教育数字化转型背景下ChatGPT在计算机算法课程教学中的应用

摘 要 教育数字化转型的目的是提升教育的质量和效果，满足学生和教师的个性化需求，促进教育的公平和可持续发展。计算机算法是一种理论与实践紧密结合的课程，对学习者有较高的逻辑思维能力要求。当前，该课程教学在数字化转型中面临不少困难。利用生成式人工智能应用程序ChatGPT构造个性化的学习情境，能够有效地推动计算机算法课程数字化教学改革。ChatGPT构造启发式扩展学习资源、情境理解式问题解答与辅导、专业化程序解析和项目评估与反馈等功能，实现了人机协同式的教学转变，为教育数字化转型提供了新方案。ChatGPT针对计算机算法课程独有的特点，打造个性化的教学情境，能够有效提高学生的学习兴趣，获得较好的学习效果，但是这种模式也面临一些挑战，包括知识准确性限制、上下文理解能力、数据偏见和隐私安全等问题。因此，必须采用必要治理手段，才能发挥ChatGPT的效能。

关键词 教育数字化转型；ChatGPT；计算机算法课程；生成式人工智能

中图分类号：G642.0 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2024）19-00-05

0 引言

随着科技的飞速发展，互联网、移动设备、人工智能技术等迅速普及，为教育提供了更多的数字化教学工具和平台，使教育的方式和内容发生了巨大变革，传统的教育模式已经无法满足个性化、全球化、终身学习等多样化的需求，教育数字化转型可以更好地满足学生和教师的个性化需求，提供更灵活、高效的学习方式。线上线下混合式教学模式日渐兴起，在高校计算机相关专业的核心课程教学中率先得到推广与应用[1]。生成式人工智能是一种人工智能技术，它能够生成新的内容，如文本、图像、音频、视频等多模态数据[2]。与传统的人工智能模型只能根据已有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能可以自主地创造新的数据，具有一定的创造力。作为生成式人工智能的典型应用，ChatGPT一诞生就引起了人们的关注，激发了大众利用其进行创作的热情，在教育领域则掀起了数字化转型的大讨论[3]。以ChatGPT为代表的生成式人工智能相比于传统的人工智能具有扩展性、复合性以及涌现性等特征，其运用于教育领域将带来诸多机遇[4]。

计算机算法课程的特点是逻辑结构复杂、抽象概念较多，需要学生具备较强的数学基础和抽象思维能力。除此之外，课程还需要学生进行大量的上机实训，通过编码来解决各种问题。如果学生得不到及时的辅导答疑，那么问题就会积少成多，会严重挫伤学生的学习积极性。再加上任课教师没有太多的辅导时间，因此，学生普遍觉得该课程太难。ChatGPT的出现带来了一种全新的教学模式，学生通过人机对话获得了沉浸式的学习体验，通过交互问答，学生找到了一个随时随地解决其问题的“导师”，这种模式实现了传统教学的跨越式发展，创建了智慧学习模式，完成了课程教学的数字化转型。

1 ChatGPT如何赋能计算机算法课程教学

ChatGPT本质上是利用大语言模型训练的自然语言处理工具。ChatGPT通过大规模的预训练数据集和Transformer架构来学习自然语言的语法、语义和上下文信息。它可以理解用户的输入，并生成相应的回复[5]。在计算机算法课程教学中，将ChatGPT集成到在线教学平台中，学生通过与它进行对话来寻求问题的解答，从而探索算法的工作原理和应用场景。ChatGPT教学与传统课堂教学模式对比如图1所示。

1.1 提供个性化学习资源

通过问答式对话，ChatGPT挖掘学生的需求，自身庞大的知识库为学生生成个性化的学习材料。除此之外，ChatGPT还能对网络上的知识进行聚合，如编算法教程、案例分析等。ChatGPT根据学生的请求提供算法的示例代码，学生可以向ChatGPT描述他们想要实现的功能或要解决的问题，ChatGPT生成相应的示例代码，供学生参考和学习。ChatGPT还能生成编程教学资料和教案，包括概念解释、案例分析、实验设计等，帮助教师准备教学内容。ChatGPT根据学生的学习目标和进展情况，提供个性化的学习路径指导，学生向ChatGPT咨询如何系统地学习算法，ChatGPT根据学生的需求和能力提供相应的学习资源和建议。

1.2 构造学习情境，理解学生需求

在课堂上，教师使用ChatGPT引导学生进行算法讨论和思考，通过与ChatGPT对话，学生可以提出问题、提供自己的理解和观点，并与ChatGPT进行交流和辩论，从而锻炼学生的思维和创造力。对于课程项目或编程练习，ChatGPT充当练习指导的辅助工具，学生通过与ChatGPT进行对话，提出问题、寻求建议和指导，以解决练习中的难题或优化算法实现。ChatGPT能够理解对话中的上下文信息，包括对话中的问题、陈述、指令等，并根据之前的对话内容进行回应。ChatGPT会分析用户之前的对话历史，包括问题、回答和其他相关信息，以理解当前对话的背景和语境，从而更好地理解学生的需求，并根据先前提供的信息进行回答。ChatGPT会对用户提出的问题进行解析，识别关键词和主题，并尝试理解问题的意图，从而更准确地回答问题，并提供与学生需求相关的信息。ChatGPT利用其训练过程中学到的知识和推理能力，结合用户提供的信息，推导出可能的答案和解决方案。ChatGPT根据学生的学习目标和编程水平，生成具体的编程项目和实践任务。这些任务可以涵盖不同的难度级别和主题，帮助学生巩固所学知识，并提供实际应用的机会。

1.3 解析算法原理，促进编码实现

计算机算法课程注重学生的逻辑思维能力培养，并通过程序语言，用最巧妙的代码对算法进行实现。ChatGPT通过解释算法的基本概念和原理，帮助学生理解算法的工作原理和核心思想，它提供简洁明了的解释，帮助学生建立对算法的基本理解。ChatGPT通过提供算法的示例和案例分析，帮助学生更好地理解算法的应用和实现过程，它解释示例中每个步骤的目的和实现方法，以及如何将算法应用于具体问题。ChatGPT根据学生的编码问题，提供实现算法的建议和提示。它解释算法的具体实现细节、数据结构的选择、时间复杂度和空间复杂度等方面的考虑，帮助用户编写有效且正确的代码。当学生在编码实现中遇到问题时，ChatGPT能够提供解答和调试支持。它分析学生编写的代码，并提供可能的错误原因和解决方案，帮助学生克服编码难题。

ChatGPT除了为算法实现提供思路之外，还能帮助学生理解程序语言的语法、语义和常见编程概念。它可以解释程序语言的语法规则，包括关键字、运算符、变量、函数等的使用方法和语法结构。ChatGPT可以解释程序语言中常见的概念和技术，如变量赋值、条件语句、循环结构、函数定义等。它能够帮助学生理解这些概念的作用和用法，以及如何在编程中应用它们。

1.4 合理利用算法解决实际问题

在计算机算法课程中，学生通常需要利用不同的算法解决不同的问题。ChatGPT根据实际问题的性质和要求，选择适合的算法进行数学建模。例如，对于分类问题，ChatGPT可以选择使用决策树、支持向量机或深度学习模型等算法进行建模。在使用算法解决实际问题之前，数据预处理和特征工程是非常重要的步骤。ChatGPT通过解释和提供建议，帮助学生进行数据清洗、特征选择、特征提取等预处理步骤，以确保数据的质量和适应算法的要求。ChatGPT通过解释不同算法的参数含义和调优方法，帮助学生选择合适的参数值和模型配置。它可以提供建议和指导，以优化模型的性能和效果。ChatGPT能够解释不同算法的原理和优缺点，帮助学生理解每种算法的适用范围和局限性。它可以提供算法的基本概念、核心思想和数学原理，帮助学生理解算法的工作原理。ChatGPT通过提供实际案例和应用，展示不同算法在解决实际问题中的应用。它解释案例中的数学建模过程、算法选择和实现方法，帮助学生理解如何将算法应用于具体问题。

2 ChatGPT构建个性化教学流程

ChatGPT建构了训练—学习—交互的教学范式，教师需要通过提示词“投喂”ChatGPT，使之学会如何思考，然后在与学生的交互过程中，ChatGPT不断地增强自己的智能。基于ChatGPT的个性化学习流程如图2所示。

2.1 确定教学目标，编写教学材料

ChatGPT通过与学生进行对话，了解学生的学习需求和背景。通过与学生的交互，ChatGPT首先明确计算机算法课程的基本概念和知识点，然后根据教学目标，制定一个详细的教学大纲，列出每个主题或模块的内容和学习目标。为了确保教学材料的组织结构清晰，并按照逻辑顺序呈现，ChatGPT为每个主题或模块编写一系列问题。ChatGPT通过与学生交互，了解学生的学习需求和背景，并询问学生对算法课程的期望和目标。通过与学生的对话，ChatGPT确定课程的重点内容，如基本算法、数据结构、算法设计和分析等。ChatGPT再根据课程的重点内容，设计教学目标。例如，帮助学生理解算法的基本概念和原理，掌握常见的算法设计和分析技巧，能够应用算法解决实际问题等。根据教学目标，ChatGPT编写相应的教学材料，包括理论知识的讲解、示例算法的实现和分析、编程练习题等。ChatGPT根据学生的学习进度和理解程度，提供适当的教学材料，并向学生推荐相关的学习资源，如经典算法教材、在线学习平台、算法竞赛网站等。它可以根据学生的学习需求和水平，提供个性化的学习推荐。

2.2 构建ChatGPT智慧教学平台

首先，通过收集和整理与计算机算法相关的教学数据，包括教材、习题、案例、学生问题和答案等，为构建ChatGPT智慧教学平台做好准备。其次，利用现有的语言模型训练框架，如OpenAI的GPT或Hugging Face的Transformers库搭建ChatGPT核心架构，并利用上述数据对ChatGPT模型进行训练。基于训练好的ChatGPT模型，构建一个对话系统，使其能够与学生进行交互。可以使用现有的对话系统框架，如Django、Flask或Node.js等，来处理学生输入和生成回复。再次，设计一个用户友好的界面，使学生可以方便地与ChatGPT进行对话，界面包括输入框、对话历史记录、教学材料展示等功能。编写教学材料，包括理论知识的讲解、示例算法的实现和分析、编程练习题等。根据学生的学习需求和进度，提供个性化的教学材料。最后，实现用户管理功能，包括用户注册、登录、学习进度跟踪等。还可以通过用户反馈和评估来不断改进ChatGPT模型和教学内容，将构建好的ChatGPT智慧教学平台部署到服务器上，并进行维护和更新。可以使用云服务提供商来进行部署和扩展。

2.3 设计个性化学习任务

根据学生的学习需求和能力水平，设计个性化的学习任务。通过与ChatGPT进行对话，学生可以获取相应的学习材料和指导，提高学习效果和编程能力。

2.3.1 学生兴趣与需求

通过问卷调查、学习目标设定或与学生对话了解学生的兴趣和学习需求。根据学生的兴趣和需求设计相应的学习任务，以提升学生的主动参与和学习动力。

2.3.2 学习目标与水平

了解学生的学习目标和当前的学习水平，根据学生的目标和水平设定合适的学习任务。例如，对于初学者，可以设计基础概念和算法实现的练习题；对于进阶学生，可以设计复杂算法应用的案例研究。

2.3.3 学习路径与进度

根据学生的学习路径和进度，设计逐步深入的学习任务。根据学生的学习记录和评估结果，调整学习任务的难度和顺序，以帮助学生循序渐进地提高。

2.3.4 反馈与评估

为学生提供及时的反馈和评估，帮助他们了解自己的学习进展和问题所在。设计智能化的评估系统，对学生的答案和代码进行评估，并给出相应的反馈和建议。

2.3.5 多样化的学习任务

设计多样化的学习任务，包括理论知识学习、实例算法的实现和分析、编程练习题等。多样化的任务可以满足不同学生的学习需求和学习风格。

2.3.6 个性化推荐与引导

根据学生的学习记录和评估结果，为他们推荐适合的学习资源和学习路径。利用ChatGPT的推荐功能，根据学生的学习兴趣和水平，提供个性化的学习推荐和引导。

3 ChatGPT赋能课程教学的缺陷及应对

3.1 知识和准确性限制

ChatGPT是基于大规模语言模型训练的，它的回答是基于已有的数据和模式。这意味着它可能会缺乏计算机算法领域的前沿知识，并且可能会给出不准确或模棱两可的答案。为了解决这个问题，可以通过对ChatGPT进行领域特定的训练，或者与领域专家合作，提供准确的知识和解答。

3.2 对话理解和上下文理解能力不足

尽管ChatGPT在处理自然语言对话方面表现出色，但它仍然存在理解复杂上下文和语义的挑战。这可能导致它在处理复杂问题或多轮对话时出现困难。为了解决这个问题，可以设计特定的对话模式和提示，帮助ChatGPT更好地理解上下文，并提供准确的回答。

3.3 缺乏人类教师的互动和反馈

ChatGPT是一个自动化的对话系统，它无法提供与人类教师相同的互动和个性化反馈。这可能会限制学生的学习体验和进步。为了弥补这个缺陷，可以结合人类教师的角色，通过ChatGPT提供基础知识的讲解和练习，而由教师提供更深入的解释和个性化的指导。

3.4 数据偏见和不当内容

由于ChatGPT是基于大数据训练的，它可能会受到数据偏见和不当内容的影响，导致给出不恰当或有偏见的回答。为了应对这个问题，可以进行数据筛选和清洗，确保训练数据的质量和多样性。同时，还可以通过监督和审核机制，对ChatGPT的回答进行监控和改进。

3.5 隐私和安全问题

ChatGPT在处理对话时需要获取用户的输入信息和上下文信息，这可能涉及隐私和安全问题。为了解决这个问题，可以采取数434205d1bd5edbcb5b096e2ac1a81cccfb9bf14a833cb5427114c46caae3a987据加密和匿名化的措施，确保用户的隐私得到保护。此外，还可以建立安全和可信赖的系统架构，确保对话数据的安全和保密。

4 结束语

ChatGPT促进了教育数字化转型，通过提供个性化学习资源，创建学习情境，解析算法原理，解决实际算法问题等方式，构建个性化教学流程，革新了计算机算法课程的教学模式。然而，由于ChatGPT基于已有知识进行推理，对前沿知识预测的准确性会受到限制，上下文理解能力也会受到语义复杂度的影响。除此之外，对于数据偏见和数据隐私安全问题仍然没有很好的解决办法，且无法提供与人类教师相同的互动和个性化反馈。因此，必须通过一些治理手段解决这些问题，才能更好地运用到计算机算法课程的教学中，实现教育数字化改革的目标。

5 参考文献

[1] 王策.基于大数据算法分析的混合式教学模式的研究与应用[J].黑龙江教师发展学院学报，2023，42（10）：50-52.

[2] 卢宇，余京蕾，陈鹏鹤，等.生成式人工智能的教育应用与展望：以ChatGPT系统为例[J].中国远程教育，2023，43（4）：24-31，51.

[3] 陈恩情，张继雅.ChatGPT如何影响高校教师教育：机遇、挑战与应对[J].继续教育研究，2023（11）：37-42.

[4] 毕文轩.生成式人工智能对教育行业的挑战与回应：以ChatGPT为分析对象[J].江苏高教，2023（8）：13-22.

[5] 夏润泽，李丕绩.ChatGPT大模型技术发展与应用[J].数据采集与处理，2023，38（5）：1017-1034.

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.19.0

*项目来源：河南中医药大学研究生“课程思政”示范课程项目《大数据治理》（项目编号：YJSKCSZ-2020-13）；河南中医药大学教育教学改革研究与实践项目“智慧教育背景下大学生学习模式创新路径研究”（项目编号：2021JX33）；河南中医药大学“推进治理体系和治理能力现代化 促进学校高质量发展”研究项目“大数据背景下基于知识循环的智慧校园建设研究”（项目编号：2020-ZLYB-013）；河南中医药大学博士科研基金“基于大数据决策的卫生健康突发事件管理机制研究”（项目编号：BSJJ2020-11）。

作者简介：杨枫，博士，副教授。