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大模型誕生后，在各行業(yè)都引起了不小的變革和基于。教育場景也是如此，從智能化教學助手到個性化學習推薦，AI產品有很大的想象空間。這篇文章，我們來看看大模型對教育場景的多元應用。

AI 大模型作為教育變革的新引擎，在教育領域占據(jù)著重要地位，具有巨大的變革潛力。

從高等教育來看，教育部公布的首批 “人工智能 + 高等教育” 應用場景典型案例中，北京郵電大學的 “碼上” 智能編程教學應用平臺，以訊飛星火認知大模型為基礎，通過自研核心技術，為編程教學提供了有力支持，有效減輕了教師輔導壓力，提升了學生的學習效果，且在全國高校大規(guī)模推廣。國家開放大學則將口語智能訓練、作文智能批改等人工智能技術應用于英語教學，形成了智慧教學資源體系和成熟的工作機制，為成人學習者提供了個性化教學服務 。

在 K12 教育階段，AI 大模型能夠精準把握學生的學習需求和特點，助力教師制定個性化教學計劃，優(yōu)化教育資源配置，讓更多學生享受到優(yōu)質教育資源。同時，它還為教育創(chuàng)新提供了可能，如通過虛擬現(xiàn)實技術讓學生與歷史人物對話等，激發(fā)學生的學習興趣和創(chuàng)新能力。

此外，像小度科技基于文心大模型推出的學習機，重新定義了 “AI 老師”，為孩子提供了更優(yōu)質的學習輔導。而智源研究院的 “悟道 2.0” 超大規(guī)模智能模型，也通過智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，推動了教育行業(yè)的智能化升級與數(shù)字化轉型。

一、AI 大模型在教育場景中的多元應用

1. 智能化教學助手：隨時在線的專屬導師

AI 大模型憑借其強大的自然語言處理和推理能力，能夠充當學生的智能化教學助手。當學生在學習過程中遇到問題時，無論是數(shù)學難題、語文詩詞理解，還是英語語法困惑，都可以向 AI 助手提問，它會迅速給出詳細且易懂的解答，就像一位隨時在線的專屬導師。

例如，在數(shù)學學習中，學生遇到一道復雜的幾何證明題，AI 助手不僅可以提供解題思路，還能通過圖形展示和步驟講解，幫助學生深入理解知識點。

而且，AI 助手還能根據(jù)學生的提問歷史和學習情況，分析其學習需求，為學生提供個性化的學習建議，如推薦相關的知識點講解視頻、練習題等，突破了傳統(tǒng)教育在時間和空間上的限制，讓學生隨時隨地都能獲得高質量的教學服務，極大地提升了學習效果。

2. 個性化學習推薦：因材施教的新實踐

每個學生都有獨特的學習歷史、興趣愛好和知識掌握程度，AI 大模型能夠依據(jù)這些個性化數(shù)據(jù)，為每個學生量身定制學習推薦。

比如，對于對歷史感興趣的學生，AI 大模型會推薦歷史紀錄片、相關歷史書籍以及歷史學科的拓展知識和趣味小故事；對于數(shù)學成績較好且喜歡挑戰(zhàn)的學生，它會推送難度較高的數(shù)學競賽題目和思維拓展訓練。

同時，AI 大模型會根據(jù)學生的學習進度和掌握情況，實時調整推薦內容，確保學生始終處于最適合自己的學習環(huán)境中，激發(fā)學生的學習興趣，提高學習的自主性和積極性，真正實現(xiàn)因材施教，滿足學生個體差異的需求，促進學生的全面發(fā)展。

3. 教學內容生成：豐富多元的教育資源寶庫

在教育資源的生成方面，AI 大模型展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。它能夠根據(jù)海量的教育資源和學生的具體需求，生成高質量、多樣化的教學內容，如教案、課件、習題等。

以語文教學為例，教師在準備一篇古詩詞的教案時，AI 大模型可以結合教材要求、學生的年級水平和認知特點，生成詳細的教學目標、教學重難點、教學過程設計以及豐富的教學拓展資料，包括詩人的生平故事、詩詞的創(chuàng)作背景、意象解讀等，幫助教師豐富教學內容，創(chuàng)新教學形式。

同時，對于學生的課后練習，AI 大模型也能生成針對性強、形式多樣的習題，涵蓋基礎知識鞏固、閱讀理解、創(chuàng)意寫作等多個方面，滿足不同學生的學習需求，拓寬學生的知識覆蓋面，為教師和學生提供了多元化的教學方式，提升了教學的質量和效率。

4. 自動化評估與反饋：學習路上的精準導航儀

AI 大模型可以實時評估學生的學習表現(xiàn)，對學生的作業(yè)、測試、課堂表現(xiàn)等進行快速準確的分析，檢測出學生在知識掌握和技能運用方面存在的問題，并及時提供針對性的反饋和建議。

在學生完成一篇英語作文后，AI 大模型能夠迅速檢查語法錯誤、詞匯使用不當之處，并對文章的結構、邏輯和表達流暢性進行評價，指出學生的優(yōu)點和不足之處，同時提供修改建議和范文參考，幫助學生提高寫作水平。

這種自動化評估與反饋機制不僅提高了評估的效率和準確性，減輕了教師的工作負擔，還能讓學生及時了解自己的學習情況，明確改進方向，找到適合自己的學習方法，從而在學習過程中不斷調整和提升自己，為學生的學習之路提供精準的導航，助力學生更好地成長和進步。

二、AI 大模型在教育實踐中的成功案例

1. 高校編程教學：“碼上” 平臺的創(chuàng)新實踐

在北京郵電大學的編程教學中，學生在編程作業(yè)和練習時常常遭遇大量錯誤和疑難，急需一對一輔導，然而有限的教師資源無法滿足這一需求，導致學生的問題難以得到及時解決，學習熱情受挫，編程教學效果大打折扣。

為攻克這一難題，北京郵電大學基于訊飛星火認知大模型，開發(fā)了智能編程教學應用平臺 ——“碼上”。該平臺運用 “逆序生成－順序展示” 大模型并行調度算法、“5+N+!+?” 智能輔導流程等自研核心技術，提升了大模型答疑的準確率和易讀性，為學生、教師和學校提供編程輔導、教學支持和教學管理服務，有效支撐學校有組織編程教學。

“碼上” 平臺具備一對一輔導、問答論壇、教學管理等豐富功能。2023 年 9 月 27 日在北郵上線后，于 12 月率先啟動教改實驗，在此過程中持續(xù)收集數(shù)據(jù)、積累經驗，與訊飛星火大模型同步進行快速迭代升級演進。數(shù)據(jù)顯示，當前 “碼上” 對于占學生群體人數(shù) 80% 以上的編程新手的編程問題能夠提供較高質量 / 準確率的輔導，修改后代碼的運行成功率達 60%—80%，顯著減輕了教師的輔導工作壓力。

北京郵電大學預計今年末 “碼上” 對于編程新手編程問題的答疑準確率將達到 80%—90%，對于其他學生群體的編程輔導效果也會顯著提升。相較于 ChatGPT 等大模型門戶、Github Copilot 等編程插件，“碼上” 更注重啟發(fā)學生自行發(fā)現(xiàn)和解決代碼問題，幫助學生掌握編程知識和技能，而非直接給出最終答案，更契合編程教學的實際需求。2024 年 1 月，“碼上” 亮相 2024 世界數(shù)字教育大會，展示了我國教育信息化和數(shù)字化轉型的成效；3 月，“碼上” 的全國版產品 “訊飛星火碼上” 上線，計劃在全國大規(guī)模推廣，全年預計支持 500 家以上的高校開展教學實驗，有望為更多高校的編程教學帶來革新與突破。

2. 國家開放大學英語教學：AI 助力個性化學習

國家開放大學作為教育部直屬、以現(xiàn)代信息技術為支撐、面向全國開展開放教育的新型高等學校，其英語學習者每年超過 300 萬，學習需求呈現(xiàn)出多樣化的特點，英語教學迫切需要充分交互、及時反饋以及個性化的學習支持服務。

從 2022 年至 2024 年，國家開放大學基于前期教改經驗，帶領體系內 13 家省級分部積極開展人工智能賦能英語智慧教學改革，將口語智能訓練、作文智能批改和基于知識圖譜的自適應學習等多項人工智能技術應用于英語教學，全力探索成人學習者大規(guī)模個性化教學模式。

通過科大訊飛的人工智能技術，國家開放大學成功打造了語言學習個性化智慧環(huán)境，還能利用知識圖譜繪制學習者診斷畫像，依托虛擬教師打造新型教學場景。

歷經 3 年的教學改革，國家開放大學構建了完善的智慧教學資源體系，建成智能問答資源庫 1 個、自適應課程 1 門，完成知識圖譜知識點拆解 200 個、虛擬資源課件 141 個、虛擬資源 844 分鐘；同時，形成了智能手段教學應用、教師團隊組建與運作、教學任務布置與評測、教學改革試點模式等成熟的工作機制，其案例入選了 2024 世界數(shù)字教育大會《數(shù)字化進程中的中國學習型社會建設報告》，為成人英語教育的智能化發(fā)展樹立了典范，推動了教育公平與質量提升，讓更多學習者能夠在 AI 的助力下實現(xiàn)自己的學習目標，滿足多樣化的學習需求，提升英語綜合應用能力，更好地適應社會發(fā)展的需求。

三、AI 大模型應用面臨的挑戰(zhàn)與應對策略

1. 數(shù)據(jù)隱私與安全問題：守護教育信息的防線

AI 大模型在教育中的應用涉及海量學生數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理，包括學習成績、學習習慣、個人信息等敏感數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一旦泄露，將對學生的隱私和權益造成嚴重損害，如學生的個人信息被非法獲取可能會導致騷擾電話、詐騙等問題，學習成績等數(shù)據(jù)的泄露可能會影響學生的自信心和未來發(fā)展。

2023 年，美國某教育機構就曾發(fā)生過數(shù)據(jù)泄露事件，導致大量學生的個人信息和學習數(shù)據(jù)被曝光，給學生和家長帶來了極大的困擾和擔憂。因此，保障數(shù)據(jù)隱私與安全至關重要。

為應對這一挑戰(zhàn)，可采用多種加密技術對數(shù)據(jù)進行加密處理，如 AES（Advanced Encryption Standard）對稱加密算法和 RSA（Rivest–Shamir–Adleman）非對稱加密算法。AES 算法通過將明文數(shù)據(jù)分組，并使用密鑰和初始向量進行混淆和移位操作，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性；RSA 算法則利用公鑰和私鑰的機制，對數(shù)據(jù)進行加密和解密，有效防止數(shù)據(jù)被竊取和篡改。同時，建立嚴格的訪問控制機制，只有經過授權的人員才能訪問特定的數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的訪問進行詳細記錄和監(jiān)控，以便及時發(fā)現(xiàn)異常情況。此外，定期對數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)進行安全審計和漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)并修復潛在的安全隱患，確保教育數(shù)據(jù)的安全性和完整性，為 AI 大模型在教育領域的應用提供堅實的數(shù)據(jù)安全保障。

2. 算法偏見與公平性：確保教育機會均等

AI 大模型的算法偏見是一個不容忽視的問題。由于訓練數(shù)據(jù)的局限性或偏差，可能導致模型在決策和推薦過程中對某些學生群體產生不公平的對待。例如，如果訓練數(shù)據(jù)中男性學生的樣本數(shù)量遠多于女性學生，且在某些學科領域男性的表現(xiàn)數(shù)據(jù)更為突出，那么模型可能會傾向于認為男性學生在這些學科上更具優(yōu)勢，從而在資源推薦、學習評價等方面給予男性學生更多的機會和更高的評價，而忽視了女性學生的潛力和實際能力，這對女性學生來說是不公平的，也違背了教育公平的原則。

為解決算法偏見問題，首先要確保訓練數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，涵蓋不同性別、種族、地域、家庭背景等各類學生的信息，避免數(shù)據(jù)的片面性。

在數(shù)據(jù)收集階段，可以采用分層抽樣等方法，從不同群體中獲取足夠數(shù)量且具有代表性的樣本，以減少數(shù)據(jù)偏差對模型的影響。

其次，對算法進行嚴格審查和優(yōu)化，采用公平性約束的機器學習算法，如在模型訓練過程中加入公平性指標作為約束條件，確保模型在不同群體上的性能表現(xiàn)相對均衡。

同時，運用模型解釋工具，如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等，深入了解模型的決策過程，分析是否存在潛在的偏見因素，并及時進行調整和改進，以保證 AI 大模型在教育應用中的公平性，為每個學生提供平等的教育機會和資源，促進教育的公平發(fā)展。

3. 教師角色轉變與能力提升：與 AI 協(xié)同共進

隨著 AI 大模型在教育領域的廣泛應用，教師的角色面臨著深刻的轉變。傳統(tǒng)教學中，教師主要承擔知識傳授的角色，而在 AI 輔助教學的環(huán)境下，教師需要更多地向學習引導者、組織者和促進者的角色轉變。

AI 大模型可以承擔一些重復性、規(guī)律性的教學任務，如基礎知識的講解、作業(yè)批改等，教師則可以將更多的時間和精力放在關注學生的個性化需求、情感發(fā)展、價值觀塑造以及培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和實踐能力等方面。

例如，在項目式學習中，教師可以引導學生利用 AI 大模型獲取相關知識和信息，幫助學生設計項目方案、組織團隊協(xié)作，并在學生遇到困難時提供針對性的指導和建議，促進學生在項目實踐中提升綜合素養(yǎng)。

為了更好地與 AI 協(xié)同工作，教師需要提升自身的多種能力。

一是信息技術應用能力，包括熟練使用各種 AI 教育工具和平臺，了解其功能和特點，能夠根據(jù)教學需求靈活運用；

二是數(shù)據(jù)分析能力，能夠解讀 AI 大模型提供的學生學習數(shù)據(jù)，如學習進度、知識掌握情況、學習行為模式等，以便精準把握學生的學習狀態(tài)，為個性化教學提供依據(jù)；

三是教學設計能力，結合 AI 大模型的優(yōu)勢，設計出更具創(chuàng)新性、互動性和啟發(fā)性的教學活動，激發(fā)學生的學習興趣和主動性；

四是教育研究能力，關注 AI 教育領域的最新動態(tài)和研究成果，不斷探索和嘗試新的教學方法和策略，提升教學質量和效果，實現(xiàn)與 AI 的有效協(xié)作，共同推動教育教學的發(fā)展。

四、AI 大模型教育應用的未來展望

展望未來，AI 大模型在教育領域的應用前景十分廣闊。隨著技術的不斷進步，它將能夠提供更加精準、個性化的學習體驗。通過對學生學習數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，AI 大模型可以精準地了解每個學生的學習進度、知識掌握情況、興趣愛好以及學習風格等，從而為其量身定制學習計劃和教學內容，真正實現(xiàn)因材施教，讓每個學生都能在自己的節(jié)奏上取得最佳的學習效果。

在教育資源的分配上，AI 大模型也將發(fā)揮重要作用。它可以打破地域和時間的限制，將優(yōu)質的教育資源傳播到更廣泛的地區(qū)，讓更多的學生受益，有助于縮小城鄉(xiāng)、區(qū)域以及校際之間的教育差距，促進教育公平的實現(xiàn)。

此外，AI 大模型與虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）等新興技術的融合，將創(chuàng)造出更加沉浸式的學習環(huán)境。例如，學生可以通過 VR 技術身臨其境地參觀歷史古跡、探索科學實驗，增強學習的趣味性和互動性，提高學生的學習積極性和參與度，培養(yǎng)學生的實踐能力和創(chuàng)新思維。

同時，AI 大模型還將推動教育評價體系的變革。傳統(tǒng)的教育評價往往側重于考試成績，而 AI 大模型可以從多個維度對學生的學習過程和成果進行全面、客觀的評價，包括學生的學習態(tài)度、努力程度、創(chuàng)新能力、團隊協(xié)作能力等，為教育教學提供更有針對性的反饋和改進建議，促進教育質量的整體提升。

然而，我們也應清醒地認識到，AI 大模型在教育領域的應用仍處于發(fā)展階段，還面臨著一些技術、倫理和教育理念等方面的挑戰(zhàn)。但只要我們能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，積極應對挑戰(zhàn)，合理引導其發(fā)展，AI 大模型必將為教育事業(yè)帶來深刻的變革，為培養(yǎng)適應未來社會發(fā)展的創(chuàng)新型人才提供有力支持，開啟教育發(fā)展的新篇章。

五、結語

AI 大模型在教育場景中的應用為教育帶來了諸多變革與機遇，從智能化教學助手到個性化學習推薦，從教學內容生成到自動化評估與反饋，其在教育實踐中已經取得了顯著的成效，如北京郵電大學的 “碼上” 平臺和國家開放大學的英語教學改革。然而，我們也必須清醒地認識到，AI 大模型在教育應用中面臨著數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與公平性以及教師角色轉變與能力提升等挑戰(zhàn)。

盡管存在挑戰(zhàn)，但 AI 大模型在教育領域的發(fā)展前景依然廣闊。隨著技術的不斷進步和完善，我們有理由相信，AI 大模型將成為推動教育發(fā)展的重要力量，助力教育事業(yè)邁向更加智能化、個性化、公平化的未來，為培養(yǎng)適應時代需求的創(chuàng)新型人才提供堅實支撐，讓教育的光芒照亮每一個學習者的前行之路，共同開創(chuàng)教育事業(yè)的新篇章。