ChatGPT教学应用:场景、限制与突破策略

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ChatGPT采用的基于人类反馈的强化学习技术,核心步骤包括三个:预训练语言模型、训练奖励模型、利用强化学习微调语言模型。

(1)预训练语言模型

ChatGPT 生成的内容能够满足“有用、诚实、无害”的标准,不会因为训练而产生明显的偏好。随后,以少量人工标注数据的形式对预训练好的语言模型进行微调,得到监督微调(SFT)模型。这是一个初步优化的文本生成模型。

(2)训练奖励模型

训练奖励模型是让ChatGPT更接近人类表现的关键。基于监督微调模型,SFT模型生成的多个结果通过人工标注进行人工排序和标记,越符合人类表现的答案排名越高,模型在生成越符合人类表现的答案时,可以获得的奖励越多。

(3)利用强化学习微调语言模型

ChatGPT 使用近端策略优化(PPO)算法和训练奖励模型来评估文本生成模型,并使用强化学习来更新模型参数,以提高其生成更符合人类期望的答案的能力。

3. 指令微调技术

指令微调技术是一种自然语言处理模型微调技术,其主要作用是激发语言模型的理解能力,帮助模型更好地执行各类任务。其原理是在模型的预训练过程中预设针对特定任务的指令,让模型执行这些任务并建立训练数据。在微调阶段,模型可以将自然语言处理相关任务转化为基于指令描述的文本生成问题,并将训练数据中的指令作为辅助信息,帮助模型更好地理解任务并产生更符合人类预期的输出。

4.思维链技术

思维链技术是指参考人类解决问题的方式,将一些复杂的问题分解成中间问题,再进行一系列的自然语言推理,最终得到答案的技术。思维链技术提高了大型语言模型复杂推理能力的准确性。

(二)ChatGPT的核心能力与教育价值

结合全球知识语料,ChatGPT 在广泛学科领域拥有高质量的语言分析、上下文联想、文本生成等能力。而 GPT-4 模型则进一步拓展了针对图像、视频等语料的分析能力,使其具备了类似的理解力、逻辑推理能力和创造力,进一步凸显了其在教育领域的应用价值。

1. 语言分析

GPT-3.5、GPT-4模型基于改进的Transformer结构,构建了千亿级参数的大规模语言模型,实现了无监督的语料上下文学习。ChatGPT在自然语言理解准确率、用户意图把握等方面有明显的功能提升。此外,结合少量提示词,ChatGPT可以回答一般领域知识,表现出比人类更高的综合应用效率,形成通用的语言模型。因此,ChatGPT具备语料和类理解学习能力,可以应用于教育领域语料的快速学习,以及更广泛场景的教材编写。

2. 情境相关性

强化学习技术以及基于人类反馈的指令微调技术使得ChatGPT能够记住历史对话,并将已有的对话与新的答案关联起来以验证或改进答案,从而形成用户独有的使用场景,满足人们对相关问题的疑问,并生成更符合人类预期的答案。ChatGPT初步具备了简单的逻辑推理能力,可以回答因果关系、数学计算等逻辑问题。更广泛的通用问题推理与解析能力使其能够快速关联分析教育领域的数据,服务于知识检索、评价反馈等需求。

3.文本生成

Transformer模型、基于人机反馈的强化学习、指令微调、思维链等技术的综合应用,让ChatGPT拥有目前最强大的通用领域文本生成能力,主要体现在:①以合适的问句形式提供通用领域的答案。②具备一定的综合概览能力,能为用户提供排序后的答案而非简单的罗列和搜索。③高质量的翻译、纠错和文本创作能力。ChatGPT拥有信息量大、质量高的内容创作能力,可以辅助教育教学各环节的内容输出,此外还具备在论文、代码、小说等知识相关性强的创作场景中生成文本的能力。

2. ChatGPT教学应用场景

ChatGPT具有强大的语言解析、上下文联想和文本生成能力,在教学、学习、评测等文本处理与生成领域具有广泛的辅助能力和应用价值。ChatGPT教学应用场景及其技术基础如图1所示。

图片[1]-ChatGPT教学应用:场景、限制与突破策略-网络副业创业项目大全资源整合

图1 ChatGPT教学应用场景及其技术基础

(一)教学:构建智慧教育场景

ChatGPT可以构建智能教育场景,在教学准备、教学实施等阶段辅助教学。

1.备课阶段

ChatGPT可以辅助教师备课、制定计划、优化教学方式。备课是“教学过程的第一步,是保证教学质量的重要前提”[11]。在传统的备课活动中,教师需要查阅相关文献,生成对教材的理解。ChatGPT作为对话机器人,基于强大的语料库,可以通过Transformer模型整理已有材料,并根据教师提供的特殊材料准备课程材料,协助教师完成基本的备课工作。同时,ChatGPT可以高精度理解用户的问题,检索语料,输出高水平的答案,将教师从原始材料搜索中解放出来。借助ChatGPT,教师可以完成一些材料审核和组织工作,将更多的精力投入到生成性教学场景的设计中。由于ChatGPT具有连续对话功能,教师还可以通过替换限制性命令来生成更多按需内容,或完成内容的润色和修改,让备课变得更加便捷。 随着功能的完善,ChatGPT语料有望构建覆盖范围更广的资源库,让优质教育资源共享和管理,直接服务于教师的教学准备。

2.教学阶段

ChatGPT可以帮助教师提升课堂互动。“一切现实教育都直接或间接地发生在实践场中,是实践的产物、实践的产物、实践的产物”[12]。教育是培养人的社会实践活动,课堂是教育实践的主体。在传统的班级教学体制下,教师是一对多的,很难兼顾不同个体的学习需求,因此课堂的实践性更多的指向学生在教师的指导下“学”的活动。传统的“教师讲、学生听”的课堂模式仍是主流,学生在课堂上很难真正做到“学”。ChatGPT的出现可以为课堂学习提供更多的助力,它可以在课堂中充当智能教学助手,让学生个体的学习和实践需求可见、反馈,并进行高效的教学互动。比如,ChatGPT可以充当智能评委在小组讨论中打分,随机生成互动游戏,提升课堂趣味性。 同时,针对课堂教学中暴露的问题,教师可利用ChatGPT有针对性地生成课内小测验,缩短“学-练”的间隔,让学生即时巩固知识并获得测试反馈,提高学习吸收率。

(二)学习:推动学习方式转变

ChatGPT推动学习模式的改变,主要是通过推动学习内容和学习模式的改变。

一方面,解放了知识内容,拓展了学习的时间和空间。在传统的教学模式中,教师的知识面更广,被视为真理的化身,学生有疑惑时,向教师请教。同时,传统知识资源多来自出版商、数据库供应商、情报机构等自建数据库和知识库[13],资源需要个体检索和整理,容易受到个人局限性的影响,个体知识边界明显。而以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术,可以通过底层数据模型生成排序后的答案,不仅解放了知识内容,也解放了知识内容的获取和整理。因此,ChatGPT凭借强大的语料库和优秀的内容检索、文本输出能力,可以拓展学生“请教”的范围。 当学生遇到问题时,可以随时随地打开ChatGPT进行搜索,而且ChatGPT还能根据用户需求快速反馈和生成个性化内容,比如数学证明问题的分步分解、物理原理的形象化描述等,真正做到问题及时反馈。

另一方面,我们鼓励对话式学习,以提高学习效率。对话最早是哲学中的一个话题,巴西教育家保罗·弗莱雷将其引入教育领域,提出了“提问式教育”和师生“对话关系”,主张用对话取代银行储蓄式的灌输式教育方式,把教师的讲课、存款行为变成问题和启发,把学生的倾听、接受、记忆、复述等存储行为变成对话、思考和批判。通过对话式教育,师生可以在沟通中合作互动,共同成长[14]。随着基础教育课程改革的推进,对话式教学逐渐成为热门话题和理想的教学方向。但在现行班级教学体制下,师生关系仍是一对多,学生几乎没有机会进行真正的对话。同时,由于课堂容量有限,课堂学习仍然以教师讲课为主,内容缺乏针对性,方法缺乏趣味性,难以激发学习动机。 ChatGPT为对话式学习提供了技术和环境支撑。ChatGPT的高精度理解和文本生成能力使其拥有充足的知识储备和理解反馈能力,可以成为学生的虚拟导师。学生可以随时与ChatGPT对话,主动寻求知识。而且,基于其提供的平等、信任的对话式教学方式,学生在遇到不清楚的细节时,可以放下心理负担,继续提问,真正将被动输入式的教育转变为主动的探索式学习,成为学习的主人,提高个体的学习效率。总之,ChatGPT可以为教师和学生提供私人的智能助手和个人学习伙伴。前人所倡导的、后人一直视为教育典范的“因材施教”的教育理念得以真正落地[15]。

(三)评价:改变教学评价方式

教育评价是教育教学发展的“指挥棒”,为教育治理提供决策材料,为改善教师教学行为、学生学习行为提供反馈信息[16]。ChatGPT可以介入教学评价的两个核心环节:对教师教学工作的评价和对学生学习效果的评价。

ChatGPT可以为教师提供同行式的参考与评价。对教师课内课外教学工作的评价包括教学设计、教学实施等内容。传统的教学评价多依赖教师同行的评价,通过公开课等形式对教师的教学能力给予评价和建议。但对外展示的课堂一般都是经过精心准备的,与日常教学存在一定差异,难以真实体现教师的教学能力。而依赖同行评价的模式很难经常出现,教师需要寻找替代性的、多元化的评价主体。ChatGPT拥有大量数据支撑,可以成为教师进行教案对比评价的教学伙伴,让教师无需同行讨论就能获得同行的参考,发现差距,并对教学设计和教学实施给予修正建议,通过自我反思促进教学改进。

ChatGPT能够为学生提供即时、有针对性的评价。目前对学生学习效果的评价主要以考试、测验为主,并未脱离唯分数论的单一评价模式,对评价主体的时间和精力带来了极大的挑战。教师很难兼顾所有学生的所有过程成长,也很难对每个学生的即时学习效果做出精准的评价反馈。ChatGPT具备系统的生成能力,可以记录和评价学生的学习过程。同时,ChatGPT的内容生成能力可以客观地对学生的作业,特别是论文等需要详细分析的答案进行点评,并提出有针对性的修改建议和示范参考,让学生得到更有指导性和针对性的评价。评价对学生来说是可见的,更容易让学生直观地了解自己的学习状态,及时做出调整和改进。

3. ChatGPT教学应用的局限性

ChatGPT在为教学带来新的应用场景和变革的同时,也存在诸多局限性,加剧了新技术给教育带来的挑战。

(1)答案的真实性难以保证

ChatGPT更多依赖于现有语料的上下文语义,本质上是对现有语料的再加工和整理,适合有组织地回答某一类问题,在复杂逻辑推理和新内容生成方面表现较差,目前该技术仅对政策合规性进行检查,难以保证答案的质量和真实性。造成上述问题的主要原因包括:第一,语料依赖。并非所有的教育资源语料都对ChatGPT开放,现有语料的资源范围和数据质量在一定程度上限制了答案生成的质量,可能导致答案结果的内容深度和覆盖面难以满足要求。第二,提示词依赖。由于ChatGPT是根据提示词的匹配及其逻辑关系来生成答案,不同的提示词可能会产生完全不同的结果,这很大程度上取决于提问者的能力和提问方式。第三,缺乏逻辑推理能力。模型根据用户使用不断更新,因此输出的答案不够稳定,不能作为恒定的判断。 因此对于内容稳定性要求较高的教育领域来说,ChatGPT有时是无所不知的智者,但有时可能只是个无知的婴儿,其答案的正确性需要用批判的眼光来看待。

2. 算法隐藏文化偏见

ChatGPT主要依赖英文语料和少量外文素材进行预训练,而语言与文化、思维、风俗、环境等息息相关,在语言转换过程中存在信息再加工,因此ChatGPT带来的价值观、文化认知、语言学习冲击是否会导致文化入侵、稀有文化的消失还有待考量。ChatGPT根据训练者的提示给出答案,训练者对这些答案进行排序,训练出一个奖励模型。后续的训练使用更广泛的语料和提示词给出答案,并以奖励模型为约束,不断提示ChatGPT给出符合预期的答案(以奖励模型作为判断标准)。在这个过程中,无法区分奖励模型、语料和模型本身的重要性,也无法体现不同价值观、知识背景、性格偏好的用户的个性化需求。 此外,由于奖励模型的存在,ChatGPT的回答本质上是基于偏好,而不是逻辑和知识的正确性,这进一步加剧了人们对这种模型隐藏价值的担忧。

3. 产生新型学习权威

图片[1]-ChatGPT教学应用:场景、限制与突破策略-网络副业创业项目大全资源整合

ChatGPT的强大功能在助力知识获取、陪伴学生学习的同时,也推动了新权威的产生。首先,人们接受ChatGPT提供的信息,无需验证和人工审核。当ChatGPT提供的内容与老师提供的信息相冲突时,人类可能更倾向于认同人工智能。其次,人们接受ChatGPT的隐性诱导。ChatGPT具备初步的道德判断能力,当人类提问触及某些违法合规问题时,ChatGPT会拒绝回答。但由于学习伦理的成本巨大,一旦ChatGPT在语料库中被“伦理污染”或“中毒”,它需要很长时间才能重新认识新的伦理判断[2]。在模型的伦理偏见更新之前,由于认知偏差,大多数人很难辨别出生成的答案中隐藏的错误信息。ChatGPT很可能凭借其诱导能力颠覆人类的价值观。第三,作为闭源模型,ChatGPT的技术细节无法接受公众监督。 目前算力和训练成本较高,算力、语料、算法导致模型的中心化,ChatGPT能否像传统搜索引擎、知识库一样提供更广泛的教育服务还有待探讨。

4. 人类学习能力的减弱

教育的核心是希望学生通过学习具体的内容,掌握理解认知、辩证思维、逻辑推理等能力。然而,ChatGPT以隐藏过程的形式快速呈现答案,让学生直接跳过思维训练的过程,长此以往,学生可能对科技产生依赖,产生懒惰思维,丧失独立思考的能力。同时,由于模型使用的语料库的限制,ChatGPT采用人工反馈的强化学习方法,根据训练数据和提示词(问题)中的语言统计关系生成答案,一般答案比较简单或包含比较简单的问题,甚至可能生成一些看似正确但完全错误或毫无意义的答案[17],尤其是在查找参考资料时,会生成完全不存在的内容和文献[18],频繁吸收平庸甚至错误的信息,会导致个体思维的固化和知识价值取向的扭曲。此外,ChatGPT目前主要基于现有语料的重组生成答案,无法真正创新创造。 它在限制用户思维的同时,还会将这种停滞扩大到更多的用户层面,从而降低人类思维的整体深度,人工智能在变得越来越聪明的同时,也会使人脑变得越来越笨。

5.挑战教育的本质

教育本质上是一种“人际关系”,教育是通过学科间的文化交流构建精神和谐的活动,知识的传承是任务而非全部,整个教育的核心在于通过师生互动获得系统的知识和行为规则,也就是社会生存的必备能力。当学习者倾向于相信人工智能时,就意味着放弃对生动的人际关系的信任,将人限制在“人机”关系的维度,依赖ChatGPT的虚假陪伴和需求满足,限制了人与社会生动的联系,使得个体学习缺乏教师的言传身教,缺乏身边的榜样和支持性联系,难以培养出具有完美人格的社会人,更难以沉淀自己的心灵、建构有意义的世界。

4. ChatGPT教学应用的突破策略

法国当代著名哲学家贝尔纳·斯蒂格勒曾在《技术与时间》一文中重新分析技术与人的存在问题,并将人的存在建构于技术之上,提出了“替代”的理念。虽然ChatGPT给传统教育带来了一定的冲击,但如果将其视为一种新的“替代”的出现,我们将看到人类教育的全新变革。只要我们以积极开放的心态寻找新技术应用的策略,加快规范、监督等机制的落实,就能让技术更好地赋能人类,同时加强相关风险管控。

(一)教师:善用工具促进全人发展

掌握新兴技术并让其服务于教学是新兴技术背景下教师必备的技能,在数字化赋能教学等要求的驱动下,教师应以更积极的态度面对ChatGPT。

首先,要坚守教育根本,树立育人自信。教育的本质在于人与人之间的互动影响,是一个灵魂唤醒另一个灵魂的互动。ChatGPT无法提供心灵成长的指导。因此,教师要坚信自己的言行对学生的教育意义,坚持以自己饱满的人格影响学生的成长。

其次,转变​​教育理念和方法。ChatGPT的出现确实对学生的学习状态产生了一定的影响,作业找答案、论文抄袭、代写等违背教育精神的问题时有发生。对此,教师需要转变教育理念和方法,更加注重对学生思维的训练、情感的学习体验、意志力的培养。

最后,坚持科技向善、服务教育教学。ChatGPT应作为教育的“工具”,像黑板、电脑一样成为辅助教学的手段,助力新一代教学转型。比如,教师可以积极拥抱新技术,利用人机协作提升备课效率,把时间花在人工智能无法回答或提供帮助的部分,探索智能时代育人的新机会,让ChatGPT等人工智能工具更好地服务于教学和学生的全人培养。

2. 学生:学会批判性思维,提升数字素养

第一,正确应用技术,避免技术依赖。ChatGPT虽然可以成为教育的“替代品”,但无法取代学习本身。作为学习者,必须意识到学习的本质在于学习能力的提升,而非答案的获得。因此,培养正确对待技术的态度和运用技术的能力,用技术辅助学习而不是主宰学习,才是人工智能时代学习的本质。

其次,批判性地看待答案,培养创新思维。创新思维和批判性思维是人类相对于机器的最大优势,也是教育的关键目标。培养批判性思维不仅可以帮助我们从ChatGPT提供的智能答案中提取出真正有价值的信息,也是发挥人类主体性、主动跳出人工智能茧房的关键。

最后,积极走进人群,寻求真实的联系。人类是社会动物,是社会关系中的社会人。这是人类与人工智能的本质区别。ChatGPT 可以为人类提供看似有效的回应,但都是基于算法的修辞,无法真正理解人类的情感。因此,真正的学习还是需要走进真实的人群,寻求广泛的社会支持和社会联系,拒绝被技术设置的牢笼所困。

(三)社会:积极鼓励和构建良好的教学机器学习生态

一方面,落实应用场景,引导正确使用技术。在ChatGPT开发应用起步阶段,相关部门应积极投入、引领示范,从数字技术的应用与融合上实现示范场景,为学生、教师、学校提供应用范例。在教育领域营造树立数字化意识与思维、培育数字化能力与方法的氛围,激发人工智能资源与数据要素服务教育创新发展。

另一方面,规范监管机制,防范人工智能危害。面对人工智能可能带来的风险,有关部门或可推动制定相关法律法规,构建智慧教育发展生态,形成数字化治理体制机制。在保障新一代人工智能工具落地实施的同时,也应坚守伦理与法律的边界,让科技与教育形成双螺旋相互促进。

五、结论

ChatGPT作为一种大型语言处理模型,在给人类教育带来变革的同时,也给教育应用带来了新的挑战。从教、学、评三个传统教育环节来看,ChatGPT可以辅助更多教学应用的落地;可以辅助教师优化备课效率、改善课堂互动、辅助构建智能教育场景;可以解放知识内容,鼓励对话式学习,推动学习内容和模式的变革,提高学习效率;可以改变教师的教学评价和学生学习的评价,为改善教师教学行为和学生学习行为提供高效的反馈信息。但受限于现有技术和模型,ChatGPT仍然存在诸多局限性,可能对教育领域产生一定影响,存在难以保证答案真实性、算法隐藏文化偏见等挑战,可能面临产生新的学习权威、弱化人类学习能力、挑战教育本质等挑战。面对ChatGPT带来的机遇和挑战,将其视为教育的新“替代品”并辅助教育才是更好的应对之道。 教师应充分利用工具并促进整个人的培养,学生应学会批评和增强数字素养,并且社会应该积极鼓励和建立良好的教学教学生态学,简而言之,我们必须积极地拥抱和理性地响应人工智能技术,以便可以更好地用于教育和人类。

参考:

[1]诸如CHATGPT的工具威胁着透明的科学;

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