大模型学习点亮儿童教育数智启明灯

人工智能大模型模拟人类大脑从海量的数据中汲取知识、识别模式，进行推理和决策。反过来，通过探讨大模型的学习过程，也可以推出一系列对儿童教育极具价值的启示，为儿童教育提供全新的思路和具有实践性的探索方向，帮助教育者更好地理解儿童的学习特点和需求，设计出更符合儿童发展规律、更能激发儿童潜力的教育方法，从而为儿童的成长和未来发展奠定更为坚实的基础。

人工智能大模型的诞生无疑是人类科技发展史上一项重大突破，大模型以其卓越的学习能力和处理复杂问题的能力，为人工智能领域带来了革命性的变化。2022年，ChatGPT聊天机器人程序的问世将人工智能的发展推向新的高峰，它不仅能够进行流畅的对话、撰写文章、生成代码，还能参与复杂的决策过程。

教育是构建未来社会的基石，其重要性不言而喻。儿童时期是人生学习的关键时期，正确的教育方法能够极大地激发儿童的潜能，培养他们成为具有创新精神和社会责任感的人才。因此，以人工智能大模型的学习机制为对照，探索更为科学的学习模式，给儿童教育带来参考，不仅能够为教育领域带来新的视角和方法，还能够在理论和实践层面发掘深刻的洞见。通过分析大模型如何开展大量数据学习，我们可以设计出更加个性化和强适应的教育方案。同时，大模型在处理信息时的逻辑和策略，也能为儿童教育提供解决问题的新思路。这种跨学科的融合，无疑将为儿童教育带来更加丰富和多元的发展空间，为培养适应未来社会的人才奠定更为坚实的基础。

大模型学习的特点

人工智能大模型是基于深度学习，具有大规模参数和复杂架构的人工智能模型。朱永新、杨帆《ChatGPT/生成式人工智能与教育创新：机遇、挑战以及未来》一文指出，人工智能基于模拟人脑的深度神经网络，对海量的数据进行学习，从而产生模型和算法，最终能够类似人类一样进行学习、思考和行为。

1.大规模数据驱动

大模型的学习过程在很大程度上依赖于大规模的数据驱动。人类的无穷知识宝库通过文字、图像和视频等数字方式体现出来，成了一座蕴含无尽宝藏的矿山。大模型凭借其强大的计算能力和先进的算法，能够对这些数量惊人、类型繁多的知识进行深度学习和细致推理。如曹培杰《智慧教育：人工智能时代的教育变革》一文所言，在自然语言处理领域，大模型可以对来自互联网的海量文本进行学习，包括新闻报道、小说、学术论文等，这些丰富多样的数据涵盖了各种主题、风格和语言表达方式，为模型提供了广阔的知识视野。

数据的多样性使得大模型能够接触到不同领域、不同背景下的知识，从而更好地理解和处理复杂的现实问题。其广泛性则确保了模型能够获取全面而深入的知识，避免了知识的片面性和局限性。同时，知识的多样性和全面性到达某种量级后，会产生知识的高度叠加和融合，出现知识涌现或知识溢出，呈现出不可思议的结果，正如同佛学中的“顿悟”、哲学领域中的“质变”。

2.深度神经网络架构

大模型算法模拟人脑的神经网络架构，通常采用多层神经元模型组成的深度神经网络架构。这种架构像一座精巧复杂的信息加工厂，对输入的数据进行多层次的特征提取和抽象表示，每一层神经元都承担着特定的任务，从原始数据中逐步提取出更高级、更抽象的特征。神经网络架构的第一层可能专注于识别简单的边缘和纹理，随着层次的加深，能够组合和理解这些基本特征，形成更复杂、更具语义的概念。比如在图像识别中，较浅的层可能会检测到图像中的线条和颜色块，而更深的层则能够识别出物体的形状、类别甚至是场景的含义。这种深度神经网络架构使得大模型能够捕捉数据中的复杂关系和潜在模式，从而实现高度准确的预测和理解。

3.自监督学习与强化学习

在大模型的学习过程中，自监督学习和强化学习两种学习模式发挥着至关重要的作用。自监督学习使模型能够在没有人工标注的情况下对大量数据进行学习，自动发现有用的信息。在语言模型中，通过预测单词能够学习到语言的语法、语义和上下文关系。由于自监督学习无须人工标注，所以能够充分利用海量公开数据，大大拓展了模型的学习资源。

强化学习通过精心设立的奖励机制来巧妙地引导模型作出更为优良的决策。在这一过程中，模型始终处于不断尝试和积极探索的状态，就像一位勇敢的探索者，在未知的领域中一次次迈出坚定的步伐。模型会依据在这一过程中所获得的奖励反馈，细致且敏锐地调整自身的策略，每次调整都是一次优化和改进。强化学习的目的非常明确，就是竭尽全力达到最优效果，从而实现性能的最大化提升和最出色表现。

4.迭代优化与持续学习

大模型的深度学习并非一蹴而就，而是一个不断迭代优化和持续学习的过程。在初始阶段，模型通过对已有数据的学习建立起初步的认知和预测能力。接着，为了提高模型的性能和准确性，需要不断调整内部的参数，如同不断打磨一块璞玉，通过反复的试验和改进，使其更加完美。大模型往往通过调整神经元之间的连接权重、优化激活函数等方法使模型的输出更加符合预期。

大模型还具备在新数据出现时进行持续学习和改进的能力。大模型会将新数据融入已有的知识体系中，不断更新和完善自己的认知。这种持续学习的特性使得大模型能够适应不断变化的环境和任务需求，始终保持良好的性能和适应性。

大模型学习对儿童教育的启示

大模型在今天能够取得成功，是通过科学的方法总结了人类学习方法的精华，并在实践中证明了它的有效性，因而这种得到科学验证的学习方法自然也是对儿童教育的良好参考。

1.需提供丰富的学习资源

大模型的学习依赖于海量数据，知识涌现得益于多角度、多行业的知识叠加与整合，这为儿童教育和学习过程提供了重要启示：儿童如同正在成长的幼苗，同样需要丰富多样的学习资源来滋养。在当今信息丰富的时代，儿童不应局限于传统的书籍学习。夏美萍《美国天才儿童教育制度研究》一文指出，适当的多媒体资源如动画、视频、音频等，以其形象化和趣味性的特点，能够吸引儿童的注意力，激发他们的学习兴趣。同时实践活动也是一种直观且生动的学习方式，能够让儿童亲身体验知识的应用和实际操作。通过观看关于宇宙的科普视频，儿童可以更直观地了解浩瀚星空的奥秘；参与农业实践活动，儿童能亲身感受到农作物的生长过程，从而深刻理解自然规律。这些多样化的学习材料相互补充，为儿童打开了广阔的知识大门，拓宽了他们的视野，使他们能够积累丰富的知识和经验。

2.需培养多层次思维能力

大模型所采用的深度神经网络架构为儿童教育中思维能力的培养提供了宝贵的借鉴。教育应当注重引导儿童逐步发展多层次的思维，即从简单的表面层观察到复杂的抽象层的理解过程。如刘美丽《高中数学教学中运用“多角度、多层次思维”教学策略的研究》一文所言，在儿童教育的早期阶段，应从简单直观的知识入手，让儿童先理解具体的事物和现象，随着他们的成长和知识的积累，逐渐引导他们思考更复杂、抽象的问题。

通过这样逐步深入的教育，儿童的思维能力得到了全面的培养，能够从直观感知转为抽象理解，再到应用创新。以上每一步都与大模型深度神经网络架构中逐层深入学习的过程相呼应。这种教育方式帮助儿童建立起坚实的知识基础，也培养了他们解决问题的思维和能力。

3.需激发自主学习与探索精神

大模型的自监督学习方式，即通过自我生成任务和自我评估来不断优化学习过程，为儿童教育领域提供了一种全新的视角。这种方式强调了自主性和探索性，提供了一种更为灵活和个性化的学习方式，鼓励儿童在学习过程中发挥主动性，而不是依赖于外部的指导和灌输。

例如我们可以尝试在科学课上设计一些开放式的问题，让儿童自主设计实验来探索物理现象的原理。通过开放方式，儿童能够深刻理解科学原理，还能增长实验设计能力和科学思维。儿童在实验中能够发现问题、提出假设、设计实验方案，并最终验证自己的假设。同样，在阅读教育中，我们可以鼓励儿童根据自己的兴趣选择书籍，并在阅读后分享自己的理解和感悟。这种方式能够让儿童在阅读中发现乐趣，培养他们的阅读兴趣和习惯。宣美菊在《浅谈小学生自主学习能力的培养》一文中强调，通过分享和讨论，儿童能够学会如何表达自己的观点，如何与他人交流思想，从而提升他们的沟通能力和社交技巧。

自主性和探索性不仅能帮助儿童在课业上取得更好的成绩，还能为他们的学习和生活奠定坚实基础。正如曹培杰《人工智能教育变革的三重境界》文中所言，这种教育模式能够帮助儿童发展成为具有创新精神和独立思考能力的个体，为他们的全面发展提供强有力的支持。

4.需建立积极的反馈机制

强化学习是一种通过奖励和惩罚来引导行为的学习方法，它在人工智能领域被广泛应用。在儿童教育中，强化学习的理念同样适用，其核心在于通过正面激励和反馈来促进儿童的积极行为和学习态度，通过负面反馈来惩罚儿童的不良行为，使他们识别错误、改正错误。

在教育实践中，奖励机制的运用非常多样化。它可以是一句简单的鼓励，一个温暖的拥抱，或者是一个象征性的奖励，如小星星贴纸或奖杯。黄泽莲在《小学阶段家庭教育策略研究》一文指出，这些奖励不仅仅是对儿童行为的肯定，更是对他们的努力和成就的认可。这种认可能够帮助儿童建立起面对挑战的勇气和解决问题的能力，极大地提升儿童的自我价值感和满足感，从而激发他们继续探索和学习的热情。正面激励和反馈还能够培养儿童的自我效能感。

负面反馈和惩戒教育也是儿童教育中有效的工具，能够帮助儿童学会自我管理，培养责任感，同时促进他们的社会化和个人成长。在教育过程中，适当的惩戒教育是必要的，但这种惩戒必须建立在合理、公正和有教育意义的基础上。惩戒教育必须避免情绪发泄。教育者在实施惩戒时，应该保持冷静和客观，避免因个人情感而作出不公正或过激的反应。惩戒的目的是教育，而不是惩罚，更不能是体罚。

惩戒教育应当是程序化的，在实施惩戒之前，需要有明确的规定和标准。惩戒不仅是对错误行为的直接回应，还是一个教育过程，一个让儿童认识到自己错误并改正的机会，惩罚教育一般需要儿童做到五个步骤：描述错误事件、反思错误原因，总结错误性质、制订改正方法、约定再犯惩戒。

通过建立一个充满鼓励和支持的环境，儿童能够在积极的氛围中不断成长，发展出健康的自我认知，培养出解决问题的能力和面对挑战的勇气。

5.需注重持续学习与适应能力培养

大模型的持续学习能力提醒我们，儿童教育过程中不应仅仅关注某个特定的阶段，而应当着眼于培养他们终身学习的意识和适应变化的能力。在高速发展的现代社会中，知识和技术不断更新迭代，儿童只有具备不断学习和适应新环境的能力，才能在未来的生活中应对各种挑战。

学校教育不仅要传授当前的知识，更要培养儿童掌握学习方法、养成良好的学习习惯，让他们在离开学校后仍然能够保持学习的热情和自主学子的能力。

在家庭中，家长也应该营造一个鼓励学习和探索的氛围，支持儿童不断自主追求新知识。这样，儿童才能在不断变化的世界中，始终保持积极进取的态度，和求真求知的理念不断提升自己，实现个人的全面发展。

大模型的学习过程为儿童教育提供了宝贵的借鉴。将大模型学习的理念和方法应用于儿童教育中，有望为孩子们创造更有效的学习环境，培养出具备创新思维、适应未来社会发展的新一代人才。在实际应用中，还需充分考虑儿童的身心发展特点和个体差异，灵活调整教育策略，以实现最佳的教育效果。随着大模型技术的不断进步和对其学习机制的深入研究，相信它还会为儿童教育带来更多有益的启示和创新。

（作者系福建省厦门市集美区乐海小学一级教师）