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打造中国版人工智能教育大模型

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文/《在线学习》主笔 刘增辉

从2022年底AI语言模型ChatGPT横空出世,到今年年初视频生成模型Sora的到来,人工智能前进的脚步越来越快,各行各业都能感受到:一个新的AI时代已到来。

我国正在加快布局,在今年的《政府工作报告》中,首次提出开展“人工智能+”行动。为落实国家战略,推动高等教育与人工智能融合发展,3月,教育部启动实施人工智能赋能教育行动;4月,公布了首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例;7月,又启动了第二批案例征集工作。

人工智能技术的进步,为重塑教育形态、推动创新发展带来了新的机遇和挑战。本期专题,我们将通过对专家、高校和相关企业的采访,从适应未来时代需求的角度,探讨人工智能给高等教育带来的重大影响,以及高等教育利用智能技术在支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力提升等方面的实践,藉此与业内同仁共同推动高等教育与人工智能的融合发展,助力教育数字化建设。

技术支撑

打造中国版人工智能教育大模型

认清优势与差距,构建自主原创的教育大模型,将极大推动教育数字化进程。

自ChatGPT面世之后,人工智能大模型技术进入了快速发展期。2024年3月,教育部启动实施教育系统人工智能大模型应用示范行动,推动大模型从课堂走向应用。有媒体统计,截至今年6月底,全国已备案的教育领域大模型和深度合成算法已有约40个。

在各行各业中,教育和大模型有着天然的契合度。中国企业很早就意识到人工智能技术在教育领域的潜力,如科大讯飞股份有限公司的新一代认知智能大模型——星火大模型,自去年5月发布以来,即在大模型版本迭代中持续深化赋能教育场景。同时一些企业推出了垂直类应用模型,如超星集团的汇雅大模型等。这些大模型衍生出一系列AI工具,在教育领域特别是在高校中应用推广,取得了很好的教学效果。目前,教育大模型正向自主原创迈进。随着“中国版”的逐步成型,将深化赋能教育场景,加快教育数字化转型进程。

以大模型推动教与学变革

从已推出的教育大模型看,以人工智能实现教学过程的精准化、个性化,从而达到因材施教的目的成为教育企业努力的方向。

超星集团相关负责人表示,在开发设计产品时,超星秉持AI与教育深度融合的核心理念,即如何使产品为教师赋能,成为其教学创新的得力助手。无论是AI助教、知识图谱的构建,还是各类AI工具的研发,都致力于探索如何切实减轻教师的工作负担,同时利用AI技术为教育教学注入新的活力与可能。

科大讯飞面向教育领域,基于星火大模型推出了讯飞星火智慧黑板、星火教师助手、信息科技教育解决方案、讯飞星火码上等产品和服务。其中,讯飞星火智慧黑板集多模态理解与推荐、全自然交互、虚拟人辅教、智慧化录课与分享、智慧化讲评、星火智批改等核心功能于一体,深度赋能课堂教学,让黑板从板书工具跃迁为教师AI助手。目前已在河南、山东、吉林等地全面推进应用。

讯飞星火码上是讯飞星火大模型赋能的智能编程教学应用平台。平台可以为学生提供实时、个性化、启发式的编程辅导服务,为教师提供灵活、高效、多维度的编程教学支持服务。同时,平台提供了可用于高校间共享大模型赋能编程经验的开放论坛,能够帮助高校有组织地实施编程教学工作,提高学生的学习效率,减轻教师工作负担,促进教育教学数字化转型。北京邮电大学借助讯飞星火赋能的智能编程教学平台,在国内高校中率先启动了大模型赋能编程教学的探索。在教育部公布的首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例中,北京邮电大学“‘码上’——大模型赋能的智能编程教学应用平台”入选。目前,讯飞星火码上已在湖北大学、北京科技大学、西安工业大学、黑龙江外国语学院等超过350所高校中试点应用,并取得了良好的教学应用效果。

超星集团基于海量的图书和专业文献资源,训练并推出了汇雅大模型,其已全面融入超星系列产品之中,实现了技术能力的深度渗透。2024年,依托汇雅大模型和一系列AI工具,超星集团将拥有2800家正式用户的泛雅网络教学平台升级为泛雅智慧课程平台,全面支撑智慧课程的建设与应用。在教育部公布的首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例中,支持了东南大学“大学物理课程智慧AI助教系统”和西安电子科技大学的“AI智能督导平台”案例。

泛雅智慧课程平台的升级主要有三大核心。一是智能体。基于大模型与专有知识库相结合,超星为每门课程开发了对应的AI助教,能够实现课程内容答疑、知识查询、智能学伴、学习资源查找、语音指令、应用调用等六大功能。二是知识图谱。作为课程内容新的组织形式,它可以直观呈现全部知识点以及知识点的各种关系,让知识看得见、看得清,并将知识点与教学资源、教学目标相关联,有效支撑精准教学,同时可以建立各种关系图谱,更好实现教学深度与广度的延伸。目前的知识图谱建设已经覆盖700余所合作学校,支撑了包括“101计划”等在内的百余项项目,如2024年世界数字教育大会亮相的宁夏大学农业微生物学课程知识图谱、同济大学的基础力学融通课程群图谱、中国农业大学的智能装备专业图谱等。三是AI工作台。其内含数字人速课、AI出题、AI编写教案、机器阅读、视频理解、机器翻译、内容安全检测、作业查重等一系列AI工具,助力课程建设及教学的全过程。

中外大模型之间存在差距

由ChatGPT引发的大模型技术浪潮,热度一直未减。那么,国内与国外相比,是否还有差距?“总体而言,中外大模型在技术和应用上各有优势,但国内大模型在语义理解、代码生成和智能体能力等方面与国外顶尖模型存在一定差距。”科大讯飞相关负责人表示,当前国内大模型仍处于研发和迭代的早期阶段,各个大模型的性能差异及易用性仍在市场检验的过程当中。为缩小这一差距,应该加强基础模型的研发和创新、推动高质量数据的开放共享、提升AI工程化能力,并关注大模型的安全性和伦理问题。

“我们在实际进行大模型开发工作时,对中外大模型研发做过全面分析研究,发现中外大模型在开发方面确实存在一些差距。”超星集团相关负责人认为,在技术成熟度和创新能力方面,国外大模型如谷歌的BERT和OpenAI的GPT系列已经发展到了千亿甚至万亿级别的参数规模,在训练数据量和模型能力上都有显著提升,国内大模型在参数规模和技术成熟度上与国外顶尖模型仍存在一定差距。此外,国外在AI核心算法和技术创新方面具有较强的竞争力,国内在AI领域虽然取得了重要成果,但在基础性、原创性研究方面与发达国家之间仍存在不小的差距。

结合中国实际,教育企业正致力于打造具有中国特色的教育大模型。“在场景融合应用上,教育大模型还面临着三大核心挑战。” 科大讯飞相关负责人分析说:一是面向教与学的规模化应用具有更高的知识准确度要求;二是面向教育领域的生成式内容具有更高的意识形态和安全性要求;三是面向不同学科、不同学段的育人目标,对大模型的使用方式提出了更高要求。基于此,科大讯飞正探索在通用模型的基础上,构建教育专有大模型。例如,它将具有生成式课堂、考试评阅等功能,可以辅助备课,丰富课程内容,并基于数据进行精细分析的教育管理和治理。此外,还可以提供作业、考试、教研、管理等服务,帮助教师和学生更好地进行教学和学习。

“教育大模型正朝着更加智能化、个性化的方向迈进,将深度融合教育学、心理学等多领域知识,通过持续优化自然语言处理、图像识别等AI技术,为教师提供更加精准的教学辅助,为学生提供定制化的学习路径和资源。”超星集团相关负责人表示, 超星汇雅大模型将顺应时代的潮流,致力于教育公平、推动教育资源优化配置,逐步为各个高校实现更加精准的教学和个性化的学习体验,推进教育现代化和公平化的实现。

构建行业知识库尤为关键

众多的高校正在以大模型赋能教育场景,以尽快实现教育数字化转型。听听来自企业视角的声音,将有助于推动这一进程。

超星集团相关负责人认为,人工智能与教育教学深度融合是大势所趋,建议各高校积极开展“智能+教育”改革,通过制订相关政策,鼓励教师建设一批智慧课程、“人工智能+X”课程群。并多开展一些培训,提升师生人工智能素养,构建虚实融合、“师—生—机”三元交互的教学新范式。“人工智能赋能高等教育,首先要做到的就是可信、可用、可控,其中最重要的就是提高大模型的精准度,为此,构建跨领域、系统化的行业知识库显得尤为关键。”他表示,未来超星计划携手“101计划”及各领域的专家学者,通过共建平台、共享资源、协同运用的创新模式,不断丰富和完善行业知识库,进一步推动各教育领域智能体的发展与应用,实现教育数智化发展的跨越式提升。

对此,科大讯飞相关负责人提出了三点建议,并强调了产教融合的重要性。一是构建人工智能新质人才培养的数字基础设施。加强智能算力基础建设,实现校政企算力共享。优化课程结构,加速人才培养,特别是在通用人工智能、数学建模、物理原理和认知神经科学等领域。在高校部署国产化算力管理平台和大模型训练推理套件环境,为AI产业高层次人才培养提供实验和实践环境。

二是推进高等教育数字化转型升级。利用大模型技术提升教育教学、科研和管理服务的数字化水平。推广大模型+知识图谱驱动的智能学习平台,发展混合式教学模式,构建统一的资源中心和智能评价体系。

三是深化产教融合,优化高校学科、专业建设,培养人工智能+产业新质人才。利用大模型技术开展跨学科研究和教学,培养创新型人才。推动高校与企业合作,加强师资队伍建设,实施双师教学模式,结合工程化培养。建立产业学院、实习实训基地,共同建设人工智能教育资源和实践平台。引入行业龙头企业参与人才培养,促进科技成果转化,提高人才培养质量。

专题目录

观察

专家观点

技术支撑

打造中国版人工智能教育大模型

典型案例

清华大学:以AI助教改变教与学

华东师范大学:以AI技术提升全民数字素养

北京邮电大学:“码上”出发 用AI改变教学模式

西安电子科技大学:打造AI赋能督导新模式 启动教学质量提升新引擎

来源丨《在线学习》杂志2024年8月刊(总第106期)

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