基于深度學習的ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應用

基金項目：2023年度江蘇高校哲學社會科學研究一般項目“新時代大學生愛國主義教育機制創(chuàng)新研究”（編號：2023SJSZ0095），南京工業(yè)大學 2022 年黨建與思想政治教育研究課題“偉大抗疫精神融入高校思政課教學研究”（編號：SZ20220309）

摘? 要? 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和普及，ChatGPT技術(shù)作為一種基于深度學習的自然語言處理技術(shù)，具有極高的應用價值和廣泛的應用前景。ChatGPT技術(shù)能夠為教育機構(gòu)和學生提供更加高效、精準和個性化的服務，但同時也存在著一些潛在的風險和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題等。因此，在ChatGPT技術(shù)的應用過程中，需要注意技術(shù)的局限性和不足，并采取相應的措施保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護，促進ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞? ChatGPT；智慧教育；風險與挑戰(zhàn)；發(fā)展趨勢

中圖分類號? G434

文獻標識碼? A

文章編號? 2095-5995（2023）08-0023-03

一、研究背景與意義

（一）智慧教育與自然語言處理的關(guān)系

智慧教育是利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段對教育進行革新和創(chuàng)新，旨在提高教育質(zhì)量和效率的一種教育模式。隨著人工智能和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，智慧教育與自然語言處理之間的聯(lián)系日益密切。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，其主要研究將自然語言轉(zhuǎn)化為計算機可以理解和處理的形式[1]。

自然語言處理技術(shù)在智慧教育中發(fā)揮著重要作用，可以為教育教學提供智能化和個性化的支持和服務。而基于ChatGPT的教育知識圖譜構(gòu)建和應用研究，是在這一背景下的重要實踐和探索[2]。

（二）ChatGPT技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展

ChatGPT是近年來備受關(guān)注的自然語言處理技術(shù)，它是一種基于深度學習的語言模型，具備出色的自然語言生成和理解能力。ChatGPT是一種基于Transformer的自然語言生成模型，與傳統(tǒng)的語言模型不同，ChatGPT使用了大量的無標注文本進行預訓練，然后通過微調(diào)等方式完成特定任務，如文本生成、情感分析等[3]。

[HS（2][HT4”H]二、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應用現(xiàn)狀

（一）基于ChatGPT的智能教育助手

智能教育助手是一種基于人工智能技術(shù)的教育輔助工具，可以為學生提供個性化的學習支持和幫助。借助ChatGPT技術(shù)，智能教育助手可以用于對話生成、知識問答、學習推薦等方面。其實現(xiàn)過程包括以下步驟：

（1）數(shù)據(jù)收集和預處理：為了訓練ChatGPT模型，需要收集和清理大量的語言數(shù)據(jù)。在智能教育助手中，可以收集與教育相關(guān)的語言數(shù)據(jù)，如教材、教師講義、學生筆記等。

（2）模型訓練：將收集到的語言數(shù)據(jù)用于ChatGPT模型的訓練，可以使用基于PyTorch等深度學習框架的實現(xiàn)。

（3）對話生成與知識問答：訓練好的ChatGPT模型可以用于對話生成和知識問答。在對話生成中，可以根據(jù)用戶的輸入和上下文生成自然流暢的回復；在知識問答中，可以回答學生的問題，提供有關(guān)教育知識的答案。

（4）學習推薦：智能教育助手還可以基于ChatGPT技術(shù)實現(xiàn)學習推薦。根據(jù)學生的歷史學習數(shù)據(jù)和個人興趣愛好，可以為學生推薦適合他們的教育資源，如教材、課程、文章等。

（二）基于ChatGPT的個性化學習推薦系統(tǒng)

個性化學習推薦系統(tǒng)可以根據(jù)學生的興趣、學習習慣、知識水平等多種因素，為學生量身定制個性化的學習計劃和學習資源推薦[4]。基于ChatGPT的個性化學習推薦系統(tǒng)能夠深度挖掘?qū)W生的學習特點和需求，精準地推薦學習內(nèi)容，提升學生的學習效果和積極性。具體通過以下幾個步驟實現(xiàn)：

（1）數(shù)據(jù)收集和處理：系統(tǒng)需要收集學生的學習數(shù)據(jù)，如學習成績、學習行為等，并進行數(shù)據(jù)預處理和清洗。

（2）學生畫像生成：通過ChatGPT技術(shù)，系統(tǒng)可以自動化生成學生的學習畫像，包括學生的興趣愛好、知識水平、學習習慣等。

（3）個性化學習路徑規(guī)劃：系統(tǒng)根據(jù)學生畫像和學習數(shù)據(jù)，智能生成個性化的學習路徑，包括學習目標、學習內(nèi)容、學習進度等。

（4）學習資源推薦：系統(tǒng)根據(jù)學生畫像和學習路徑，智能推薦適合學生的學習資源，如視頻、題目等。

（5）學習反饋和優(yōu)化：系統(tǒng)可以對學生的學習過程進行監(jiān)控和反饋，及時調(diào)整和優(yōu)化個性化的學習路徑和資源推薦。

（三）基于ChatGPT的智能評價系統(tǒng)研究與實踐

傳統(tǒng)的評價方法主要依賴于人工評價，這種方法的效率低下、主觀性強。而基于自然語言處理技術(shù)的智能評價系統(tǒng)則可以有效地解決這些問題[5]。基于ChatGPT技術(shù)的智能評價系統(tǒng)可以根據(jù)學生的答案自動生成評價報告，提高評價的效率和準確度，更好地促進學生的學習。具體來說，該系統(tǒng)的實現(xiàn)過程包括以下步驟：

（1）數(shù)據(jù)預處理：將學生的答案進行預處理，包括文本清洗、分詞、去停用詞等，以便更好地進行后續(xù)的處理和分析。

（2）建立評價模型：使用ChatGPT技術(shù)，建立一個評價模型。該模型將學生的答案作為輸入，通過ChatGPT模型的訓練和學習，輸出相應的評價報告。

（3）智能評估：根據(jù)評價模型生成的評價報告，對學生的答案進行智能評估。

三、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的未來發(fā)展

（一）多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與處理

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)的特點

多模態(tài)數(shù)據(jù)的特點是數(shù)據(jù)種類繁多，形式多樣，信息量豐富。相比單一的文本數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合起來可以提供更加豐富的語境信息。但是，多模態(tài)數(shù)據(jù)也帶來了一些挑戰(zhàn)，如何將不同形式的數(shù)據(jù)有效地結(jié)合起來，需要克服一些技術(shù)難點。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法可以分為基于特征的融合和基于模型的融合兩類。

基于特征的融合方法將多模態(tài)數(shù)據(jù)分別提取特征，再將不同特征進行融合。這種方法通常需要進行手動特征工程，提取的特征需要具有代表性，并且需要考慮到不同類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。常用的特征提取方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等。

基于模型的融合方法將多模態(tài)數(shù)據(jù)交由同一模型進行處理，通過模型自動學習多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。這種方法通常需要使用到深度學習技術(shù)，如多模態(tài)圖像—文本檢索（MMI）、多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡（MMN）、多模態(tài)圖像語言模型（MIL）等。

3.多模態(tài)數(shù)據(jù)處理

多模態(tài)數(shù)據(jù)處理是指對融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行處理，可以使ChatGPT技術(shù)能夠更加精準地理解并處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理包括以下方面：

文本與圖片的融合：對于包含文本和圖片的數(shù)據(jù)，可以將文本和圖片分別輸入到不同的模型中進行處理，然后將兩個模型的輸出進行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以提高模型的準確性，并且可以減少模型的計算量。

文本與音頻的融合：對于包含文本和音頻的數(shù)據(jù)，可以將文本和音頻分別輸入到不同的模型中進行處理，然后將兩個模型的輸出進行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以增強模型對數(shù)據(jù)的理解能力，提高模型的表現(xiàn)。

圖片與音頻的融合：對于包含圖片和音頻的數(shù)據(jù)，可以將圖片和音頻分別輸入到不同的模型中進行處理，然后將兩個模型的輸出進行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以提高模型的綜合能力，使模型更好地理解數(shù)據(jù)。

（二）ChatGPT技術(shù)與知識圖譜的結(jié)合

1.知識圖譜簡介

知識圖譜是一種基于圖譜的知識表示方法，能夠?qū)嶓w、屬性和關(guān)系表示為圖上的節(jié)點和邊，以便機器能夠理解和推理。在智慧教育領(lǐng)域中，知識圖譜也具有廣泛的應用前景。一方面，它可以幫助學生更好地理解教材內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)知識點之間的關(guān)系，從而提高學習效果；另一方面，它可以幫助教師更好地了解學生的學習狀況，提供個性化的教學服務。

2.知識圖譜與ChatGPT的結(jié)合

知識圖譜和ChatGPT技術(shù)的結(jié)合是智慧教育中的一個重要發(fā)展方向。知識圖譜是一種用于表達和組織知識的圖形化模型，通過連接實體和關(guān)系來描述現(xiàn)實世界中的事物和概念之間的關(guān)系。而ChatGPT技術(shù)則能夠基于大規(guī)模語言語料庫生成文本，實現(xiàn)自然語言的理解和生成。將知識圖譜與ChatGPT技術(shù)相結(jié)合，可以實現(xiàn)教育領(lǐng)域的語義理解和自然語言生成。

四、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的風險和挑戰(zhàn)

（一）ChatGPT技術(shù)的局限性與不足

第一，非全面性。ChatGPT技術(shù)依賴于預訓練語言模型進行訓練，而這些語言模型的訓練數(shù)據(jù)源是來自公共數(shù)據(jù)集，如維基百科等。這些數(shù)據(jù)集并不能完全覆蓋教育領(lǐng)域中的專業(yè)術(shù)語和知識點，導致ChatGPT技術(shù)在教育領(lǐng)域應用時可能存在一定的局限性。

第二，對話理解精度有限。ChatGPT技術(shù)可以生成與人類類似的對話，但在語言邏輯方面仍存在不連貫和不合理的表達，這可能降低對話理解的準確性。

第三，數(shù)據(jù)隱私保護問題。由于ChatGPT技術(shù)需要大量的訓練數(shù)據(jù)，其中可能包含用戶的個人信息，如姓名、年齡和興趣愛好。因此，保護用戶的數(shù)據(jù)隱私變得至關(guān)重要，避免給用戶帶來巨大的損失。

第四，偏見和歧視。ChatGPT技術(shù)的訓練數(shù)據(jù)集可能存在偏見和歧視，這些偏見和歧視可能會被ChatGPT模型學習到并進一步強化，導致模型對某些特定群體或內(nèi)容的理解和表達存在偏差，從而影響模型的應用效果和公正性。

第五，網(wǎng)絡安全問題。隨著ChatGPT技術(shù)的應用，也帶來了一系列的網(wǎng)絡安全問題。例如，黑客可能通過對話框架實施詐騙行為，從而破壞社會安全和人們的經(jīng)濟利益。此外，還有可能會出現(xiàn)惡意攻擊或者輸入，破壞ChatGPT技術(shù)的正常應用。

（二）數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題

1.數(shù)據(jù)泄露

ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應用需要大量的教育數(shù)據(jù)，包括學生的學習記錄、教師的教學方案等。這些數(shù)據(jù)的安全性對于學校、學生和教師都非常重要。然而，隨著ChatGPT技術(shù)的普及，黑客或不法分子可能會利用這些數(shù)據(jù)進行攻擊或非法獲取，從而造成數(shù)據(jù)泄露。為了解決這一問題，智慧教育平臺應該加強對數(shù)據(jù)的安全保護，包括運用數(shù)據(jù)加密和訪問控制等技術(shù)手段，并加強安全意識教育，避免人為因素造成的數(shù)據(jù)泄露。

2.隱私保護

在智慧教育中，ChatGPT技術(shù)需要對學生的個人信息進行處理，包括姓名、性別、年齡、學號等。這些個人信息的泄露可能會導致學生隱私受到侵犯，對學生的心理和生理健康造成不良影響。為了保護學生的隱私，智慧教育平臺需要制定嚴格的隱私保護政策，明確個人信息的收集、使用、保存、共享、銷毀等方面的規(guī)定。

3.人工智能歧視

ChatGPT技術(shù)的應用也可能會帶來人工智能歧視的問題，即機器學習模型在對不同種群進行分類、預測時，存在種族、性別、年齡等方面的歧視。在智慧教育中，人工智能歧視可能會對學生的教育機會和發(fā)展產(chǎn)生負面影響。為了避免人工智能歧視，教育系統(tǒng)應該遵循公平、透明、可解釋的原則，加強對機器學習算法的監(jiān)管和評估；引入多維度的特征，并在特征選取過程中保證公平性，避免因特征選擇而帶來歧視問題；對系統(tǒng)進行全面測試和評估，確保算法的公平性和非歧視性。

（王藝如，南京工業(yè)大學海外教育學院，南京 211816）

參考文獻：

[1]焦建利. ChatGPT助推學校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型——人工智能時代學什么與怎么教[J]. 中國遠程教育，2023（4）：16-23.

[2]王樹義，張慶薇. ChatGPT給科研工作者帶來的機遇與挑戰(zhàn)[J]. 圖書館論壇，2023（3）：109-118.

[3]祝智庭，胡姣. 教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型：面向未來的教育“轉(zhuǎn)基因”工程[J]. 開放教育研究，2022（5）：12-19.

[4]吳砥，李環(huán)，尉小榮. 教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型：國際背景、發(fā)展需求與推進路徑[J]. 中國遠程教育，2022（7）：21-27，58，79.

[5]王一巖，鄭寧，鄭永和. 智慧學習力：概念內(nèi)涵與結(jié)構(gòu)模型[J]. 電化教育研究，2022（7）：19-26.

責任編輯：劉? 源

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