大语言模型与课堂教学：理论与实践探究

［摘 要］ 在信息技术飞速发展的背景下，教育领域正经历着深刻的变革。大语言模型作为人工智能的重要成果，为课堂教学提供了新的可能性。探讨了大语言模型在课堂教学中的应用，揭示了这一技术带来的机遇与挑战。一方面，对提高教学效率、促进学生自主学习、个性化学习路径设计以及多学科交叉学习等具有积极作用；另一方面，可能导致过度依赖、师生交流弱化以及模型可解释性和内容准确性不足等问题。提出了相应的应对措施，旨在实现教育质量的提升并推动教育领域的创新和发展。

［关键词］ 大语言模型；教育领域；人工智能

［基金项目］ 2023年度福建农林大学本科教育教学研究项目（校级重点项目）“大语言模式背景下的个性化教学模式研究”（111423015）；2023年度福建农林大学研究生教育教学研究项目“AI技术下研究生个性化学习与自适应教育的探索与研究”（712018JG2316）

［作者简介］ 林志玮（1981—），男，台湾台北人，博士，福建农林大学计算机与信息学院副教授，主要从事图像处理、模式识别、深度学习及人工智能研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2025）11-0149-04 ［收稿日期］ 2024-03-29

引言

随着信息技术的不断发展，教育领域也面临着新的挑战和变革。一方面，获取知识和信息比以往任何时候都更加容易与高效；另一方面，如何有效地吸收和运用这些海量信息资源，成为一个重要课题。现有的课堂教学往往是以教师为主导的单向传授，学生的参与度和学习效率较低。而学生在被动接受知识的过程中，缺乏主动探索和实践的动机。这些问题都导致了教学效果不尽如人意，并且难以满足不同学生的个性化学习需求和学习偏好。

在此背景下，大语言模型的快速发展和广泛应用为教育领域带来了新的可能性。将大语言模型引入课堂教学，是教育改革的一个重要方向。通过分析学生的学习数据和偏好，构建大语言模型为他们设计个性化的学习路径，推荐多学科交叉资源，并提供智能化的学习帮助。因此，本文将探讨大语言模型在课堂教学中的理论基础和实际应用，深入分析其带来的机遇和挑战，并提出可行的应对措施，以期推动教育领域的创新和发展。

一、大语言模型介绍

大语言模型（large language model）是基于海量文本数据训练的深度学习模型［1］，不仅能够生成自然语言文本，而且能对文本进行理解和分析。

大语言模型的训练过程首先须要收集大量多样化的语料库作为数据源，包括互联网文本、书籍论文、代码数据库等。然后对原始数据进行数据预处理，如质量过滤、文本清洗、词干提取等，得到语料库。在模型架构方面，通常采用Transformer编码器—解码器架构，融合注意力机制、位置编码、归一化等模块。在模型训练阶段，使用监督学习、自监督学习、迁移学习等策略，并专门针对生成式任务，如文本生成、问答等进行训练。经过大规模的训练和调优后，大语言模型可以被应用于各种场景，如文本生成、问答系统、文本摘要、机器翻译等。根据上下文语义，生成连贯、流畅、内容丰富的自然语言输出。通过预训练并微调的方式，可以实现任务的泛化。大语言模型技术框架见图1。

二、大语言模型在课题教学中的机遇与挑战

（一）机遇

1.提高教师教学效率。大语言模型能够减轻部分传统的教学任务，如定制教案、规划教学目标、查找相关文献等，在一定程度上避免事务性工作对教学时间的挤占［2］。以往教师通常花费大量时间和精力在寻找、整理和准备教学资源上，而现在能够利用大语言模型快速生成所需要的内容，从而腾出更多的时间投入教学设计、教学实践等核心工作中，教学效率明显提高，教师的时间和精力大大节省。

2.促进学生自主学习和产生学习动机。传统的教学模式往往是以教师为中心的单向传授，学生被动地接受知识，主动性、参与性都有所欠缺。而与大语言模型的互动，可以让学生根据自己的知识漏洞以及学习需求，提出问题并询问模型，从而得到相应的回答和解释，实现主动式探索学习。这样便形成了以学生为中心的自主学习模式，激发了学生内在的学习动机，可以有效地调动其学习热情和主动性。在培养学生问题解决能力的同时，也有助于增加学生的积极性和自信心。

3.个性化学习路径设计。在传统的课堂教学模式下，往往采用“一刀切”的教学方式，所有学生都按照统一的进度、内容和方法进行学习。然而，由于学生的基础知识、学习能力、兴趣爱好存在较大差异，这种一视同仁的教学方式难以满足不同学生的个性化需求。而大语言模型能够分析每名学生的知识掌握程度、学习偏好和学习风格等多维度数据，为不同的学生定制适合自身的个性化学习路径。通过全链条深度感知，可以追踪学习过程，形成学生画像，并进行智能教学评估，实现个性化、精准化、高时效和全链条，以实现因材施教［3］。个性化学习路径设计见图2。

4.多学科交叉学习。传统的课堂教学往往是按学科独立划分和组织的，每个学科之间存在明显的隔阂，知识点也相对封闭和独立。这种教学模式虽然可以系统地传授某一学科的知识体系，但也容易导致“学科孤岛”现象。人工智能的出现将加速不同学科间的交叉融合，推动打破学科边界，赋予传统学科新内涵［4］。大语言模型通过学习海量的多领域语料，积累了丰富的跨学科知识。利用这一优势，大语言模型可以在学生学习某一学科知识时，根据实际情况推荐与之相关的其他学科资源，引导学生发现不同学科之间的知识联系，促进跨学科知识的迁移和整合。通过大语言模型驱动的跨学科学习，能够培养学生的系统性思维和创新能力，为未来复杂问题的解决提供更多元化和创新性的思路与方法。

（二）挑战

1.过度依赖导致缺乏思考。大语言模型虽能为教师和学生提供高效便捷的教与学服务，但如果学生过度依赖模型输出，只是被动获取模型生成的现成答案和资料，未经过自己的头脑构思、归纳总结和拓展延伸，缺乏主动思考和质疑，将极大阻碍他们独立思考和创新思维能力的培养。此外，过度依赖模型可能使得学生对知识的真实理解和内化程度不足，影响其解决实际问题的能力。

2.弱化师生之间的交流过程。大语言模型能够为学生提供大量和丰富的知识与信息，却很难替代真正意义上的师生沟通与互动。人工智能模型在课程学习过程中，并不能像真正的教师或导师一样，与学生展开深度的交流和指导。师生之间的交往被异化为符号与符号之间的交往，师生情感交流难以实现［5］。并且，交流的过程在技术的规范下被弱化，只剩下单向的知识传输，这可能导致技术逻辑代替了创造性的思维活动。

3.欠缺模型可解释性和内容准确性。尽管当前大语言模型的自然语言理解和生成能力已经相当出色，但它的本质仍然是黑盒模型，缺乏可解释性［6］，人们很难理解其内部的工作原理和决策过程。但对于教育应用来说，让教师和学生能够了解模型的运作机制十分重要。一个高度透明和可解释性的系统，才能使师生对生成结果有更高的信任度和接受度。此外，大语言模型生成的知识内容可能存在事实性错误、概念误用及捏造信息等问题，甚至存在现编、查找无效的现象［7］。这些问题都可能导致学生对知识产生误解或形成错误的学习观念，对学习效果和思维方式产生不良的影响。

三、应对措施

（一）不断优化教学模式，提高教学效果和学生满意度

面对大语言模型对课堂教学带来的机遇和挑战，我们须思考如何将大语言模型与传统教学方式相结合，从而充分发挥二者的优势。一方面，充分利用大语言模型的特点，为学生提供个性化的学习资源和路径，满足学生的不同需求；另一方面，教师须发挥主导作用，运用多种教学策略，给予学生针对性的指导和反馈，从而促使学生主动学习并培养思维能力。同时，加强课堂讨论和师生互动环节，引导学生基于已有知识提出自己的观点和见解，而不是盲目接受模型生成的内容。将大语言模型作为辅助工具与传统教学相结合，发挥各自优势、相互促进，避免过度依赖影响学生的能力发展，从而不断提高教学质量和学生满意度。

（二）提高大语言模型的可解释性和透明性，增加教师和学生对模型的信任度

教育领域中的可信人工智能被认为是教育数字化转型过程中的核心技术引擎。确保教育中人工智能技术的可信度是一个关键问题［8］。因此，须加大对可解释人工智能的研究投入，提高模型的透明性。除了结果输出外，模型应提供支撑性证据和推理过程细节，让教师和学生能够观察并追溯模型如何得出该结论，并理解其中技术决策的过程。同时，须不断改进模型的知识质量把控，提高生成内容的准确性和可靠性，避免出现错误和编造信息，以进一步增加教师和学生对大语言模型的信任度。

（三）完善人才培养模式，推动教育领域的创新和发展

大语言模型等人工智能技术为教育带来全新契机，我们应积极拥抱这一变革潮流，改变传统的“教—学”授课方式，引导学生借用大语言模型进行自学，通过“自学—提问—教学—应用”的方式，促进学生化被动接受知识为主动学习，并通过专题化实践式教学，结合具体实际的应用问题和企业需求，提升和培养学生以问题为导向的理论分析与应用能力。通过这种启发式教学，促进学生主动学习、质疑和建构知识，改变传统的“师—生”二元结构，转向现代“师—生—机”三元结构［9］，将教育从“填鸭式”被动知识传授，转变为启发式、实践式、探究式的现代人才培养模式，培养理论扎实、实践能力强、勇于创新的高素质复合型人才，为推动教育事业高质量创新发展注入新的动力。

结语

大语言模型的出现为教育领域带来了前所未有的机遇和挑战。随着技术的不断更新和发展，大语言模型将日益强大，并与教育事业深度融合，在个性化学习支持、学科知识关联、自适应教学资源生成等领域发挥巨大作用。同时，须重视大语言模型所带来的潜在风险，客观、辩证地对待技术，确保教育事业的可持续健康发展，推动教育质量的全面提升。

参考文献

［1］ZHAO W X， ZHOU K， LI J， etal. A survey of large language models［EB/OL］.（2023-11-24）［2024-03-21］.http：//arxiv.org/pdf/2303.18223.pdf.

［2］罗志佳，陈韦宏.ChatGPT介入教育领域的技术运用、风险洞悉与发展路径［J］.重庆理工大学学报（社会科学），2023，37（6）：119-128.

［3］本刊编辑部.九位院士、校长谈“人工智能赋能高等教育”：“‘人工智能赋能教育’中国工程科技论坛”会议综述［J］.西安交通大学学报（社会科学版），2023，43（3）：1-15.

［4］刘嘉豪，曾海军，金婉莹，等.人工智能赋能高等教育：逻辑理路、典型场景与实践进路［J］.西安交通大学学报（社会科学版），2024，44（3）：11-20.

［5］吴军其，吴飞燕，文思娇，等.ChatGPT赋能教师专业发展：机遇、挑战和路径［J］.中国电化教育，2023（5）：15-23，33.

［6］徐月梅，胡玲，赵佳艺，等.大语言模型的技术应用前景与风险挑战［J］.计算机应用，2024，44（6）：1655-1662.

［7］郭佳楠，赵姗.生成式人工智能时代的教育：ChatGPT在助推大学课程创生中面临的机遇、挑战与应对［J］.教育科学探索，2023，41（6）：89-97.

［8］江波，丁莹雯，魏雨昂.教育数字化转型的核心技术引擎：可信教育人工智能［J］.华东师范大学学报（教育科学版），2023，41（3）：52-61.

［9］本刊编辑，张绒.生成式人工智能技术对教育领域的影响：关于ChatGPT的专访［J］.电化教育研究，2023，44（2）：5-14.

Large Language Models and Classroom Teaching： Theoretical and Practical Exploration