大模型在教育领域典型应用场景的探究与展望

周航 赵娜 穆楠 王鑫

【摘 要】借助分级分类的教育大数据，大模型得以优化和发展，精准服务于各类教育需求，切实促进了教育公平、提升了教学质量。本文集中探讨大模型在教育领域的两大代表性应用场景——个性化学习助手与内容生成及创作辅助，提出相应的使用建议，以期全面展现大模型在教育生态中的价值与潜力。

【关键词】分级分类教育数据；个性化学习；内容生成

【中图分类号】G434   【文献标志码】A

【论文编号】1671-7384（2024）06-029-02

目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。

分级分类的教育数据助力大模型发展

在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的基本信息、学习行为数据、学业成绩数据、教师的教学反馈、课程内容以及教育资源使用情况等，这些数据可以根据不同的维度进行分级分类。结构化与非结构化数据：结构化数据易于量化和统计，如学生的考试分数、出勤记录等；非结构化数据需通过自然语言处理等技术解析和挖掘，包含课堂讨论记录、作业评语、教师观察日记等。静态与动态数据：静态数据相对稳定，如学生的个人信息、学期初设定的学习目标等；动态数据随着时间和情境变化，如每日学习进度、实时互动反馈等。个体与群体数据：个体数据关注单个学生的学习历程、习惯和问题；群体数据则涉及班级、年级甚至整个学校的平均水平、趋势分析及教育资源分配效果等。

分级分类的教育数据通常按照学生的年龄层次、认知发展阶段、学科类别以及知识点难度等级进行划分，这使得模型能更精确匹配用户需求，提供贴合实际的教育资源和服务。将这些教育数据融入大模型的过程，主要体现在以下几个方面。

大模型指令微调时，针对不同级别和类型的教育数据，分别微调模型以适应不同的教育场景。比如，对于初级数学模型，可以使用小学阶段的基础算术和几何问题数据进行微调；而对于高级物理模型，则可以运用高中乃至大学级别的力学、电磁学等专业知识进行调整，每个层级的模型都能准确地针对对应级别的教育问题进行高效解答。

提示工程的应用，同样考虑到了分级分类的特点，设计的提示语可以根据教育层次和学科类型进行精细化定制。例如，在指导低年级学生阅读理解时，模型需要被提示给出简单易懂的回答，而在协助高年级学生进行科研探究时，模型则需被提示提供深入且全面的研究分析。

检索增强生成技术中，需建立一个结构化、层次分明的教育资源库，包含各年龄段和学科领域的权威资料，使模型在检索过程中能根据问题的难度等级和学科属性定位到相应资源，并结合这些有针对性的数据生成高质量答案。

教育大模型场景应用

为深入了解大模型技术在不同教育场景下的实用性和效能，本文重点关注个性化学习助手和内容生成与创作辅助两个场景应用。

场景一：个性化学习助手

整合大语言模型和各类教育数据的个性化学习助手，搭建全周期、全方位的学习支持系统，根据学生学习数据和行为，为学生量身定制学习计划和教学内容，使学生能够高效学习。以SAT备考为例，一个集成了大语言模型的学习助手能细致入微地关注每一位学生的个性化需求，通过对学生日常在线学习行为数据进行深度学习和模式识别，精确描绘学生的学习路径，了解他们在各个学科领域的强项与薄弱环节。

在逻辑推理层面，能够模拟人类思维过程，指导学生解决复杂的论证题目。例如，在批判性阅读训练中，学习助手通过自然语言对话的方式，引导学生剖析文章结构、归纳作者意图、反驳论点，从而锻炼他们的逻辑分析和独立思考能力。在处理数学部分时，比如学生在概率统计或代数部分反复出错，学习助手将自动提取这些信息，基于大语言模型的强大理解和生成能力，实时推送定制化的练习题目和详细的解答思路，通过逐步拆解复杂概念，让抽象思维变得生动易懂。对于跨学科或多维度的数据分析需求，学习助手与知识图谱相联动，帮助学生直观理解各知识点之间的内在联系，针对学生的历史学习数据，生成个性化的学习报告和成长曲线，优化学习计划。

场景二：内容生成与创作辅助

大语言模型能够处理海量的教育数据，包括但不限于教材全文、经典教案、多媒体课件以及丰富的习题库资源，通过深入学习这些数据中的模式和结构，大模型得以理解和掌握教育内容的本质规律与教学目标的达成策略，犹如一个全天候待命的教育专家，帮助教师从策划课程内容、制作课件以及设计习题等压力中解放出来，更多地专注于教学法的研究、教育理论的深化及与学生个性化交流，提高了工作效率。

以希沃教育推出的基于大语言模型的教学辅助工具为例，输入教学大纲、教学目标或者关键知识点提示，大模型便能在短时间内智能地梳理相关教育资源，按照科学的教学逻辑和流程，生成一套完整且具有高度针对性的教学方案，包括详尽的教案，图文并茂、互动性强的多媒体课件，难度适宜、层次分明的课后习题。更重要的是根据学生个体差异和班级水平调整教学材料的难易度和深度，满足个性化教学。

教育大模型还能在实际教学中扮演智能助教角色，实时响应教师在课堂上的提问和需要，如即时生成案例分析、现场演示实验步骤、解释抽象概念，甚至提供跨学科融合的教学内容，丰富和拓宽教学维度。

教育大模型的使用建议

尽管教育大模型在教学内容生成、个性化辅导、智能评测等诸多方面展现出巨大的潜力，但其仍有局限和风险。教育领域在推行大模型的同时必须审慎对待几个问题，包括知识准确性与可靠性、数据隐私与安全、依赖性与自主思考能力培养等。

针对教育大模型存在的风险，教育工作者需要制定教育大模型使用的指导原则，强调其辅助作用而非替代教师的功能，倡导平衡线上智能辅助与线下自主学习；优化课程设计，调整考核评价体系，激发学生主动探究、小组协作和创新实践，注重考察实际操作能力、创新思维和解决问题的过程；加强教师培训，使其能够在课堂教学中充分利用大模型的优势。

教育大模型正通过学习空间的互生、资源的按需供给以及教师角色的转型升级，驱动教育的数字化和智能化变革，形成一个人机协同共生的全新教育生态系统。在教育领域使用中，本文给出以下建议：

一是明确使用目标与模型。在使用教育大模型之前，要明确目标是要提高学生的学习成效、进行学习行为分析，还是进行教育资源的优化分配，根据具体需求和数据特点，选择最适合的模型，可能需要尝试多种模型以找到最佳解决方案。

二是发挥专业人员的优势。专业人员根据最新的教育理论和实践，设计和更新教学方案，提供针对性的应用场景，确保教育内容的时效性和相关性。通过这种方式，大模型可以更准确地满足学生的个性化学习需求，并为教师提供针对性的教学支持。同时，有助于建立师生对模型的信任，并提供有价值的教育洞察。

三是做好数据与算力的准备。高质量、分层、多样化的教育数据对模型的性能至关重要，包括学生的学习历史、成绩、行为特征等。足够的算力使得大模型能够处理复杂的数据分析任务，快速适应教育领域的动态变化，并实时更新知识库。

总之，利用分级分类教育数据进行精准微调，与教育领域专家、充足算力相结合，教育大模型在个性化学习、教育内容创作等方面优势明显，在实现塑造个性化的高效学习生态、弥合教育资源差异、提升教育质量、推动教育公平等方面拥有巨大潜力。