大模型學習點亮兒童教育數智啟明燈

人工智能大模型模擬人類大腦從海量的數據中汲取知識、識別模式，進行推理和決策。反過來，通過探討大模型的學習過程，也可以推出一系列對兒童教育極具價值的啟示，為兒童教育提供全新的思路和具有實踐性的探索方向，幫助教育者更好地理解兒童的學習特點和需求，設計出更符合兒童發展規律、更能激發兒童潛力的教育方法，從而為兒童的成長和未來發展奠定更為堅實的基礎。

人工智能大模型的誕生無疑是人類科技發展史上一項重大突破，大模型以其卓越的學習能力和處理復雜問題的能力，為人工智能領域帶來了革命性的變化。2022年，ChatGPT聊天機器人程序的問世將人工智能的發展推向新的高峰，它不僅能夠進行流暢的對話、撰寫文章、生成代碼，還能參與復雜的決策過程。

教育是構建未來社會的基石，其重要性不言而喻。兒童時期是人生學習的關鍵時期，正確的教育方法能夠極大地激發兒童的潛能，培養他們成為具有創新精神和社會責任感的人才。因此，以人工智能大模型的學習機制為對照，探索更為科學的學習模式，給兒童教育帶來參考，不僅能夠為教育領域帶來新的視角和方法，還能夠在理論和實踐層面發掘深刻的洞見。通過分析大模型如何開展大量數據學習，我們可以設計出更加個性化和強適應的教育方案。同時，大模型在處理信息時的邏輯和策略，也能為兒童教育提供解決問題的新思路。這種跨學科的融合，無疑將為兒童教育帶來更加豐富和多元的發展空間，為培養適應未來社會的人才奠定更為堅實的基礎。

大模型學習的特點

人工智能大模型是基于深度學習，具有大規模參數和復雜架構的人工智能模型。朱永新、楊帆《ChatGPT/生成式人工智能與教育創新：機遇、挑戰以及未來》一文指出，人工智能基于模擬人腦的深度神經網絡，對海量的數據進行學習，從而產生模型和算法，最終能夠類似人類一樣進行學習、思考和行為。

1.大規模數據驅動

大模型的學習過程在很大程度上依賴于大規模的數據驅動。人類的無窮知識寶庫通過文字、圖像和視頻等數字方式體現出來，成了一座蘊含無盡寶藏的礦山。大模型憑借其強大的計算能力和先進的算法，能夠對這些數量驚人、類型繁多的知識進行深度學習和細致推理。如曹培杰《智慧教育：人工智能時代的教育變革》一文所言，在自然語言處理領域，大模型可以對來自互聯網的海量文本進行學習，包括新聞報道、小說、學術論文等，這些豐富多樣的數據涵蓋了各種主題、風格和語言表達方式，為模型提供了廣闊的知識視野。

數據的多樣性使得大模型能夠接觸到不同領域、不同背景下的知識，從而更好地理解和處理復雜的現實問題。其廣泛性則確保了模型能夠獲取全面而深入的知識，避免了知識的片面性和局限性。同時，知識的多樣性和全面性到達某種量級后，會產生知識的高度疊加和融合，出現知識涌現或知識溢出，呈現出不可思議的結果，正如同佛學中的“頓悟”、哲學領域中的“質變”。

2.深度神經網絡架構

大模型算法模擬人腦的神經網絡架構，通常采用多層神經元模型組成的深度神經網絡架構。這種架構像一座精巧復雜的信息加工廠，對輸入的數據進行多層次的特征提取和抽象表示，每一層神經元都承擔著特定的任務，從原始數據中逐步提取出更高級、更抽象的特征。神經網絡架構的第一層可能專注于識別簡單的邊緣和紋理，隨著層次的加深，能夠組合和理解這些基本特征，形成更復雜、更具語義的概念。比如在圖像識別中，較淺的層可能會檢測到圖像中的線條和顏色塊，而更深的層則能夠識別出物體的形狀、類別甚至是場景的含義。這種深度神經網絡架構使得大模型能夠捕捉數據中的復雜關系和潛在模式，從而實現高度準確的預測和理解。

3.自監督學習與強化學習

在大模型的學習過程中，自監督學習和強化學習兩種學習模式發揮著至關重要的作用。自監督學習使模型能夠在沒有人工標注的情況下對大量數據進行學習，自動發現有用的信息。在語言模型中，通過預測單詞能夠學習到語言的語法、語義和上下文關系。由于自監督學習無須人工標注，所以能夠充分利用海量公開數據，大大拓展了模型的學習資源。

強化學習通過精心設立的獎勵機制來巧妙地引導模型作出更為優良的決策。在這一過程中，模型始終處于不斷嘗試和積極探索的狀態，就像一位勇敢的探索者，在未知的領域中一次次邁出堅定的步伐。模型會依據在這一過程中所獲得的獎勵反饋，細致且敏銳地調整自身的策略，每次調整都是一次優化和改進。強化學習的目的非常明確，就是竭盡全力達到最優效果，從而實現性能的最大化提升和最出色表現。

4.迭代優化與持續學習

大模型的深度學習并非一蹴而就，而是一個不斷迭代優化和持續學習的過程。在初始階段，模型通過對已有數據的學習建立起初步的認知和預測能力。接著，為了提高模型的性能和準確性，需要不斷調整內部的參數，如同不斷打磨一塊璞玉，通過反復的試驗和改進，使其更加完美。大模型往往通過調整神經元之間的連接權重、優化激活函數等方法使模型的輸出更加符合預期。

大模型還具備在新數據出現時進行持續學習和改進的能力。大模型會將新數據融入已有的知識體系中，不斷更新和完善自己的認知。這種持續學習的特性使得大模型能夠適應不斷變化的環境和任務需求，始終保持良好的性能和適應性。

大模型學習對兒童教育的啟示

大模型在今天能夠取得成功，是通過科學的方法總結了人類學習方法的精華，并在實踐中證明了它的有效性，因而這種得到科學驗證的學習方法自然也是對兒童教育的良好參考。

1.需提供豐富的學習資源

大模型的學習依賴于海量數據，知識涌現得益于多角度、多行業的知識疊加與整合，這為兒童教育和學習過程提供了重要啟示：兒童如同正在成長的幼苗，同樣需要豐富多樣的學習資源來滋養。在當今信息豐富的時代，兒童不應局限于傳統的書籍學習。夏美萍《美國天才兒童教育制度研究》一文指出，適當的多媒體資源如動畫、視頻、音頻等，以其形象化和趣味性的特點，能夠吸引兒童的注意力，激發他們的學習興趣。同時實踐活動也是一種直觀且生動的學習方式，能夠讓兒童親身體驗知識的應用和實際操作。通過觀看關于宇宙的科普視頻，兒童可以更直觀地了解浩瀚星空的奧秘；參與農業實踐活動，兒童能親身感受到農作物的生長過程，從而深刻理解自然規律。這些多樣化的學習材料相互補充，為兒童打開了廣闊的知識大門，拓寬了他們的視野，使他們能夠積累豐富的知識和經驗。

2.需培養多層次思維能力

大模型所采用的深度神經網絡架構為兒童教育中思維能力的培養提供了寶貴的借鑒。教育應當注重引導兒童逐步發展多層次的思維，即從簡單的表面層觀察到復雜的抽象層的理解過程。如劉美麗《高中數學教學中運用“多角度、多層次思維”教學策略的研究》一文所言，在兒童教育的早期階段，應從簡單直觀的知識入手，讓兒童先理解具體的事物和現象，隨著他們的成長和知識的積累，逐漸引導他們思考更復雜、抽象的問題。

通過這樣逐步深入的教育，兒童的思維能力得到了全面的培養，能夠從直觀感知轉為抽象理解，再到應用創新。以上每一步都與大模型深度神經網絡架構中逐層深入學習的過程相呼應。這種教育方式幫助兒童建立起堅實的知識基礎，也培養了他們解決問題的思維和能力。

3.需激發自主學習與探索精神

大模型的自監督學習方式，即通過自我生成任務和自我評估來不斷優化學習過程，為兒童教育領域提供了一種全新的視角。這種方式強調了自主性和探索性，提供了一種更為靈活和個性化的學習方式，鼓勵兒童在學習過程中發揮主動性，而不是依賴于外部的指導和灌輸。

例如我們可以嘗試在科學課上設計一些開放式的問題，讓兒童自主設計實驗來探索物理現象的原理。通過開放方式，兒童能夠深刻理解科學原理，還能增長實驗設計能力和科學思維。兒童在實驗中能夠發現問題、提出假設、設計實驗方案，并最終驗證自己的假設。同樣，在閱讀教育中，我們可以鼓勵兒童根據自己的興趣選擇書籍，并在閱讀后分享自己的理解和感悟。這種方式能夠讓兒童在閱讀中發現樂趣，培養他們的閱讀興趣和習慣。宣美菊在《淺談小學生自主學習能力的培養》一文中強調，通過分享和討論，兒童能夠學會如何表達自己的觀點，如何與他人交流思想，從而提升他們的溝通能力和社交技巧。

自主性和探索性不僅能幫助兒童在課業上取得更好的成績，還能為他們的學習和生活奠定堅實基礎。正如曹培杰《人工智能教育變革的三重境界》文中所言，這種教育模式能夠幫助兒童發展成為具有創新精神和獨立思考能力的個體，為他們的全面發展提供強有力的支持。

4.需建立積極的反饋機制

強化學習是一種通過獎勵和懲罰來引導行為的學習方法，它在人工智能領域被廣泛應用。在兒童教育中，強化學習的理念同樣適用，其核心在于通過正面激勵和反饋來促進兒童的積極行為和學習態度，通過負面反饋來懲罰兒童的不良行為，使他們識別錯誤、改正錯誤。

在教育實踐中，獎勵機制的運用非常多樣化。它可以是一句簡單的鼓勵，一個溫暖的擁抱，或者是一個象征性的獎勵，如小星星貼紙或獎杯。黃澤蓮在《小學階段家庭教育策略研究》一文指出，這些獎勵不僅僅是對兒童行為的肯定，更是對他們的努力和成就的認可。這種認可能夠幫助兒童建立起面對挑戰的勇氣和解決問題的能力，極大地提升兒童的自我價值感和滿足感，從而激發他們繼續探索和學習的熱情。正面激勵和反饋還能夠培養兒童的自我效能感。

負面反饋和懲戒教育也是兒童教育中有效的工具，能夠幫助兒童學會自我管理，培養責任感，同時促進他們的社會化和個人成長。在教育過程中，適當的懲戒教育是必要的，但這種懲戒必須建立在合理、公正和有教育意義的基礎上。懲戒教育必須避免情緒發泄。教育者在實施懲戒時，應該保持冷靜和客觀，避免因個人情感而作出不公正或過激的反應。懲戒的目的是教育，而不是懲罰，更不能是體罰。

懲戒教育應當是程序化的，在實施懲戒之前，需要有明確的規定和標準。懲戒不僅是對錯誤行為的直接回應，還是一個教育過程，一個讓兒童認識到自己錯誤并改正的機會，懲罰教育一般需要兒童做到五個步驟：描述錯誤事件、反思錯誤原因，總結錯誤性質、制訂改正方法、約定再犯懲戒。

通過建立一個充滿鼓勵和支持的環境，兒童能夠在積極的氛圍中不斷成長，發展出健康的自我認知，培養出解決問題的能力和面對挑戰的勇氣。

5.需注重持續學習與適應能力培養

大模型的持續學習能力提醒我們，兒童教育過程中不應僅僅關注某個特定的階段，而應當著眼于培養他們終身學習的意識和適應變化的能力。在高速發展的現代社會中，知識和技術不斷更新迭代，兒童只有具備不斷學習和適應新環境的能力，才能在未來的生活中應對各種挑戰。

學校教育不僅要傳授當前的知識，更要培養兒童掌握學習方法、養成良好的學習習慣，讓他們在離開學校后仍然能夠保持學習的熱情和自主學子的能力。

在家庭中，家長也應該營造一個鼓勵學習和探索的氛圍，支持兒童不斷自主追求新知識。這樣，兒童才能在不斷變化的世界中，始終保持積極進取的態度，和求真求知的理念不斷提升自己，實現個人的全面發展。

大模型的學習過程為兒童教育提供了寶貴的借鑒。將大模型學習的理念和方法應用于兒童教育中，有望為孩子們創造更有效的學習環境，培養出具備創新思維、適應未來社會發展的新一代人才。在實際應用中，還需充分考慮兒童的身心發展特點和個體差異，靈活調整教育策略，以實現最佳的教育效果。隨著大模型技術的不斷進步和對其學習機制的深入研究，相信它還會為兒童教育帶來更多有益的啟示和創新。

（作者系福建省廈門市集美區樂海小學一級教師）