自然语言处理技术背景下高校教育模式创新途径探究

吴彤 岳莉莉

[摘要]自然语言处理技术作为人工智能的重要分支，近年来取得了迅猛的发展，并在多个领域得到广泛应用，尤其是在教育领域。本文通过分析传统教育模式在人才培养、教学形式、教育管理、评价体系方面面临的问题，探讨了如何运用自然语言处理技术赋能高校教育发展。旨在通过应用自然语言处理技术激发教育创新，使高校更好地迎接未来社会对多元化、个性化人才培养的挑战。

[关键词]自然语言处理技术；高校教育模式；个性化教育；人工智能

[中图分类号]G711      [文献标识码]A

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

高校教育作为知识传承和人才培养的主要阵地，其发展受到社会、经济、科技等多方面因素的影响。随着社会的不断进步和知识的快速更新，传统的高校教育模式面临一系列新的挑战。传统的高校教育模式在人才培养上过于标准化，难以满足学生个性化发展的需求。教学形式单一，缺乏多元化的教育手段。教育管理普遍缺乏及时有效的数据支撑，无法做出科学合理的决策。教育评价体系以考试为主，未能全面反映学生的多方面能力。

在这一背景下，自然语言处理技术的应用为高校教育模式创新提供了新的可能性。自然语言处理技术以其在语言理解、信息抽取、情感分析与情绪分析等方面的强大能力，成为解决高校教育模式困境的潜在利器。本论文旨在深入研究如何充分发挥自然语言处理技术的优势，推动高校教育模式创新，使高校更好地迎接未来社会对多元化、个性化人才培养的挑战。

一、自然语言处理技术概述

自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的关键分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这一技术的目标是实现对语言的深层次理解，使计算机能够像人类一样有效地处理和分析大量的自然语言数据。在NLP的推动下，计算机不仅能够分析语法结构、识别实体、理解情感，还能够进行机器翻译、回答问题，甚至可以生成富有上下文的对话，完成一系列复杂的语言任务。这一技术在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎、社交媒体分析、智能助手、医疗保健、金融，尤其在教育领域的应用更为突出。自然语言处理技术的发展将逐步推动传统教育走向智能化，为教育领域注入新的活力。

二、智能时代背景下高校教育模式面临的挑战与限制

（一）人才培养

传统高校教育普遍采用标准化和传统化的人才培养模式。这导致了知识传授的泛化性和学生对学习的兴趣减弱。同时，这一模式也无法满足当今社会对多元化、个性化人才培养的要求。

1.忽视学生个体差异

学生在知识、技能、兴趣和学习节奏上存在差异，但传统教育往往未能提供个性化的教育，无法充分发挥学生的潜力。此外，面对人工智能技术的飞速发展，未来许多传统的工作将被取代，因此如何培养一个具备足够竞争力的人才，是当前教育改革创新需要面临的首要问题。

2.学生对学习的兴趣减弱

由于传统教育模式的单一性和缺乏个性化，学生可能对学习失去兴趣，视学习为一种应付考试的任务而非积极的知识探索。这可能降低他们的学业成绩和学习动力。

（二）教学形式

传统的课堂教学形式通常是单向的“师-生”传授模式。教师采用讲课、演示和小组讨论等传统方法。然而，这种单一形式无法满足不同学生的学习风格和需求。

1.缺乏互动性

传统课堂缺乏足够的互动，学生通常是被动接受知识。我们需要更多互动性的学习体验，例如在线讨论论坛、实时问答和虚拟实验室。这需要教师和学生打破传统单向的教学形式，更积极地使用技术来促进互动，从而达到更好的课堂效果。

2.不同学习风格的忽视

学生的学习风格各不相同，有些人更喜欢视觉学习，而其他人更倾向于听觉或动手实践。传统课堂可能无法满足学生这种多元化的需求。高校需要创建多样性、多模态的学习资源，以满足不同学习风格的学生需求。

3.缺乏实际应用

传统课堂教学往往偏向理论知识的传授，而缺乏实际应用。高校需要创造更多实践性的学习体验，例如通过模拟真实情境的案例分析、项目合作和实际问题解决等形式，将实践融于课堂。

（三）教育管理

在教育管理中，教育数据获取和处理的滞后性是一个显著问题。传统的教育管理往往依赖于有限的手段和有限的数据源，难以全面、及时地了解学生和教师的实际情况。这种滞后性导致了对教学质量、学生反馈以及心理状态等方面的实时监测和干预的困难，同时也影响了教育管理的决策准确性和高效性。学校管理层在制定政策和资源分配时，往往面临着缺乏准确、全面信息的问题，导致决策的盲目性和不确定性，进而削弱了教育管理的整体效能。

（四）教育评价体系

随着自然语言处理技术的迅速发展，传统以考试为主的教育评价体系已经难以全面准确地反映学生的综合能力和潜力。一方面，一些智能辅助工具的涌现对传统评价形式的真实性提出了挑战。例如，作为自然语言处理的一个重要应用之一，ChatGPT技术可以通过对人类语言模式和逻辑思维的学习，来实现对自然语言的模拟和生成。一份关于美国大学生的调查发现，有近89%的学生选择用ChatGPT写作业，且目前只有极其专业的技术才能辨别，这会导致教师很难或者几乎无法辨别学生提交的课程任务是否是其自己完成的，这对于传统的以考试和作业为主的教育评价体系来说，是一个巨大的冲击。

三、自然语言处理技术背景下的高校教育模式创新策略

（一）推动个性化教育，优化人才培养模式

未来教育的中心将是人工智能帮助下的个性化教育，而自然语言处理技术是实现个性化教育的强大工具。

1.个性化学习路径设计

基于学生的学科兴趣、学习速度和能力等方面进行综合分析，可以利用自然语言处理技术辅助教育者设计个性化的学习路径，这种定制的学习路径可以使每个学生都能够按照适合自己的学习节奏和方式学习，最大程度上达到因材施教的效果。

2.学习资源推荐

通过自然语言处理技术的文本分析和情感分析，分析学生在学习中生成的文本数据，深入了解他们对不同知识点的理解程度以及学习兴趣等信息。基于这些信息，为其推荐个性化的学习资源，包括教材、课程和学习应用程序等。这样的个性化推荐不仅提高了学生获取知识的效率，还使学习过程更富有趣味性和成就感。

3.实时学习支持与交互

应用自然语言处理技术，建立实时学习支持系统，为学生提供个性化、及时的学习帮助。系统通过分析学生在学习中的文本数据，了解其在特定知识点上的困惑。同时，为学生提供实时问题反馈和交互平台，促进师生更紧密的沟通与合作。这一实时学习支持与交互机制将显著提高学生学术自信心和学习效果，为个性化教育提供更全面支持。

（二）多模态智能化教学，丰富教学形式

自然语言处理技术可以与其他模态数据（如视觉、声音）结合来一起推动智能化教学。未来的教育将依赖人脸、语音、动作、情绪和眼球识别等多模态技术来构建一系列智能教学辅助系统。这些系统不仅能监测学生的考勤、课堂表现和专注度，还能评估教师的教学质量，及时生成课堂评估报告以提供反馈。教师可以根据智能评估调整授课内容和方式，确保高质量的课堂体验，形成一个行为、识别和分析相结合的全面监控闭环。

在这一趋势下，学习资源的呈现形式也将更为多元化，不再局限于传统的文字类学习产品。借助自然语言处理技术，学习资源将包括文本、语音、图像、视频等多模态的学习材料。学生可以更灵活地选择适合自己的资源，从而提高学习的效率和深度。这种多模态学习材料的应用有助于激发学生的学习兴趣，创造更具有吸引力的学习氛围。

（三）教育数据分析与决策支持：优化教育管理，促进高效决策

情感分析和情绪分析是自然语言处理技术的重要应用领域，利用情感分析和情绪分析等应用，高校可以实时监控学校舆情、评估教师授课质量和学生的心理状态等。这有助于提高教学质量、及时干预学生的学习问题，并为学校管理层提供数据支持，以优化决策和资源分配。

情感分析是运用自然语言处理中的文本挖掘技术，对富含情感的文本进行提取、分析和处理，以便发现其中潜在的问题并进行及时的干预。在高校中，通过对学生的课程反馈、教师评价、以及课程论坛的评论等文本信息进行分析，可以智能预测学生对学校教育教学现状的态度，评估教师授课的质量等方面。

情绪分析则聚焦于用户的状态和情感体验。将情绪分析技术运用于学校舆情监督和心理观察等领域，不仅能够实时监测学生情绪，还能在观察到学生感到沮丧或失落时，迅速进行干预。这样的实时反馈机制有助于学校更主动地提供关怀和支持，切实关注学生的心理健康和学习体验。

（四）科技引导，创新教育评价体系

随着科技的发展，人们可以通过更加简单的方式获取各类所需的信息，未来的教育应采用更全面、多样化的评估方法来衡量学生的能力。

1.建立智能评价辅助系统

构建一个智能评价辅助系统，该系统利用自然语言处理技术，对学生的项目报告、论文等文本进行深度分析。通过语义分析，系统能够准确理解学生的表达，评估语言运用的准确性、逻辑结构的合理性以及思维深度。自动化评分系统将大大提高评价的效率，同时确保评价更客观、全面，为教学提供更有针对性的反馈。

2.强调创造性思维与批判性思考

制定明确而具体的评价标准，着重关注学生在项目中展现的创造性思维和批判性思考能力。评价标准包括但不限于问题解决方案的独创性、论证逻辑的清晰性、对不同观点的全面思考。通过这些标准，评价体系更加关注培养学生的创新精神和批判性思维，从而推动学生在学科中更为全面地发展。

3.技术引导与防依赖策略

针对学生可能会过度依赖ChatGPT等自然语言处理技术来完成课程任务的问题，学校可以开设有关人工智能及自然语言处理技术的培训课程，以确保老师能够引导学生在学术中正确使用这些技术。同时，为学生提供相关指导，教育他们如何在学习中更有效地利用这些技术，避免过度依赖。

四、结语

在自然语言处理技术的背景下，本论文探讨并提出解决传统高校教育模式所面临的多重问题的策略。在人才培养方面，我们着重探讨了人才培养模式由标准化向个性化的转变，以更好地满足学生的个体差异和发展需求。对于教学形式，我们讨论了从传统单向的“师-生”传授模式向多模态智能化教学的演进，以提供更多元化的学习体验。在教育评价体系的变革方面，我们提出了建立基于文本分析技术的智能评价辅助系统，同时强调了更全面地关注学生创造性思维和批判性思考的综合能力。在教育管理方面，我们提出了运用情感分析和情绪分析技术，以赋能教育管理并推动高效决策。

通过这些创新性的策略，我们旨在通过自然语言处理技术的应用，激发教育创新，使高校更好地迎接未来社会对多元化、个性化人才培养的严峻挑战。

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国家自然科学基金-青年科学基金项目，项目名称：纵向数据下因果模型的统计推断及其应用（项目编号：12001277）

吴彤（1991.3-），女，汉族，江苏扬州人，硕士，研究实习员，研究方向：学生教育管理研究。

岳莉莉（1991.7-），女，汉族，山西长治人，博士，讲师，研究方向：高维数据和面板分析，因果推断等。