教育大语言模型的内涵、构建和挑战

作     者：刘明 吴忠明 杨箫 郭烁 廖剑 LIU Ming;WU Zhongming;YANG Xiao;GUO Shuo;LIAO Jian

作者机构：西南大学教育学部 

基　　金：2024年度国家自然科学基金面上项目“知识增强大语言模型的科学课教学问题智能生成方法研究”(62477039) 2024年度重庆市教育委员会科学技术研究计划重点项目“个性化科学教育大语言模型的关键技术与应用示范研究”(KJZD-K202400208) 

出 版 物：《现代远程教育研究》 (Modern Distance Education Research)

年 卷 期：2024年第36卷第5期

页      码：50-60页

摘      要：大语言模型作为新一代人工智能的核心技术，为教育领域带来前所未有的机遇。但由于以ChatGPT为代表的通用大语言模型仅能提供通用型反馈，难以与复杂的教育场景、育人方式相匹配，因而亟需构建专用的教育大语言模型。教育大语言模型具有教育知识库的全面性、教学内容生成的安全性、反馈信息的教育价值性、问题解决的个性化、人机交互的多模态性、用户使用的易用性等特点和优势。其构建流程主要包括6个步骤：一是制定教育目标，预设模型构建标准与技术范式；二是选择或设计大语言模型基座，对齐教育任务属性；三是构建教育语料库，实现无序数据的教育价值转向；四是开展模型训练或提示，获得教育任务通用和细粒度知识；五是链接外部教育知识库，灵活扩展模型知识和学生模型；六是评价教育大语言模型，让模型“懂人理”。当前教育大语言模型的应用主要聚焦编程、课后阅读和计算机教育三类教学场景，有助于学生计算思维、提问能力和编程技能等高阶能力和学科基本能力的提升。未来教育大语言模型应由多方合力共建语料库与知识库以统一标准，尝试应用新技术以破解多模态理解缺陷和计算困境，深入探索人机协同教学机制以实现其与高阶教育目标的匹配。

主 题 词：教育大语言模型 生成式人工智能 人工智能教育应用 知识增强 

学科分类：0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 040110[040110] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-5195.2024.05.006

馆 藏 号：203143359...