自我調節(jié)學習理論下的LLM自我糾錯路徑構建研究

摘要：通過對ChatGPT等大語言模型的發(fā)展及其存在問題的梳理，如AI“幻覺”，探討了自我調節(jié)學習（Self-Regulated Learning， SRL）理論與大語言模型（LLM）自我糾錯技術在國際中文教育中的應用。對基于人類反饋的強化學習（RLHF）作為優(yōu)化模型交互表現的方法進行分析，指出其依賴人類指導和自我調節(jié)能力不足的問題，回顧自我調節(jié)學習理論的發(fā)展歷程，討論了該理論在智慧學習環(huán)境中的應用前景。以SRL理論為核心，提出了基于SRL的LLM自我糾錯新技術框架路徑，討論了LLM自我糾錯路徑在國際中文教育中的應用，包括自我監(jiān)督與對比學習、元認知分析、對學習者的個性化糾錯與輔導等方面。通過將SRL理論與LLM自我糾錯技術相結合，為LLM自我糾錯提供理論框架指導，促進ChatGPT深度融入國際中文教育。

關鍵詞：自我調節(jié)學習;LLM;人機交互;國際中文教育;ChatGPT

中圖分類號：H195;G434" " "文獻標識碼：" A" " " 文章編號：2095-7734（2024）04-0116-09

一、引言

2022年ChatGPT的問世標志著人工智能技術領域取得了又一次重大飛躍，它展現了強大的文本生成與理解能力，但也暴露出一個核心問題：目標性輸入與隨機性輸出的非一致性，即AI“幻覺”。與此同時，基于人類反饋的強化學習（RLHF）作為ChatGPT等大語言模型的關鍵訓練機制，借鑒了行為主義心理學中的正負反饋原則來優(yōu)化AI的交互表現，對于提高交流質量、減少AI的非理性推斷，以及快速適應新興在線學習場景具有重要價值。然而，這一過程仍舊高度依賴于人類的指導，AI雖能基于海量數據自我優(yōu)化，但在無外部引導下的自我調節(jié)能力仍顯不足，從而引發(fā)了關于學習主體自主性與外部引導機制之間關系的討論。

" 不同于行為主義理論，自我調節(jié)學習理論（SRL）基于社會認知理論構建，主張學習目標與個體內部動機并重，旨在培養(yǎng)學習者的主動性和策略性學習習慣。遺憾的是，當前大語言模型在處理幻覺問題時，缺乏高效的自我監(jiān)測機制、動態(tài)適應的學習策略，以及深層次的認知反思能力，這限制了其在教育等垂直領域的應用潛力。隨著大語言模型在教育領域的深度整合與個性化應用落地及AI輔助語言教學的日益普及，智慧教育正逐步重塑傳統教育的格局，挑戰(zhàn)著既有教學模式的局限性，催生新的教學范式變革。

" 鑒于此，本研究聚焦于國際中文教育領域，依托自我調節(jié)學習理論框架，探索在大語言模型時代下減輕AI“幻覺”影響的技術途徑，旨在不僅提升AI輔助教學的精準度與有效性，同時也為未來AI在語言教育中的角色定位與功能拓展開辟新的思路與實踐路徑，以期在技術創(chuàng)新與教育實踐的深度融合中推動國際中文教育邁向智能化的新紀元。

二、文獻綜述

（一）自我調節(jié)學習（SRL）理論演變

" 自我調節(jié)學習理論（SRL）源自20世紀后半葉，強調學習者在學習過程中的主動性和自主性。[1]早期研究聚焦于個體如何通過設定目標、監(jiān)控進度、部署策略和自我反思來控制學習過程。隨著時間的推進，SRL理論經歷了從Zimmerman模型到Pintrich、Boekaerts和Winne等模型的發(fā)展。[2]Pintrich在其模型中，尤為注重元認知和動機的復雜性，將自我調節(jié)過程進一步細分，強調動機信念、目標定向、自我效能感等因素對學習行為的影響。[3]Winne從社會文化理論出發(fā)，發(fā)展自我調節(jié)交互觀。[4]SRL模型發(fā)展過程中的一大特點是強調自我調節(jié)學習的動態(tài)性和發(fā)展性，不同于早期較為靜態(tài)地看待學習者的能力和策略，這些研究展示了自我調節(jié)能力是如何隨時間發(fā)展，如何在不同情境中變化，以及如何受到情緒、社會互動等多方面因素的影響。[5]

" 隨著技術的發(fā)展，SRL理論逐漸融入智慧學習環(huán)境的應用。[6]研究開始探索智慧學習環(huán)境如何影響學習者的自我調節(jié)能力，例如MOOC混合式教學與傳統課堂的比較。[7]智能學習環(huán)境為校園內外和在線學生提供了技術服務，促進了學生與教師以及學生之間的本地和遠程互動。[8]探索SRL如何在智慧學習環(huán)境背景下支持學習者發(fā)展思維策略、元認知和動機以實現學習目標，成為了該領域較為重要的研究方向。[9]生成式AI由感知智能向認知智能的跨越進一步促進了SRL的智能化應用，使個性化學習路徑設計成為可能，生成式AI不僅能夠感知和處理各種形式的信息（如文本、圖像、聲音），還能通過深度學習技術理解和產生具有較高語義復雜度的內容。這正是從感知智能向認知智能轉變的表現，AI增強了學習適應性與反饋的有效性，并推動了學習干預策略的自動化實施。[10]由此可知，SRL理論在智能教育技術的輔助下，正面臨的數字化與智能化轉型。

（二）生成式AI幻覺的自我糾錯機制

" 大語言模型幻覺，特別是事實性幻覺，指的是模型在生成內容時可能出現的不準確或錯誤信息的表達。[11]針對這一問題，大語言模型的自我糾錯技術應運而生。具體而言，現有研究主要有以下特點：增強模型的自我監(jiān)督學習能力，讓模型能夠在生成過程中自我檢測并修正潛在的錯誤;[12]集成實時的事實驗證系統，通過與權威數據庫或知識圖譜的比對，即時糾正錯誤信息;[13]引入用戶反饋循環(huán)，利用用戶的標記或評價作為額外的學習信號，不斷優(yōu)化模型的輸出邏輯和內容質量，[14]但依然存在理論缺乏、實踐應用有限、跨領域泛化不足等挑戰(zhàn)。

" 綜上所述，自我調節(jié)學習（SRL）雖然在智慧教學環(huán)境下能有效促進學習者自我管理與高效學習能力的提升，但同時面臨著如何有效融合人工智能技術以實現個性化學習路徑的優(yōu)化挑戰(zhàn)。而生成式AI幻覺的自我糾錯機制由于技術成熟度與數據依賴性的問題，也面臨準確性與效率之間的平衡、用戶信任度建立等挑戰(zhàn)。二者相互影響，共同構成了未來教育技術發(fā)展的核心議題，為教育創(chuàng)新與智能化轉型開辟新徑。深化SRL與AI技術的整合策略，不僅能夠拓展SRL理論的應用邊界，還能夠為AI幻覺自我糾錯技術提供新穎的理論視角。基于此，本研究擬提出以下三個研究問題：

（1）自我調節(jié)學習理論與大語言模型自我糾錯技術有何共性？

（2）怎樣結合SRL原理，優(yōu)化大語言模型的自我監(jiān)督學習機制，減少生成內容的錯誤率？

（3）如何在智慧學習環(huán)境中構建基于自我調節(jié)學習理論的大語言模型自我糾錯技術路徑？

三、LLM糾錯技術的自我性

" 人工智能作為學習與適應的綜合體，通過模擬人類的自我反思和調整機制，目前正處于從被動反應到主動學習，從依賴人工指導到實現自我調節(jié)的新發(fā)展階段。[15]這一轉變不僅標志著技術的進步，更是向自主性和高效性的一大邁進，預示著AI系統能夠自我優(yōu)化并適應復雜多變的環(huán)境。與此同時，技術如何逐步推動模型的自動化與智能化水平提升，關鍵在于融合自我調節(jié)學習策略，以及不斷優(yōu)化的算法支持和大數據的高效利用。在此基礎上，建立一套能夠促進AI自我進化、自我糾錯的機制，成為了推動AI教育應用深度發(fā)展的核心。通過持續(xù)監(jiān)測學習成效、靈活調整學習策略，并結合情境理解與情感感知能力，AI系統正逐步逼近能夠提供更加人性化、精準教育輔導的目標。

（一）理論層面人工智能理論演變脈絡

" “符號主義”與“聯結主義”的根本分歧凸顯了語言學習與智能理解問題的理論基礎差異，也標示了大語言模型（Large Language Models， LLMs）邁向通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）發(fā)展路徑上的核心爭議。[16]前者基于規(guī)則與邏輯推理，強調符號操作和明確的知識表示，以分解和程序化方式解構智能，典型代表為專家系統;后者則模仿生物神經網絡結構與學習機制，側重數據驅動與模式識別，以分布式、并行處理的連接主義方式模擬智能，典型代表為人工神經網絡（ANN）。[17]而在提升AI學習能力的發(fā)展路徑上，尤其是在訓練數據特征方式的獲取上，前者依賴于手動設計的特征和規(guī)則集，強調先驗知識的編碼;后者則通過端到端學習直接從原始數據中自動提取特征，表現出了類似于行為主義的被動學習，即通過大量試錯和獎勵機制進行優(yōu)化，而非預先定義行為。[18]因此，如何推動被動學習向主動認知的轉變，成為推動現代AI技術，尤其是大語言模型向更高水平發(fā)展的關鍵所在。

（二）智能化進程的自我驅動演變

" 機器翻譯作為自然語言處理領域的一項基礎應用，不僅扮演著溝通不同語言橋梁的角色，而且隨著技術迭代，它逐漸成為了展示人工智能從規(guī)則驅動向數據驅動轉變的典范。統計機器學習模型，作為這一進程的早期推手，諸如線性回歸、邏輯回歸、決策樹以及支持向量機（SVM）等，通過在數據中挖掘統計規(guī)律和模式，成功應用于分類、回歸等任務，為后續(xù)技術奠定了基礎。[16]盡管這些模型在處理簡單關系時表現穩(wěn)健，但在面對高維度和非線性數據時的局限性凸顯，促使技術向更高層次的自我調節(jié)和適應性躍進。傳統神經網絡的出現，尤其是多層感知機（MLP），[19]標志著AI開始嘗試模擬人腦的非線性處理能力，通過多層結構捕捉數據中的復雜關聯，而柯爾莫哥洛夫-阿諾德網絡KAN深度架構的引入，進一步加深了模型的抽象層次，提高了對復雜數據分布的學習能力。盡管如此，它們在深度和規(guī)模上的擴展受限于當時的技術條件，直到預訓練語言模型（PLM）的興起，如BERT和GPT系列，通過自注意力機制捕獲上下文依賴，實現了模型在大規(guī)模數據上的自我學習與優(yōu)化，這與自我調節(jié)學習理論中的自我監(jiān)控和策略調整過程不謀而合。[20]LLM通過數十億乃至數千億參數的規(guī)模，進一步提升了NLP任務的完成度，不僅能夠生成內容豐富、邏輯連貫的文本，還展現出了一定程度的通用智能，體現了AI系統從依賴外部指令向內在驅動、自我優(yōu)化的轉變。這一轉變與自我調節(jié)學習理論的核心——學習者主動設定目標、監(jiān)控進度、調整策略和進行自我反思的過程相呼應，兩者均強調了內在動力和動態(tài)調整的重要性。

（三）關鍵技術的自我強化作用

" 海量數據的累積不僅觸發(fā)了大語言模型的涌現效應，這現象可以視為模型自我性初露端倪的一部分，尤其是在模型訓練遵循的scaling law框架下，[12]數據量與性能提升之間的非線性關系，進一步強調了預訓練階段作為自我調節(jié)學習根基的重要性。有限的監(jiān)督微調策略展示了對下游任務的高適應性，這是否標志著通過微調有限的監(jiān)督數據，模型能夠巧妙地擴展至無限多變的實際應用情景，是自我性發(fā)展不可或缺的一環(huán)。[21]自注意力機制，作為大型語言模型（LLM）的核心組件，不僅管理著對訓練數據中知識的高效存儲與訪問，是否也可視作人工智能展示智能特性的關鍵標志，甚至是邁向“自我性”的一步。[22]該機制允許模型根據當前任務的即時需求，在龐大的信息中精準聚焦，有效應對長期依賴問題，極大地提升了模型在復雜環(huán)境下的自我調節(jié)和深入理解語境的能力。

" RLHF（基于人類反饋的強化學習）機制的引入，揭示了AI如何通過與人類的互動學習深化其自我性。[14][23]從交互的維度審視，這一過程涵蓋了人類反饋的精密收集、獎勵模型的精心訓練以及強化學習策略的持續(xù)優(yōu)化。盡管此方法通過正向激勵促使模型行為更貼近人類預期，模擬了自我調節(jié)學習中至關重要的外界反饋，但它也暴露了現有AI訓練技術的局限性——對AI內部認知過程的探索尚顯不足。盡管AI可解釋性研究已取得一定進展，但在處理LLM訓練時，我們仍忽視了對情感認知等抽象層面的深入理解。

（四）自我性與認知智能的交融

" 基于統計學習理論的模式匹配技術側重于在數據中發(fā)現重復出現的模式，這在計算智能階段至關重要。[16]技術進步推動了注意力逐漸轉向文本統計特征的深入發(fā)掘，比如信息熵用來衡量文本的不確定性，困惑度評估模型的預測難度，以及流暢度確保生成文本的自然度。這些指標不僅優(yōu)化了基礎的文本處理任務，也為后續(xù)更復雜的認知層面任務打下了堅實的基礎。遷移至語言學領域，研究開始專注于文本的深層語義理解和生成，[17]其中涉及詞匯、句法乃至篇章結構的精妙把握。通過模式識別與深度學習的融合，這些技術不僅支撐了機器翻譯的準確性，提高了文本分類的精確度，還使得命名實體識別更為高效，情感分析更加細膩，均是基于模型表征的遷移學習與應用的直接體現。

" 認知智能的探索進一步將焦點擴大到了多模態(tài)大語言模型的構建，這種框架不僅局限于文本，而是將視覺、聽覺等多種信息渠道整合起來，形成了對世界更全面的理解方式。[24]這不僅僅意味著模型能處理更多類型的數據，更重要的是它學會了像人類一樣從多個感官獲取信息并綜合理解。在這一過程中，非言語線索，如說話者的語調、面部表情，以及文字間隱含的情緒色彩，[13]都成為模型理解情境的重要組成部分，進而使得AI的判斷和反應更加貼近人類的真實交流情境。這一發(fā)展路徑最終導向了對大語言模型自我性與認知智能交融的深刻認識。這種跨通道的信息整合能力，要求AI具備更高級別的自我調節(jié)和認知協調機制，以確保在復雜多變的交流場景中，能夠靈活、恰當地響應，甚至預測交互伙伴的需求和反應。

（五）LLM糾錯技術的自我性

LLM的性能優(yōu)化核心在于系統性地規(guī)避錯誤，尤其關注于跨越文本、圖像、語音乃至視頻等多模態(tài)數據處理時的復雜錯誤形態(tài)。我們從人類認知過程中的錯誤分析策略汲取靈感，聚焦于生成式文本中的偏差現象，并將其精煉為顯性偏差與隱性偏差兩大維度，作為審視LLM自我糾錯機制的雙重視角。

" 顯性偏差主要顯現在文本生成的直接成果中，諸如由AI幻覺觸發(fā)的信息失真，[25]以及對抗性文本測試中暴露的語法與拼寫失誤。AI幻覺揭示了輸入-輸出間存在的非決定性沖突，凸顯算法內在的隨機性特征;而對抗性文本則暴露了外部攻擊者利用模型漏洞，蓄意引導錯誤輸出的安全隱患，[26]對模型穩(wěn)健性構成嚴峻考驗。相比之下，隱性偏差，例如AI偏見，在文本及圖像等多個層面上暗流涌動，其隱蔽特性大大提升了探測與修正的復雜度。

" 針對目前AI偏差類型的響應策略呈現出分散性與碎片化狀態(tài)，亟需一個統一且綜合的語言學和心理學理論分析框架，以系統化整合各類偏差研究，催化出更精確的糾錯技術發(fā)展。[12]鑒于此，我們深入探索了AI技術自我進化與智能提升的路徑，強調大語言模型糾錯機制亦需具備更強的自主性與高效進化能力。[27]因此，本項研究采納自我調節(jié)學習（Self-Regulated Learning， SRL）理論為核心，旨在構筑一個嚴謹的LLM自我糾錯技術架構。

" 自我監(jiān)督學習（SSL）實現：可以補充在提到AI系統從被動反應到主動學習的段落之后，具體描述如何使用未標記的大量文本數據進行自我驗證和動態(tài)生成正負樣本對。

" 對比學習（CL）實現：可以插入在討論模型自我優(yōu)化與適應性調整機制的段落中，解釋如何通過對比學習方法構建正反例學習機制，并優(yōu)化模型生成策略。

" 元認知分析與策略調整：應當在關于AI如何監(jiān)測學習成效和調整學習策略的段落之后，增加詳細描述，解釋如何利用元認知策略來分析生成錯誤的根源并動態(tài)調整模型的生成策略。

動態(tài)學習策略：補充在“動態(tài)調整與自我優(yōu)化”部分，進一步闡明如何通過元學習和動態(tài)架構調整技術，使模型能夠自動調整學習路徑，實現更有效的自我改進。

四、建構符號表征形式下的LLM自我糾錯路徑

（一）自我調節(jié)學習的不同階段

" 自我調節(jié)學習是一個多階段、動態(tài)的進程，涉及學習者在學習旅程中的主動規(guī)劃、執(zhí)行、監(jiān)控、反思與自我評價。[1]具體而言，這一過程可細分為以下幾個核心階段：

" 1.目標設定（G）：在計劃階段，學習者確立清晰、可度量的學習目標G，這些目標以向量形式展現，每個分量指示不同學習維度（如理論知識、實踐技能）的期望成就水平，為學習活動指明方向。[2]

" 2.策略選擇與執(zhí)行（S）：緊接著，學習者依據任務特性和個人偏好，選取并實施一組策略S={S1， S2， ...， Sn}，每種策略Si針對特定學習挑戰(zhàn)，旨在優(yōu)化學習路徑與效率。

" 3.監(jiān)控過程與適應性調整（M）：在學習過程中，持續(xù)的自我監(jiān)控M充當了一個動態(tài)調節(jié)器，基于當前學習狀態(tài)P（包括認知負擔、情感體驗和學習進度等）來決定必要的行動A，確保學習活動與既定目標保持一致。

4.反思與評價（R）：反思與評價階段是自我調節(jié)循環(huán)中的關鍵轉折點，通過映射學習成果O（如測驗分數、任務完成質量）到學習者從中汲取的經驗教訓L，促進認知深化與策略優(yōu)化，為下一輪學習設定新的起點。

" 5. 自我效能感的培養(yǎng)與強化（E）：自我效能作為自我調節(jié)的動力源泉，以標量E衡量，反映了學習者對達成目標信心的強度，對維持學習動力、克服挑戰(zhàn)具有決定性影響。[21]整合上述要素，自我調節(jié)學習模型可抽象為一個緊密相連的流程圖，其中各階段相互作用、循環(huán)迭代：

" G行動PE→G'

" 這里，箭頭指示了從目標設定到策略執(zhí)行，再到監(jiān)控調整、反思總結，并最終回到目標調整的循環(huán)往復過程，G'代表在反思與新獲取信息的基礎上調整后的目標，體現了學習者在自我調節(jié)過程中不斷適應、優(yōu)化目標的能力。

（二）LLM的自我糾錯或自我優(yōu)化過程

" 1.目標定義（G）： 首先明確模型訓練或微調的目標，比如提高語義理解的準確性、增強生成文本的連貫性等，這等同于自我調節(jié)學習中的目標設定。

2.初始化與預訓練（I）： 大語言模型通常基于大量無標注文本進行預訓練，學習通用的語言結構和模式。這一步可以看作是自我調節(jié)學習開始前的“背景知識”積累。

" 3.任務適應與微調（T）： 針對特定NLP任務，模型會通過微調過程適應新目標，調整權重參數以最小化特定任務的損失函數。此過程可以類比自我調節(jié)學習中的策略選擇與執(zhí)行，即學習者根據任務需求調整學習策略。[12]

" 4.性能監(jiān)控與調整（M）： 在微調過程中，通過驗證集監(jiān)控模型性能，根據評估結果調整學習率、提前終止訓練或采用其他正則化手段，確保模型不會過擬合且持續(xù)優(yōu)化。這類似于自我調節(jié)學習中的監(jiān)控和策略調整。

" 5.動態(tài)學習策略（DLS）： 引入元學習或動態(tài)架構調整等技術，使模型能夠基于過去的學習經驗，自動調整學習路徑或網絡結構，以更好地應對新任務。這是自我調節(jié)中自我反思與策略優(yōu)化的體現。

" 6.反饋循環(huán)與迭代（F）： 成功的自我糾錯依賴于有效的反饋機制。模型通過多次迭代，利用來自測試集或在線反饋的信息不斷優(yōu)化自身，形成一個持續(xù)的自我改進循環(huán)。[23]

I→T（，G）" ″…

五、基于SRL的LLM自我糾錯新技術框架路徑

" 從自我調節(jié)學習（SRL）到大語言模型（LLM）的自我糾錯技術的過渡，實現了學習理論與人工智能技術的有效融合。這一過程包括：

" （1）目標設定轉化為LLM訓練中的目標定義，即從設定明確的學習目標轉變?yōu)樵O定明確的優(yōu)化目標;（2）策略選擇與執(zhí)行映射為LLM的初始化與預訓練過程，通過構建基礎語言理解能力來模擬學習者選擇合適學習方法的行為;（3）監(jiān)控過程與適應性調整對應于LLM的任務適應與微調，確保模型能夠針對特定任務進行調整;（4）反思與評價環(huán)節(jié)轉化為LLM的性能監(jiān)控與調整，通過對模型性能的評估來不斷優(yōu)化其參數。通過上述映射，SRL的核心指導理論將應用于LLM的自我糾錯技術中，構建出一套完整的自我優(yōu)化流程。

（一）錯誤檢測與初步分類（E→C）

LLM運用自我監(jiān)督學習（SSL）與對比學習（CL）技術，自動識別生成文本中的錯誤，形成初步分類。[15]這涵蓋語法錯誤ge、邏輯不一致性li以及事實謬誤fm等，數學表示為E={ge，li，fm，...}，并轉化為糾正需求C。

（二）元認知分析與錯誤根源定位（C→A）

" 采用元認知策略，LLM進行深入的自我分析，歸因錯誤產生之源，包括數據偏斜db、算法缺陷ad或任務理解不足tu等，A={db，ad，tu，...}。這一過程類似于學習者進行深度自我反思，數學表達為C→元認知分析→A

（三）策略性調整與優(yōu)化路徑（A→S′）

" 基于錯誤根源分析，模型動態(tài)調整其內部參數p和生成策略s，形成優(yōu)化后的策略集合S′，即S′=（p′， s′），反映了學習者遭遇障礙時策略變更的邏輯，A→策略調整→S′。

（四）效果驗證、反饋整合與閉環(huán)優(yōu)化（S′→F→E′）

" 此階段集成用戶反饋uf與實時事實驗證vf，形成綜合反饋F=uf∪vf，用于驗證糾正效果并作為新的學習信號。[28]模型通過F對糾正策略的效果進行評估E′，形成S′→效果驗證E′的反饋回路。這不僅閉合了自我優(yōu)化的循環(huán)E→C→A→S′→F→E′，還促進了模型的持續(xù)進化，體現了SRL中的自我評估與調整。基于上述流程描述，我們可以用一個概括性的公式來表示整個自我糾錯機制的流程：

E0CAS' F→E1 …

" 在這個公式中：

·E0代表初始錯誤檢測階段，模型識別并分類錯誤;

·C是錯誤歸因過程，通過元認知分析確定錯誤根源;

·A表示錯誤歸因分析得出的具體原因;

·S′為根據歸因分析調整后的優(yōu)化策略;

·F代表反饋循環(huán)，包括用戶反饋與實時事實驗證的整合，作為新的學習信號;

·E1表示經過一次糾錯循環(huán)后的錯誤狀態(tài)，理論上應優(yōu)于E0E0;

·迭代符號（...＼）表示這一過程是循環(huán)往復的，每次迭代都在前一次的基礎上進一步減少錯誤，直至達到理想的自我糾錯效果。

六、研究討論

（一）自我監(jiān)督與對比學習

" 在國際中文教育的背景下，LLM通過自我監(jiān)督學習（SSL）與對比學習（CL）技術，能夠自動識別生成內容中的語法、邏輯和事實性錯誤，這為構建一個智能且靈敏的反饋系統奠定了基礎。[29]當模型生成中文文本時，SSL和CL技術會自動對比模型輸出與正確的語言結構和文化背景，確保輸出內容的準確性與適宜性，這對于非母語學習者尤為重要，因為它們能夠提供即時的反饋，幫助學習者迅速識別并糾正語言錯誤。[30]

（二）元認知分析與策略調整

" 元認知分析使LLM能夠深入探究錯誤產生的根源，無論是數據偏斜、算法缺陷還是對中文語言結構理解的不足，都能夠被精準定位。基于這些分析，模型會動態(tài)調整其參數和生成策略，形成一套優(yōu)化后的策略集合，以更有效地應對國際中文教育中的語言挑戰(zhàn)。[31]例如，如果模型識別到對某些漢字或成語使用不當的傾向，它會針對性地加強相關領域的學習和練習，從而提高語言輸出的質量，進而提升學習者的語言理解和運用能力。

（三）對學習者的個性化糾錯與輔導

" 在智慧教學的國際中文教育場景下，自我調節(jié)學習（SRL）理論為學習者提供了強有力的自主學習框架。[32]SRL強調學習者主動設定目標、監(jiān)控進度、選擇策略并進行自我反思，這對于自學環(huán)境尤為重要。當學習者在學習中文時，他們可以借助SRL理論設定具體的學習目標，比如掌握一定數量的漢字或提升口語流利度。隨后，學習者通過在線平臺進行自我監(jiān)控，跟蹤自己的學習進度和技能掌握情況，適時調整學習策略，以克服遇到的困難或挑戰(zhàn)。這一過程中，學習者可以利用智能學習工具進行自我測試，獲得即時反饋，這有助于他們及時識別和改正錯誤，促進語言技能的穩(wěn)步提升，同時，LLM的自我糾錯機制也能根據學習者的具體需求，提供更加個性化的輔導和支持。

（四）賦能國際中文教育智慧教學場景

" 在實際應用中，LLM的自我糾錯機制和SRL理論的結合創(chuàng)造了多種智慧教學場景。例如，通過智能對話平臺，學習者可以與LLM進行模擬對話，模型不僅能理解學習者的意圖，還能識別并糾正語法錯誤，提供正確表達的示范。[33]在寫作輔助方面，LLM作為寫作助手，實時檢查作業(yè)中的錯誤，提出修改建議，促進學習者的語言精進。[34]此外，LLM還能根據學習者的反饋進行自我優(yōu)化，通過強化學習策略的持續(xù)調整，使模型的行為更貼合學習者的需求，提升教學效果，從而使整個學習過程更加流暢和高效。

（五）深化自我調節(jié)學習與AI技術的融合

" 深化自我調節(jié)學習（SRL）與AI技術的融合是提升AI輔助教學質量的關鍵。將SRL理論的原理融入AI的自我監(jiān)督學習機制中，可以增強AI的教學適應性和內容準確性，減少生成內容的錯誤率，從而提升教學效果。構建基于SRL的大語言模型自我糾錯技術路徑，意味著要將學習者的目標設定、進度監(jiān)控、策略部署和自我反思等過程，映射到AI模型的自我優(yōu)化流程中。這意味著AI不僅要具備自我監(jiān)測和修正錯誤的能力，還要能夠根據學習者的反饋和需求，靈活調整教學策略，實現個性化教學路徑的設計。這種路徑的構建，將使得AI能夠更好地理解學習者的學習風格和需求，提供更為精準和個性化的教學支持，最終實現教育智能化的全面升級。

七、結語

" 自我調節(jié)學習（SRL）理論與大語言模型（LLM）自我糾錯技術的結合，為LLM自我糾錯技術提供了具體的理論指導，也為國際中文教育智慧教學打開了新的研究思路。在SRL的框架下，LLM的自我糾錯路徑不再局限于傳統的錯誤檢測與修正，而是向著一個更加自主、動態(tài)、自我適應的系統演進。這一路徑不僅要求模型能夠自我監(jiān)督、自我分析并調整策略，還強調了模型在反思與迭代中不斷優(yōu)化自身能力的重要性。通過SRL理論的指導，我們構建了一個基于符號表征的LLM自我糾錯技術路徑，它涵蓋了從錯誤檢測到根源分析，再到策略調整與效果驗證的完整閉環(huán)。這一路徑不僅能夠提升LLM在國際中文教育中的應用效果，減少生成內容的錯誤率，還能夠促進模型的持續(xù)進化，使其更貼近人類學習者的需求。SRL與LLM自我糾錯技術的融合將成為推動教育智能化的關鍵力量。它不僅能夠促進學習者自我管理與高效學習能力的提升，還將為AI在教育中的角色定位與功能拓展開辟新的道路。在智慧教學的背景下，國際中文教育將邁入一個全新的智能化紀元，LLM將以更加人性化、精準的方式輔助教學，實現國際中文教育的個性化與全球化。

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Research on Constructing Self-Correction Paths for Large Language Models under the Theory of Self-Regulated Learning

YUAN Ruiting，YANG Youna，SHI Haoran

（Editorial Department of the Journal，Pu’er university，Pu’er" 665000，Yunnan;Pu’er Youth Extracurricular Activity Center，Pu’er" 665000，Yunnan;School of International Chinese Language Education，Yunnan University，Kunming 650000，Yunnan，China）

Abstract：This paper explores the application of Self-Regulated Learning （SRL） theory and Large Language Model （LLM） self-correction techniques in international Chinese education. It reviews the development and existing issues of large language models such as ChatGPT， including AI “hallucinations.” The paper analyzes Reinforcement Learning from Human Feedback （RLHF） as a method to optimize model interaction performance， highlighting its reliance on human guidance and insufficient self-regulation capabilities. It traces the development of SRL theory and discusses its application prospects in intelligent learning environments. Centered on SRL theory， the paper proposes a new framework for LLM self-correction based on SRL， discussing its application in international Chinese education， including self-supervision and contrastive learning， metacognitive analysis， and personalized error correction and tutoring for learners. By integrating SRL theory with LLM self-correction techniques， this paper provides a theoretical framework to guide LLM self-correction， promoting the deep integration of ChatGPT into international Chinese education.

Keywords：self-regulated learning;large language model;human-computer interaction;international chinese education;chatGPT

基金項目：普洱學院2023年度校級一般項目：自我調節(jié)學習理論下的chatGPT人機交互學習方案研究（PEXYXJYB202344）。

作者簡介：袁睿廷（1996-），男，云南曲靖，碩士，研究方向：國際中文教育人工智能智慧教學;

" " " "楊優(yōu)娜（1991-），女，云南普洱，本科，二級教師，研究方向：教育學和小學教育教學;

" " 施浩然（2000-），男，浙江溫州，在讀研究生，研究方向：人工智能與國際中文教育。