ChatGPT对教育的影响分析

摘要：随着智能社会的到来，人工智能开始以前所未有的速度融入教育领域。ChatGPT由于智能化程度高、自然交互友好、内容生成能力强，深度改变了人机交互、知识建构和文化传承的方式，重塑了学习生态。在教学中，ChatGPT可以支持个性化学习，训练批判性思维，提供多元教学策略，协助教师备课，助力教学反馈与测评。同时，ChatGPT具有观点不够全面、内容可能抄袭、过度依赖技术、存在安全隐患等教育风险。

关键词：ChatGPT；生态价值；教育潜能；教育风险

中图分类号：G43 文献标志码：A 文章编号：1673-9094（2023）23-0021-06

随着智能社会的到来，人工智能开始以前所未有的速度融入教育领域。近年来，由于在算法、算力、大数据等方面获得实质性突破，人工智能的各项性能显著提升。2022年11月30日，美国人工智能研究实验室OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT。仅2个月之后，ChatGPT的月活跃用户就超过一亿，成为人工智能技术的时代新宠和杰出代表。资料显示，ChatGPT使用深度学习技术来理解、处理和生成人类的自然语言，能够出色地完成文章摘要、故事创作、音视频编辑、文本翻译、程序代码编写等任务。ChatGPT由于智能化程度高、自然交互友好、内容生成能力强，深度改变了人机交互、知识建构和文化傳承的方式。尽管人工智能技术在教育领域中具有较为广阔的应用空间，但ChatGPT所表现出来的强大性能（甚至在某些方面具有过人之处），却再次引发人们关于人工智能技术的潜力和风险的辩论。比如，一方面，ChatGPT能够给作业自动评分以减轻教师工作负担，支持学生定制学习并获得及时反馈[1]；另一方面，如果学生利用ChatGPT作弊可能会给学术诚信造成危害[2]。面对ChatGPT带给教育纷繁复杂的影响，我们需要恪守教育基本规律，洞幽烛远，冷静思考，从学习生态视角厘清三个基本问题，为在教育领域中善用ChatGPT提供必要借鉴。这三个基本问题是：ChatGPT本质是什么？它在教育生态中是怎样的一种存在？对教育生态（尤其是教师和学生）发挥什么作用？

一、ChatGPT的本质与原理

（一）ChatGPT的基本内涵

语言，是人类交流的重要基础和人类文明的重要载体。目前，日趋成熟的人工智能尤其是自然语言处理（natural language processing， NLP）技术让人类与机器的交流变得更加自然高效。自然语言处理主要司职自然语言理解（natural language understanding， NLU）和自然语言生成（natural language generation， NLG）两部分。NLU是对文本意义进行分析和理解，包括识别句子成分及其关系。NLG用于实现对文本的创建和输出，如撰写文章、生成摘要、回答问题、编写代码等。从技术视角看，ChatGPT本质上是一款人工智能赋能的聊天机器人，它是现阶段自然语言处理的最杰出代表。人工智能赋能的目的在于通过深度学习生成多模态的大语言模型（large language model， LLM）。该模型被用于理解和学习人类语言，并可产生与人类相似的（human-like）语言。ChatGPT的全称是Chat Generative Pre-trained Transformer，也称聊天生成式预训练Transformer模型。其中，“Generative”（生成式）表示通过人机对话自动生成多种形式的聊天内容，如文本、图像、视频、代码等；“Pre-trained”（预训练）意指需要经过大规模的语料数据（如维基）训练以支持大语言模型的生成，包括无监督预训练和有监督微调两个阶段；“Transformer”是一类由序列到序列的深度学习模型，它利用了自我注意力机制，使其能够以学习的方式直接查看和提取输入序列中任何先前标记（token，连续的文本序列拆分单位）的状态，而不受标记之间的距离的影响[3]。

需要进一步说明的是，由于Transformer是一类深度学习模型，它与人工神经网络（artificial neural network，ANN）的关系密不可分。人工神经网络的灵感来自大脑的结构，它由一层层相互连接的神经元组成，总体上包含一个输入层、一个或多个隐藏层（中间层）和一个输出层，每个神经元根据邻接神经元的状态计算自己的输出。全球著名人工智能专家吴恩达指出，神经网络是要找出能够完成每项任务的可训练函数[4]。人工神经网络通过对许多简单函数进行组合而构成了一个可训练的函数（trainable function），其中每一个简单函数都由一个神经元执行，调节参数（也称权重）对神经元负责的简单函数发挥决定性作用。在比较期望值与输出值差距的基础上，反复修改神经元的权重，直到可训练函数完成既定的任务为止。找到了这个可训练函数，也就找到输入与输出数据之间的关系，即所谓的模式识别。

（二）ChatGPT的工作机理

ChatGPT的工作机理大致可以分为预训练、微调与语言模型应用三个阶段（如图1）。

ChatGPT训练主要包括预训练和微调两个部分。在预训练中，ChatGPT利用大量语料数据（如维基百科等）以无监督的方式迭代地训练模型。在预训练完成后，ChatGPT需要进行监督式微调（supervised fine-tuning）。在微调的过程中，采用监督学习方法，利用标注的数据对预训练后的模型进行针对性的训练，其中每个输入都与相应的输出相关联，从而优化生成ChatGPT的语言模型，提高该模型在特定任务上的表现。与其他人工智能模型一样，神经网络本质上是复杂的数学函数。在测试应用过程中，ChatGPT中的每个标记都被分配了一组唯一的数字，以创建一个可以由网络处理的数字序列，以便ChatGPT理解和响应各种查询，并根据其训练情况而获得不同程度的成功[5]。

二、ChatGPT的学习生态价值

在多学科中，生态系统概念经常被当作隐喻使用。它通常与连通性、平衡性、坚韧性、多样性和适应性有关。从生态学视角审视、解释和理解ChatGPT的教育价值具有独特的启示意义。

ChatGPT作为一种新的智能技术物种被引入学习生态中，必将对原有的生态关系产生深刻影响，并重构生态关系（如图2）。在現实物理空间中，学习者可根据学习需要与教师、学伴、导师和家长之间展开交流互动，以促进知识建构和实践创新，发展社交技能，增强学习体验。在强大的人工智能技术的支撑下，ChatGPT开始具备与人类相似的交流特点和多模态的内容生成能力。正是因为ChatGPT的类人特点，它可以模拟现实情境中的教师、学伴、导师以及家长等角色，与学习者开展实时互动甚至情感交流。学习者可以自由选择手机、平板、电脑等终端访问ChatGPT，将ChatGPT设置为各种虚拟角色（如虚拟教师）并与之会话交流，那么虚拟角色对学习者的响应内容，则由ChatGPT的大语言模型自动生成，即所谓的人工智能生成内容（artificial intelligence generated content， AIGC）。根据前面的ChatGPT的工作机理，我们比较容易理解AIGC对预训练数据存在必然的依赖。

重塑学习生态是ChatGPT的生态价值的集中体现。学习生态的第一个变化是学习者的学习空间开始从物理空间延伸到数智空间（智能化的数字空间）。与生物的栖息地相似，数智空间为学习者提供更为广阔的智能学习环境，获取丰富的、智能生成的学习资源。第二个变化是ChatGPT在与学习者互动过程中实现快速进化。比起缓慢的生物进化，技术进化更加迅速，呈现出新的特征。例如，ChatGPT可以担任虚拟教师、虚拟学伴、虚拟教练等多种角色，即便是针对相同的问题，它也会根据角色的差异做出不一样的响应，更好地支持个性化学习和自主探究。第三个变化是ChatGPT通过大语料预训练获得人类知识，再通过与学习者的自然交流，反过来促进学习者的知识更新和能力发展，从而帮助学习者实现学习生态位的跃迁。总之，ChatGPT作为一种非凡的智能技术，极大地丰富了人类能够触及的学习资源和空间，它又利用其独特的学习机制内化人类文化成果实现自身的快速进化，再通过与学习者的社会交互反哺学习者的成长与发展。可见，在因ChatGPT的介入而形成的新的学习生态中，资源环境、技术、学习者三者之间的生态关系发生了深刻变化。

三、ChatGPT的教育潜能

关于ChatGPT将对学校教育产生何种影响，教育界尚未达成共识。这在很大程度上反映了人们审视ChatGPT教育潜能时所采取的不同视角和立场。如果我们从前面提及的生态视角和学习者发展立场来看，ChatGPT可以与学习者之间建立协作、共生和进化的良性生态关系，在彼此交互过程中助力学习者的学习和发展。为了促进ChatGPT的教育应用，2023年4月，联合国教科文组织发布了《高等教育中的ChatGPT和人工智能入门指南》[6]；同年8月31日，OpenAI官方发布了首个ChatGPT教师使用指南《用人工智能辅助教学》，用于引导教师在课堂教学中合理使用ChatGPT[7]。在综合多种观点的基础上，笔者归纳提炼出ChatGPT五大教育潜能。

（一）支持个性化学习

ChatGPT可以根据学习者学习兴趣、风格和个人需求，定制个性化学习内容，提供个性化的学习支持和辅导。在这种情形下，ChatGPT主要发挥导师的作用。假如学生正在学习历史，可以让ChatGPT生成一个历史故事，故事中有当时的人物和背景。这几乎就像学生穿越时光隧道去亲身体验它。这样的学习令人兴奋，互动性更好，有助于提高学习效果。随着ChatGPT API的推出，美国中小学生学习平台Quizlet开发了适应性人工智能导师Q-Chat，它可根据学生对所学材料的掌握程度及其偏爱的学习方式来调整问题的难度[8]。

（二）训练批判性思维

批判性思维是一种分析、评估和推理的思维方式，它是学生理解和解决复杂问题、提高学业质量以及未来在智能社会中获得成功的重要工具。ChatGPT一方面可以帮助学生批判性地思考他们所熟悉的话题。比如，学习者可以询问ChatGPT为什么一种观点比另一种更好。面对ChatGPT在对话过程中给出的分析、建议或结论，学习者可以通过批判性思考和多维度比较形成自己的观点，而不是盲目照搬。另一方面，在面对相对陌生的问题时，学习者能够根据ChatGPT的工作机理，同时识别出ChatGPT的某些局限性，有比较地、有批判地、有科学依据地做出自己的判断、解释和推理。比如，ChatGPT的某些观点看似合理却可能存在错误，这可能是数据资料陈旧所致，需要学习者理性地加以判断。

（三）提供多元教学策略

由于ChatGPT具有较高智能水平与自然交互特点，能够在学习生态中担任多种角色，因此，它可以采用多种教学策略来支持学习活动。假设在科学课上小组探究一个研究项目，ChatGPT可以根据指令生成相关提示和研讨问题，帮助全体成员紧扣目标展开有效合作。在编程实践过程中，学习者可以向ChatGPT问询算法设计、代码检验和案例推介等，较好地支持个别化学习。在创意设计方面，ChatGPT可以在构思、文案编写、摘要生成、图像处理、视频编辑、音乐创作等方面提供强力支持。

（四）协助教师备课

ChatGPT可以根据教师提供的教学目标和需求，从海量的教育资源中筛选出最相关的信息资源，如电子教案、图片、动画、音视频等，供教师编写教案和制作课件时选用。例如语文教师设计文学作品教学方案，ChatGPT可以搜索和筛选出一些经典文学作品和相关评论，为教师备课提供灵感、思路和基础资料。此外，ChatGPT还可以根据教师提供的教学内容和学生的能力基础，提供个性化的活动方案和教学建议。

（五）助力教学反馈与测评

教师可将ChatGPT用作反馈工具，对学生的任务、论文和作业进行反馈。教师还可以请求ChatGPT创建多选题、开放题等不同形式的测试题。ChatGPT能够根据需求创建学生作业的评估量规、对学生的作业进行自动评价等。ChatGPT甚至可以对评估中存在的问题进行总结反思。

四、ChatGPT的教育风险

人工智能的教育风险从根本上源于其与人类不同的数据信息处理方式。如果我们从教師、学生、ChatGPT三者之间的生态关系入手，就可以比较清晰而完整地感知到ChatGPT的教育应用还存在一定风险。

（一）观点不够全面

尽管ChatGPT功能非常强大，但它并不完美。根据OpenAI官方说明，ChatGPT的训练数据截至2021年，因此ChatGPT可能无法完全理解师生查询的最新问题。这有点像我们用旧地图在新城市导航，有时可能会出现路线不准、不畅的情形。ChatGPT缺乏人所拥有的上下文（context）意识，它可能由于不能很好地理解上下文而导致误解或沟通不畅，尤其是在上下文至关重要的情况下，甚至可能出现“一本正经胡说”的状况，从而对教与学产生负面影响。

（二）内容可能抄袭

对学生而言，课后作业是教师检测学生对学习内容理解和掌握程度的重要手段。学生如果直接抄袭ChatGPT“代劳”的解题过程和答案，将对他们的学业绩效、批判思维和品行发展不利。同样，教师在撰写学术论文时如果直接将ChatGPT生成的相关内容直接复制粘贴，会既败坏学术风气又违背学术伦理。

（三）过度依赖技术

尽管ChatGPT正在为教与学带来魔力般的影响，但它本质上是一种人工智能技术，如果我们的教学完全依赖智能技术，就可能对师生造成伤害。一个重要的原因是，ChatGPT不能替代学科领域专家和教学专家，因为他们可以提供大语言模型无法比拟的微妙见解和深层知识。受制于大语言模型的生成机制，面对师生的人性化提问，ChatGPT可能会给出标准化或常规的答案，不利于培养他们的创新能力和情绪智能。此外，根据官方信息，ChatGPT对中文的理解能力远不及英文，可能存在语言偏见。

（四）存在安全隐患

ChatGPT的广泛应用，引起了人们对隐私和安全的担忧。其一是使用ChatGPT时可能会侵犯隐私。因为ChatGPT大型语言模型需要大量的训练数据，这些数据可能包含师生敏感的个人私密信息。其二是担忧ChatGPT可能被用于有害目的，如制造假新闻或者深度伪造等，以欺骗大众，混淆视听。其三是担心被输入虚假或有偏见的数据后，ChatGPT可能会无意中延续偏见或虚假信息。因此，为了确保明智地、合乎伦理地使用ChatGPT，人类的监督和管控责任必不可少。

五、结语

教育要促进学生身心的和谐发展和核心素养的提升，培养他们的创新精神、实践能力和健全人格，落实立德树人根本任务。ChatGPT与生俱来的复杂性、开放性和透明性，总是伴随着一定的不确定性、风险性和未知性。尽管ChatGPT能够与师生展开教与学的协作，但务必确保师生成为ChatGPT的主人，而非奴隶。如何把人工智能视作有益的工具和环境，让其变成教育的机会而非威胁，是未来教育必须面对的新变化。

参考文献：

[1] KASNECI E， SESSLER K， KUCHEMANN S， et al. ChatGPT for good？ on opportunities and challenges of large language models for education[EB/OL].（2023-01-22）[2023-08-10].https：//www.edu.sot.tum.de/fileadmin/w00bed/hctl/_my_direct_uploads/ChatGPT_for_Good_.pdf.

[2] COTTON D R， COTTON P A， SHIPWAY J R. Chatting and cheating： ensuring academic integrity in the era of ChatGPT[EB/OL].（2023-03-13）[2023-09-10].https：//pearl.plymouth.ac.uk/bitstream/handle/10026.1/20577/Cotton%20et%20al%202023.pdf？sequence=3.

[3] ANDES S. A policy maker's guide to artificial intelligence for state and local governments： reaching safe， effective and equitable scale[EB/OL].（2020-03-01）[2023-07-22].https：//www.cmu.edu/block-center/files/andes-whitepaper-policymakers-guide.pdf.

[4] NG A Y. Essential algorithms[EB/OL].（2022-05-22）[2023-07-01]. https：//www.deeplearning.ai/the-batch/issue-146/.

[5] CRETU C. How does ChatGPT actually work？ an ML engineer explains[EB/OL].（2023-04-01）[2023-08-01]. https：//www.scalablepath.com/data-science/chatgpt-architecture-explained.

[6] UNESCO. ChatGPT and artificial intelligence in higher education： quick start guide[EB/OL].（2023-04-01）[2023-09-01]. https：//unesdoc.unesco.org/ark：/48223/pf0000385146.

[7] OpenAI. Teaching with AI[EB/OL].（2023-08-31）[2023-09-10]. https：//openai.com/blog/teaching-with-ai.

[8] OpenAI. Introducing ChatGPT and Whisper APIs[EB/OL].（2023-03-01）[2023-09-01]. https：//openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis.

责任编辑：杨孝如

*本文系国家社会科学基金一般项目“中美人工智能战略比较研究”（22BZZ080）、江苏省现代教育技术研究所重点项目“面向核心素养的人工智能课程治理的创新机制与实践路径研究”（2022-R-102724）研究成果之一。

收稿日期：2023-09-28

作者简介：贺斌，教育技术学博士，南通大学教育科学学院，教授，硕士研究生导师，南通大学未来教育研究所副所长，主要研究方向为人工智能教育、中小学信息科技教育、人工智能战略国际比较等。