随着算力的提升和数据的喷涌，大模型迎来爆发式发展，引发社会各领域的变革。大模型是指以Token为基本语言单位，通过海量数据的预训练，获得了强大的通用表示能力和迁移学习能力的机器学习模型，如GPT－4、BERT等，它可以实现多种自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等任务，展现出了惊人的智能水平，甚至超越了人类在某些任务上的表现。“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。科学审视和探析大模型背景下教育面临的变革和风险并提出合理的对策建议，是推进教育现代化和教育强国建设的题中之义。
一、大模型推动教育的变革
大模型作为一种新兴的智能载体，具有高涌现性、优扩展性、强复合性等显著特征，对教育的思维、载体和模式带来深刻的启发式变革。
第一，大模型推动教育思维变革。传统的教育思维是以知识传授为主，强调教师的主导作用和学生的被动接受，而大模型则可以实现知识的构建和创造，强调学生的主动探索和协作学习。例如，学生可以通过“提问”和“反馈”的形式与大模型进行对话，获取所需的信息和知识，生成所需的内容和作品。学生在与大模型的“互相矫正”中逐渐提升问题意识和批判能力，传统的知识型教育逐步转向启发式教育。
第二，大模型推动教育载体变革。随着技术的迭代更新，教育载体早已从纸质书籍、黑板等转向以投影仪、新媒体等为主，数字化已非鲜见，但智能化仍待提升。大模型具有活跃的“思维链”和极强的泛化能力，可为教育提供高度智能化的载体，如智能教材、智能题库、智能辅导等。例如，智能教材可以根据学生的学习进度和掌握水平，动态调整内容和难度；智能题库可以根据学生的答题情况，生成进阶的题目和反馈；智能辅导可以根据学生的需求和偏好，提供定制化的指导和建议，为学生提供更加丰富、灵活的学习体验。
第三，大模型推动教育模式变革。传统的教育模式是以课堂教学为主，时间空间受限、资源分配不均、效果评估较难。将大模型通过API接口嵌入各类数字学习平台，可以支持在线教育、混合教育、自适应教育等多种新型教育模式。例如，在线教育可以打破时间空间的限制，让更多人享受优质教育资源；混合教育可以结合线上线下的优势，提高教学效率和质量；自适应教育可通过分析学生的反馈数据，制定科学的教学方案，推动教育向更加平等、开放、高效的方向发展。
二、大模型蕴藏教育的风险
“在我们这个时代，每一种事物好像都包含有自己的反面”。大模型为教育带来的潜力和机遇不可忽视，但其存在着的隐患和挑战亦需正视。
第一，大模型的深度交互性加剧学生网络沉溺。以ChatGPT为典型代表，大模型可以与学生进行自然、流畅、有趣的连续性交互，满足学生的好奇心、求知欲乃至求胜欲。然而，这也可能导致学生过度依赖和沉迷于大模型，把自己堕落为大模型的“子模型”，忽视了现实生活和人际交往。例如，学生可能会过度使用大模型生成的内容和作品，而不是自己思考和创造，也可能会过度与大模型深度对话，而不是与真实的人交流交心，以至失去自主学习和社会参与的能力和意愿，导致思维退化、思考窄化。
第二，大模型的波动鲁棒性引发学生知识混乱。大模型虽然具有强大的通用表示能力和迁移学习能力，但由于其涌现性和对抗样本的干扰等因素，也存在着一定的波动性和非鲁棒性特征，即对于不同的输入或语境，可能会产生不一致或错误的输出或行为。例如，大模型可能会生成一些不符合逻辑、事实或常识的内容和作品或回答一些不准确、不完整或不恰当的问题，但又以一种“合乎逻辑”的形式呈现。这种“一本正经地胡说八道”可能使鉴别能力不足的学生接收到错误的信息和知识，造成认知上的偏差和混乱。
第三，大模型的算法偏见性误导学生价值取向。大模型是基于海量数据的预训练而得到的，亦即大模型丰富的“经验知识”乃是以语料库中的数据为“蓝本”，因此可能会继承或放大数据中存在的偏见或歧视。同时，在“微调”的过程中也不可避免地掺杂着模型训练者的主观意识。例如，大模型可能会表现出对某些群体、文化或观点的偏好或厌恶，以及对某些价值观或道德观的倾向或偏颇。因此，学生可能会在学习过程中不自觉地受到不公正或不合理的价值引导，不利于其价值观的健康塑造。
三、大模型赋能教育的对策
在新科技革命的浪潮下，大模型的深度应用乃是大势所趋。我们需尊重人工智能发展规律、教育发展规律，以开放和审慎的态度拥抱大模型，使之更好地赋能教育。
第一，完善数字伦理，驯化大模型。数字伦理是指在数字化环境中涉及人类行为、权利、责任等方面的道德规范和原则。要健全人工智能相关的法律法规，完善数字伦理体系，规范大模型在教育领域的开发、使用和评估等环节，保障教育的质量和安全。我国2021年发布的《新一代人工智能伦理规范》便是很好的探索。通过完善相关伦理规范，确保大模型使用的数据来源合法、合规、合理，大模型生成的内容符合教育目标、课程标准和知识要求，大模型的关联者行为受到有效的监督、审查和纠正，从而使大模型成为教育“有益的伙伴”，而不是“桀骜的敌人”。
第二，提升数字素养，强化主体性。数字素养是指在数字化环境中获取、分析、创造、传播信息等方面所需的知识、技能和态度。需要提升学生和教师等教育主体的数字素养，使其以“主人”的姿态有效地利用和管理大模型，而不是在“反驯”中被动地接受和依赖大模型。例如，培养学生的信息甄选能力，使他们能够辨别和消化大模型提供的信息和知识；培养学生的思维表达能力，使他们能够巧用大模型生成自己的内容和作品；培养学生的价值批判能力，使他们能够审视和评价大模型的影响和后果。通过这些能力的提升，使学生成为“大模型教育”的主动参与者和塑造者，而不是被动接受者或无意识受影响者。
第三，弥合数字鸿沟，增强普惠性。数字鸿沟是指在数字化环境中不同地区和群体之间在获取和使用数字资源方面存在的差距和不平等现象。由于发展的不平衡不充分依然存在，我国不同地区和群体之间享受到的新技术带来的教育红利仍然差距明显。我们需要提高数字基础设施的覆盖率和整体质量，使更多地区和学校能够接入高速网络和智能设备，提高数字资源的可及性和可用性；加强语料库建设和算法优化，使更多语言和文化能够得到大模型的支持和服务；着力降低成本，提高数字教育的可负担性和可持续性，使更多学校、家庭和个人能够承担并维持与大模型相关的教育费用，推动“大模型教育”成为更加开放、平等、包容的事业。
（电子科技大学马克思主义学院 张庆国 曹银忠）