸多挑戰。在檢索過程中，如何從海量的外部知識中甄選出高質量和高度相關的知識，并將其有效整合到模型的輸出中，是一項巨大的挑戰。不當的知識選擇可能引入大量冗余信息和噪聲，影響模型的判斷，進而導致檢索到的外部知識與模型已有知識之間的邏輯沖突。例如，當不同知識源對同一概念有不同解釋時，如何有效協調這些差異以保持知識的一致性，便成為了一個需要解決的關鍵問題。

此外，教育教學過程中，同一知識點通常需要根據學習者的認知水平進行不同程度的簡化或深化。大語言模型在檢索和整合外部知識時，尚難以根據教育場景的具體需求自動調整知識表達的難度和顆粒度，這一問題在學科知識的學段銜接中尤為明顯。以中學物理教學為例，初中生在學習力學時，為了減少學生的認知負荷，教師通常會采用簡化的受力分析模型，主要介紹重力、摩擦力等基本作用力。而在高中階段，則需要更系統和深入地分析各種力的作用，進一步引入動量、角動量等概念，并在受力分析中考慮更多的變量。模型在檢索外部知識時，難以根據不同的教學需求自動調整知識表達顆粒度。這種顆粒度的不匹配不僅影響教學效果，還可能加重學習者的認知負擔，妨礙其對知識的有效理解和掌握。雖然模型可以嘗試對檢索到的知識進行重新組織和表達，但在保證知識準確性的同時實現合適的表達層次，仍然是一個重要挑戰。

總之，正是由于上述的原因，知識沖突問題已成為大語言模型教育應用亟待突破的瓶頸。從應用角度看，它嚴重削弱了模型輸出的可靠性和可解釋性，影響其在教育場景中的實際表現。從認知角度看，它暴露了當前模型在知識表征、邏輯推理和概念關聯等方面的局限性。從發展角度看，這些問題影響了教育大語言模型的應用深度，制約了其在教育創新中發揮更大作用。因此，解決知識沖突問題，既需要改進模型的知識獲取和表征機制，也需要優化相應的使用策略，這是推進大語言模型教育應用的重要前提。

三、常規的優化策略

大語言模型的知識沖突問題涉及模型架構、訓練數據、知識表示和推理機制等多個層面。緩解這一問題需要從模型的構建、訓練、應用的不同環節入手。解決這一問題首先需要在技術層面進一步優化知識融合、推理的機制以及解碼策略。例如，通過引入外部知識庫和知識圖譜等結構化資源，優化模型的知識和表征能力，為復雜推理任務提供更系統的知識支持[29]；構建跨學科的知識本體，明確不同學科間的概念關聯，有助于提升模型的知識遷移能力，降低學科間知識割裂的風險[30]；利用語言知識和知識圖譜幫助模型進行語義理解和常識推理，能夠增強推理過程的可解釋性和連貫性，確保推理的邏輯性[31]；通過優化解碼策略（如調整采樣溫度和束搜索參數），能夠減少生成過程中的錯誤信息和知識沖突，確保輸出的準確性與一致性[32]。然而，對于教育實踐者而言，基于目前的技術框架，更重要的是優化模型的實際應用策略。為減少大語言模型在教育應用中的知識沖突，可以從以下幾個方面著手。

（一）數據集成與數據增強：優化知識獲取的廣度和深度

面向教育的大語言模型，其知識的全面性和一致性很大程度上取決于預訓練或微調語料庫的完備性和教育性。因此，優化數據獲取機制，提升訓練語料的代表性和準確性，是減少知識沖突的要務。正如微軟的研究報告所指出的：就像優質的教科書可以使學生迅速獲得有價值的知識一樣，通過精心創建和選擇合成數據，可以在較小的規模上實現高性能[33]。具體的數據集成與增強策略可以包括以下幾個方面：

擴大領域覆蓋。有針對性地擴充不同學科、不同主題的高質量語料，特別是對相對小眾、專業化的領域給予更多關注，以最大限度拓展模型的知識廣度，減少“一葉障目”式的認知偏差?？梢猿浞掷媒滩?、學術論文、百科全書、權威網站等多元化的信息源，以此確保知識的系統性和權威性。以Meta發布的開源模型Llama為例，其訓練數據涵蓋了通用網頁內容（CommonCrawl）、維基百科、學術論文（ArXiv）、程序代碼（GitHub）等多個領域，并對各類數據源的比例進行了精心設計，確保模型能夠獲得廣泛而均衡的知識覆蓋[34]。

提升數據質量。借助自然語言處理和數據挖掘技術，開發智能化的數據清洗工具，自動甄別語料中的事實性錯誤、邏輯謬誤和語義歧義等噪聲，從而顯著提升訓練語料的準確性和一致性，為模型奠定扎實的知識基礎。例如，有研究表明，利用MPNet度量等技術可實現文本語義相似度的自動化評估[35]，有效識別語料中的事實性偏差、邏輯謬誤和語義歧義。此外，可以引入人工審核機制，由教育專家對關鍵概念、重要事實等核心知識進行校驗，確保語料的專業性和準確性。例如，可漢學院早在2022年底就開始嘗試采用OpenAI的大語言模型來輔助內容創作。他們利用AI工具幫助撰寫文章初稿，并生成示例問題，為內容創作者提供思路。同時，在使用AI生成的內容時，可漢學院團隊會仔細審核其輸出結果，確保內容的準確性，并與其內容原則保持一致，在此基礎上進行大量編輯和完善[36]。

動態更新知識。建立訓練語料的動態更新機制，持續跟蹤教育領域的知識更迭，及時納入新知識、淘汰舊知識，消除知識的時間沖突。借助知識圖譜的結構化表示和推理能力，構建模型的增量學習機制，實現知識的動態更新與融合，使模型能夠在保留原有知識骨架的同時，靈活吸納新的概念和事實，提升知識應用的時效性。例如，諸如OpenAI等公司需要定期更新訓練數據集，收集新的數據源，經過清洗和過濾后整合到新的訓練集中。此外，還利用用戶反饋和強化學習等方法對模型進行微調，以提升模型性能。這種周期性的更新策略確保模型能夠持續改進并適應最新的信息。

平衡數據分布。在訓練語料的構建中，注重不同體裁、風格、形態數據的平衡，避免過度依賴某類數據而偏離通用語言模式。例如2024年，來自百度弱智吧的中文指令微調數據集Ruozhiba（弱智吧）在評選中奪得了8個項目的最高分[37]，表明多樣化的語料能夠顯著提高模型的表現。此外，可采用數據增廣等技術手段，對數據分布進行調節優化，使模型能夠習得更加全面、均衡的語言知識，提升跨場景、跨任務的適應能力。

在教育領域，優化大語言模型的訓練數據集是提升其知識深度與廣度的核心途徑。通過擴大領域覆蓋、提升數據質量、動態更新及平衡數據分布等策略，不僅能夠提高模型在教育應用中的精準性與有效性，還能確保其更好地響應不同學生群體的個性化學習需求。數據集成與增強的持續優化，為教育實踐中的知識獲取提供了更為堅實的技術支撐，同時也為教育者提供了更加靈活與高效的教學輔助工具，使他們能夠在日益復雜和多變的教學環境中，提供更加精細化的學習體驗。

（二）提示優化：將情境知識集成至提示

大語言模型的輸出受到特定的提示及其使用方法的顯著影響，從需求工程角度看，提示詞表達了用戶對大語言模型的具體需求和期望[38]。對于用戶而言，提示優化是緩解大語言模型知識沖突的一種最直接策略，通過精心設計提示詞來完善模型的輸入信息，將情境知識和專業知識集成至模型中，定制優化模型的輸出內容。

首先，精確的提示設計。精確的提示設計是一種通過細化問題的表達來直接引導模型輸出相關信息的策略。這種方法通過具體化的問題描述來約束模型的回答范圍，從而減少模型在眾多可能信息和答案中進行不必要的探索和選擇。有實驗表明，即便是語義等同的提示詞變體（如“Calculate”與“Determine”）在觸發模型對LI-RADS分類的解讀時，也呈現顯著差異。例如，使用“Calculate the LI-RADS category”作為提示詞時，模型生成了不符合標準分類體系的虛假類別“C3”；而采用“Determine the LI-RADS category”時，模型則能準確輸出符合規范的“LI-RADS 5”分類結果[39]。這類研究說明了提示詞中的微小語言變化可以減少信息泛化帶來的誤解，凸顯了在實踐應用中精確構建提示詞的重要性。

其次，上下文增強。上下文增強的策略強調在提示中加入足夠的背景信息，以便模型可以在明確的語境中理解并處理問題。在許多教育應用場景中，由于上下文的不明確使得模型對指令產生了誤解。例如對于一線教師而言，學生類型的差異往往會導致模型給出不適合的教學建議。比如“如何提高學生的作文寫作能力？”就過于籠統，可以細化提示為“針對有寫作困難的初中一年級學生，幫助他們在作文中正確使用過渡詞和清晰表達段落主旨”，模型將能夠上下文信息提供更適合的建議。通過具體化提示并指定上下文，讓模型更清楚地了解問題的范圍和目的，使其能夠生成更準確、更全面的答案[40]。通過在提示中明確這些背景信息，可以顯著提高模型的輸出質量和準確性。

第三，多模態提示。多模態提示策略利用視覺、聽覺等非文本信息來增強模型的輸入表示，從而幫助模型獲得更全面的問題理解。有研究者針對Flamingo模型，通過聯合處理視覺和文本信息顯著地提升了模型在少樣本學習任務中的表現[41]。在語義分割任務的相關研究中發現，通過引入多模態提示可以幫助模型更準確地理解目標對象的特征，使分割結果更加精確[42]。這些研究證實多模態提示不僅能夠減少單一模態帶來的信息損失，還能通過跨模態特征的互補來增強模型對任務的整體理解能力。這種策略尤其適用于那些涉及復雜場景或需要感知綜合的問題，不僅可以減少了由于文本描述限制而產生的歧義，也為模型提供了直接的視覺線索，增強了模型對問題的整體理解。

第四，分治思想的提示策略。分治策略通過將復雜問題分解成若干簡單、可管理的部分來單獨解答，隨后將各部分的答案綜合起來形成完整的解決方案[43]。這種方法適用于那些需要多方面知識綜合的問題。例如，在分析一個國家的經濟發展時，可以先分別探討其政策環境、資源分配、技術創新等因素，然后綜合這些單獨的分析來構建一個全面的經濟模型。這種策略有助于減少因問題復雜性高而導致的信息溢出和沖突。

第五，思維鏈策略。思維鏈策略通過設計一系列邏輯上相連的問題，引導模型沿著特定的思考路徑進行推理。這種策略試圖借鑒人類思維和問題解決的方法，旨在提高大語言模型在復雜任務中的表現。思維鏈強調在模型的回答過程中揭示和驗證每一步的邏輯關系，確保信息的連貫性和邏輯性[44]。例如，當教師使用大語言模型輔助學生分析寫作任務“描寫一個令你印象深刻的人”時，可以通過設計思維鏈提升寫作質量：你想寫的這個人是誰？他/她與你是什么關系？這個人有什么外在特征最讓你印象深刻？能否回憶一個具體事件，展現這個人的性格特點？這件事給你留下了什么感受？為什么？教師可以根據不同的寫作主題和學生水平，靈活調整思維鏈的設計。通過這種方式，不僅提高了寫作指導的效率，也培養了學生的邏輯思維能力和表達能力。

以上策略的深入應用和結合能夠提升大語言模型在教育領域處理復雜問題時的效率和準確性，有效減少知識沖突的發生。這些策略需要根據具體的教育場景和模型特點進行靈活調整與優化。此外，現有的通用檢索增強工具也能將任務相關的教育情境知識集成至提示中[45]，豐富模型的上下文理解，提升其在教育領域的知識敏感性和應答質量。

（三）標準建構：動態評估知識沖突的多維度量化

要持續評估和改進教育領域大語言模型的知識沖突問題，需要一套科學、全面且動態的評估機制。傳統的自然語言處理評估指標，如perplexity和BLEU雖然在各自領域有重要作用，但難以有效評估模型輸出中知識的連貫性、一致性和準確性。因此，從知識沖突這一全新視角，亟需研發多維度、細粒度的評估指標和基準，旨在對模型輸出知識的質量進行精確量化與評判。以下是幾種可行的評估策略：

構建教育領域知識沖突評測基準：針對不同學科和任務，系統設計覆蓋概念理解、事實描述、邏輯推理等多維度的評測題集。這些題目需全面考查模型知識的廣度、深度和連貫性方面的表現，特別是需要設置綜合運用跨學科知識的連環問題，測試模型在跨學科領域的知識一致性。題目形式應包括選擇、填空、問答等客觀題，以及主觀闡釋和論證等開放性任務。通過廣泛邀請教育工作者參與評測題集的設計和評審，建立教育領域的大語言模型知識沖突的權威評測基準。

開發知識沖突自動評估算法：傳統的人工評估方法在評判大語言模型知識沖突時面臨效率和成本雙重制約，因此需要研發自動化評估技術。通過結合基于預訓練語言模型的語義表示技術和領域知識圖譜的實體關系驗證，可以開發文本語義對比和知識一致性檢驗算法，自動衡量不同輸出之間的語義相似度和邏輯關聯度，快速識別概念和事實層面的矛盾沖突。同時，結合規則匹配和數理邏輯分析，對模型輸出進行嚴格的邏輯檢驗，自動揭示推理層面的悖論或錯誤，實現對知識沖突問題的全面、細粒度評估。

建立標準化的動態評估流程：靜態評測基準難以全面反映大語言模型在真實教學場景中的實際表現。因此需要將評估與教學實踐深度融合，進行動態、情境化的知識沖突評估。通過設計標準化的數據采集方案，系統記錄教師和學生在不同學科教學活動中使用大語言模型的具體場景和反饋，既要量化知識的一致性和連貫性，又要重視教師和學生的使用體驗反饋?；谡鎸嵔虒W數據的動態評估，可以全面、準確地反映模型知識的適用性，幫助發現評測基準中未覆蓋的知識盲點。教學實踐中的反饋數據和個案分析，可以為持續完善評測題集和優化評估算法提供支撐。

持續改進機制：知識沖突評估不僅要識別問題，更要提出有效的改進策略。圍繞評估過程中暴露出的典型問題，應有針對性地調整模型設計和優化訓練策略，形成持續改進機制。針對不同類型的知識沖突，還可探索個性化評估模式，開發一系列針對具體場景的評估工具包，以精準檢測和改進特定知識沖突問題。通過這一持續改進機制，提升大語言模型的知識質量和應用效果。

教育領域大語言模型知識沖突的優化策略涉及模型的構建、訓練、應用和評估等多個環節。隨著教育教學實踐的不斷發展，新的應用場景和復雜問題的不斷涌現，必將對模型的知識體系提出更加嚴苛和多元的要求?？紤]到當前模型的可解釋性局限，許多知識沖突和推理錯誤只能通過實踐中的不斷應用和反饋來發現，并通過持續的模型調整與優化加以解決。只有通過人機協同、持續的技術創新和實踐驗證，才能實現模型在知識表示、推理與應用上的持續進化，將知識沖突轉化為知識進階的助推器。

四、技術之外：不同的視角

探討大語言模型中的知識沖突，不應只局限于技術層面的挑戰，還可以從更廣闊的社會文化的視角來審視這一問題。雖然技術進步是解決知識沖突的核心驅動力，但文化、認知、經濟、倫理等多重因素也深刻影響著知識的形成、傳遞和應用。因此，盡管技術優化是緩解知識沖突的關鍵步驟，但從社會文化的角度深入探討這些外部因素，對于推動模型的全面改進同樣至關重要。

正如彼得·伯格在《現實的社會建構》中所言[46]，“現實并非既定之物，而是社會地建構出來的”?，F代認識論已不再把知識視為單純的客觀實體，而是關注其深深鑲嵌于社會語境中的建構本質[47]。知識體系既包含相對客觀的基礎科學規律，也涵蓋了在社會互動中不斷演化的認知成果?；谔囟ㄕZ境形成的知識樣態彼此之間本身就可能存在諸多沖突乃至對立，這些差異化詮釋的并存共生，構成了知識世界的豐富性和多元性。因此，面對紛繁的知識沖突，并不應簡單訴諸唯一正確答案，而需要以包容開放的態度通過對話交流，在異質觀點之間尋求匯通融合，形成一種可資踐行的共識性認知，并且這種共識不是一勞永逸的，而是在社會發展中不斷調整完善的。

從這樣的視角來看，大語言模型面臨的知識沖突，可能并非完全源于訓練數據和算法的局限，而是也反映了知識自身的社會建構特性。模型從多源異質的網絡數據中習得知識，必然會反映出不同社會主體、文化語境中的差異性知識建構。這些基于特定視角的知識闡釋，彼此之間難免存在某種程度的不一致、對立乃至沖突：大語言模型從海量網絡文本中習得知識，這些文本反映了不同社會群體、不同利益主體對同一知識對象的異質性表述。例如不同政治立場的智庫對同一公共政策可能存在截然相反的評價，這種源自特定主體視角的知識差異會導致模型產生自相矛盾的政策態度表達；大語言模型的訓練語料覆蓋了不同國家、民族、地區的文化背景，由此習得的知識反映了不同文化語境中的獨特性解讀。例如不同文化圈對“英雄”的界定標準存在顯著差異，這可能使模型在不同語境下對同一歷史人物產生迥異的評價，造成文化語境間的知識沖突；不同學科基于其特定的研究范式，對相關知識對象形成了獨特的概念體系和思維邏輯。這些源自學科視角的差異性知識體系在交叉融合時可能產生碰撞甚至對立。比如心理學和社會學對“人的行為”的解釋路徑存在明顯分野，這可能導致模型在跨學科語境中對同一行為產生相左的歸因判斷；知識是隨社會發展不斷演進的，不同歷史階段對同一知識對象的認知可能存在較大差異。大語言模型習得的知識反映了不同時代的認知樣態，這種歷時性差異可能引發知識表達中出現時序性的認知斷裂。比如，不同時期的醫學對“疾病病因學說”的理解存在重大分歧，可能導致模型在醫學史相關問題上產生自相矛盾的表述。

社會建構視角下的知識沖突，反映了人類知識的多元性、差異性、動態性的本質特征，恰恰是知識系統豐富性和包容性的體現。這種沖突很大程度上源自知識自身的社會屬性，而非完全歸因于技術特征。因此，對待大語言模型知識沖突的應對思路，不能單純訴諸數據清洗、算法優化等技術路徑，而需要在尊重知識多樣性的基礎上，加強不同視角知識的匯通融合，塑造兼容并蓄、動態更新的知識圖景?；谶@樣的視角，大語言模型知識沖突的應對可能需要開辟另一條新路徑。與上述的技術理性范式相比，這一視角強調以開放包容的姿態對待不同來源、不同類型的知識，在多元異質知識的交織互動中實現動態平衡。

首先，培育兼容并蓄的知識生態。大語言模型的知識塑造要以海納百川的姿態，兼收并蓄不同社會語境、不同文化背景、不同學科視角的知識資源，全面地反映人類知識的多樣性。對不同來源知識的納入，不應簡單取舍對錯，而要尊重其獨特的語境依托和生成邏輯，為異質知識并存創造開放包容的環境。在此基礎上，通過知識關聯、知識融合等技術手段，加強不同視角知識的交叉映射，挖掘其內在的邏輯關聯，構建起兼容并蓄、交融貫通的知識網絡。

其次，構建動態開放的知識更新機制。社會建構語境下的知識體系是開放而非封閉的，是動態生成而非一成不變的。大語言模型要建立常態化的知識更新迭代機制，在與外部環境的交互中持續吸納新知，動態調整優化知識結構。一方面，要持續納入新的高質量數據源，全面客觀反映知識的動態演進；另一方面，要加強知識沖突的常態化監測，實時捕捉并化解新情境下可能出現的沖突點。通過外部拓展、內部優化等多元手段，構筑能夠與時俱進、自我更新的知識體系。

第三，賦予模型多元思辨與批判反思能力。面對紛繁復雜的現實語境，大語言模型應培育多元、批判的品質，能夠包容差異乃至對立的知識觀點，平等看待不同知識主張，全面權衡各方論據，審慎對待絕對化結論?？山柚R蒸餾等技術，加強不同來源、不同類型知識的比對融合，在相互映照中實現概念義項的匹配、邏輯脈絡的貫通。對于難以簡單調和的觀點沖突，可引導模型客觀呈現各方論點。同時，引導模型對自身知識進行審視，發現知識盲點，主動修正認知偏頗，持續實現認知升級。

總的來看，從社會建構的角度看待大語言模型的知識沖突，為探究其原因及應對之策提供了不同的視角，這要求我們以兼容并蓄的姿態，去體悟不同知識表述背后的獨特社會根源和生成邏輯，在多元視角的交織融合中實現知識體系的凝練提升。同時，還應將目光投向更廣闊的社會語境，把大語言模型的知識塑造置于智能社會發展的宏大敘事中加以審視，深入探討人工智能與現實世界的多元互動，以人文關懷引領技術理性，為大語言模型的教育應用提供技術預見[48]。唯有如此，教育大語言模型才能在多元異質、動態演進的社會建構語境中，構筑起開放進取、兼容融通的知識圖景，為這種新型知識體系的發展開拓出更為廣闊的想象空間。

五、結語

本文探討了大語言模型在教育應用中亟待應對的知識沖突問題，分析了其主要成因，包括訓練數據噪聲、模型參數化、推理機制、外部數據以及現有技術架構的不足。為有效應對這些挑戰，提出了多層次、跨領域的優化策略，旨在構建更加連貫、一致的知識體系。此外，論文從社會文化的視角進一步分析了知識沖突的外部驅動因素，強調了心理學、社會學等在解決這一問題中的重要作用。

早在神經網絡發展的早期，就已經發現當網絡被用來訓練不同來源或不同風格的數據時，輸出可能會出現不一致或矛盾的情況。這不僅僅是數據本身的問題，也涉及模型如何整合和理解信息。深度學習模型并沒有像人類一樣在推理過程中進行一致性檢查，因此它們可能產生不一致或自相矛盾的結果，特別是在處理復雜的多層次信息時。這在教育、科學研究等領域尤為關鍵，因為這些領域要求高度一致和精確的知識表達。因此，盡管大語言模型在教育領域展現出巨大的潛力，但知識沖突問題仍然制約著其生成內容的準確性和一致性，進而影響模型在復雜教學場景中的應用效果。隨著大語言模型技術的演進，知識沖突的解決不再僅是技術問題，而是跨學科合作與多領域交融的挑戰。未來教育領域的大語言模型推進應著力優化模型架構、完善評估機制，并加強社會文化適配，以確保模型在不斷變化的教育生態中保持其有效性與道德性。最終，知識沖突的有效化解將不僅提升大語言模型在教育中的應用價值，也為人工智能在更廣泛領域的可持續發展奠定堅實基礎。

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作者簡介：

陳向東：教授，博士，研究方向為基于AI的教育研究方法、計算機支持的協作學習、教育領域的循證實踐、人工智能教育。

周春紅：在讀博士，研究方向為共享調節學習、大模型教育應用。

劉澤民：在讀博士，研究方向為基于AI的教育研究方法、教育領域的循證實踐。

張靖沅：在讀碩士，研究方向為人工智能教育、大模型教育應用。

Knowledge Conflicts： Challenges and Solutions in Educational Applications of Large Language Models

Chen Xiangdong， Zhou Chunhong， Liu Zemin， Zhang Jingyuan

Department of Educational Information Technology， East China Normal University， Shanghai 200062

Abstract： Knowledge conflicts in large language models （LLMs） within educational applications manifest as cognitive inconsistencies across conceptual definitions， factual statements， and logical reasoning. These cognitive discontinuities significantly constrain their applicability and supportive capacity in interdisciplinary inquiry-based learning， deep cognitive tasks， and personalized instruction. This paper systematically analyzes the technical causes of knowledge conflicts， including training data noise， limitations of parameterized knowledge representation， reasoning mechanism deficiencies， inherent architectural constraints， and external knowledge biases， while exploring their profound implications for educational applications of LLMs. To address these challenges， the paper proposes multidimensional solutions： optimizing knowledge representation through data augmentation， enhancing contextual coherence via prompting strategies， and developing comprehensive metrics for model evaluation. Furthermore， the paper examines external drivers of knowledge conflicts from a macro socio-cultural perspective， investigating how to construct an open-minded and integrative intelligent education application system within a heterogeneous， dynamically evolving social constructivist context. Effective resolution of knowledge conflicts can not only significantly enhance the application value of LLMs in educational settings but also establish a solid foundation for the sustainable development of artificial intelligence across broader domains. This research aims to provide theoretical insights and practical guidance for addressing these issues， promoting continuous improvement in the reliability， adaptability， and accessibility of educational artificial intelligence technologies.

Keywords： large language models； knowledge conflicts； educational applications； training data； social construction

收稿日期：2024年12月19日

責任編輯：趙云建