AI大模型技術(shù)在數(shù)字化教育中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

[基金項目]2024年度郵電大學(xué)教育教學(xué)改革項目“創(chuàng)新驅(qū)動、高新牽引的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實踐擴展”（2024YB21）

介]（1970—），女，山東濟寧人，博士，教授，博士生導(dǎo)師（通信作者），主要從事IT智慧運維和運營、大數(shù)據(jù)分析及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究;（1974—），男，山西晉中人，碩士，副教授，主要從事物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與多媒體通信研究。

[中圖分類號]G521 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1674-9324（2025）31-0005-04 [收稿日期］2024-06-06

引言

數(shù)字化教育是一種全新的教學(xué)方式，是利用數(shù)字工具和技術(shù)來設(shè)計、實施和評估學(xué)習(xí)的過程[]。這種教育形式可以通過多種電子媒介進(jìn)行，提高了教育的可訪問性、靈活性和多樣性，加速了傳統(tǒng)教育到現(xiàn)代化教育的轉(zhuǎn)型，并有望打破教育資源分配不均的現(xiàn)狀，降低優(yōu)質(zhì)教育資源的獲取成本。

數(shù)字化教育技術(shù)在完善現(xiàn)代教育體系的同時，也面臨一些挑戰(zhàn)。例如技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的不均衡、教師適應(yīng)能力不足等2，這些問題阻礙了數(shù)字化教育的普及和推廣。如何解決這些挑戰(zhàn)，加速數(shù)字化教育的發(fā)展，是需要我們持續(xù)關(guān)注的問題。而人工智能和大模型技術(shù)是一種能為數(shù)字化教育賦能，實現(xiàn)降本增效，并加速現(xiàn)代化教育轉(zhuǎn)型的有效手段。

人工智能技術(shù)的目標(biāo)是構(gòu)建執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能體，執(zhí)行一些通常需要人類才能完成的任務(wù)，目前已被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)和領(lǐng)域[3]。大模型指的是擁有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型[4]，是近期人工智能領(lǐng)域的一項重大突破，能夠在各種文本處理和知識問答任務(wù)上模擬人類的邏輯推理和學(xué)習(xí)能力，輸出高質(zhì)量的問答結(jié)果，代表案例是 GPT^{5} 。在現(xiàn)代化教育體系中，大模型技術(shù)擁有廣闊的應(yīng)用前景，例如云端教育資源共享[6]個性化學(xué)習(xí)[7]智能輔導(dǎo)和問答[8]以及無障礙學(xué)習(xí)[9]等。

目前，大模型技術(shù)正不斷推動數(shù)字化教育的發(fā)展，并擁有較好的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，能夠有效降低教育資源的獲取成本。然而，大模型技術(shù)仍然存在諸多問題，例如數(shù)據(jù)安全[10]生成內(nèi)容的偏見[]依賴網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等，這些局限性對其在數(shù)字化教育中的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。因此，本文梳理了目前大模型技術(shù)在數(shù)字化教育場景中的應(yīng)用場景，并指出了需要解決的問題以及應(yīng)對這些問題的措施。這不僅將改變傳統(tǒng)教育模式，提高教育質(zhì)量和效率，還將為每名學(xué)生提供更加公平、個性化的學(xué)習(xí)機會，旨在建立一個更加智能、包容和高效的教育體系。

一、降本增效：AI大模型賦能數(shù)字化教育

在傳統(tǒng)教育體系中存在教育資源分配不均衡的問題，包括地理差異和經(jīng)濟差異兩方面。地理差異指的是發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)展中地區(qū)之間在教育資源分配上的顯著差異。經(jīng)濟差異指的是不同經(jīng)濟條件家庭的學(xué)生在獲取教育資源上存在差異，經(jīng)濟條件較好的學(xué)生家庭能夠提供更多的學(xué)習(xí)支持。而數(shù)字化教育通過在線平臺使得高質(zhì)量的教學(xué)資源可以跨越地理限制，被廣泛地共享和訪問。特別是隨著大模型技術(shù)的普及，教育資源不均衡的問題有望得到進(jìn)一步緩解。

（一）降低教育成本

以智能教學(xué)和答疑場景為例，假設(shè)一個班的學(xué)生需要對一套試卷中的題目進(jìn)行提問，由教師進(jìn)行答疑。三種教學(xué)模式的成本排序為傳統(tǒng)教育 gt; 數(shù)字化教育 gt; 結(jié)合大模型技術(shù)的數(shù)字化教育，具體分析如下。

1.在傳統(tǒng)教育模式中，完全靠教師提供答疑輔導(dǎo)，教學(xué)效率低下，導(dǎo)致人工成本較高。一方面，每名學(xué)生的錯題不同，每道題目都講解會浪費部分學(xué)生的時間。另一方面，同一道題目可能會在不同時間節(jié)點被反復(fù)提問和答疑，導(dǎo)致教師重復(fù)講解題目，增加人工成本。

2.數(shù)字化教育的成本低于傳統(tǒng)教育模式。數(shù)字化教育引入了網(wǎng)課以及點播教學(xué)視頻等教輔資料，使得每名學(xué)生都可以結(jié)合自身情況隨時查看電子資源，進(jìn)行自主學(xué)習(xí)；教師須提前錄制好教學(xué)視頻或準(zhǔn)備好要講解的課件，這在一定程度上降低了教學(xué)服務(wù)中的人工成本。然而，數(shù)字化教育同樣存在缺陷。首先，數(shù)字化教育需要一定的硬件、設(shè)備和人才的支撐；其次，不同地區(qū)的考試內(nèi)容和形式有所不同，難以建立一個統(tǒng)一的電子教育資源庫；最后，須定期維護(hù)不斷更新的電子教學(xué)資源庫。

3.結(jié)合大模型技術(shù)的數(shù)字化教育模式的成本最低。首先，大模型對話的答疑形式降低了人工成本。其次，大模型可以通過邏輯推理來適應(yīng)變化的教材，實現(xiàn)“終身學(xué)習(xí)”的擴展性，進(jìn)一步解放了教學(xué)生產(chǎn)力。

此外，大模型技術(shù)還能夠利用規(guī)模效應(yīng)進(jìn)一步降低教育成本。由于大模型技術(shù)的成本主要集中在前期的訓(xùn)練階段，而后續(xù)的部署和推理開銷所占比例較小。因此，隨著用戶數(shù)量的增加，大模型的固定成本（訓(xùn)練開銷）能夠被更多用戶分擔(dān)，而變動成本（推理和部署的運行成本）相對較低，這種成本結(jié)構(gòu)意味著良好的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。考慮到我國擁有龐大的人口基數(shù)和學(xué)生群體，大模型技術(shù)能夠持續(xù)優(yōu)化數(shù)字化教育的成本。

（=） 提升教育質(zhì)量

同樣以智能教學(xué)和答疑的場景為例，數(shù)字化教育模式和傳統(tǒng)教育模式各有優(yōu)劣，而大模型技術(shù)賦能的數(shù)字化教育模式，其教學(xué)質(zhì)量則優(yōu)于二者，具體分析如下。

1.傳統(tǒng)教育模式存在兩點缺陷。首先，教學(xué)質(zhì)量嚴(yán)重依賴于教師的個人能力和專業(yè)素養(yǎng)。對于偏遠(yuǎn)地區(qū)來說，有些教師只能完成基本的教學(xué)任務(wù)，無法因材施教，難以根據(jù)學(xué)生的錯題設(shè)計個性化的教學(xué)內(nèi)容。其次，教學(xué)內(nèi)容僅能在工作時間獲取，存在時空場景的限制。

2.數(shù)字化教育能夠利用云平臺，以線上形式提供通用的優(yōu)質(zhì)教育資源，一定程度上提升了教學(xué)質(zhì)量。但與傳統(tǒng)教育模式相比，數(shù)字化教育模式通常缺少師生間的互動。例如，不同學(xué)生對于同一道題目的疑問和關(guān)注點是不同的，而提前錄制的教學(xué)視頻很難做到面面俱到。當(dāng)學(xué)生對某環(huán)節(jié)仍然存在疑問時，他們需要通過互動問答獲取進(jìn)一步的教學(xué)內(nèi)容。

3.結(jié)合大模型技術(shù)的數(shù)字化教育模式博采眾長，融合了二者的優(yōu)點，能提供優(yōu)質(zhì)的教育資源。一方面，大模型技術(shù)豐富了教育內(nèi)容并提升了教育質(zhì)量。它通過云端資源共享，幫助創(chuàng)建和分發(fā)多樣的教學(xué)材料，使得教師可以通過分析云端的各種教育數(shù)據(jù)，做出更有信息支撐的決策；另一方面，利用大模型的多輪對話能力，學(xué)生隨時隨地能夠根據(jù)自身情況進(jìn)行提問和學(xué)習(xí)。因此，大模型技術(shù)不僅能提升教育內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性，還能使教育更加個性化，具備動態(tài)性和互動性，從而更好地滿足現(xiàn)代社會對教育的需求和期待。在不遠(yuǎn)的將來，大模型技術(shù)能夠推動教育資源的布局優(yōu)化，真正實現(xiàn)“有教無類”。

（三）實現(xiàn)無障礙學(xué)習(xí)

無障礙學(xué)習(xí)的目標(biāo)是確保所有學(xué)生，包括身體殘疾、存在學(xué)習(xí)障礙或有其他特殊需求的學(xué)生，都可獲得適當(dāng)?shù)慕逃Y源和支持。在傳統(tǒng)教育體系中，殘障學(xué)生通常需要特殊教育資源的支持。以聾啞人為例，傳統(tǒng)的聾啞人教育模式中存在手語教師人才稀少和教學(xué)內(nèi)容成本昂貴的問題，這導(dǎo)致聾啞人無法享受通用的優(yōu)質(zhì)教育資源。而大模型技術(shù)對于推進(jìn)無障礙學(xué)習(xí)具有重要的價值和潛力。

多模態(tài)大模型是一種實現(xiàn)教育資源共享、確保殘障人士能夠享受通用教育資源的有效方式。多模態(tài)大模型能夠理解和生成多種信息表達(dá)形式，如文本、語音和圖像，能夠?qū)崟r將課堂上的語音內(nèi)容轉(zhuǎn)換成文字或手語視頻。例如，教師的講課內(nèi)容可以即時被轉(zhuǎn)換為文字字幕顯示在屏幕上，或者通過虛擬手語翻譯者呈現(xiàn)為手語，使得聾啞學(xué)生能夠無障礙地接收信息。這可以減少聾啞學(xué)生對特定殘障領(lǐng)域（如手語）專家的依賴，并提供專業(yè)的翻譯和教學(xué)支持。此外，大模型技術(shù)的推廣有助于鼓勵殘障學(xué)生在常規(guī)學(xué)校環(huán)境中學(xué)習(xí)，提升其社會參與感和自信心。

二、挑戰(zhàn)和應(yīng)對措施

大模型技術(shù)在數(shù)字化教育領(lǐng)域擁有廣闊的應(yīng)用前景，也面臨許多困難和挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)涉及技術(shù)、倫理、資源和可信度等多個方面。本節(jié)將詳細(xì)討論主要的困難與挑戰(zhàn)及其可能的解決方案。

（一）數(shù)據(jù)隱私和安全問題

數(shù)據(jù)隱私和安全問題是數(shù)字化教育和大模型技術(shù)應(yīng)用中最重要的挑戰(zhàn)之一。隨著在線教育活動數(shù)量的增長，學(xué)生的個人信息和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸和存儲量急劇增加。這些信息可能會被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問或濫用，導(dǎo)致隱私泄露和安全風(fēng)險。首先，數(shù)據(jù)隱私的挑戰(zhàn)包括敏感數(shù)據(jù)的暴露、數(shù)據(jù)收集和使用不夠透明等。學(xué)生的行為數(shù)據(jù)可能涉及健康和情緒等敏感數(shù)據(jù)，這些信息的泄露可能造成長期的負(fù)面影響。其次，數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)主要涉及網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險。教育平臺和系統(tǒng)可能成為攻擊目標(biāo)，導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被竊取甚至被篡改。

為了解決這些問題，首先，我們需要加強數(shù)據(jù)保護(hù)措施，例如使用先進(jìn)的加密技術(shù)來保障數(shù)據(jù)的存儲和傳輸。其次，我們需要制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理政策，明確哪些數(shù)據(jù)可以被收集，劃分嚴(yán)格的訪問權(quán)限，同時應(yīng)提高數(shù)據(jù)處理的透明度，充分確保學(xué)生和家長的知情權(quán)。最后，我們應(yīng)該對教師和管理員進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)，提高他們對數(shù)據(jù)安全和風(fēng)險的重視程度。

（二）硬件和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的覆蓋問題

大模型技術(shù)的普及對網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量提出了重大挑戰(zhàn)，直接影響了大模型在數(shù)字化教育中的普及進(jìn)程。由于大模型的數(shù)據(jù)傳輸依賴于高速且穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，網(wǎng)絡(luò)覆蓋的不完善問題會嚴(yán)重影響大模型技術(shù)的應(yīng)用成效。首先，偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)條件可能會受到限制，導(dǎo)致這些地區(qū)的學(xué)校和學(xué)生難以利用云端大模型完成教學(xué)任務(wù)，例如實時語言翻譯和問答學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。此外，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定也會影響學(xué)生在線學(xué)習(xí)的體驗。因此，網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的差異可能會加劇教育資源的不平等。

為了解決這些問題，我們可以采取多種策略。首先，我們需要加大對偏遠(yuǎn)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，通過擴展寬帶網(wǎng)絡(luò)覆蓋或增設(shè)移動網(wǎng)絡(luò)基站，利用衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為極端偏遠(yuǎn)地區(qū)提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。其次，我們應(yīng)該考慮在網(wǎng)絡(luò)覆蓋不到位的地區(qū)使用離線部署策略，開發(fā)適用于低帶寬環(huán)境的輕量級大模型版本，或通過本地部署，使其能夠運行在個人電腦乃至手機等移動端設(shè)備中。這樣能夠減少偏遠(yuǎn)地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面的劣勢，有助于推動大模型技術(shù)在全國范圍內(nèi)的均衡發(fā)展。

（三）模型的偏見和幻覺問題

現(xiàn)有的大模型通常存在一定程度的幻覺和偏見問題，這給大模型技術(shù)在數(shù)字化教育中的應(yīng)用帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，解決大模型的偏見和幻覺問題刻不容緩。偏見指的是模型在處理數(shù)據(jù)時會呈現(xiàn)出不公平傾向，放大并反映出社會、文化中的偏見，如對某些性別以及種族的歧視等，主要原因是這些偏見廣泛分布于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中。幻覺指的是大模型會生成錯誤或虛構(gòu)的輸出，這些生成的內(nèi)容具有迷惑性，有時人工評判也難以識別其真?zhèn)危M(jìn)而誤導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容。

針對大模型在數(shù)字化教育中的偏見和幻覺問題，我們有必要采取以下措施。首先，我們應(yīng)確保模型訓(xùn)練過程中使用多樣和平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其次，我們應(yīng)提高模型的透明度和可解釋性。例如，使用基于檢索增強的生成方式，根據(jù)資料庫來回答問題，從而提高大模型決策的透明度和可信度。特別是在模型輸出可能影響重大決策的應(yīng)用中，我們需要引入人工審核環(huán)節(jié)，并建立有效的用戶反饋機制。最后，我們應(yīng)進(jìn)行定期的倫理審查，確保模型的應(yīng)用符合公共道德和公平標(biāo)準(zhǔn)。我們通過這些策略，最終提高了數(shù)字化教育的質(zhì)量和可靠性。

結(jié)語

本文探討了大模型技術(shù)在數(shù)字化教育中的應(yīng)用，包括降低教育成本、提升教學(xué)質(zhì)量和助力無障礙學(xué)習(xí)，指出了大模型技術(shù)對于加速傳統(tǒng)教育體系轉(zhuǎn)型和改善教育資源分配不均衡現(xiàn)狀的重要意義。同時，分析了與機遇并存的挑戰(zhàn)，包括大模型的數(shù)據(jù)安全問題、偏見和幻覺問題、硬件和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的覆蓋問題，并提出了一系列潛在的解決方法。隨著技術(shù)的進(jìn)步和獲得更廣泛的社會接受度，大模型技術(shù)有望在全球教育領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

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Applicationand ChallengesofAILarge Model TechnologyinDigital Education SUN Yan， DUAN Peng-rui （School of Computer Science （National Model Software Institute），Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 10o876， China）

Abstract： Digital education has improved the distribution ofeducationalresources.However，italso faces multiple challenges.In this context，the Large Language Model （LLM）emerges asaneffective toolforaccelerating the digital transformation of education and promoting thereform of the traditional education system.In this paper， we explore theapplicationofLLMin digital education and itspositive impacts，with a focus on its potential value in alleviating imbalances ineducationalresource distribution，reducing educationalcosts，enhancing thequality of education，and achieving accessible learning forall Concurrently， the opportunities and challenges brought by LLM coexist， with ongoing isues such as data privacy， hardware and network infrastructure coverage，and biases and hallucinations inmodels that stillneedtobe addressd.Tothis end， we proposeaseries ofpotential solutions to ensure thatLLM realizes its potential.

Key words： artificial intelligence; large language model; digital education