AI大模型技術在數字化教育中的應用與挑戰

[基金項目]2024年度郵電大學教育教學改革項目“創新驅動、高新牽引的物聯網技術實踐擴展”（2024YB21）

介]（1970—），女，山東濟寧人，博士，教授，博士生導師（通信作者），主要從事IT智慧運維和運營、大數據分析及物聯網技術研究;（1974—），男，山西晉中人，碩士，副教授，主要從事物聯網技術與多媒體通信研究。

[中圖分類號]G521 [文獻標識碼]A [文章編號]1674-9324（2025）31-0005-04 [收稿日期］2024-06-06

引言

數字化教育是一種全新的教學方式，是利用數字工具和技術來設計、實施和評估學習的過程[]。這種教育形式可以通過多種電子媒介進行，提高了教育的可訪問性、靈活性和多樣性，加速了傳統教育到現代化教育的轉型，并有望打破教育資源分配不均的現狀，降低優質教育資源的獲取成本。

數字化教育技術在完善現代教育體系的同時，也面臨一些挑戰。例如技術基礎設施的不均衡、教師適應能力不足等2，這些問題阻礙了數字化教育的普及和推廣。如何解決這些挑戰，加速數字化教育的發展，是需要我們持續關注的問題。而人工智能和大模型技術是一種能為數字化教育賦能，實現降本增效，并加速現代化教育轉型的有效手段。

人工智能技術的目標是構建執行復雜任務的智能體，執行一些通常需要人類才能完成的任務，目前已被廣泛應用于各個行業和領域[3]。大模型指的是擁有大量參數和復雜結構的預訓練語言模型[4]，是近期人工智能領域的一項重大突破，能夠在各種文本處理和知識問答任務上模擬人類的邏輯推理和學習能力，輸出高質量的問答結果，代表案例是 GPT^{5} 。在現代化教育體系中，大模型技術擁有廣闊的應用前景，例如云端教育資源共享[6]個性化學習[7]智能輔導和問答[8]以及無障礙學習[9]等。

目前，大模型技術正不斷推動數字化教育的發展，并擁有較好的規模經濟效應，能夠有效降低教育資源的獲取成本。然而，大模型技術仍然存在諸多問題，例如數據安全[10]生成內容的偏見[]依賴網絡基礎設施等，這些局限性對其在數字化教育中的應用提出了挑戰。因此，本文梳理了目前大模型技術在數字化教育場景中的應用場景，并指出了需要解決的問題以及應對這些問題的措施。這不僅將改變傳統教育模式，提高教育質量和效率，還將為每名學生提供更加公平、個性化的學習機會，旨在建立一個更加智能、包容和高效的教育體系。

一、降本增效：AI大模型賦能數字化教育

在傳統教育體系中存在教育資源分配不均衡的問題，包括地理差異和經濟差異兩方面。地理差異指的是發達地區和發展中地區之間在教育資源分配上的顯著差異。經濟差異指的是不同經濟條件家庭的學生在獲取教育資源上存在差異，經濟條件較好的學生家庭能夠提供更多的學習支持。而數字化教育通過在線平臺使得高質量的教學資源可以跨越地理限制，被廣泛地共享和訪問。特別是隨著大模型技術的普及，教育資源不均衡的問題有望得到進一步緩解。

（一）降低教育成本

以智能教學和答疑場景為例，假設一個班的學生需要對一套試卷中的題目進行提問，由教師進行答疑。三種教學模式的成本排序為傳統教育 gt; 數字化教育 gt; 結合大模型技術的數字化教育，具體分析如下。

1.在傳統教育模式中，完全靠教師提供答疑輔導，教學效率低下，導致人工成本較高。一方面，每名學生的錯題不同，每道題目都講解會浪費部分學生的時間。另一方面，同一道題目可能會在不同時間節點被反復提問和答疑，導致教師重復講解題目，增加人工成本。

2.數字化教育的成本低于傳統教育模式。數字化教育引入了網課以及點播教學視頻等教輔資料，使得每名學生都可以結合自身情況隨時查看電子資源，進行自主學習；教師須提前錄制好教學視頻或準備好要講解的課件，這在一定程度上降低了教學服務中的人工成本。然而，數字化教育同樣存在缺陷。首先，數字化教育需要一定的硬件、設備和人才的支撐；其次，不同地區的考試內容和形式有所不同，難以建立一個統一的電子教育資源庫；最后，須定期維護不斷更新的電子教學資源庫。

3.結合大模型技術的數字化教育模式的成本最低。首先，大模型對話的答疑形式降低了人工成本。其次，大模型可以通過邏輯推理來適應變化的教材，實現“終身學習”的擴展性，進一步解放了教學生產力。

此外，大模型技術還能夠利用規模效應進一步降低教育成本。由于大模型技術的成本主要集中在前期的訓練階段，而后續的部署和推理開銷所占比例較小。因此，隨著用戶數量的增加，大模型的固定成本（訓練開銷）能夠被更多用戶分擔，而變動成本（推理和部署的運行成本）相對較低，這種成本結構意味著良好的規模經濟效應。考慮到我國擁有龐大的人口基數和學生群體，大模型技術能夠持續優化數字化教育的成本。

（=） 提升教育質量

同樣以智能教學和答疑的場景為例，數字化教育模式和傳統教育模式各有優劣，而大模型技術賦能的數字化教育模式，其教學質量則優于二者，具體分析如下。

1.傳統教育模式存在兩點缺陷。首先，教學質量嚴重依賴于教師的個人能力和專業素養。對于偏遠地區來說，有些教師只能完成基本的教學任務，無法因材施教，難以根據學生的錯題設計個性化的教學內容。其次，教學內容僅能在工作時間獲取，存在時空場景的限制。

2.數字化教育能夠利用云平臺，以線上形式提供通用的優質教育資源，一定程度上提升了教學質量。但與傳統教育模式相比，數字化教育模式通常缺少師生間的互動。例如，不同學生對于同一道題目的疑問和關注點是不同的，而提前錄制的教學視頻很難做到面面俱到。當學生對某環節仍然存在疑問時，他們需要通過互動問答獲取進一步的教學內容。

3.結合大模型技術的數字化教育模式博采眾長，融合了二者的優點，能提供優質的教育資源。一方面，大模型技術豐富了教育內容并提升了教育質量。它通過云端資源共享，幫助創建和分發多樣的教學材料，使得教師可以通過分析云端的各種教育數據，做出更有信息支撐的決策；另一方面，利用大模型的多輪對話能力，學生隨時隨地能夠根據自身情況進行提問和學習。因此，大模型技術不僅能提升教育內容的質量和多樣性，還能使教育更加個性化，具備動態性和互動性，從而更好地滿足現代社會對教育的需求和期待。在不遠的將來，大模型技術能夠推動教育資源的布局優化，真正實現“有教無類”。

（三）實現無障礙學習

無障礙學習的目標是確保所有學生，包括身體殘疾、存在學習障礙或有其他特殊需求的學生，都可獲得適當的教育資源和支持。在傳統教育體系中，殘障學生通常需要特殊教育資源的支持。以聾啞人為例，傳統的聾啞人教育模式中存在手語教師人才稀少和教學內容成本昂貴的問題，這導致聾啞人無法享受通用的優質教育資源。而大模型技術對于推進無障礙學習具有重要的價值和潛力。

多模態大模型是一種實現教育資源共享、確保殘障人士能夠享受通用教育資源的有效方式。多模態大模型能夠理解和生成多種信息表達形式，如文本、語音和圖像，能夠實時將課堂上的語音內容轉換成文字或手語視頻。例如，教師的講課內容可以即時被轉換為文字字幕顯示在屏幕上，或者通過虛擬手語翻譯者呈現為手語，使得聾啞學生能夠無障礙地接收信息。這可以減少聾啞學生對特定殘障領域（如手語）專家的依賴，并提供專業的翻譯和教學支持。此外，大模型技術的推廣有助于鼓勵殘障學生在常規學校環境中學習，提升其社會參與感和自信心。

二、挑戰和應對措施

大模型技術在數字化教育領域擁有廣闊的應用前景，也面臨許多困難和挑戰。這些挑戰涉及技術、倫理、資源和可信度等多個方面。本節將詳細討論主要的困難與挑戰及其可能的解決方案。

（一）數據隱私和安全問題

數據隱私和安全問題是數字化教育和大模型技術應用中最重要的挑戰之一。隨著在線教育活動數量的增長，學生的個人信息和學習數據在網絡上的傳輸和存儲量急劇增加。這些信息可能會被未經授權的第三方訪問或濫用，導致隱私泄露和安全風險。首先，數據隱私的挑戰包括敏感數據的暴露、數據收集和使用不夠透明等。學生的行為數據可能涉及健康和情緒等敏感數據，這些信息的泄露可能造成長期的負面影響。其次，數據安全的挑戰主要涉及網絡攻擊風險。教育平臺和系統可能成為攻擊目標，導致敏感數據被竊取甚至被篡改。

為了解決這些問題，首先，我們需要加強數據保護措施，例如使用先進的加密技術來保障數據的存儲和傳輸。其次，我們需要制定嚴格的數據治理政策，明確哪些數據可以被收集，劃分嚴格的訪問權限，同時應提高數據處理的透明度，充分確保學生和家長的知情權。最后，我們應該對教師和管理員進行相關培訓，提高他們對數據安全和風險的重視程度。

（二）硬件和網絡設施的覆蓋問題

大模型技術的普及對網絡傳輸質量提出了重大挑戰，直接影響了大模型在數字化教育中的普及進程。由于大模型的數據傳輸依賴于高速且穩定的網絡連接，網絡覆蓋的不完善問題會嚴重影響大模型技術的應用成效。首先，偏遠地區的網絡條件可能會受到限制，導致這些地區的學校和學生難以利用云端大模型完成教學任務，例如實時語言翻譯和問答學習輔導。此外，網絡不穩定也會影響學生在線學習的體驗。因此，網絡設施的差異可能會加劇教育資源的不平等。

為了解決這些問題，我們可以采取多種策略。首先，我們需要加大對偏遠地區網絡基礎設施的投資，通過擴展寬帶網絡覆蓋或增設移動網絡基站，利用衛星互聯網服務為極端偏遠地區提供網絡服務。其次，我們應該考慮在網絡覆蓋不到位的地區使用離線部署策略，開發適用于低帶寬環境的輕量級大模型版本，或通過本地部署，使其能夠運行在個人電腦乃至手機等移動端設備中。這樣能夠減少偏遠地區在網絡基礎設施方面的劣勢，有助于推動大模型技術在全國范圍內的均衡發展。

（三）模型的偏見和幻覺問題

現有的大模型通常存在一定程度的幻覺和偏見問題，這給大模型技術在數字化教育中的應用帶來了嚴峻挑戰，解決大模型的偏見和幻覺問題刻不容緩。偏見指的是模型在處理數據時會呈現出不公平傾向，放大并反映出社會、文化中的偏見，如對某些性別以及種族的歧視等，主要原因是這些偏見廣泛分布于訓練數據集中。幻覺指的是大模型會生成錯誤或虛構的輸出，這些生成的內容具有迷惑性，有時人工評判也難以識別其真偽，進而誤導教學內容。

針對大模型在數字化教育中的偏見和幻覺問題，我們有必要采取以下措施。首先，我們應確保模型訓練過程中使用多樣和平衡的訓練數據。其次，我們應提高模型的透明度和可解釋性。例如，使用基于檢索增強的生成方式，根據資料庫來回答問題，從而提高大模型決策的透明度和可信度。特別是在模型輸出可能影響重大決策的應用中，我們需要引入人工審核環節，并建立有效的用戶反饋機制。最后，我們應進行定期的倫理審查，確保模型的應用符合公共道德和公平標準。我們通過這些策略，最終提高了數字化教育的質量和可靠性。

結語

本文探討了大模型技術在數字化教育中的應用，包括降低教育成本、提升教學質量和助力無障礙學習，指出了大模型技術對于加速傳統教育體系轉型和改善教育資源分配不均衡現狀的重要意義。同時，分析了與機遇并存的挑戰，包括大模型的數據安全問題、偏見和幻覺問題、硬件和網絡設施的覆蓋問題，并提出了一系列潛在的解決方法。隨著技術的進步和獲得更廣泛的社會接受度，大模型技術有望在全球教育領域發揮更加重要的作用。

參考文獻

[1]王正青，米娜瓦爾·米爾哈力.數字化轉型背景下G7成員國數字教育政策比較研究：基于政策主體、工具與主題的三維分析[J].中國電化教育，2024（2）：89-99.

[2」石艷，崔蓓.教育數字化轉型背景下的教師專業能力結構重塑[J].東北師大學報（哲學社會科學版），2023（5）：55-66.

[3]王文劍，于劍，高陽.前言[J].計算機研究與發展，2015（8）：1705-1706.

[4]陳慧敏，劉知遠，孫茂松.大語言模型時代的社會機遇與挑戰[J].計算機研究與發展，2024，61（5）：1094-1103.

[5]OuyangL，Wu J， Jiang X， et al. Training language modelsto follow instructionswith human feedback[J].Advancesin neural information processing systems，2022（35）：27730-27744.

[6」劉三女牙，郝曉晗.生成式人工智能助力教育創新的挑戰與進路[J].清華大學教育研究，2024，45（3）：1-12.

[7]鄧曼，唐章蔚.人工智能背景下基于學生畫像的個性化學習研究[J].中國信息技術教育，2023（24）：71-74.

[8」劉邦奇，聶小林，王士進，等.生成式人工智能與未來教育形態重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢[J].電化教育研究，2024，45（1）：13-20.

[9]吳鵬澤，楊琳.學習理論視角的數字化無障礙學習發展與變遷[J].中國電化教育，2018（12）：136-141.

[10]王笑塵，張坤，張鵬.多視角看大模型安全及實踐[J].計算機研究與發展，2024，61（5）：1104-1112.

[11]虎嵩林，李涓子，秦兵，等.亦正亦邪大模型：大模型與安全專題導讀［J].計算機研究與發展，2024，61（5）：1085-1093.

Applicationand ChallengesofAILarge Model TechnologyinDigital Education SUN Yan， DUAN Peng-rui （School of Computer Science （National Model Software Institute），Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 10o876， China）

Abstract： Digital education has improved the distribution ofeducationalresources.However，italso faces multiple challenges.In this context，the Large Language Model （LLM）emerges asaneffective toolforaccelerating the digital transformation of education and promoting thereform of the traditional education system.In this paper， we explore theapplicationofLLMin digital education and itspositive impacts，with a focus on its potential value in alleviating imbalances ineducationalresource distribution，reducing educationalcosts，enhancing thequality of education，and achieving accessible learning forall Concurrently， the opportunities and challenges brought by LLM coexist， with ongoing isues such as data privacy， hardware and network infrastructure coverage，and biases and hallucinations inmodels that stillneedtobe addressd.Tothis end， we proposeaseries ofpotential solutions to ensure thatLLM realizes its potential.

Key words： artificial intelligence; large language model; digital education