ChatGPT类产品助益高校在线教学的耦合设计与应用展望

吴佳露　荆洲

关键词：人工智能；在线教学；高校教学；内容生成式平台；算法思维

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）21-0021-03

2022年底，美国人工智能研究实验室OpenAI发布了生成式的交互工具ChatGPT[1]。由于ChatGPT不仅可以对用户的问题与任务作出适应性回应，而且能持续对该任务予以流程优化与思维发散，因而在全球范围内引起了广泛讨论，激发了从业者的研究热情。百度在文心大模型基础上计划于2023年推出生成式对话产品文心一言（ERNIE Bot） ，360公司亦计划推出类ChatGPT的Demo产品，不难预见，在算法思维上建立的内容生成式AI产品（AIGC Products） 在未来几年将如雨后春笋[2]。然而，在生成式AI领域相关职业者欢欣鼓舞之时，教育工作者应怀有技术理性与人文理性的克制，对于其与教学的嵌套保持谨慎态度，对依凭该产品引导学生学业进程的利弊审慎研判。本研究在阐述ChatGPT类产品概念与特点的基础上，设计了其与高校在线教学的耦合形态，分析基于AI的生成式交互工具助力现代化、高质量的教育改革行稳致远的发展路向。

1 核心概念界定

1.1 ChatGPT 类产品

ChatGPT作为生成式交互工具的典型代表，其技术的成熟过程经历了三个阶段，依次是关键词判定、逻辑性分析与适应性生成阶段[3]。第一阶段要完成对自然语言的编码，既要求开发者对于话语语义与类别具有充分认知，也需要开发者寻找到最适宜的模型与数据逻辑进行适配。第二阶段要完成对数据编码的科学组合。机器在模仿人类语言的前提是已知人类语言的生成逻辑，然而，人类的言语生成是以内在思维逻辑与成长经验为基础而非数学模型，所以，研究者建立了广阔的语料库并组建了自适应产生式系统，赓续优化语义定义性规则与语义生成性规则[4]。第三阶段是完善对自然语言的模仿。借助语义定义性与生成性规则系统形成了对于文本的深层理解，进而对已有的海量信息进行了筛选与重组生成了初步文本，在数据的编码、归纳、组合与提取之后是解码的过程，ChatGPT类产品依循多形式的预训练语言模型进行了大量的表达训练，最终达到了当下较高的对话质量[5]。

综上所述，生成式交互工具（ChatGPT类产品）是基于语言生成模型 （Language Generation Model） 建构的智慧服务平台，具有实时性、精准性、集成性、类人化等特点，为使用者提供不限类别的问题解答、定时处理任务、撰写多情境文稿、开展数据分析、文章或作品设计转译以及情感陪伴等综合服务。由此推想，此类平台可以满足高校教学中多情境、多形态、重应用、重产出的学生培养诉求，两者的耦合具有充分的逻辑基础。

1.2 高校在线教学

传统的高校在线教学曾局限于教师借助远程端口开设直播课的形态，然而，在高等教育数字化转型浪潮中，全覆盖、高性能、智慧化的新基建的渐次普及为高校在線教学赋予了新的内涵，其现实表征愈发接近理学家朱熹的理想学习状态——“无一事而不学，无一时而不学，无一处而不学[6]。”根据美国学者马克·威士（Mark·Weiser） 提出的将计算器嵌入生活的“在线计算”的概念，可概述出在线学习的“5A”内涵：每个人（Anyone） 都可以借助任何网络技术手段（Any onlinedevice） 不受时间（Anytime） 与地点（Anywhere） 所影响地获取目标信息（Any contents） 的学习形态[7]。根据对已有文献的梳理，高校在线教学可定义为，高校依凭基于普适计算技术创设的学习空间以直播课程或录播在线资源的形式为学生传道授业解惑的教学形态，具有资源呈现即时性、人人/人机之间交互紧密性、知识供给高质量与高效性、学习体验更加无缝化与真实化等特征。

相较于国外研究侧重个性化与应用性，国内研究的在线学习实践应用进程还比较缓慢，在发展中存在重视物化内容、轻视人际连接、重视单向传输、轻视共建共享等问题[8]。对于以“数字土著”为主的高校大学生群体，学习变得多样化、碎片化与趣味化后“有意义学习”的占比情况亟须引起更广泛的关注。由于ChatGPT类产品具有促进跨场景的自主学习、助推终身学习机制形成、辅助教师教学降负增质等优势，将其用于高校在线课堂是应有之义。

2 ChatGPT类产品助益高校在线教学的耦合设计

2.1 理论基础

本研究中，ChatGPT类产品助益高校在线教学，主要依据两个理念，一是自组织学习理论，二是深度学习理论。关于前者，国内王洪录教授较早作出了概念阐述：自助者学习是学习者在一定的外界条件辅助下依凭复杂心理机制与思考能力对新知加以处理，形成知识的认知图示并建立新的认知平衡，该理论强调学习者系统的自组织特性与自我成长完善的特征[9]。关于后者，深度学习这是一种依据理解核心学科知识与理解学习的过程，从而把握学科本质内涵并形成内在动机，最终培育批判与创造性思维、养成积极且正确的价值观的学习范式[10]，对于教学目标设定与教学效果评判具有较高价值。

2.2 设计目标

ChatGPT类产品助益高校在线教学的模式设计目标主要有两点，一是以自组织学习理论与深度学习理论为指引，构建ChatGPT类产品与高校在线教学模式的巧妙融合，模式步骤的具体设计以经典教学设计理论为参照。二是分析并阐述新型在线教学模式的模块作用机理，进而丰富学生核心素养的培养路径，为未来运用ChatGPT类产品辅助教学的一线教师提供借鉴。

2.3 模式构建

1） 模式设计

为了解决高校在线学习中资源广泛而不精准、学习过程走神易脱节、答疑不及时有门槛等固有难题，本研究基于上述关于模式理论基础与建构目标的分析，依据高校在线课堂典型特征与形态建构了基于ChatGPT类产品的在线教学模式，如图1所示。

该模式在设计中依照经典的三段式分为课前复习与准备、课中教学与互动以及课后巩固与拓展三部分。在全过程中，ChatGPT类产品借助学习系统对区域、学校、班级、学生等多维度的数据采集、清洗、筛选、处理及分析，形成细分领域的领域模型、学习者模型与推荐路径，进而从助学情境、学生特征、教学系统与终端、学习行为评价反馈等维度为高校学生提供全时空、立体式助学交互，满足学生的认知、元认知、技能与社会性发展四方面需求。在教学过程中，Chat?GPT类产品的助学应用在不同阶段具有不同表征，下文针对三个主要流程依次阐述教师视角下的模式应用策略。

2） ChatGPT类产品的效用分析

在第一阶段中，ChatGPT的效用主要为预习支持与学情识别。在预习支持方面，传统大学课堂中预习以教材为本的观念难以满足大学生群体对知识的差异化诉求，而网络中知识呈递的杂乱无章与真伪混杂易造成大学生的知识迷航。ChatGPT依凭其自适应学习、深度学习与自适应推荐等算法支持，可以更科学且高效地呈递知识集，5G乃至未来6G技术的高速率低延迟属性保障了资源传递过程的即时性。在学情识别方面，高校中复合型信息采集系统可以对学生的问题搜索、在线笔记与交互文本等进行整合，以结构化、数据化、图表化的方式将目标群体分门别类。进而，ChatGPT依凭对接学生系统的数据画像，为学生组建基于学习者特征的课前预测推送资源与试题，依据资源使用与作答情况判断学生掌握程度，做出合情预估与学习建议，也便于教师根据上述结论对教学群体与教学内容做出理性分层和前期干预。

在第二阶段中，ChatGPT的效用主要为个性互动与精准推送。在个性互动方面，高校课堂因其师生比例较低而无法确保学生个体需求得到及时回应，如何将“大水漫灌”扭转为“精准滴灌”是长期以来的教学难点。由ChatGPT配合的个性化互动既可以解决教师难以回应每个学生问题的难点，又能避免生生交互过程中低效与低准确率的弊端，还能根据学生需求将答案可视化呈现，精简学生的识别流程以便其更好地跟上课堂进度。在精准推送方面，该平台可以同时满足高校在线教学中资源传递的四方面诉求：契合度、重要性、交互性与趣味性。依此而言，学习内容可以根据学情进行精准匹配，学习模块依据大数据筛选并推算出关键信息，人机交互有了更丰富广阔的延伸，平台会根据需求适时开展趣味性对话，满足了传统智能软件所不具备的情感交互效用。这种交互优势，不仅可以协助高校学生强化与迁移新知，还可以助力学生生成创造性知识与高阶思维能力，进而应对复杂的社会实际问题时做出理性的价值研判与行为选择。

在第三阶段中，ChatGPT的效用主要为循证评价与适切干预。在循证评价方面，提升评价依据的准确性、全面性与真实性是树立学习绩效“风向标”的关键。在数字化转型过程中，高校新基建的推展使得教学过程各类数据得以聚集，如在线教学中的量表统计、测试绩效、交互统计、传感器监测与情绪感知等。ChatGPT对上述数据的整合与跟踪可以辅助建立覆盖全链路的数据画像，助力形成基于大数据的学生表现循证评价机制，推动高校在线教学评价从终结性转向过程性。在适切干预方面，人工智能助学系统不仅能根据已有数据聚合为学生当前的综合情况，而且能合理预测其知识技能与态度观念的前进趋向，并适时发出异常行为或状态预警，这种干预不仅可以及时对学生进行纠偏，协助学生完成状态调节与缺漏查补，形成学习闭环，还能帮助教师识别与研判潜在的高校在线教学风险，提升教师干预的精准度，达成教学与学习的双向增进。

3 ChatGPT 类产品助益高校在线教学的应用展望

3.1 研发教育服务专项智能对话平台

当前，ChatGPT类产品是全面发展、兼容并包的机器人状态，集文本识别、仿生技术等于一体，而非针对教育教学这一细分领域。对于高校教学而言，Chat?GPT类产品应实现两方面迭代，一是技术调节，AI的语料库应集中于高质量、专业化和精准化范畴，降低非相关语料库的搜索权重，关于尖端与前沿研究应实时更新，增进辨识技术、仿生技术、控制语言等平台算法自适应能力；二是研发高校线上、线下一体化衔接系统，发挥该类产品可打破原有的教学时空壁障与知识资源界限的优势，为高校学生建立更加完整的个人学业成长档案与无缝学习空间，助力应用型大学生的综合素养培育。

3.2 增设依据教育规律导学促学的功能

ChatGPT类产品对于言语反馈的表现具有独立性而非连贯性，缺乏对于教育教学规律的承载。什么是高校教学的特征、怎么提升高校线上教学的绩效、如何增强高校学生学习内驱力，这些都是该类产品引入时应当回答的问题，也是其有效承载教育规律的塑造趋向。依据教育规律研发生成式交互平台，意味着教学研一体化结合走向纵深，一线教师需要更多地参与到辅助技术研发工作中，在生成式交互平台的感应技术、控制语言、辨识技术和仿生技术等环节融合教育理论思想，尊重各学年段学生认知发展规律，力争在该类产品驱动下，高校学生能够在有效学习、主动反思、思维拓展等方面获得“刺激-反应”强化，推动生成式交互平台的发展更加科学化与系统化。

3.3 培树满足时代诉求的师生数字素养

世界各国正在积极探索与建立助力师生数字素养培育的机制，2022年10月，欧盟发布教师数字素养提升指导方针，2022年11月，教育部发布了《教师数字素养》标准。政策积极推动的同时，还需教育管理者有力执行各类政策，经由召开集体培训、组建名师工作室、定点帮扶、班会宣讲、操作培训等形式提升师生的数字素养，增强师生应用数字化教具的意识、知识、技能与风险防范手段，引导高校从治理技术的进阶走向技术治理的范式，达成人机和諧发展的理想图景，才能最大限度地彰显出ChatGPT 类产品的强大功效。

3.4 健全AI 产品安全机制与道德规范

ChatGPT类产品引发广泛关注的同时，亦有高校宣称为了避免学生投机取巧伪造论文等特殊情形，封禁该类产品。如何发挥出该类产品协助线上教学、塑造学习习惯的优势，规避其造成信息泄密、为作弊取巧学生提供便利的弊端值得深思。研究者未来应对ChatGPT类产品的人工道德（Artificial Morality） 、机器伦理学（Machine Ethics） 、道德机器（Moral Machine） 等细分领域赓续研探，明确产品开发平台、制造厂商、维护平台、校内信息技术中心与各级用户之间的权责分配与风险防控机制，保障高校学生可以科学、高效且无风险地使用ChatGPT类产品助学促学。