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大模型如何助力數(shù)字教育資源建設(shè)

發(fā)布時間:2025-06-17 作者:萬力勇 來源:中國教育報

  近年來,國內(nèi)與教育應(yīng)用相關(guān)的大模型如雨后春筍般涌現(xiàn),涉及備課規(guī)劃、作業(yè)生成、智能輔導(dǎo)、互動答疑、測試評價等多個教學(xué)場景。在這些教學(xué)場景中,大模型最常用的功能是生成教學(xué)所需的圖片、音視頻、教案、課件、作業(yè)、試題等,這些均屬于數(shù)字教育資源的范疇。

  我國數(shù)字教育資源建設(shè)歷經(jīng)多年發(fā)展,在資源開發(fā)模式上已較為成熟,整體呈現(xiàn)出多方開發(fā)主體協(xié)同、多類用戶參與、多種共享手段互補(bǔ)的資源開發(fā)特色,但仍存在資源體量不夠大、資源開發(fā)效率不夠高等不足。大模型在數(shù)字教育資源建設(shè)領(lǐng)域中的引入和應(yīng)用,有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)字教育資源開發(fā)的批量化、海量化、高效化,為解決數(shù)字教育資源開發(fā)中的體量、效率等瓶頸問題提供新的思路和解決方案。

  大模型可大幅提高數(shù)字教育資源建設(shè)效率

  大模型依靠其文本理解和生成能力,能夠準(zhǔn)確識別和理解用戶所提出的教育資源開發(fā)需求,自動生成與用戶需求相匹配的文本型資源,如教案、教學(xué)大綱、習(xí)題等。此外,大模型依靠其多模態(tài)處理能力,還可將文本、圖像、音頻、視頻等媒體元素進(jìn)行融合,生成互動式教育資源,如歷史場景對話、語言學(xué)習(xí)配音、虛擬實(shí)驗操作等。同時隨著大模型在教育中的應(yīng)用不斷延伸,依靠其上下文推理與交互能力,在與學(xué)生進(jìn)行多輪對話過程中,能實(shí)時感知和監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和水平,并據(jù)此動態(tài)調(diào)整資源內(nèi)容難度和資源呈現(xiàn)方式。

  可見,大模型可大幅提高資源開發(fā)效率、降低資源開發(fā)成本、提升資源精準(zhǔn)服務(wù)水平。大模型在促進(jìn)數(shù)字教育資源的快速生產(chǎn),降低人力成本和時間成本的基礎(chǔ)上,依靠其先進(jìn)的算法和強(qiáng)大的算力,可同時滿足面向不同學(xué)科、不同學(xué)段、不同用戶的資源生成需求,能有效解決我國教育體量龐大而數(shù)字教育資源供給相對不足的問題,助推數(shù)字教育資源的快速普及和推廣應(yīng)用。

  此外,大模型能通過智能語義分析自動建立資源之間的關(guān)聯(lián),形成多元化的資源群,構(gòu)建復(fù)雜的知識圖譜。借助知識圖譜,一方面可使資源在彼此關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)上形成結(jié)構(gòu)化的知識體系,另一方面可實(shí)現(xiàn)資源的個性化分發(fā)和精準(zhǔn)化推送,實(shí)現(xiàn)在數(shù)字教育資源層面的因材施教。

  大模型助力數(shù)字教育資源建設(shè)的實(shí)施路徑

  由大模型生成的數(shù)字教育資源在本質(zhì)上是一種由資源開發(fā)者和大模型共同創(chuàng)作和生成的教育資源,即該類資源并不是由大模型獨(dú)立生成的,是資源開發(fā)者與大模型在彼此互動過程中以教學(xué)需求為牽引、以人機(jī)對話為手段所生成的數(shù)字教育資源。鑒于大模型生成數(shù)字教育資源過程中所具有的協(xié)同性、互動性、創(chuàng)造性、共生性等特點(diǎn),在大模型助力數(shù)字教育資源建設(shè)的具體實(shí)施上應(yīng)遵循三個原則、執(zhí)行六步流程、做好四方核驗。

  三個原則即人機(jī)互促原則、人機(jī)互信原則和人機(jī)互補(bǔ)原則。要厘清資源開發(fā)者與大模型的各自職責(zé)范圍,既充分發(fā)揮資源開發(fā)者的意義建構(gòu)和知識闡釋優(yōu)勢,又大力彰顯大模型的信息加工和知識生成優(yōu)勢,在人機(jī)相互促進(jìn)中完成資源創(chuàng)作與生成。

  六步流程即確定需求、素材生成、素材審核、重組聚合、分發(fā)試用、反饋優(yōu)化等六個資源開發(fā)流程。確定需求是資源開發(fā)的前端環(huán)節(jié),即以需求調(diào)研為基礎(chǔ),精準(zhǔn)確定用戶對資源內(nèi)容、表征形式、結(jié)構(gòu)等方面的需求。素材生成是指資源開發(fā)者將資源需求轉(zhuǎn)化為精確提示詞,與大模型通過互動輸入的方式生成多模態(tài)數(shù)字教育資源素材。素材審核是指資源開發(fā)者與大模型以協(xié)同方式對生成的資源素材進(jìn)行形式和內(nèi)容篩查,剔除不符合要求的素材。重組聚合是指對大模型生成的資源素材進(jìn)行聚合集成,使其形成功能齊全的資源有機(jī)體。分發(fā)試用是指將生成的資源進(jìn)行小范圍分發(fā),獲取用戶試用的第一手資料。反饋優(yōu)化是指將師生用戶試用資源后的體驗和感受反饋至資源開發(fā)者和大模型,以達(dá)成數(shù)字教育資源的迭代開發(fā)和持續(xù)優(yōu)化。

  四方核驗即由資源開發(fā)者、學(xué)科專家、資源使用者、AI檢測工具四方協(xié)同,對資源進(jìn)行多維核驗,核驗通過的資源方可進(jìn)入正式流通環(huán)節(jié)。其中,資源開發(fā)者主要從規(guī)范性、交互性、互操作性、可復(fù)用性等維度對資源的技術(shù)屬性進(jìn)行把關(guān);學(xué)科專家主要從科學(xué)性、準(zhǔn)確性、權(quán)威性、完整性、相關(guān)性、時效性等維度對資源內(nèi)容屬性進(jìn)行審查;資源使用者主要從教學(xué)設(shè)計合理性、教學(xué)活動支持度、教學(xué)場景適配性、教學(xué)目標(biāo)達(dá)成度等方面對資源的教學(xué)性能進(jìn)行核查;AI檢測工具則主要對資源的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源、語言質(zhì)量、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行自動篩查。

  控制和化解數(shù)字教育資源建設(shè)風(fēng)險

  隨著大模型在教育教學(xué)中的應(yīng)用日益廣泛,由大模型生成的數(shù)字教育資源正逐漸成為傳統(tǒng)數(shù)字教育資源的重要補(bǔ)充。但受制于數(shù)據(jù)、算法等方面的局限性,數(shù)字教育資源開發(fā)中應(yīng)用大模型存在一定的風(fēng)險,既包括技術(shù)及方法層面的風(fēng)險,也包括內(nèi)容及倫理層面的風(fēng)險,如生成資源的版權(quán)歸屬存在爭議、生成資源的質(zhì)量難以保證、用戶隱私信息容易泄露等。對這些可能存在的風(fēng)險進(jìn)行有效控制和化解,是大模型助力數(shù)字教育資源建設(shè)可持續(xù)性發(fā)展的關(guān)鍵所在。

  提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量,優(yōu)化大模型算法。大模型生成數(shù)字教育資源過程中起點(diǎn)是數(shù)據(jù),訓(xùn)練數(shù)據(jù)決定了大模型的輸出質(zhì)量。一方面,要整合來自不同領(lǐng)域和多種格式的大數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)源主題和內(nèi)容的廣泛性。另一方面,要建立數(shù)據(jù)源白名單制度,使用經(jīng)過官方認(rèn)證的大數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)源,確保數(shù)據(jù)源的科學(xué)性和可靠性。同時,要根據(jù)資源開發(fā)需求建立學(xué)科領(lǐng)域微調(diào)模型,基于國內(nèi)主流大模型架構(gòu),根據(jù)各學(xué)科特點(diǎn)對大模型算法進(jìn)行微調(diào),提升算法的準(zhǔn)確性和適切性。

  加強(qiáng)對大模型背后“算法黑箱”的審查和管控。要對教育教學(xué)領(lǐng)域的大模型進(jìn)行全面監(jiān)管,包括事前、事中和事后全過程監(jiān)管。事前監(jiān)管主要指制定嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和指南,事中監(jiān)管主要指對大模型平臺運(yùn)行過程進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,事后監(jiān)管主要指對大模型平臺生成的內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)量抽檢和審查。同時,建議在大模型中添加用戶反饋系統(tǒng)模塊,設(shè)置用戶反饋算法,對用戶反饋情況進(jìn)行篩選整合并作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的新構(gòu)成。

  大力提升資源開發(fā)者的提示素養(yǎng)。大模型在生成資源時依賴于資源開發(fā)者輸入的提示詞,精心設(shè)計的提示詞可以引導(dǎo)大模型生成更科學(xué)準(zhǔn)確的資源內(nèi)容,從這一點(diǎn)上來講,資源開發(fā)者必須具備較強(qiáng)的提示素養(yǎng)。所謂提示素養(yǎng),是指人與大模型進(jìn)行有效互動的技能,包括對大模型的理解與認(rèn)知、提示詞編寫技能以及對生成內(nèi)容的評估技能等。要提升資源開發(fā)者的提示素養(yǎng),必須設(shè)計科學(xué)完備的提示素養(yǎng)課程,開展形式多樣的提示素養(yǎng)提升培訓(xùn)活動,使資源開發(fā)者系統(tǒng)掌握提示詞設(shè)計知識和技能;要將提示素養(yǎng)作為資源開發(fā)者的關(guān)鍵素養(yǎng),納入到對資源開發(fā)者的評價考核體系中,設(shè)計階梯式提示素養(yǎng)認(rèn)證框架,提升資源開發(fā)者與大模型的協(xié)同互動能力和資源共創(chuàng)水平。

  (作者系中南民族大學(xué)教育學(xué)院院長、教授,本文系教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目“高校思政課數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力機(jī)制、障礙因素與行動路徑研究”[24YJA710043]成果)

《中國教育報》2025年06月17日 第04版

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