大模型诞生后，在各行业都引起了不小的变革和基于。教育场景也是如此，从智能化教学助手到个性化学习推荐，AI产品有很大的想象空间。这篇文章，我们来看看大模型对教育场景的多元应用。
AI 大模型作为教育变革的新引擎，在教育领域占据着重要地位，具有巨大的变革潜力。
从高等教育来看，教育部公布的首批 “人工智能 + 高等教育” 应用场景典型案例中，北京邮电大学的 “码上” 智能编程教学应用平台，以讯飞星火认知大模型为基础，通过自研核心技术，为编程教学提供了有力支持，有效减轻了教师辅导压力，提升了学生的学习效果，且在全国高校大规模推广。国家开放大学则将口语智能训练、作文智能批改等人工智能技术应用于英语教学，形成了智慧教学资源体系和成熟的工作机制，为成人学习者提供了个性化教学服务 。
在 K12 教育阶段，AI 大模型能够精准把握学生的学习需求和特点，助力教师制定个性化教学计划，优化教育资源配置，让更多学生享受到优质教育资源。同时，它还为教育创新提供了可能，如通过虚拟现实技术让学生与历史人物对话等，激发学生的学习兴趣和创新能力。
此外，像小度科技基于文心大模型推出的学习机，重新定义了 “AI 老师”，为孩子提供了更优质的学习辅导。而智源研究院的 “悟道 2.0” 超大规模智能模型，也通过智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台，推动了教育行业的智能化升级与数字化转型。
AI 大模型凭借其强大的自然语言处理和推理能力，能够充当学生的智能化教学助手。当学生在学习过程中遇到问题时，无论是数学难题、语文诗词理解，还是英语语法困惑，都可以向 AI 助手提问，它会迅速给出详细且易懂的解答，就像一位随时在线的专属导师。
例如，在数学学习中，学生遇到一道复杂的几何证明题，AI 助手不仅可以提供解题思路，还能通过图形展示和步骤讲解，帮助学生深入理解知识点。
而且，AI 助手还能根据学生的提问历史和学习情况，分析其学习需求，为学生提供个性化的学习建议，如推荐相关的知识点讲解视频、练习题等，突破了传统教育在时间和空间上的限制，让学生随时随地都能获得高质量的教学服务，极大地提升了学习效果。
每个学生都有独特的学习历史、兴趣爱好和知识掌握程度，AI 大模型能够依据这些个性化数据，为每个学生量身定制学习推荐。
比如，对于对历史感兴趣的学生，AI 大模型会推荐历史纪录片、相关历史书籍以及历史学科的拓展知识和趣味小故事；对于数学成绩较好且喜欢挑战的学生，它会推送难度较高的数学竞赛题目和思维拓展训练。
同时，AI 大模型会根据学生的学习进度和掌握情况，实时调整推荐内容，确保学生始终处于最适合自己的学习环境中，激发学生的学习兴趣，提高学习的自主性和积极性，真正实现因材施教，满足学生个体差异的需求，促进学生的全面发展。
在教育资源的生成方面，AI 大模型展现出了巨大的优势。它能够根据海量的教育资源和学生的具体需求，生成高质量、多样化的教学内容，如教案、课件、习题等。
以语文教学为例，教师在准备一篇古诗词的教案时，AI 大模型可以结合教材要求、学生的年级水平和认知特点，生成详细的教学目标、教学重难点、教学过程设计以及丰富的教学拓展资料，包括诗人的生平故事、诗词的创作背景、意象解读等，帮助教师丰富教学内容，创新教学形式。
同时，对于学生的课后练习，AI 大模型也能生成针对性强、形式多样的习题，涵盖基础知识巩固、阅读理解、创意写作等多个方面，满足不同学生的学习需求，拓宽学生的知识覆盖面，为教师和学生提供了多元化的教学方式，提升了教学的质量和效率。
AI 大模型可以实时评估学生的学习表现，对学生的作业、测试、课堂表现等进行快速准确的分析，检测出学生在知识掌握和技能运用方面存在的问题，并及时提供针对性的反馈和建议。
在学生完成一篇英语作文后，AI 大模型能够迅速检查语法错误、词汇使用不当之处，并对文章的结构、逻辑和表达流畅性进行评价，指出学生的优点和不足之处，同时提供修改建议和范文参考，帮助学生提高写作水平。
这种自动化评估与反馈机制不仅提高了评估的效率和准确性，减轻了教师的工作负担，还能让学生及时了解自己的学习情况，明确改进方向，找到适合自己的学习方法，从而在学习过程中不断调整和提升自己，为学生的学习之路提供精准的导航，助力学生更好地成长和进步。
在北京邮电大学的编程教学中，学生在编程作业和练习时常常遭遇大量错误和疑难，急需一对一辅导，然而有限的教师资源无法满足这一需求，导致学生的问题难以得到及时解决，学习热情受挫，编程教学效果大打折扣。
为攻克这一难题，北京邮电大学基于讯飞星火认知大模型，开发了智能编程教学应用平台 ——“码上”。该平台运用 “逆序生成－顺序展示” 大模型并行调度算法、“5+N+!+?” 智能辅导流程等自研核心技术，提升了大模型答疑的准确率和易读性，为学生、教师和学校提供编程辅导、教学支持和教学管理服务，有效支撑学校有组织编程教学。
“码上” 平台具备一对一辅导、问答论坛、教学管理等丰富功能。2023 年 9 月 27 日在北邮上线后，于 12 月率先启动教改实验，在此过程中持续收集数据、积累经验，与讯飞星火大模型同步进行快速迭代升级演进。数据显示，当前 “码上” 对于占学生群体人数 80% 以上的编程新手的编程问题能够提供较高质量 / 准确率的辅导，修改后代码的运行成功率达 60%—80%，显著减轻了教师的辅导工作压力。
北京邮电大学预计今年末 “码上” 对于编程新手编程问题的答疑准确率将达到 80%—90%，对于其他学生群体的编程辅导效果也会显著提升。相较于 ChatGPT 等大模型门户、Github Copilot 等编程插件，“码上” 更注重启发学生自行发现和解决代码问题，帮助学生掌握编程知识和技能，而非直接给出最终答案，更契合编程教学的实际需求。2024 年 1 月，“码上” 亮相 2024 世界数字教育大会，展示了我国教育信息化和数字化转型的成效；3 月，“码上” 的全国版产品 “讯飞星火码上” 上线，计划在全国大规模推广，全年预计支持 500 家以上的高校开展教学实验，有望为更多高校的编程教学带来革新与突破。
国家开放大学作为教育部直属、以现代信息技术为支撑、面向全国开展开放教育的新型高等学校，其英语学习者每年超过 300 万，学习需求呈现出多样化的特点，英语教学迫切需要充分交互、及时反馈以及个性化的学习支持服务。
从 2022 年至 2024 年，国家开放大学基于前期教改经验，带领体系内 13 家省级分部积极开展人工智能赋能英语智慧教学改革，将口语智能训练、作文智能批改和基于知识图谱的自适应学习等多项人工智能技术应用于英语教学，全力探索成人学习者大规模个性化教学模式。
通过科大讯飞的人工智能技术，国家开放大学成功打造了语言学习个性化智慧环境，还能利用知识图谱绘制学习者诊断画像，依托虚拟教师打造新型教学场景。
历经 3 年的教学改革，国家开放大学构建了完善的智慧教学资源体系，建成智能问答资源库 1 个、自适应课程 1 门，完成知识图谱知识点拆解 200 个、虚拟资源课件 141 个、虚拟资源 844 分钟；同时，形成了智能手段教学应用、教师团队组建与运作、教学任务布置与评测、教学改革试点模式等成熟的工作机制，其案例入选了 2024 世界数字教育大会《数字化进程中的中国学习型社会建设报告》，为成人英语教育的智能化发展树立了典范，推动了教育公平与质量提升，让更多学习者能够在 AI 的助力下实现自己的学习目标，满足多样化的学习需求，提升英语综合应用能力，更好地适应社会发展的需求。
AI 大模型在教育中的应用涉及海量学生数据的收集、存储和处理，包括学习成绩、学习习惯、个人信息等敏感数据。这些数据一旦泄露，将对学生的隐私和权益造成严重损害，如学生的个人信息被非法获取可能会导致骚扰电话、诈骗等问题，学习成绩等数据的泄露可能会影响学生的自信心和未来发展。
2023 年，美国某教育机构就曾发生过数据泄露事件，导致大量学生的个人信息和学习数据被曝光，给学生和家长带来了极大的困扰和担忧。因此，保障数据隐私与安全至关重要。
为应对这一挑战，可采用多种加密技术对数据进行加密处理，如 AES（Advanced Encryption Standard）对称加密算法和 RSA（Rivest–Shamir–Adleman）非对称加密算法。AES 算法通过将明文数据分组，并使用密钥和初始向量进行混淆和移位操作，确保数据在传输和存储过程中的安全性；RSA 算法则利用公钥和私钥的机制，对数据进行加密和解密，有效防止数据被窃取和篡改。同时，建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问特定的数据，并且对数据的访问进行详细记录和监控，以便及时发现异常情况。此外，定期对数据存储和处理系统进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全隐患，确保教育数据的安全性和完整性，为 AI 大模型在教育领域的应用提供坚实的数据安全保障。
AI 大模型的算法偏见是一个不容忽视的问题。由于训练数据的局限性或偏差，可能导致模型在决策和推荐过程中对某些学生群体产生不公平的对待。例如，如果训练数据中男性学生的样本数量远多于女性学生，且在某些学科领域男性的表现数据更为突出，那么模型可能会倾向于认为男性学生在这些学科上更具优势，从而在资源推荐、学习评价等方面给予男性学生更多的机会和更高的评价，而忽视了女性学生的潜力和实际能力，这对女性学生来说是不公平的，也违背了教育公平的原则。
为解决算法偏见问题，首先要确保训练数据的多样性和代表性，涵盖不同性别、种族、地域、家庭背景等各类学生的信息，避免数据的片面性。
在数据收集阶段，可以采用分层抽样等方法，从不同群体中获取足够数量且具有代表性的样本，以减少数据偏差对模型的影响。
其次，对算法进行严格审查和优化，采用公平性约束的机器学习算法，如在模型训练过程中加入公平性指标作为约束条件，确保模型在不同群体上的性能表现相对均衡。
同时，运用模型解释工具，如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等，深入了解模型的决策过程，分析是否存在潜在的偏见因素，并及时进行调整和改进，以保证 AI 大模型在教育应用中的公平性，为每个学生提供平等的教育机会和资源，促进教育的公平发展。
随着 AI 大模型在教育领域的广泛应用，教师的角色面临着深刻的转变。传统教学中，教师主要承担知识传授的角色，而在 AI 辅助教学的环境下，教师需要更多地向学习引导者、组织者和促进者的角色转变。
AI 大模型可以承担一些重复性、规律性的教学任务，如基础知识的讲解、作业批改等，教师则可以将更多的时间和精力放在关注学生的个性化需求、情感发展、价值观塑造以及培养学生的创新思维和实践能力等方面。
例如，在项目式学习中，教师可以引导学生利用 AI 大模型获取相关知识和信息，帮助学生设计项目方案、组织团队协作，并在学生遇到困难时提供针对性的指导和建议，促进学生在项目实践中提升综合素养。
为了更好地与 AI 协同工作，教师需要提升自身的多种能力。
一是信息技术应用能力，包括熟练使用各种 AI 教育工具和平台，了解其功能和特点，能够根据教学需求灵活运用；
二是数据分析能力，能够解读 AI 大模型提供的学生学习数据，如学习进度、知识掌握情况、学习行为模式等，以便精准把握学生的学习状态，为个性化教学提供依据；
三是教学设计能力，结合 AI 大模型的优势，设计出更具创新性、互动性和启发性的教学活动，激发学生的学习兴趣和主动性；
四是教育研究能力，关注 AI 教育领域的最新动态和研究成果，不断探索和尝试新的教学方法和策略，提升教学质量和效果，实现与 AI 的有效协作，共同推动教育教学的发展。
展望未来，AI 大模型在教育领域的应用前景十分广阔。随着技术的不断进步，它将能够提供更加精准、个性化的学习体验。通过对学生学习数据的深度挖掘和分析，AI 大模型可以精准地了解每个学生的学习进度、知识掌握情况、兴趣爱好以及学习风格等，从而为其量身定制学习计划和教学内容，真正实现因材施教，让每个学生都能在自己的节奏上取得最佳的学习效果。
在教育资源的分配上，AI 大模型也将发挥重要作用。它可以打破地域和时间的限制，将优质的教育资源传播到更广泛的地区，让更多的学生受益，有助于缩小城乡、区域以及校际之间的教育差距，促进教育公平的实现。
此外，AI 大模型与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术的融合，将创造出更加沉浸式的学习环境。例如，学生可以通过 VR 技术身临其境地参观历史古迹、探索科学实验，增强学习的趣味性和互动性，提高学生的学习积极性和参与度，培养学生的实践能力和创新思维。
同时，AI 大模型还将推动教育评价体系的变革。传统的教育评价往往侧重于考试成绩，而 AI 大模型可以从多个维度对学生的学习过程和成果进行全面、客观的评价，包括学生的学习态度、努力程度、创新能力、团队协作能力等，为教育教学提供更有针对性的反馈和改进建议，促进教育质量的整体提升。
然而，我们也应清醒地认识到，AI 大模型在教育领域的应用仍处于发展阶段，还面临着一些技术、伦理和教育理念等方面的挑战。但只要我们能够充分发挥其优势，积极应对挑战，合理引导其发展，AI 大模型必将为教育事业带来深刻的变革，为培养适应未来社会发展的创新型人才提供有力支持，开启教育发展的新篇章。
AI 大模型在教育场景中的应用为教育带来了诸多变革与机遇，从智能化教学助手到个性化学习推荐，从教学内容生成到自动化评估与反馈，其在教育实践中已经取得了显著的成效，如北京邮电大学的 “码上” 平台和国家开放大学的英语教学改革。然而，我们也必须清醒地认识到，AI 大模型在教育应用中面临着数据隐私与安全、算法偏见与公平性以及教师角色转变与能力提升等挑战。
尽管存在挑战，但 AI 大模型在教育领域的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和完善，我们有理由相信，AI 大模型将成为推动教育发展的重要力量，助力教育事业迈向更加智能化、个性化、公平化的未来，为培养适应时代需求的创新型人才提供坚实支撑，让教育的光芒照亮每一个学习者的前行之路，共同开创教育事业的新篇章。
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