今天小編分享的教育經驗：科大訊飛韓萌：認知大模型技術在教育領網域應用的思考，歡迎閲讀。
科大訊飛教育大模型產品總經理韓萌
11 月 11 日至 12 日，芥末堆在北京舉辦以 " 新質學習力，通向更美好的教育未來 " 為主題的 GET2024 教育科技大會。在 12 日的領袖論壇上，科大訊飛教育大模型產品總經理韓萌就《認知大模型技術在教育領網域應用的思考》進行了主題分享。
韓萌提到，" 未來不屬于 AI，未來一定能屬于駕馭 AI 的新人類，對于我們教育而言，我相信同樣也是如此。"
以下為演講實錄，經編輯：
大家好！大家讨論更多的是技術和教育一些融合的内容。因為我們這個主題叫作新質學習力，所以其實我一直在想一個問題，怎麼樣體現出新？在下個月，OpenAI 兩周年，人工智能進入我們整個世界當中已經兩年了，大家好像覺得這兩年特别的快，在這個過程當中，對教育的影響其實是超出了很多科技者的預期的。
最早，大家認為這個技術對我們的金融、工業的影響可能會更大一點，但是沒想到無論是在技術的發展還是應用的井噴，反而教育行業現在走得最快。我們的主題有幾個字比較明确，叫作教育的未來。懷部長前一段時間説了一句話，人工智能是一把金鑰匙，它不僅僅影響着未來的教育，也影響着教育的未來。這句話聽起來好像有點拗口，但是這裏邊就是我們今天關注的一個核心的命題，未來的教育和教育的未來有什麼樣的不同。這個命題看似很宏大，尤其是現在科技、教育、人才三位一體的背景下，教育被關注的層面不僅僅是教育本身，影響到整個國家的綜合國力，甚至影響到我們很多人的一種家國情懷。
但是聚焦到具體的每個學生、每個家庭裏邊，他又很微觀。談大模型，很多内容一具體就深刻，這兩天大家聽得也多了，今天我主要還是想從微觀的層面和大家來講一講、來看一看大模型技術到底怎麼樣應用在教育裏，它怎麼樣真正意義上能形成所謂的教育的未來。
技術的發展為教育帶來挑戰
1. 技術發展影響人才結構
回顧歷史我們會發現一個很有意思的問題，每當技術發展快于教育發展的時候，這個社會肯定會進入一個震蕩的時期，會迎來一個失業潮，會迎來整個社會的不穩定因素。現在我們看到，随着整個生成式人工智能的到來，這個階段已經到來了。現在坦率地説，整個教育發展的節奏慢慢地已經跟不上整個技術發展節奏。那麼要怎麼辦？其實過往的幾百年中，我們有很多經驗，比如當時印刷術出來之後，讀寫能力慢慢成為必備的技能。蒸汽革命開始之後，人們的實踐能力開始走入了大家的日常的生活當中。電力出現之後，我們的組織設計能力又有了新的要求。
為什麼我們現在這麼關注所謂的生成式人工智能對于教育的影響？核心就在于技術一旦進步之後，對于我們的教育到底有什麼樣的影響，未來到底需要什麼樣的人？這在過往的二、三十年裏邊是我們需要讨論的問題，現在是我們需要面對的問題。過往的幾年，我走了全國的幾百所學校，前一段時間和北京一個比較有名高校的計算機學院院長在聊天的時候，他就説，他很無奈。四年前，他計算機學院的學生都是當時最優秀的一批入校生，現在四年過去了，這批最優秀的學生反而在找工作的過程中遇到了一些難度，現在大學生做編程一大部分都被大模型替代掉了，他就感覺到這種壓力撲面而來了。
2. 教育信息化改變老師定位
其實整個教育技術的發展和我們整個人工智能的幾次浪潮還是比較相關的，從多媒體技術到教育信息化 1.0、2.0，在現在教育數字化的整個的過程當中，其實每個階段，技術都在發揮着獨特的價值。比如説電化教育的階段，那個時候技術對于教員更多的還是點性的問題。比如説幻燈片，只不過把實體的黑板板書變成了電子化的板書，它只是提升了我們一部分的效率。現在随着整個教育信息化 1.0 的深入，在線教育就慢慢地進入我們的視野，在這個過程當中我們發現老師不但效率提升了，同時他的教學方式也發生了一些變化，在整個他授課的過程當中，需要調動一些資源了，在這個過程當中，很多時候做決定的方式會有一些變化了，他需要想我要怎麼樣進行一定的調整去上這堂課。
随着整個生成式人工智能到來之後，可能會有一個更大的變化，那個變化在哪裏呢？核心就是在這個過程當中，可能會改變老師做決定的方式，尤其是對于我們學校，包括很多機構而言，未來一定需要老師這是沒錯的，但老師到底是扮演一個什麼樣的角色，他還是像以前一樣去講題，去給學生提供一些所謂的指導，甚至是一些情緒價值的東西？也許是這些，還有其他的嗎？換句話説，在紅線的左邊，可能是所謂的教育的未來，我們需要探讨的，未來教育的樣态有可能就在紅線的右邊，随着整個生成人工智能的出現，它可能就會到來了。
3. 大模型機遇并非轉瞬即逝
當然大家也不必去憂慮，這個時間它不會這麼的快。我們看到 Gartner 前不久又出了一個技術發展的曲線。大模型經過 24 個月的發展之後，大家會發現其實有很多已經進入了幻覺破滅期，換句話大家看它就特别的冷靜且客觀了。它能解決一些問題，但是有些問題它可能解決不了。比如説 01 的出現可能是一個裏程碑，但是它其實也是通過一些強化學習來解決一些通用的大模型或者基礎大模型解決不了的問題。在這個過程當中，復合型的大模型技術以及大模型的一些工程化的技術，大小模型協同的技術，可能這種綜合的運用才真正意義上能解決我們在教育領網域裏面臨的各類問題，它是有周期的。
目前這個階段，我們更多的可能還是處于在系統性的解決方案。但還沒有達到綜合性的解決方案，未來可能會給我們 5-10 年的時間，但是時間其實也很快，我們看過往的幾次工業革命，從技術的出現到最終大規模的應用，可能從五六十年到二三十年，時間會縮得越來越短。
4. 大模型技術下的教育發展
這段時間大家需要去做什麼？抽絲剝繭地看可能就是兩個方面。
首先，需要去改變這個界面。以往的界面更多去尋求的，所謂的教育學是關系學，我們想改變的其實是整個在課堂空間、場網域裏邊去打造這種關系。但是當場網域裏邊增加了所謂的數字空間或者虛拟環境的時候，有一些可能發生了變化。世界上有一位很有名的科普作家説了一句話，現在生成式人工智能來了之後，所有世界上一切你的不會，就源于你對界面的不了解，你不需要再懂編程，你也不需要再懂一些深奧的技術語言。所有的内容其實無外乎通過提問的方式來解決。另一個方面，在師生關系的過程當中，肯定會有機器的介入，你可以把它理解為一個點、一個線或者一個面，但是機器在這個過程當中發揮的作用，是我們不能忽視的。
基于這樣的分析，我們認為大模型改變未來教育存在幾個關鍵點。第一，整體流程的再造。這點我不過多地去講，做企業的人肯定了解，從幾十年前的 ERP 和 BPR 開展起來，整個組織流程再造的核心就是源于技術的推動，這種技術的推動，未來勢必會引起學校和機構的一些管理方式的變革。第二，應用邊界的拓展。以往的出發點，我需要什麼樣的場景，我去解決什麼樣的任務，從而去構建一系列的應用。但是現在不是了，現在所有的大模型是一種通用技術的雛形，我解決問題，它都會給我一個指引，但是我如何去解決問題靠的是我的智慧，而不是所謂的任務。第三，人機互動的界面。這點相當相當的重要，在這個過程當中，我們現在倡導的 AI、UI 或者 LUI，語言以往更多的其實是一種交流的工具，更多的其實是人與人之間的交流的工具。但是在人機整個學習或者人機協同的過程當中，現在語言有獨特的價值了，你語言的含金量到底在哪裏？這點可能是大家需要去關注的。
引導師生面對挑戰
在這樣的背景下，對于老師和學生而言，的确面臨着一系列的挑戰。在這個過程當中，其實對于老師而言，老師會存在，但是他角色會發生變化。對于學生而言同樣也會面臨一個問題，當生成式人工智能能解決大多數知識性問題的時候，學生應該學習什麼？剛才有位嘉賓提到所謂拔尖創新人才培養，或者我們不提拔尖，就叫創新人才培養。創新人才培養的起點現在是什麼？是知識學習嗎？也許是。
大家要去思考這個問題，在未來整個一段時期内，當整個大模型這項技術能把知識學習一部分給替代掉之後，我們學生應該學什麼？之前有句話叫無用之用為大用，我們學習的過程當中以前更多的學習知識，但是現在很多所謂通識的一些教育，從邊緣走向中心的時候，可能我們教育的方式和學習的内容都會有變化。
教師
1. 依托訊飛星火構建智能教室
我和各位分享最近我們做的一件事情，我們依托純國產化的訊飛的星火大模型，構建了智能教室，智能教室在整個人機共育的過程當中，把老師的角色進行了一個颠覆。
所謂的智能教室肯定不可能替代老師，也不可能把老師原有的一些模式給固化住，其實這就是大模型和原有技術最大的本質區别，我不是固化原有的工作方式，我是在這個過程當中如何把老師的能力來進行躍遷。有一點很重要的就是我們知道老師授課裏邊所謂的知識點，所謂的教材，所謂的方法這些東西是好提煉的。什麼叫優秀的教師？他的那套理念，他的那套思維，那套機制如何去做，這點其實就特别關鍵。
換句話説，我們能不能用機器把全國最優秀的那些老師育人的智慧提煉出來，變成可以訓練的數據。這一點其實是我們現在嘗試的一件事情，在此基礎上，這裏邊大模型需要做的關鍵幾個點，核心就是一定要把整個的老師這種智慧進行标準化，最終我還是要進行真正意義上的通過人機對齊來輸出。在這裏邊，大模型有一個核心的優點在于，它有一個永不疲憊的迭代精神，這是現在所有生成式人工智能裏最核心的一點，它是基于這種群質萃取可以不斷地去進化的，它的進化就來自于我使用的人越多，它可能進化的速度就越快，這可能是和以前最不同的一點。
2. 智能教室構建面臨的難題及邏輯
在做智能老師的過程當中我們遇到了三個難題：如何能把老師的隐性的育人智慧參數化？如何能将復雜的知識進行真正意義上的化繁為簡？如何能實現個性化的學習基礎，對于學生什麼叫做個性化？
所以在這個過程當中，我們基于前面的那一套機制，搭建了一套智能教室的基本的邏輯。首先第一個就是學科邏輯，以前更多是按場景來開展相關的一些應用的設計，備課、授課、輔導或者叫課前、課中、課後。但是在大模型的時代裏，我們更多的要強化學科的邏輯。在這個基礎上還有很重要的一點其實就是教學的邏輯。在中國教育科學院的引領下，我們基于問題鏈的教學邏輯的設計進行合作。從核心問題再到所有的子問題，再到相關的問題單元，怎麼樣抽絲剝繭，在這個過程當中，一方面是學習知識，另外一方面真正意義上是發現不同學科的知識背後的核心素養。在這基礎上，我們要探索所謂學習的邏輯。這裏邊學習的邏輯的關鍵就在于在以前所謂知識的基礎上，如何去把他的思維習慣，把他的情感支持的因素等等都考慮進去。
3. 從 " 使用 " 到 " 參與 "
最終，把整個前面提到的幾個進行拟合，最終形成了這樣一套智能教室，目前是在高中做了語文和數學兩個學科，我們能看到其實整個效果還是不錯的。
各位嘉賓可以看到，這就是現在典型的應用場景。目前的應用場景，在全國已經有十幾個城市的百餘所學校已經開展試用了。在這個過程當中，其實我們和老師一起來打磨這件事情。在這個過程當中有一個核心的點就在于，以往的時候老師更多的被認為是所謂的信息化應用的使用者。但是現在在大模型時代裏邊，老師他還是整個應用的生產者、貢獻者。這裏所有的内容都是來自于優秀老師集體智慧的結晶。老師在用的過程當中，随着他不斷地去用，他的個人習慣，他的講課方式，他的資源内容，都能有機地和星火大模型的智能體能融為一體。
學生
1. 構建多維知識圖譜
教學一體化，本身其實是不分的。在這個過程當中，其實我們打造基于復合式 AI 的學習助手，我們能看到在學習的環節裏邊，大模型肯定不能解決所謂全部問題，這裏邊復合型的 AI 是關鍵。這裏邊現在的核心，其實就是多維知識圖譜的構建。以往更多在教育裏邊強調的知識圖譜是知識的譜系，但是基于大模型所謂的參數能力，以往的時候比如説我們要分析他的心理狀态，或者分析他的社會性支持因素，我們一定要有相關的技術去支持。現在其實我們有了這樣一套通用技術之後，把相關的參數給它放進去之後，有可能就會出現我們意想不到的一些結果。當然在這個過程當中，也面臨幾個問題。
關注學業，但是不能陷入題海。現在社會上有很多人有诟病，包括在座的很多老師也會説，技術對于原有的教育是一種固化，怎麼樣能實現從固化到躍遷，這就是大模型必須要倡導的，否則它不能叫所謂的未來教育。
關注素養，同時又不能固化思維。當我們一切内容如果都是用模型訓練出來之後，其實核心也是一種所謂的概率性套路，我們如何真正意義上在學習過程中能反套路。
關注興趣，但是不能放任自流。其實在大模型的應用過程當中，現在整個業界還是普遍達成一致觀點，給老師用是沒有問題的，但是給學生用，尤其在基礎教育的學生用，可能要謹慎。
2. 方方面面服務學生
所以基于這樣的幾個判斷，我們在做這樣的過程當中，核心就是把整個智能教室的思路進一步的推演，在學習的環節要有更多的約束和管控。這也是為什麼現在要做國產化大模型的基礎上，我們要做大小模型的協同，我們要做不同任務的微調，核心點就在這兒。
基于這樣的内容，大模型現在對于整個學生身心健康的整個的服務意義也是特别大的。比如説現在在體育這個環節裏邊，我們利用技術，對他整個體質健康的監測，運動興趣的培養意義是特别大的。
再比如説在心理方面，其實大模型是可以給學生情感支持的。當然，如果你拿一個優秀的老師或者和很了解孩子的家長去比，可能他做得還不夠，但是他要作為一般的情感支持的工具，他肯定比一般的所謂的夥伴要好。當然還有如何去用，在什麼樣的場網域裏面去用。
結尾
以往大模型都出現在大家比較熟悉的像我們在口語的對話，像我們校園的文化等等，現在依托大模型的智能體構建的各類應用，可以完全滿足我們的學校、我們的家庭、我們的機構，整個個性化的需求。現在，其實很多工具大家都可以去做了。雖然訊飛是一家教育科技企業，但是我們一直認為技術永遠不會替代老師。
在整個新的技術發展形勢下，我們到底應該怎麼去做？這點可能是核心，我們當然不能是無視不理，當然我們也不用如臨大敵。核心的問題就是老師的角色發生變化了之後，如何去提升自己，我相信在座的每位嘉賓，每位朋友，可能都是教育從業者，從業很多年的人。在這個過程當中我們不停地去轉型，因為肯定是一個不進則退的過程。
我寫了幾點，我不過多去説，總結起來，在人工智能時代，如果人要想做到更好的發展，有一句很直白的話叫人一定要比 AI 兇，換句話説未來不屬于 AI，但是未來一定能屬于駕馭 AI 的新人類，對于我們教育而言，我相信同樣也是如此。
好，今天分享就到這裏，謝謝大家！
