基于深度学习的ChatGPT技术在智慧教育中的应用

基金项目：2023年度江苏高校哲学社会科学研究一般项目“新时代大学生爱国主义教育机制创新研究”（编号：2023SJSZ0095），南京工业大学 2022 年党建与思想政治教育研究课题“伟大抗疫精神融入高校思政课教学研究”（编号：SZ20220309）

摘  要  随着人工智能技术的快速发展和普及，ChatGPT技术作为一种基于深度学习的自然语言处理技术，具有极高的应用价值和广泛的应用前景。ChatGPT技术能够为教育机构和学生提供更加高效、精准和个性化的服务，但同时也存在着一些潜在的风险和挑战，如数据安全和隐私保护问题等。因此，在ChatGPT技术的应用过程中，需要注意技术的局限性和不足，并采取相应的措施保障数据安全和隐私保护，促进ChatGPT技术在智慧教育中的健康發展。

关键词  ChatGPT；智慧教育；风险与挑战；发展趋势

中图分类号  G434

文献标识码  A

文章编号  2095-5995（2023）08-0023-03

一、研究背景与意义

（一）智慧教育与自然语言处理的关系

智慧教育是利用现代信息技术手段对教育进行革新和创新，旨在提高教育质量和效率的一种教育模式。随着人工智能和自然语言处理技术的发展，智慧教育与自然语言处理之间的联系日益密切。自然语言处理是人工智能领域的重要分支之一，其主要研究将自然语言转化为计算机可以理解和处理的形式[1]。

自然语言处理技术在智慧教育中发挥着重要作用，可以为教育教学提供智能化和个性化的支持和服务。而基于ChatGPT的教育知识图谱构建和应用研究，是在这一背景下的重要实践和探索[2]。

（二）ChatGPT技术的出现和发展

ChatGPT是近年来备受关注的自然语言处理技术，它是一种基于深度学习的语言模型，具备出色的自然语言生成和理解能力。ChatGPT是一种基于Transformer的自然语言生成模型，与传统的语言模型不同，ChatGPT使用了大量的无标注文本进行预训练，然后通过微调等方式完成特定任务，如文本生成、情感分析等[3]。

[HS（2][HT4”H]二、ChatGPT技术在智慧教育中的应用现状

（一）基于ChatGPT的智能教育助手

智能教育助手是一种基于人工智能技术的教育辅助工具，可以为学生提供个性化的学习支持和帮助。借助ChatGPT技术，智能教育助手可以用于对话生成、知识问答、学习推荐等方面。其实现过程包括以下步骤：

（1）数据收集和预处理：为了训练ChatGPT模型，需要收集和清理大量的语言数据。在智能教育助手中，可以收集与教育相关的语言数据，如教材、教师讲义、学生笔记等。

（2）模型训练：将收集到的语言数据用于ChatGPT模型的训练，可以使用基于PyTorch等深度学习框架的实现。

（3）对话生成与知识问答：训练好的ChatGPT模型可以用于对话生成和知识问答。在对话生成中，可以根据用户的输入和上下文生成自然流畅的回复；在知识问答中，可以回答学生的问题，提供有关教育知识的答案。

（4）学习推荐：智能教育助手还可以基于ChatGPT技术实现学习推荐。根据学生的历史学习数据和个人兴趣爱好，可以为学生推荐适合他们的教育资源，如教材、课程、文章等。

（二）基于ChatGPT的个性化学习推荐系统

个性化学习推荐系统可以根据学生的兴趣、学习习惯、知识水平等多种因素，为学生量身定制个性化的学习计划和学习资源推荐[4]。基于ChatGPT的个性化学习推荐系统能够深度挖掘学生的学习特点和需求，精准地推荐学习内容，提升学生的学习效果和积极性。具体通过以下几个步骤实现：

（1）数据收集和处理：系统需要收集学生的学习数据，如学习成绩、学习行为等，并进行数据预处理和清洗。

（2）学生画像生成：通过ChatGPT技术，系统可以自动化生成学生的学习画像，包括学生的兴趣爱好、知识水平、学习习惯等。

（3）个性化学习路径规划：系统根据学生画像和学习数据，智能生成个性化的学习路径，包括学习目标、学习内容、学习进度等。

（4）学习资源推荐：系统根据学生画像和学习路径，智能推荐适合学生的学习资源，如视频、题目等。

（5）学习反馈和优化：系统可以对学生的学习过程进行监控和反馈，及时调整和优化个性化的学习路径和资源推荐。

（三）基于ChatGPT的智能评价系统研究与实践

传统的评价方法主要依赖于人工评价，这种方法的效率低下、主观性强。而基于自然语言处理技术的智能评价系统则可以有效地解决这些问题[5]。基于ChatGPT技术的智能评价系统可以根据学生的答案自动生成评价报告，提高评价的效率和准确度，更好地促进学生的学习。具体来说，该系统的实现过程包括以下步骤：

（1）数据预处理：将学生的答案进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词等，以便更好地进行后续的处理和分析。

（2）建立评价模型：使用ChatGPT技术，建立一个评价模型。该模型将学生的答案作为输入，通过ChatGPT模型的训练和学习，输出相应的评价报告。

（3）智能评估：根据评价模型生成的评价报告，对学生的答案进行智能评估。

三、ChatGPT技术在智慧教育中的未来发展

（一）多模态数据的融合与处理

1.多模态数据的特点

多模态数据的特点是数据种类繁多，形式多样，信息量丰富。相比单一的文本数据，多模态数据融合起来可以提供更加丰富的语境信息。但是，多模态数据也带来了一些挑战，如何将不同形式的数据有效地结合起来，需要克服一些技术难点。

2.多模态数据融合方法

多模态数据融合方法可以分为基于特征的融合和基于模型的融合两类。

基于特征的融合方法将多模态数据分别提取特征，再将不同特征进行融合。这种方法通常需要进行手动特征工程，提取的特征需要具有代表性，并且需要考虑到不同类型数据之间的相关性。常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

基于模型的融合方法将多模态数据交由同一模型进行处理，通过模型自动学习多模态数据之间的联系。这种方法通常需要使用到深度学习技术，如多模态图像—文本检索（MMI）、多模态神经网络（MMN）、多模态图像语言模型（MIL）等。

3.多模态数据处理

多模态数据处理是指对融合后的多模态数据进行处理，可以使ChatGPT技术能够更加精准地理解并处理多模态数据。多模态数据处理包括以下方面：

文本与图片的融合：对于包含文本和图片的数据，可以将文本和图片分别输入到不同的模型中进行处理，然后将两个模型的输出进行融合，得到最终的结果。这种方式可以提高模型的准确性，并且可以减少模型的计算量。

文本与音频的融合：对于包含文本和音频的数据，可以将文本和音频分别输入到不同的模型中进行处理，然后将两个模型的输出进行融合，得到最终的结果。这种方式可以增强模型对数据的理解能力，提高模型的表现。

图片与音频的融合：对于包含图片和音频的数据，可以将图片和音频分别输入到不同的模型中进行处理，然后将两个模型的输出进行融合，得到最终的结果。这种方式可以提高模型的综合能力，使模型更好地理解数据。

（二）ChatGPT技术与知识图谱的结合

1.知识图谱简介

知识图谱是一种基于图谱的知识表示方法，能够将实体、属性和关系表示为图上的节点和边，以便机器能够理解和推理。在智慧教育领域中，知识图谱也具有广泛的应用前景。一方面，它可以帮助学生更好地理解教材內容，发现知识点之间的关系，从而提高学习效果；另一方面，它可以帮助教师更好地了解学生的学习状况，提供个性化的教学服务。

2.知识图谱与ChatGPT的结合

知识图谱和ChatGPT技术的结合是智慧教育中的一个重要发展方向。知识图谱是一种用于表达和组织知识的图形化模型，通过连接实体和关系来描述现实世界中的事物和概念之间的关系。而ChatGPT技术则能够基于大规模语言语料库生成文本，实现自然语言的理解和生成。将知识图谱与ChatGPT技术相结合，可以实现教育领域的语义理解和自然语言生成。

四、ChatGPT技术在智慧教育中的风险和挑战

（一）ChatGPT技术的局限性与不足

第一，非全面性。ChatGPT技术依赖于预训练语言模型进行训练，而这些语言模型的训练数据源是来自公共数据集，如维基百科等。这些数据集并不能完全覆盖教育领域中的专业术语和知识点，导致ChatGPT技术在教育领域应用时可能存在一定的局限性。

第二，对话理解精度有限。ChatGPT技术可以生成与人类类似的对话，但在语言逻辑方面仍存在不连贯和不合理的表达，这可能降低对话理解的准确性。

第三，数据隐私保护问题。由于ChatGPT技术需要大量的训练数据，其中可能包含用户的个人信息，如姓名、年龄和兴趣爱好。因此，保护用户的数据隐私变得至关重要，避免给用户带来巨大的损失。

第四，偏见和歧视。ChatGPT技术的训练数据集可能存在偏见和歧视，这些偏见和歧视可能会被ChatGPT模型学习到并进一步强化，导致模型对某些特定群体或内容的理解和表达存在偏差，从而影响模型的应用效果和公正性。

第五，网络安全问题。随着ChatGPT技术的应用，也带来了一系列的网络安全问题。例如，黑客可能通过对话框架实施诈骗行为，从而破坏社会安全和人们的经济利益。此外，还有可能会出现恶意攻击或者输入，破坏ChatGPT技术的正常应用。

（二）数据安全和隐私保护问题

1.数据泄露

ChatGPT技术在智慧教育中的应用需要大量的教育数据，包括学生的学习记录、教师的教学方案等。这些数据的安全性对于学校、学生和教师都非常重要。然而，随着ChatGPT技术的普及，黑客或不法分子可能会利用这些数据进行攻击或非法获取，从而造成数据泄露。为了解决这一问题，智慧教育平台应该加强对数据的安全保护，包括运用数据加密和访问控制等技术手段，并加强安全意识教育，避免人为因素造成的数据泄露。

2.隐私保护

在智慧教育中，ChatGPT技术需要对学生的个人信息进行处理，包括姓名、性别、年龄、学号等。这些个人信息的泄露可能会导致学生隐私受到侵犯，对学生的心理和生理健康造成不良影响。为了保护学生的隐私，智慧教育平台需要制定严格的隐私保护政策，明确个人信息的收集、使用、保存、共享、销毁等方面的规定。

3.人工智能歧视

ChatGPT技术的应用也可能会带来人工智能歧视的问题，即机器学习模型在对不同种群进行分类、预测时，存在种族、性别、年龄等方面的歧视。在智慧教育中，人工智能歧视可能会对学生的教育机会和发展产生负面影响。为了避免人工智能歧视，教育系统应该遵循公平、透明、可解释的原则，加强对机器学习算法的监管和评估；引入多维度的特征，并在特征选取过程中保证公平性，避免因特征选择而带来歧视问题；对系统进行全面测试和评估，确保算法的公平性和非歧视性。

（王艺如，南京工业大学海外教育学院，南京 211816）

参考文献：

[1]焦建利. ChatGPT助推学校教育数字化转型——人工智能时代学什么与怎么教[J]. 中国远程教育，2023（4）：16-23.

[2]王树义，张庆薇. ChatGPT给科研工作者带来的机遇与挑战[J]. 图书馆论坛，2023（3）：109-118.

[3]祝智庭，胡姣. 教育数字化转型：面向未来的教育“转基因”工程[J]. 开放教育研究，2022（5）：12-19.

[4]吴砥，李环，尉小荣. 教育数字化转型：国际背景、发展需求与推进路径[J]. 中国远程教育，2022（7）：21-27，58，79.

[5]王一岩，郑宁，郑永和. 智慧学习力：概念内涵与结构模型[J]. 电化教育研究，2022（7）：19-26.

责任编辑：刘  源

读者热线：027-67863517