生成式人工智能的教育應(yīng)用與展望

盧宇 余京蕾 陳鵬鶴 李沐云

摘要：生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）旨在利用人工智能技術(shù)自動(dòng)化生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，受到教育領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。其中，ChatGPT系統(tǒng)因其良好的自然語(yǔ)言理解和生成能力，體現(xiàn)出較高的多領(lǐng)域應(yīng)用潛力。本研究以ChatGPT作為主要對(duì)象，基于其四項(xiàng)核心能力，即啟發(fā)性?xún)?nèi)容生成能力、對(duì)話(huà)情境理解能力、序列任務(wù)執(zhí)行能力和程序語(yǔ)言解析能力，探討在教師教學(xué)、學(xué)習(xí)過(guò)程、教育評(píng)價(jià)、學(xué)業(yè)輔導(dǎo)四個(gè)方面的潛在教育應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，在真實(shí)系統(tǒng)中進(jìn)行了習(xí)題生成、自動(dòng)解題、輔助批閱等教育應(yīng)用的初步驗(yàn)證。最后，本文進(jìn)一步探討了以ChatGPT為代表的生成式人工智能在教育應(yīng)用中所面臨的局限和對(duì)教育的啟示。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；ChatGPT；大語(yǔ)言模型；人工智能教育應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：G434? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ?文章編號(hào)：1009-458ｘ（2023）4-0024-09

一、引言

2017年7月由國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出了我國(guó)對(duì)人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，明確指出要抓住人工智能發(fā)展的重大歷史機(jī)遇（國(guó)務(wù)院， 2017）。2022年11月，生成式人工智能系統(tǒng)ChatGPT正式發(fā)布（OpenAI， 2022），迅速成為教育領(lǐng)域關(guān)注和討論的焦點(diǎn)。生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）指通過(guò)人工智能相關(guān)技術(shù)，自動(dòng)化生成文本、圖像、視頻、音頻等多類(lèi)型內(nèi)容。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)、算力水平與可獲取數(shù)據(jù)量的提升，生成式人工智能技術(shù)依托語(yǔ)言、圖像以及多模態(tài)大模型（Foundation Model），可以實(shí)現(xiàn)較好的內(nèi)容生成效果（Bommasani et al.， 2021），并在傳媒、零售、法律、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域逐步開(kāi)始提供專(zhuān)業(yè)化與個(gè)性化內(nèi)容生成服務(wù)。

針對(duì)生成式人工智能技術(shù)，國(guó)內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界都開(kāi)展了較多的前期研發(fā)與投入。國(guó)內(nèi)以百度為代表的AI企業(yè)致力于研發(fā)基于大模型的生成式人工智能系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)快速落地。例如，ERNIE 3.0（Zhang et al.， 2019）是基于知識(shí)增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型，通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)通識(shí)性知識(shí)，可進(jìn)行具備知識(shí)可靠性的高質(zhì)量文本創(chuàng)作；ERNIE-ViLG 2.0（Ho et al.， 2020）作為多模態(tài)大模型，可通過(guò)輸入文字描述，生成具備較好清晰度、可控性與創(chuàng)造性的圖像，并基于擴(kuò)散模型增強(qiáng)圖文關(guān)鍵信息獲取以及進(jìn)行降噪過(guò)程優(yōu)化。國(guó)外以O(shè)penAI公司為典型代表，在跨模態(tài)內(nèi)容生成、自然語(yǔ)言?xún)?nèi)容生成等領(lǐng)域，都做出了引領(lǐng)性貢獻(xiàn)。例如，DALL·E 2（OpenAI， 2022）跨模態(tài)生成系統(tǒng)可依據(jù)用戶(hù)文字描述，生成、擴(kuò)展、修改和多樣性遷移生成原創(chuàng)高清圖片；GPT系列的人工智能系統(tǒng)可以生成文本類(lèi)內(nèi)容，逐步逼近實(shí)現(xiàn)類(lèi)人的語(yǔ)言理解與交互能力，并于近期推出了基于大語(yǔ)言模型的多輪對(duì)話(huà)系統(tǒng)ChatGPT。

ChatGPT系統(tǒng)一經(jīng)問(wèn)世，便引發(fā)了產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，用戶(hù)規(guī)模迅速超過(guò)一億，并在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域迅速實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。微軟“必應(yīng)”搜索已開(kāi)始借助ChatGPT，為用戶(hù)提供結(jié)構(gòu)化整合搜索結(jié)果、建議及聊天等功能，顯著提升了搜索效率、改善了用戶(hù)體驗(yàn)。在智能性方面，斯坦福學(xué)者依據(jù)心智理論測(cè)試發(fā)現(xiàn)GPT-3.5（ChatGPT的同源模型）可解決100%的意外遷移任務(wù)以及85%的意外內(nèi)容任務(wù)，相當(dāng)于9歲兒童的水平（Kosinski， 2023）；在專(zhuān)業(yè)考試方面，ChatGPT及其同源產(chǎn)品可基本通過(guò)谷歌L3級(jí)軟件工程師水平測(cè)試、美國(guó)執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試、美國(guó)司法考試中的證據(jù)和侵權(quán)行為測(cè)試、美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院MBA運(yùn)營(yíng)管理課程考試等。

ChatGPT在文本類(lèi)內(nèi)容生成、上下文情境理解等方面所表現(xiàn)出的卓越性能，對(duì)教育領(lǐng)域也產(chǎn)生了巨大影響和深刻的啟示意義，并可能促進(jìn)和催化從教育理念到教育實(shí)踐的深層次變革。長(zhǎng)期受技術(shù)條件制約的啟發(fā)式教學(xué)與個(gè)性化反饋等潛在智能教育應(yīng)用也開(kāi)始成為可能。本研究將以ChatGPT為主要研究對(duì)象，基于其技術(shù)維度的核心能力分析其在教育中的潛在應(yīng)用，在對(duì)部分應(yīng)用進(jìn)行初步驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，探討其局限性及對(duì)教育的啟示。

二、ChatGPT概述

（一）歷史演變

人工智能領(lǐng)域的研究目標(biāo)是通過(guò)模擬人類(lèi)智能，使機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣思考和行動(dòng)?？茖W(xué)家并從模仿人類(lèi)語(yǔ)言交互的角度提出了著名的“圖靈測(cè)試”。人工智能發(fā)展初期，主要關(guān)注知識(shí)形式化表征與符號(hào)化推理，但一直難以處理復(fù)雜多變且具有較強(qiáng)歧義性的人類(lèi)自然語(yǔ)言。進(jìn)入21世紀(jì)，研究人員開(kāi)始嘗試構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型。雖然這些模型可以提升典型自然語(yǔ)言處理任務(wù)的性能，但是仍然難以深入分析和準(zhǔn)確生成人類(lèi)的自然語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)人類(lèi)自然語(yǔ)言進(jìn)行高維分布式表征和隱含特征提取逐漸成為可能，人工智能技術(shù)在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上的表現(xiàn)也有了極大提升。2017年谷歌公司提出Transformer（Vaswani et al.， 2017）模型，促使自然語(yǔ)言處理模型的參數(shù)量得到大幅擴(kuò)展。在此基礎(chǔ)上，研究人員提出了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的概念，即基于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)并利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，以提升機(jī)器對(duì)自然語(yǔ)言的理解能力，并由此開(kāi)啟了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的大模型時(shí)代。

2018年6月，美國(guó)OpenAI公司提出了基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（Generative Pre-trained Transformer）GPT-1。GPT-1（Radford et al.， 2018）基于自回歸理念，采用12個(gè)Transformer解碼器，構(gòu)建從左向右單向預(yù)測(cè)的語(yǔ)言模型，參數(shù)量達(dá)1.17億。GPT-1的構(gòu)建首先基于大型語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，然后通過(guò)有監(jiān)督的微調(diào)技術(shù)為下游自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供解決方案。同年10月，谷歌推出了基于自編碼理念的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，基于多層的Transformer編碼器，采用從左右雙向進(jìn)行填空學(xué)習(xí)的方式開(kāi)展訓(xùn)練（Devlin et al.， 2019）。2019年2月，OpenAI發(fā)布了GPT-2模型（Radford et al.， 2019），其核心理念與GPT-1相似，但采用了更多的Transformer解碼器和更大的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，參數(shù)量達(dá)15億。GPT-2在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上均有較為出色的表現(xiàn)。同年谷歌進(jìn)一步提出了T5（Raffel et al.， 2019）模型，并在機(jī)器翻譯與知識(shí)問(wèn)答等任務(wù)上表現(xiàn)出更好的性能。2020年5月，OpenAI推出GPT-3（Brown et al.， 2020），其參數(shù)量相較GPT-2提升了兩個(gè)數(shù)量級(jí)，達(dá)到1，750億。參數(shù)量的提升使GPT-3在對(duì)話(huà)生成、文本摘要、機(jī)器翻譯等任務(wù)上展現(xiàn)出了卓越的性能。2022年初，OpenAI在GPT-3的基礎(chǔ)上推出InstructGPT（Ouyang et al.， 2022），并于同年11月推出其同源模型ChatGPT，在文本生成以及自然語(yǔ)言交互等任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了較為驚人的進(jìn)步。

（二）相關(guān)技術(shù)

為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的生成內(nèi)容，以ChatGPT為代表的GPT系列系統(tǒng)，主要涉及了五項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和架構(gòu)。

1. Transformer模型

該模型是ChatGPT等系統(tǒng)的基本組成單元，本質(zhì)上是一種基于自注意力機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要包含編碼器和解碼器兩部分。編碼器主要包括一個(gè)自注意力子層和一個(gè)全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子層：前者計(jì)算輸入序列中不同位置之間的依賴(lài)關(guān)系結(jié)構(gòu)并進(jìn)行特征表示，后者則對(duì)新生成的特征表示進(jìn)行處理，生成最終的表征向量。解碼器的基本結(jié)構(gòu)與編碼器類(lèi)似，但針對(duì)編碼器的輸出增加了新的多頭注意力層，并加入了掩碼設(shè)定，以防止解碼過(guò)程中后繼位置信息泄漏。Transformer模型能夠高效捕捉序列數(shù)據(jù)中不同位置之間的依賴(lài)關(guān)系，并處理任意長(zhǎng)度的自然語(yǔ)言序列數(shù)據(jù)。

2. 基于Transformer的基本架構(gòu)

GPT系列系統(tǒng)基于Transformer模型構(gòu)成其基本系統(tǒng)架構(gòu)，由于ChatGPT系統(tǒng)的具體技術(shù)結(jié)構(gòu)信息目前并沒(méi)有被完整披露，我們以其前身GPT-3為例進(jìn)行介紹。如圖1所示，GPT-3主要是由96層的Transformer 解碼器組成，其中每層的解碼器包含掩碼多頭注意力機(jī)制子層和全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子層，單詞的嵌入維度和上下文窗口長(zhǎng)度均進(jìn)行了擴(kuò)展，且采用稀疏注意力模式提升運(yùn)行效率。模型訓(xùn)練的過(guò)程基于自回歸思想，即給定上文內(nèi)容預(yù)測(cè)下文單詞或給定下文內(nèi)容預(yù)測(cè)上文單詞。此外，針對(duì)不同自然語(yǔ)言處理任務(wù)，GPT-3轉(zhuǎn)換不同格式的文本語(yǔ)料進(jìn)行模型訓(xùn)練。例如，針對(duì)機(jī)器翻譯任務(wù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)轉(zhuǎn)換成類(lèi)似“翻譯成英文：他來(lái)自中國(guó)。He is from China.”格式的文本。這些技術(shù)與思想直接幫助GPT系列系統(tǒng)逐步具備了優(yōu)秀的文本生成能力。

3. 基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning from Human Feedback， RLHF）技術(shù)

該技術(shù)是ChatGPT內(nèi)容生成能力提升的關(guān)鍵（Christinao et al.， 2017）。RLHF技術(shù)包含三個(gè)步驟：第一步是監(jiān)督式微調(diào)，其核心理念是利用符合人類(lèi)預(yù)期的少量標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，初步優(yōu)化文本生成模型；第二步是構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)模型，核心目標(biāo)是通過(guò)對(duì)監(jiān)督式微調(diào)生成的多個(gè)結(jié)果進(jìn)行人工排序標(biāo)記，訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)模型，用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型輸出結(jié)果的自動(dòng)化評(píng)價(jià)；第三步是利用近端策略?xún)?yōu)化（Proximal Policy Optimization， PPO）算法，結(jié)合獎(jiǎng)勵(lì)模型對(duì)文本生成模型的結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估，并采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)文本生成模型進(jìn)行優(yōu)化，使其最終具備生成符合人類(lèi)預(yù)期的文本的能力（Schulman et al.， 2017）。

4. 指示微調(diào)（Instruction Tuning）技術(shù)

該技術(shù)可以輔助ChatGPT等系統(tǒng)生成高質(zhì)量的文本（Wei et al.， 2021）。指示微調(diào)是一項(xiàng)語(yǔ)言模型訓(xùn)練技術(shù)，通過(guò)將預(yù)設(shè)的指令描述與生成文本相結(jié)合，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而微調(diào)文本生成模型的參數(shù)。其核心思想是將自然語(yǔ)言處理相關(guān)任務(wù)轉(zhuǎn)化為基于指令描述的文本生成問(wèn)題。基于指令描述，可以促使模型理解指令任務(wù)，從而生成預(yù)期文本。例如，用戶(hù)輸入“判斷這句話(huà)的對(duì)錯(cuò)：三角形的內(nèi)角和為360度”，其中“判斷這句話(huà)的對(duì)錯(cuò)”是指令描述，指令任務(wù)是對(duì)“三角形的內(nèi)角和為360度”進(jìn)行正誤判斷，從而生成預(yù)期的答案文本“該句話(huà)錯(cuò)誤”。

5. 思維鏈（Chain of Thought）技術(shù)

該技術(shù)通過(guò)一系列前后關(guān)聯(lián)的指令，可以輔助ChatGPT等系統(tǒng)完成復(fù)雜推理任務(wù)（Wei et al.， 2022）。語(yǔ)言模型雖然在對(duì)人類(lèi)自然語(yǔ)言表征和建模上取得了顯著進(jìn)展，但在復(fù)雜邏輯問(wèn)題推理上，仍較難達(dá)到滿(mǎn)意的效果。思維鏈技術(shù)可以針對(duì)性地設(shè)計(jì)模型的指令輸入，促使模型將單步驟推理任務(wù)拆解為包含多個(gè)中間步驟的任務(wù)。其中，每一個(gè)中間步驟由一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的指令輸入作為引導(dǎo)，其結(jié)果代表了多步驟任務(wù)的邏輯分析過(guò)程。思維鏈技術(shù)可以引導(dǎo)文本類(lèi)內(nèi)容生成，輔助模型生成和解決復(fù)雜邏輯推理任務(wù)。

同時(shí)，為解決文本生成過(guò)程中產(chǎn)生與用戶(hù)預(yù)期不符的行為問(wèn)題，例如捏造事實(shí)、生成有偏見(jiàn)或有害文本、不遵循用戶(hù)指示等，ChatGPT等系統(tǒng)的技術(shù)研發(fā)遵循3H基本原則，即幫助性（Helpful）——模型應(yīng)幫助用戶(hù)解決問(wèn)題、真實(shí)性（Honest）——模型不能捏造信息或誤導(dǎo)用戶(hù)、無(wú)害性（Harmless）——模型不能對(duì)人或環(huán)境造成身體、心理或社會(huì)性的傷害（Askell et al.， 2021；Ouyang et al.， 2022）。

（三）核心能力

上述相關(guān)技術(shù)與基本原則的科學(xué)合理使用，促使ChatGPT等系統(tǒng)在自然語(yǔ)言理解與內(nèi)容生成方面，顯示出以下四項(xiàng)較為突出的核心能力。

1. 啟發(fā)性?xún)?nèi)容生成能力

ChatGPT等系統(tǒng)能夠基于給定的主題或在多輪對(duì)話(huà)過(guò)程中識(shí)別的上下文信息，生成有啟發(fā)性和創(chuàng)意性的文本，包括詩(shī)詞、故事、評(píng)論等。這些文本不僅可以成為用戶(hù)的創(chuàng)作素材，也可以在思維廣度上為用戶(hù)帶來(lái)啟發(fā)。

2. 對(duì)話(huà)情境理解能力

ChatGPT等系統(tǒng)能夠基于多輪對(duì)話(huà)中的上下文信息，進(jìn)行語(yǔ)義理解和推理，捕捉用戶(hù)意圖與對(duì)話(huà)情境，生成符合邏輯的連貫性回復(fù)，為用戶(hù)帶來(lái)良好的交互體驗(yàn)。

3. 序列任務(wù)執(zhí)行能力

ChatGPT等系統(tǒng)能夠基于用戶(hù)的序列指令描述，理解指令之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，逐步對(duì)任務(wù)進(jìn)行推進(jìn)，完成基于組合指令的復(fù)雜任務(wù)，從而較好地執(zhí)行用戶(hù)給出的多步驟序列任務(wù)。

4. 程序語(yǔ)言解析能力

ChatGPT等系統(tǒng)能夠根據(jù)多種編程語(yǔ)言的語(yǔ)法規(guī)則、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法構(gòu)建與編程規(guī)范，對(duì)代碼程序進(jìn)行結(jié)構(gòu)與算法分析，并根據(jù)用戶(hù)任務(wù)需求自動(dòng)生成符合任務(wù)要求的代碼程序或錯(cuò)因解析。

上述四項(xiàng)核心能力體現(xiàn)了當(dāng)前生成式人工智能領(lǐng)域的重要突破和價(jià)值，也為其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用提供了諸多可能性。

三、潛在教育應(yīng)用

基于當(dāng)前ChatGPT系統(tǒng)所具備的啟發(fā)性?xún)?nèi)容生成、對(duì)話(huà)情境理解、序列任務(wù)執(zhí)行、程序語(yǔ)言解析四項(xiàng)核心能力，我們從教、學(xué)、評(píng)、輔四個(gè)典型教育環(huán)節(jié)，梳理了不同核心能力可以支持的潛在教育應(yīng)用，如圖2所示。

（一）教師教學(xué)

ChatGPT等系統(tǒng)可以為教師教學(xué)提供多種形態(tài)的幫助和服務(wù)?；趩l(fā)性?xún)?nèi)容生成能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)教師的教學(xué)目標(biāo)生成創(chuàng)作型教學(xué)素材，輔助教師設(shè)計(jì)有創(chuàng)新性的教學(xué)活動(dòng)；基于對(duì)話(huà)情境理解能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以在課堂教學(xué)中充當(dāng)助教角色，根據(jù)當(dāng)前教學(xué)活動(dòng)情境，為教師提供教學(xué)過(guò)程的交互式支持；基于序列任務(wù)執(zhí)行能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)教學(xué)場(chǎng)景與個(gè)體教師的教學(xué)需求，生成個(gè)性化教學(xué)方案；基于程序語(yǔ)言解析能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以為教師提供編程課程案例，支持典型問(wèn)題及其變形的示例性代碼生成與說(shuō)明。

具體而言，在輔助教師生成個(gè)性化教學(xué)方案的過(guò)程中，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)教師的教學(xué)需求，分步驟生成多種適切的教學(xué)設(shè)計(jì)，為教師在備課過(guò)程中提供思路啟發(fā)與多種備選方案，提升教師的備課效率與授課質(zhì)量。例如，在中學(xué)語(yǔ)文課程《荷塘月色》的教案設(shè)計(jì)過(guò)程中，教師可以首先要求系統(tǒng)制作一份基礎(chǔ)方案，包括教學(xué)主題、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)步驟、教學(xué)方法、教學(xué)評(píng)價(jià)、教學(xué)資源等模塊。在此基礎(chǔ)上，教師可以繼續(xù)要求系統(tǒng)增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，并自動(dòng)生成朱自清生平小測(cè)驗(yàn)、荷塘故事續(xù)寫(xiě)等趣味教學(xué)活動(dòng)，供自己參考和選擇性補(bǔ)充到教案中。教師也可以要求系統(tǒng)增加課外拓展素材，系統(tǒng)則會(huì)從作者的其他代表作品、書(shū)信與日記、故鄉(xiāng)文化等方面提供參考教學(xué)資源。

（二）學(xué)習(xí)過(guò)程

ChatGPT等系統(tǒng)也可以為學(xué)習(xí)過(guò)程提供良好的支持和服務(wù)?；趩l(fā)性?xún)?nèi)容生成能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以自動(dòng)生成范文段落示例或啟發(fā)性思路提示，為學(xué)生提供創(chuàng)意寫(xiě)作素材，以人機(jī)協(xié)同共創(chuàng)方式輔助學(xué)生寫(xiě)作；基于對(duì)話(huà)情境理解能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以識(shí)別學(xué)生學(xué)習(xí)情境，結(jié)合學(xué)科專(zhuān)業(yè)知識(shí)，為學(xué)生提供基于情境的學(xué)科知識(shí)問(wèn)答；基于序列任務(wù)執(zhí)行能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求與知識(shí)掌握情況，為學(xué)生提供動(dòng)態(tài)教學(xué)支架與反饋，并優(yōu)化其學(xué)習(xí)路徑；基于程序語(yǔ)言解析能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以結(jié)合學(xué)生實(shí)際需求與編程任務(wù)，為學(xué)生推薦相關(guān)代碼片段與運(yùn)行解析，幫助其高效理解程序的設(shè)計(jì)思路與編寫(xiě)方式。

具體而言，在支持學(xué)生學(xué)科知識(shí)問(wèn)答的過(guò)程中，ChatGPT系統(tǒng)可以基于多輪對(duì)話(huà)，為學(xué)生提供從現(xiàn)象分析、知識(shí)點(diǎn)講解、應(yīng)用影響等多層次服務(wù)。例如，系統(tǒng)可以為學(xué)生解答“蘋(píng)果會(huì)落地”的物理學(xué)原理是地球引力作用，并進(jìn)一步為學(xué)生講解牛頓運(yùn)動(dòng)定律的知識(shí)點(diǎn)。如果學(xué)生繼續(xù)提問(wèn)“這些原理和定律的用途”，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確理解其問(wèn)題指向，并從日常生活到航空航天等角度進(jìn)行解答并做合理擴(kuò)展。

（三）教育評(píng)價(jià)

ChatGPT等系統(tǒng)還可以針對(duì)性完成教育評(píng)價(jià)的多項(xiàng)任務(wù)。基于啟發(fā)性?xún)?nèi)容生成能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以為學(xué)生作品和答案進(jìn)行客觀(guān)點(diǎn)評(píng)，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)掘作品優(yōu)點(diǎn)并提供改進(jìn)思路；基于對(duì)話(huà)情境理解能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以對(duì)學(xué)生的語(yǔ)言表達(dá)能力進(jìn)行評(píng)測(cè)，通過(guò)分析學(xué)生對(duì)話(huà)過(guò)程中的詞匯、語(yǔ)法、句子結(jié)構(gòu)，以及觀(guān)點(diǎn)表達(dá)與事件描述方式，給出針對(duì)性的反饋建議；基于序列任務(wù)執(zhí)行能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)測(cè)試科目、考察目標(biāo)、題目類(lèi)型等組卷需求，自動(dòng)生成多種備選測(cè)試題目，支持教師智能組卷；基于程序語(yǔ)言解析能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以進(jìn)行高效代碼反饋與評(píng)價(jià)，糾正代碼錯(cuò)誤并提出優(yōu)化建議。

具體而言，在為學(xué)生提供程序代碼評(píng)價(jià)中，ChatGPT等系統(tǒng)可以通過(guò)自動(dòng)識(shí)別程序語(yǔ)言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)類(lèi)型與代碼結(jié)構(gòu)，整體評(píng)價(jià)典型算法程序的編寫(xiě)正誤，并提供關(guān)于代碼規(guī)范性、復(fù)雜度等多個(gè)維度的細(xì)顆粒度反饋與評(píng)價(jià)。例如，學(xué)生輸入指令“請(qǐng)對(duì)下面這段代碼進(jìn)行評(píng)價(jià)反饋”并提供代碼，系統(tǒng)可以指出該典型算法是否編寫(xiě)正確，并提供針對(duì)性建議與改進(jìn)代碼示例。此外，系統(tǒng)還可以從函數(shù)命名方式、函數(shù)功能注釋、參數(shù)合法性檢驗(yàn)、返回值設(shè)計(jì)、變量命名等方面提供改進(jìn)提示。

（四）學(xué)業(yè)輔導(dǎo)

ChatGPT等系統(tǒng)還可以嘗試完成較為復(fù)雜和專(zhuān)業(yè)的學(xué)業(yè)輔導(dǎo)任務(wù)。基于啟發(fā)性?xún)?nèi)容生成能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以生成針對(duì)性資源和素材，引導(dǎo)學(xué)生從不同角度對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行理解，輔助提升學(xué)生的知識(shí)探究與創(chuàng)新能力；基于對(duì)話(huà)情境理解能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以依據(jù)歷史對(duì)話(huà)信息理解學(xué)生的實(shí)際輔導(dǎo)需求，結(jié)合當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容，為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支持；基于序列任務(wù)執(zhí)行能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以針對(duì)學(xué)生的疑難問(wèn)題進(jìn)行分步驟解析，幫助學(xué)生理解問(wèn)題求解的要點(diǎn)與難點(diǎn)；基于程序語(yǔ)言解析能力，ChatGPT等系統(tǒng)可以生成多維度代碼解釋?zhuān)▍?shù)設(shè)置、算法思路、邏輯關(guān)系等，幫助學(xué)生理解程序內(nèi)涵與功能，輔助提升學(xué)生編程能力。

具體而言，在為學(xué)生生成知識(shí)探究與創(chuàng)新素材的過(guò)程中，ChatGPT等系統(tǒng)除可以生成以事實(shí)為依托的素材外，還可以生成基于假設(shè)的啟發(fā)性素材，引導(dǎo)學(xué)生從不同維度解構(gòu)知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生的思辨能力與探究意識(shí)。例如，當(dāng)學(xué)生提問(wèn)“如果荊軻刺秦王成功了，將會(huì)發(fā)生什么”，系統(tǒng)可以基于這種假設(shè)，為學(xué)生分析秦國(guó)是否還能統(tǒng)一六國(guó)以及中國(guó)歷史的多種可能發(fā)展走向，啟發(fā)學(xué)生對(duì)歷史問(wèn)題進(jìn)行深入思考。

四、教育應(yīng)用初步驗(yàn)證

本研究從教師教學(xué)、學(xué)習(xí)過(guò)程與教育評(píng)價(jià)三個(gè)維度，分別選取題目生成、自動(dòng)解題與輔助批閱三個(gè)具體教育應(yīng)用，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初步驗(yàn)證。所選用的系統(tǒng)是2023年2月最新版本的ChatGPT。

（一）題目生成

如表1所示，當(dāng)用戶(hù)給出數(shù)學(xué)應(yīng)用題生成的指令后，系統(tǒng)可以自動(dòng)生成符合指令要求且具備合理情境信息的題目及其答案，即通過(guò)小明購(gòu)買(mǎi)水果的情境設(shè)置考察乘法與加法的運(yùn)算。在此基礎(chǔ)上，如果給出更改情境的指令，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)一步生成小明購(gòu)買(mǎi)文具的情境并考查相同的數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)。最后，如果繼續(xù)用中文給出“請(qǐng)?jiān)俪鲆坏李?lèi)似的英文習(xí)題”的指令，系統(tǒng)可以生成描述清晰且考查知識(shí)點(diǎn)相同的英文題目，而其具體情境可以有所不同。

經(jīng)過(guò)多輪測(cè)試，系統(tǒng)可以持續(xù)生成質(zhì)量和難度均適中的多學(xué)科、多情境習(xí)題，且大多數(shù)生成的題目包含參考答案，便于在教育實(shí)際場(chǎng)景中使用。同時(shí)，通過(guò)給出后續(xù)指令，可以對(duì)所生成習(xí)題的細(xì)節(jié)性信息進(jìn)行修改，并可以生成多語(yǔ)種題目。由此可見(jiàn)，在教師教學(xué)的應(yīng)用維度，系統(tǒng)初步具備了依據(jù)教學(xué)目標(biāo)生成創(chuàng)作型教學(xué)素材的應(yīng)用能力，可以輔助教師完成包括題目生成在內(nèi)的多項(xiàng)具體教學(xué)任務(wù)。

（二）自動(dòng)解題

如表2所示，用戶(hù)輸入一道涉及加法、除法、百分比等相關(guān)知識(shí)的數(shù)學(xué)問(wèn)題，系統(tǒng)可以自動(dòng)生成解答內(nèi)容。在解答內(nèi)容中，系統(tǒng)首先指出已知條件，即鹽的質(zhì)量為2克，然后解析鹽和水的總質(zhì)量為202克，進(jìn)而給出質(zhì)量占比的具體計(jì)算公式并計(jì)算出正確結(jié)果。最后，系統(tǒng)用規(guī)范的語(yǔ)句正面回答了該數(shù)學(xué)問(wèn)題。

為更好地驗(yàn)證系統(tǒng)的自動(dòng)解題能力，我們從Multiarith數(shù)據(jù)集（Roy & Dan， 2016）中選取了50道習(xí)題組成測(cè)試集。Multiarith數(shù)據(jù)集是一個(gè)多步驟算法數(shù)據(jù)集，包含600道小學(xué)級(jí)別的情景類(lèi)數(shù)學(xué)題。通過(guò)調(diào)用InstructGPT相關(guān)模型接口進(jìn)行持續(xù)測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)解題的平均準(zhǔn)確率約為68%。該結(jié)果已經(jīng)明顯高于GPT-3的準(zhǔn)確率，且解答錯(cuò)誤的原因大多是源于對(duì)情境中所需常識(shí)性知識(shí)的誤判。我們進(jìn)一步對(duì)系統(tǒng)解題過(guò)程中的推理文字進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)所生成的文字合理且易懂，大幅度超過(guò)了之前GPT-3的邏輯表達(dá)能力。例如，GPT-3生成的解題思路通常會(huì)存在錯(cuò)誤的因果關(guān)系和推理，但ChatGPT系統(tǒng)已經(jīng)可以給出完整清晰的解題邏輯，且在關(guān)鍵步驟上均配有計(jì)算公式和描述。

通過(guò)以上試驗(yàn)，我們可以初步驗(yàn)證系統(tǒng)已經(jīng)具有較好的自動(dòng)解題功能，所生成的解題結(jié)果具有一定的準(zhǔn)確性與可讀性，其邏輯表達(dá)清晰且形式豐富。由此可見(jiàn)，在學(xué)習(xí)過(guò)程維度，系統(tǒng)已經(jīng)初步具備了完成個(gè)性化學(xué)科知識(shí)問(wèn)答與支架式教學(xué)反饋等教育應(yīng)用的能力。另外需要指出的是，對(duì)于具有較為復(fù)雜情境的題目，ChatGPT系統(tǒng)自動(dòng)解題和反饋能力還有待提高。

（三）輔助批閱

如表3所示，用戶(hù)輸入一道完整的題目及其錯(cuò)誤解答，系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)指示，自動(dòng)判斷答案正誤并給出具體反饋，從而完成輔助批閱的基本任務(wù)。在生成的輔助批閱文本中，系統(tǒng)首先明確給出了正確與否的判斷，然后用合理準(zhǔn)確的語(yǔ)言給出了錯(cuò)誤原因的分析，即指出桃樹(shù)數(shù)量“不是僅僅是蘋(píng)果樹(shù)數(shù)量的1/5”，而應(yīng)是“蘋(píng)果樹(shù)數(shù)量的1/5加上蘋(píng)果樹(shù)數(shù)量”。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)可以繼續(xù)自動(dòng)給出合理的解題過(guò)程與正確的答案。

我們進(jìn)一步對(duì)題目?jī)?nèi)容和答案進(jìn)行更改并測(cè)試，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可以持續(xù)輸出類(lèi)似的輔助批閱結(jié)果。由此可見(jiàn)，系統(tǒng)已經(jīng)具有題目答案正誤判斷和錯(cuò)因分析等基本功能，即具備了對(duì)學(xué)生作品和習(xí)題答案進(jìn)行客觀(guān)點(diǎn)評(píng)和判斷的能力。這種診斷性評(píng)價(jià)能力具有很高的教育應(yīng)用價(jià)值，是構(gòu)建全流程自動(dòng)化教育評(píng)價(jià)服務(wù)的關(guān)鍵性技術(shù)保障和基礎(chǔ)。

五、局限與啟示

（一）局限與問(wèn)題

以ChatGPT為代表的生成式人工智能系統(tǒng)仍然面臨諸多局限。首先，系統(tǒng)仍然難以充分理解信息和分析信息內(nèi)在的邏輯關(guān)系，因此很容易生成不合理的內(nèi)容或者犯事實(shí)性的錯(cuò)誤。例如ChatGPT會(huì)非常自然地回答諸如“諸葛亮是如何打敗秦始皇”或“林黛玉初見(jiàn)曹雪芹的情景”，所給出的錯(cuò)誤且荒謬的答案體現(xiàn)了該技術(shù)并不能像人類(lèi)一樣完整理解知識(shí)體系與內(nèi)在聯(lián)系。這種事實(shí)性的錯(cuò)誤也容易誤導(dǎo)不具備專(zhuān)業(yè)知識(shí)或相關(guān)常識(shí)的學(xué)習(xí)者，引起學(xué)習(xí)迷航與認(rèn)知障礙。

其次，生成式人工智能的過(guò)程仍然是黑箱，所生成的內(nèi)容不具備可解釋性與明確的依據(jù)。例如讓ChatGPT 寫(xiě)出“低時(shí)間復(fù)雜度的字符串匹配”代碼，即使所生成的長(zhǎng)段代碼可以運(yùn)行且結(jié)果看似正確，但由于其中代碼生成的來(lái)源和算法依據(jù)都不清晰，代碼中細(xì)微的邏輯錯(cuò)誤或步驟冗余也難以精確識(shí)別，因此難以直接應(yīng)用于重要的課程實(shí)踐和高利害的考試任務(wù)中。

另外，生成式人工智能在中文語(yǔ)境和文字上的理解和表達(dá)能力總體上要弱于英文。例如對(duì)于“蘋(píng)果比梨多1/6”這樣含義的語(yǔ)句，ChatGPT經(jīng)常會(huì)生成“蘋(píng)果是梨的1/6”或“蘋(píng)果是梨的1/6倍”這樣的錯(cuò)誤或不符合中文語(yǔ)言習(xí)慣的表述。這種能力差距源于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料中以英文為主的現(xiàn)實(shí)情況，也因此可能導(dǎo)致非英語(yǔ)母語(yǔ)的學(xué)習(xí)者理解困難甚至理解錯(cuò)誤。

同時(shí)，生成式人工智能技術(shù)也可能被惡意利用，造成較為嚴(yán)重的安全隱患。例如，可以用多步提示的方式，引導(dǎo)系統(tǒng)給出“如何入室盜竊”或“如何制造傷人工具”這類(lèi)問(wèn)題的危險(xiǎn)答案。這些危險(xiǎn)信息如果被各學(xué)段學(xué)習(xí)者獲得和傳播，會(huì)帶來(lái)較為嚴(yán)重的青少年問(wèn)題和社會(huì)危害。另外，生成式人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)源本身復(fù)雜且龐大，其生成的內(nèi)容可能有知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題，且容易產(chǎn)生法律風(fēng)險(xiǎn)。例如在模型訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程中，ChatGPT等產(chǎn)品所需的大規(guī)模數(shù)據(jù)集不可避免要涉及各類(lèi)受法律保護(hù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)類(lèi)數(shù)據(jù)，這些未經(jīng)著作權(quán)人授權(quán)的數(shù)據(jù)的使用以及所生成的相應(yīng)內(nèi)容，存在侵犯他人著作權(quán)或?qū)＠麢?quán)的風(fēng)險(xiǎn)。

最后，需要指出的是，以ChatGPT為代表的生成式人工智能雖然在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，但并非在所有場(chǎng)景都有重要應(yīng)用潛力和作用。例如在教育智能化管理與服務(wù)中，通常需要依靠準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐和透明的決策模型，很難簡(jiǎn)單依賴(lài)“黑箱式”的生成式人工智能技術(shù)。另外，生成式人工智能的模型訓(xùn)練、測(cè)試與下游任務(wù)適配，均需要較大規(guī)模的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源進(jìn)行支持，這種高成本對(duì)于相當(dāng)一部分教育業(yè)務(wù)是難以承受的。因此，人工智能生成內(nèi)容技術(shù)的教育應(yīng)用范圍和場(chǎng)景也有一定的局限性，應(yīng)避免在教育領(lǐng)域盲目推廣和普及。

（二）啟示與展望

1. 推進(jìn)教育理念變革

雖然以ChatGPT為代表的人工智能生成內(nèi)容仍然存在諸多局限，但其所具備的核心能力已開(kāi)始對(duì)教育理念產(chǎn)生直接影響和啟示作用。我國(guó)現(xiàn)階段教育仍重視通過(guò)大量記憶、識(shí)別和練習(xí)而獲取知識(shí)，忽視通過(guò)分析思考而發(fā)現(xiàn)并掌握知識(shí)的方法與技能。生成式人工智能技術(shù)已逐步顯現(xiàn)出高效積累知識(shí)與合理使用知識(shí)的基本能力，可以預(yù)見(jiàn)將替代和超越只能獲取和存儲(chǔ)知識(shí)的低階思維腦力勞動(dòng)者。因此，教育應(yīng)該更加側(cè)重于培養(yǎng)學(xué)生的高階思維能力，尤其是跨學(xué)科多元思維能力、批判性思維能力與創(chuàng)造性思維能力。只有具備較強(qiáng)的跨學(xué)科多元思維能力，學(xué)生才能認(rèn)識(shí)和區(qū)分現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問(wèn)題和情境，并最終完成人工智能難以應(yīng)對(duì)的實(shí)際任務(wù)；只有具備良好的批判性思維能力，學(xué)生才能對(duì)知識(shí)和技能有超越人工智能模型的深入理解和分析，并充分認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的局限及其工具屬性；只有具備一定的創(chuàng)造性思維能力，學(xué)生才能充分挖掘和發(fā)揮自身在特定領(lǐng)域的創(chuàng)新潛力和作用，避免被智能機(jī)器在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域簡(jiǎn)單替代。同時(shí)，新技術(shù)條件下的教育，需要加速教師隊(duì)伍的觀(guān)念轉(zhuǎn)變，讓一線(xiàn)教育工作者充分認(rèn)識(shí)到技術(shù)變革所帶來(lái)的社會(huì)需求變革，充分調(diào)動(dòng)教師在教育理念變革過(guò)程中的積極性和創(chuàng)造力。

2. 創(chuàng)新教學(xué)方式與內(nèi)容

在重視高階思維能力培養(yǎng)的教育理念驅(qū)動(dòng)下，生成式人工智能技術(shù)與產(chǎn)品對(duì)教學(xué)方式與教學(xué)內(nèi)容的影響也會(huì)逐漸顯現(xiàn)，并扮演不同的角色和發(fā)揮不同的作用。在教學(xué)方式上，需要鼓勵(lì)教師積極創(chuàng)新課堂教學(xué)方式，將相關(guān)技術(shù)納入不同學(xué)科的教學(xué)過(guò)程中，豐富課堂活動(dòng)內(nèi)容及其趣味性。例如，通過(guò)設(shè)置具備良好交互能力的人工智能助教，提供實(shí)時(shí)機(jī)器反饋甚至人機(jī)辯論環(huán)境，鼓勵(lì)學(xué)生與機(jī)器助教開(kāi)展共創(chuàng)性學(xué)習(xí)，持續(xù)性獲取所需的個(gè)性化學(xué)習(xí)信息與資源，從而培養(yǎng)學(xué)生高階思維能力和自主學(xué)習(xí)能力。在教學(xué)內(nèi)容上，需要積極調(diào)整不同學(xué)科的培養(yǎng)目標(biāo)和教學(xué)要求，更加強(qiáng)調(diào)學(xué)科核心素養(yǎng)導(dǎo)向的教學(xué)內(nèi)容設(shè)置。例如當(dāng)前人工智能生成內(nèi)容技術(shù)已經(jīng)具備良好的多語(yǔ)言代碼生成與調(diào)試能力，初級(jí)程序員的社會(huì)分工可能將逐步消失。因此，對(duì)于基礎(chǔ)教育與職業(yè)教育階段的編程類(lèi)教學(xué)，需要更加強(qiáng)調(diào)計(jì)算思維、人工智能素養(yǎng)與算法思維的培養(yǎng)，減少對(duì)于程序語(yǔ)言中語(yǔ)法細(xì)節(jié)的記憶性學(xué)習(xí)。

3. 鼓勵(lì)教育與技術(shù)互促共進(jìn)

人工智能生成內(nèi)容相關(guān)技術(shù)的演進(jìn)速度非?？臁Ｒ訥PT系列為例，從第一代GPT-1到目前的ChatGPT經(jīng)歷了四代更新，每一代的性能都有明顯提升，但更新?lián)Q代的時(shí)間不足五年。因此，可以預(yù)見(jiàn)更加智能化和人性化的生成式人工智能技術(shù)與產(chǎn)品將會(huì)在短期內(nèi)出現(xiàn)，其在自然語(yǔ)言處理等任務(wù)上的性能將進(jìn)一步提升，也將具備更優(yōu)秀的內(nèi)容理解、生成與泛化能力。因此，教育需要積極適應(yīng)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)其持有更加開(kāi)放和包容的態(tài)度，鼓勵(lì)教育工作者秉持技術(shù)向善理念，研究和使用相關(guān)技術(shù)和工具，協(xié)作完成各類(lèi)教學(xué)任務(wù)。同時(shí)，需要充分認(rèn)識(shí)這類(lèi)新技術(shù)不再是“拍照搜題”或“換臉軟件”，而可能成為未來(lái)教育的重要組成部分并對(duì)教育領(lǐng)域具有深刻的變革性意義。另外，教育領(lǐng)域也需要高度關(guān)注生成式人工智能技術(shù)的潛在安全與倫理風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)教育領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，推進(jìn)制定相關(guān)法律法規(guī)，形成技術(shù)與教育雙螺旋式的互促共進(jìn)。當(dāng)通用人工智能已經(jīng)逐步接近人類(lèi)社會(huì)，教育作為人類(lèi)文明進(jìn)步的基石，應(yīng)該從容應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)且充滿(mǎn)自信。

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基金項(xiàng)目：本文系北京市教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2021年度重點(diǎn)課題“人工智能驅(qū)動(dòng)的新一代智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)構(gòu)建研究”（課題編號(hào)：CHAA21036）的研究成果。

作者簡(jiǎn)介：盧宇，北京師范大學(xué)教育學(xué)部未來(lái)教育高精尖創(chuàng)新中心副教授。

余京蕾，北京師范大學(xué)教育學(xué)部教育技術(shù)學(xué)院博士研究生。

陳鵬鶴，北京師范大學(xué)教育學(xué)部未來(lái)教育高精尖創(chuàng)新中心講師（通訊作者：chenpenghe@bnu.eu.cn）。

李沐云，北京師范大學(xué)教育學(xué)部教育技術(shù)學(xué)院碩士研究生。