自然語言處理技術(shù)背景下高校教育模式創(chuàng)新途徑探究

吳彤 岳莉莉

[摘要]自然語言處理技術(shù)作為人工智能的重要分支，近年來取得了迅猛的發(fā)展，并在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，尤其是在教育領(lǐng)域。本文通過分析傳統(tǒng)教育模式在人才培養(yǎng)、教學(xué)形式、教育管理、評價體系方面面臨的問題，探討了如何運用自然語言處理技術(shù)賦能高校教育發(fā)展。旨在通過應(yīng)用自然語言處理技術(shù)激發(fā)教育創(chuàng)新，使高校更好地迎接未來社會對多元化、個性化人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)。

[關(guān)鍵詞]自然語言處理技術(shù)；高校教育模式；個性化教育；人工智能

[中圖分類號]G711 ?????[文獻標(biāo)識碼]A

[DOI]：10.20122/j.cnki.2097-0536.2024.02.040

高校教育作為知識傳承和人才培養(yǎng)的主要陣地，其發(fā)展受到社會、經(jīng)濟、科技等多方面因素的影響。隨著社會的不斷進步和知識的快速更新，傳統(tǒng)的高校教育模式面臨一系列新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的高校教育模式在人才培養(yǎng)上過于標(biāo)準(zhǔn)化，難以滿足學(xué)生個性化發(fā)展的需求。教學(xué)形式單一，缺乏多元化的教育手段。教育管理普遍缺乏及時有效的數(shù)據(jù)支撐，無法做出科學(xué)合理的決策。教育評價體系以考試為主，未能全面反映學(xué)生的多方面能力。

在這一背景下，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用為高校教育模式創(chuàng)新提供了新的可能性。自然語言處理技術(shù)以其在語言理解、信息抽取、情感分析與情緒分析等方面的強大能力，成為解決高校教育模式困境的潛在利器。本論文旨在深入研究如何充分發(fā)揮自然語言處理技術(shù)的優(yōu)勢，推動高校教育模式創(chuàng)新，使高校更好地迎接未來社會對多元化、個性化人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)。

一、自然語言處理技術(shù)概述

自然語言處理技術(shù)（Natural Language Processing，NLP）是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵分支，旨在讓計算機能夠理解、處理和生成人類語言。這一技術(shù)的目標(biāo)是實現(xiàn)對語言的深層次理解，使計算機能夠像人類一樣有效地處理和分析大量的自然語言數(shù)據(jù)。在NLP的推動下，計算機不僅能夠分析語法結(jié)構(gòu)、識別實體、理解情感，還能夠進行機器翻譯、回答問題，甚至可以生成富有上下文的對話，完成一系列復(fù)雜的語言任務(wù)。這一技術(shù)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括搜索引擎、社交媒體分析、智能助手、醫(yī)療保健、金融，尤其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用更為突出。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展將逐步推動傳統(tǒng)教育走向智能化，為教育領(lǐng)域注入新的活力。

二、智能時代背景下高校教育模式面臨的挑戰(zhàn)與限制

（一）人才培養(yǎng)

傳統(tǒng)高校教育普遍采用標(biāo)準(zhǔn)化和傳統(tǒng)化的人才培養(yǎng)模式。這導(dǎo)致了知識傳授的泛化性和學(xué)生對學(xué)習(xí)的興趣減弱。同時，這一模式也無法滿足當(dāng)今社會對多元化、個性化人才培養(yǎng)的要求。

1.忽視學(xué)生個體差異

學(xué)生在知識、技能、興趣和學(xué)習(xí)節(jié)奏上存在差異，但傳統(tǒng)教育往往未能提供個性化的教育，無法充分發(fā)揮學(xué)生的潛力。此外，面對人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，未來許多傳統(tǒng)的工作將被取代，因此如何培養(yǎng)一個具備足夠競爭力的人才，是當(dāng)前教育改革創(chuàng)新需要面臨的首要問題。

2.學(xué)生對學(xué)習(xí)的興趣減弱

由于傳統(tǒng)教育模式的單一性和缺乏個性化，學(xué)生可能對學(xué)習(xí)失去興趣，視學(xué)習(xí)為一種應(yīng)付考試的任務(wù)而非積極的知識探索。這可能降低他們的學(xué)業(yè)成績和學(xué)習(xí)動力。

（二）教學(xué)形式

傳統(tǒng)的課堂教學(xué)形式通常是單向的“師-生”傳授模式。教師采用講課、演示和小組討論等傳統(tǒng)方法。然而，這種單一形式無法滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和需求。

1.缺乏互動性

傳統(tǒng)課堂缺乏足夠的互動，學(xué)生通常是被動接受知識。我們需要更多互動性的學(xué)習(xí)體驗，例如在線討論論壇、實時問答和虛擬實驗室。這需要教師和學(xué)生打破傳統(tǒng)單向的教學(xué)形式，更積極地使用技術(shù)來促進互動，從而達(dá)到更好的課堂效果。

2.不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的忽視

學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格各不相同，有些人更喜歡視覺學(xué)習(xí)，而其他人更傾向于聽覺或動手實踐。傳統(tǒng)課堂可能無法滿足學(xué)生這種多元化的需求。高校需要創(chuàng)建多樣性、多模態(tài)的學(xué)習(xí)資源，以滿足不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)生需求。

3.缺乏實際應(yīng)用

傳統(tǒng)課堂教學(xué)往往偏向理論知識的傳授，而缺乏實際應(yīng)用。高校需要創(chuàng)造更多實踐性的學(xué)習(xí)體驗，例如通過模擬真實情境的案例分析、項目合作和實際問題解決等形式，將實踐融于課堂。

（三）教育管理

在教育管理中，教育數(shù)據(jù)獲取和處理的滯后性是一個顯著問題。傳統(tǒng)的教育管理往往依賴于有限的手段和有限的數(shù)據(jù)源，難以全面、及時地了解學(xué)生和教師的實際情況。這種滯后性導(dǎo)致了對教學(xué)質(zhì)量、學(xué)生反饋以及心理狀態(tài)等方面的實時監(jiān)測和干預(yù)的困難，同時也影響了教育管理的決策準(zhǔn)確性和高效性。學(xué)校管理層在制定政策和資源分配時，往往面臨著缺乏準(zhǔn)確、全面信息的問題，導(dǎo)致決策的盲目性和不確定性，進而削弱了教育管理的整體效能。

（四）教育評價體系

隨著自然語言處理技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)以考試為主的教育評價體系已經(jīng)難以全面準(zhǔn)確地反映學(xué)生的綜合能力和潛力。一方面，一些智能輔助工具的涌現(xiàn)對傳統(tǒng)評價形式的真實性提出了挑戰(zhàn)。例如，作為自然語言處理的一個重要應(yīng)用之一，ChatGPT技術(shù)可以通過對人類語言模式和邏輯思維的學(xué)習(xí)，來實現(xiàn)對自然語言的模擬和生成。一份關(guān)于美國大學(xué)生的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有近89%的學(xué)生選擇用ChatGPT寫作業(yè)，且目前只有極其專業(yè)的技術(shù)才能辨別，這會導(dǎo)致教師很難或者幾乎無法辨別學(xué)生提交的課程任務(wù)是否是其自己完成的，這對于傳統(tǒng)的以考試和作業(yè)為主的教育評價體系來說，是一個巨大的沖擊。

三、自然語言處理技術(shù)背景下的高校教育模式創(chuàng)新策略

（一）推動個性化教育，優(yōu)化人才培養(yǎng)模式

未來教育的中心將是人工智能幫助下的個性化教育，而自然語言處理技術(shù)是實現(xiàn)個性化教育的強大工具。

1.個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計

基于學(xué)生的學(xué)科興趣、學(xué)習(xí)速度和能力等方面進行綜合分析，可以利用自然語言處理技術(shù)輔助教育者設(shè)計個性化的學(xué)習(xí)路徑，這種定制的學(xué)習(xí)路徑可以使每個學(xué)生都能夠按照適合自己的學(xué)習(xí)節(jié)奏和方式學(xué)習(xí)，最大程度上達(dá)到因材施教的效果。

2.學(xué)習(xí)資源推薦

通過自然語言處理技術(shù)的文本分析和情感分析，分析學(xué)生在學(xué)習(xí)中生成的文本數(shù)據(jù)，深入了解他們對不同知識點的理解程度以及學(xué)習(xí)興趣等信息?；谶@些信息，為其推薦個性化的學(xué)習(xí)資源，包括教材、課程和學(xué)習(xí)應(yīng)用程序等。這樣的個性化推薦不僅提高了學(xué)生獲取知識的效率，還使學(xué)習(xí)過程更富有趣味性和成就感。

3.實時學(xué)習(xí)支持與交互

應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，建立實時學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)，為學(xué)生提供個性化、及時的學(xué)習(xí)幫助。系統(tǒng)通過分析學(xué)生在學(xué)習(xí)中的文本數(shù)據(jù)，了解其在特定知識點上的困惑。同時，為學(xué)生提供實時問題反饋和交互平臺，促進師生更緊密的溝通與合作。這一實時學(xué)習(xí)支持與交互機制將顯著提高學(xué)生學(xué)術(shù)自信心和學(xué)習(xí)效果，為個性化教育提供更全面支持。

（二）多模態(tài)智能化教學(xué)，豐富教學(xué)形式

自然語言處理技術(shù)可以與其他模態(tài)數(shù)據(jù)（如視覺、聲音）結(jié)合來一起推動智能化教學(xué)。未來的教育將依賴人臉、語音、動作、情緒和眼球識別等多模態(tài)技術(shù)來構(gòu)建一系列智能教學(xué)輔助系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不僅能監(jiān)測學(xué)生的考勤、課堂表現(xiàn)和專注度，還能評估教師的教學(xué)質(zhì)量，及時生成課堂評估報告以提供反饋。教師可以根據(jù)智能評估調(diào)整授課內(nèi)容和方式，確保高質(zhì)量的課堂體驗，形成一個行為、識別和分析相結(jié)合的全面監(jiān)控閉環(huán)。

在這一趨勢下，學(xué)習(xí)資源的呈現(xiàn)形式也將更為多元化，不再局限于傳統(tǒng)的文字類學(xué)習(xí)產(chǎn)品。借助自然語言處理技術(shù)，學(xué)習(xí)資源將包括文本、語音、圖像、視頻等多模態(tài)的學(xué)習(xí)材料。學(xué)生可以更靈活地選擇適合自己的資源，從而提高學(xué)習(xí)的效率和深度。這種多模態(tài)學(xué)習(xí)材料的應(yīng)用有助于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，創(chuàng)造更具有吸引力的學(xué)習(xí)氛圍。

（三）教育數(shù)據(jù)分析與決策支持：優(yōu)化教育管理，促進高效決策

情感分析和情緒分析是自然語言處理技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，利用情感分析和情緒分析等應(yīng)用，高校可以實時監(jiān)控學(xué)校輿情、評估教師授課質(zhì)量和學(xué)生的心理狀態(tài)等。這有助于提高教學(xué)質(zhì)量、及時干預(yù)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題，并為學(xué)校管理層提供數(shù)據(jù)支持，以優(yōu)化決策和資源分配。

情感分析是運用自然語言處理中的文本挖掘技術(shù)，對富含情感的文本進行提取、分析和處理，以便發(fā)現(xiàn)其中潛在的問題并進行及時的干預(yù)。在高校中，通過對學(xué)生的課程反饋、教師評價、以及課程論壇的評論等文本信息進行分析，可以智能預(yù)測學(xué)生對學(xué)校教育教學(xué)現(xiàn)狀的態(tài)度，評估教師授課的質(zhì)量等方面。

情緒分析則聚焦于用戶的狀態(tài)和情感體驗。將情緒分析技術(shù)運用于學(xué)校輿情監(jiān)督和心理觀察等領(lǐng)域，不僅能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生情緒，還能在觀察到學(xué)生感到沮喪或失落時，迅速進行干預(yù)。這樣的實時反饋機制有助于學(xué)校更主動地提供關(guān)懷和支持，切實關(guān)注學(xué)生的心理健康和學(xué)習(xí)體驗。

（四）科技引導(dǎo)，創(chuàng)新教育評價體系

隨著科技的發(fā)展，人們可以通過更加簡單的方式獲取各類所需的信息，未來的教育應(yīng)采用更全面、多樣化的評估方法來衡量學(xué)生的能力。

1.建立智能評價輔助系統(tǒng)

構(gòu)建一個智能評價輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用自然語言處理技術(shù)，對學(xué)生的項目報告、論文等文本進行深度分析。通過語義分析，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解學(xué)生的表達(dá)，評估語言運用的準(zhǔn)確性、邏輯結(jié)構(gòu)的合理性以及思維深度。自動化評分系統(tǒng)將大大提高評價的效率，同時確保評價更客觀、全面，為教學(xué)提供更有針對性的反饋。

2.強調(diào)創(chuàng)造性思維與批判性思考

制定明確而具體的評價標(biāo)準(zhǔn)，著重關(guān)注學(xué)生在項目中展現(xiàn)的創(chuàng)造性思維和批判性思考能力。評價標(biāo)準(zhǔn)包括但不限于問題解決方案的獨創(chuàng)性、論證邏輯的清晰性、對不同觀點的全面思考。通過這些標(biāo)準(zhǔn)，評價體系更加關(guān)注培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和批判性思維，從而推動學(xué)生在學(xué)科中更為全面地發(fā)展。

3.技術(shù)引導(dǎo)與防依賴策略

針對學(xué)生可能會過度依賴ChatGPT等自然語言處理技術(shù)來完成課程任務(wù)的問題，學(xué)?？梢蚤_設(shè)有關(guān)人工智能及自然語言處理技術(shù)的培訓(xùn)課程，以確保老師能夠引導(dǎo)學(xué)生在學(xué)術(shù)中正確使用這些技術(shù)。同時，為學(xué)生提供相關(guān)指導(dǎo)，教育他們?nèi)绾卧趯W(xué)習(xí)中更有效地利用這些技術(shù)，避免過度依賴。

四、結(jié)語

在自然語言處理技術(shù)的背景下，本論文探討并提出解決傳統(tǒng)高校教育模式所面臨的多重問題的策略。在人才培養(yǎng)方面，我們著重探討了人才培養(yǎng)模式由標(biāo)準(zhǔn)化向個性化的轉(zhuǎn)變，以更好地滿足學(xué)生的個體差異和發(fā)展需求。對于教學(xué)形式，我們討論了從傳統(tǒng)單向的“師-生”傳授模式向多模態(tài)智能化教學(xué)的演進，以提供更多元化的學(xué)習(xí)體驗。在教育評價體系的變革方面，我們提出了建立基于文本分析技術(shù)的智能評價輔助系統(tǒng)，同時強調(diào)了更全面地關(guān)注學(xué)生創(chuàng)造性思維和批判性思考的綜合能力。在教育管理方面，我們提出了運用情感分析和情緒分析技術(shù)，以賦能教育管理并推動高效決策。

通過這些創(chuàng)新性的策略，我們旨在通過自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用，激發(fā)教育創(chuàng)新，使高校更好地迎接未來社會對多元化、個性化人才培養(yǎng)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

參考文獻：

[1]戴靜，顧小清.人工智能將把教育帶往何方——WIPO《2019技術(shù)趨勢：人工智能》報告解讀[J].中國電化教育，2020，（10）.

[2]Tsigaris P， Teixeira da Silva JA. Can ChatGPT be trusted to provide reliable estimates？[J]. Account Res. 2023 Feb 21：1-3.

[3]張博，董瑞海.自然語言處理技術(shù)賦能教育智能發(fā)展—人工智能科學(xué)家的視角[J].華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2022，40（9）：19-31.

[4]LIEBRENZ M，SCHLEIFER R，BUADZE A，et al.Generating scholarly content with ChatGPT： ethical challenges for medical publishing[J].Lancet（Dig Health），2023，5（3）：105-106.

國家自然科學(xué)基金-青年科學(xué)基金項目，項目名稱：縱向數(shù)據(jù)下因果模型的統(tǒng)計推斷及其應(yīng)用（項目編號：12001277）

吳彤（1991.3-），女，漢族，江蘇揚州人，碩士，研究實習(xí)員，研究方向：學(xué)生教育管理研究。

岳莉莉（1991.7-），女，漢族，山西長治人，博士，講師，研究方向：高維數(shù)據(jù)和面板分析，因果推斷等。