AI時代如何個性化培養(yǎng)拔尖人才

  人工智能（AI）已成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展與科技創(chuàng)新的關(guān)鍵技術(shù)支撐，在象棋、圍棋等需要高度策略性和計算力的領(lǐng)域中，AI都輕松擊敗了人類頂尖選手。生成式AI大模型的橫空出世，更加速了數(shù)據(jù)、知識與人類社會的耦合，促進智能技術(shù)的鏈?zhǔn)酵黄啤?/span>

  生成式AI憑借其強大的智能算法與廣泛的大數(shù)據(jù)分析能力，以前所未有的規(guī)模、超越人類的速度和精準(zhǔn)度，對全球海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘和解析，并在自我革新與訓(xùn)練下，不斷優(yōu)化提升語言處理分析能力。

  當(dāng)前，AI正逐漸成為教育變革的催化劑及科技革命的新引擎。阿里達摩院研究顯示，GPT-4.0幾乎相當(dāng)于一位擁有6年數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗的人類，替代初級數(shù)據(jù)分析師的成本只有0.71%，替代高級數(shù)據(jù)分析師的成本則低至0.45%。

  進入AI時代，拔尖人才的教育和培養(yǎng)比以往蘊含更多機遇和挑戰(zhàn)。如何借助大模型的力量，個性化培養(yǎng)出更多具有創(chuàng)新精神和實踐能力的拔尖人才？這不僅是整個教育界面臨的挑戰(zhàn)，也是社會各界關(guān)注的焦點。

 

AI大模型正重塑生活

 

  AI大模型具有超乎想象的創(chuàng)造力和表現(xiàn)力，實現(xiàn)了對人類語言和思維的模擬與理解。從圖像識別到語音處理，從自動駕駛到醫(yī)療診斷等，AI大模型正逐漸滲透并不斷重塑我們的日常生活。

  那么，AI大模型究竟是如何工作的？簡單而言，AI大模型通過深度學(xué)習(xí)等方式，從全球各地的數(shù)據(jù)海洋中精準(zhǔn)解析、深層挖掘，并自我革新、自我訓(xùn)練、自我優(yōu)化，能迅速實現(xiàn)處理能力的提升與迭代。

  例如，數(shù)據(jù)大模型能高效處理TB甚至PB級海量數(shù)據(jù)運算，為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)資源和教育決策支持；圖像大模型能自動提取圖像特征，并依托生成對抗網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，開展圖像生成編輯及預(yù)測修復(fù)等工作；視覺大模型可以分析靜態(tài)圖像或動態(tài)視頻，結(jié)合Sora、多模態(tài)情感識別等模型或技術(shù)，實現(xiàn)虛擬場景構(gòu)建和結(jié)構(gòu)化慕課視頻生成。

  AI大模型具有三大特點。

  一是知識海洋的“導(dǎo)航者”。依托擁有萬億級參數(shù)的GPT-4大模型，經(jīng)數(shù)萬億次預(yù)訓(xùn)練和長鏈推理，可多模態(tài)處理模糊數(shù)據(jù)，構(gòu)建龐大的知識體系。這種強大的知識底座不僅能幫助學(xué)生鞏固基礎(chǔ)，還能激發(fā)他們探索未知領(lǐng)域的興趣。

  二是創(chuàng)新思維鏈的“魔術(shù)師”。大模型不僅在語言應(yīng)用上得心應(yīng)手，更在邏輯推理中實力驚人。通過代碼訓(xùn)練，它可以像人類一樣推理解決問題，這正是學(xué)生身邊最理想的“思維教練”。

  三是零樣本學(xué)習(xí)的“探險家”。遇到全新領(lǐng)域和問題時，大模型無需額外訓(xùn)練就能快速上手，并可根據(jù)學(xué)生的反饋和表現(xiàn)，自我優(yōu)化教學(xué)策略和方法。這就是AI大模型的零樣本學(xué)習(xí)能力，將極大幫助學(xué)生快速適應(yīng)新的學(xué)習(xí)環(huán)境和要求。

  然而，AI大模型的超級算力也引發(fā)了社會各界的廣泛擔(dān)憂。傳統(tǒng)職業(yè)是否會被AI取代？教育和科研等領(lǐng)域應(yīng)如何應(yīng)對這場技術(shù)變革？正是這些擔(dān)憂和挑戰(zhàn)，激發(fā)了人們對新時代背景下拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的深入思考。

 

機遇與挑戰(zhàn)并存的“AI+智慧教育”

 

  在智慧教育領(lǐng)域，一場由AI引領(lǐng)的變革正悄然發(fā)生。

  近期，研究人員用AI大模型作答河南高考試卷發(fā)現(xiàn)，有4款產(chǎn)品在測試中得分超過了文科一本線。傳統(tǒng)的教育模式較為注重知識傳授和內(nèi)容記憶，而在AI面前，這種模式顯得捉襟見肘。

  生成式AI的出現(xiàn)，不僅讓知識的創(chuàng)造與傳播速度空前加快，也對傳統(tǒng)教育模式提出了新思考：進入AI時代，教育的意義與未來何在？過去10個博士生5年才完成的研究，現(xiàn)在一個學(xué)生借助AI一兩個周就搞定了。相比之下，人類的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)過程顯得十分復(fù)雜和漫長。

  AI大模型的出現(xiàn)，為人們創(chuàng)造了教育新機遇，但這并不意味著傳統(tǒng)學(xué)校教育將失去意義，而是為拔尖人才培養(yǎng)打開了一扇通往創(chuàng)新與個性化的新大門。AI正在以超乎想象的速度推進教育體系更新?lián)Q代，引領(lǐng)我們實現(xiàn)從“教”向“學(xué)”的華麗轉(zhuǎn)身，這是一種基于深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力變革。

  比如，我們可以通過AI虛擬生成“智能導(dǎo)師”，根據(jù)學(xué)生興趣和能力定制學(xué)習(xí)路徑，使同伴學(xué)習(xí)及人機協(xié)同學(xué)習(xí)成為現(xiàn)實；可以通過AI持續(xù)優(yōu)化知識體系，促進人類知識邊界的拓展與重構(gòu)，引領(lǐng)我們從本能學(xué)習(xí)和自然學(xué)習(xí)邁向智能學(xué)習(xí)和超級學(xué)習(xí)。

  盡管AI大模型在教育領(lǐng)域展現(xiàn)出無限潛力，但在深入實踐過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。大模型的表現(xiàn)與人類認知水平相比，還存在魯棒性差、可解釋性弱、推理能力不足等問題。這意味著大模型在輔助教學(xué)時無法準(zhǔn)確、穩(wěn)定地理解師生的真實意圖和需求，在高階教育訓(xùn)練方面仍有很大差距，其根源在于模型計算過程中的數(shù)據(jù)依賴、模型幻覺、過度擬合等因素，導(dǎo)致推理應(yīng)用出現(xiàn)邏輯短板或辭不達意。

  AI大模型的缺陷仍需不斷解決完善。

  一是存疑的可信度。你能完全信任一位偶爾會胡說八道的老師嗎？AI大模型時常會出現(xiàn)類似的問題，這將削弱學(xué)生對AI工具的信任。

  二是滯后的時效性。教育理念及學(xué)科發(fā)展日新月異，知識更新迭代迅速，通過檢索增強生成技術(shù)雖可部分解決AI知識庫數(shù)據(jù)訓(xùn)練的遲滯問題，但仍無法做到數(shù)據(jù)精準(zhǔn)高效地融合與更新。

  三是高昂的成本負擔(dān)。高質(zhì)量的AI教育資源需要昂貴的訓(xùn)練與運營成本支撐，這對于資源有限的學(xué)校和個人，無疑是一道難以逾越的門檻。

  四是缺失的專業(yè)深度。教育講究“術(shù)業(yè)有專攻”，而AI大模型往往是“萬金油”，在專業(yè)領(lǐng)域時常力不從心，難以滿足拔尖人才對深度知識的渴求。

  五是頻繁的安全倫理沖突。因缺乏有效的評價校驗機制，AI生成的內(nèi)容時常包含事實性錯誤，甚至包含有害的誤導(dǎo)性內(nèi)容。比如，近期美國某大學(xué)一名學(xué)生與AI對話時，竟意外收到極其震驚的威脅性信息：“人類，請去死吧，求求你了。”這更加警示我們，AI的安全性與穩(wěn)定性亟須提升。

 

拔尖人才培養(yǎng)新生態(tài)構(gòu)建與AI技術(shù)優(yōu)化

 

  隨著AI大模型的飛速發(fā)展，可以預(yù)見，傳統(tǒng)人才培養(yǎng)方式將不再具有競爭優(yōu)勢。拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)該何去何從？

  關(guān)鍵在于將AI精準(zhǔn)融入教育過程，在構(gòu)建和優(yōu)化拔尖人才培養(yǎng)新生態(tài)中，為學(xué)生提供更加精準(zhǔn)、個性化的教學(xué)服務(wù)。如利用AI實現(xiàn)智能教學(xué)輔導(dǎo)和個性化學(xué)習(xí)推薦，通過大數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)特點需求，借助AI實現(xiàn)學(xué)習(xí)成果智能評估反饋等。

  為了更好地營造“AI+智慧教育”創(chuàng)新生態(tài)、匹配拔尖人才培養(yǎng)需求，應(yīng)構(gòu)建符合中國國情、融合本土數(shù)據(jù)的生成式AI大模型，并探索其在輔助教學(xué)、學(xué)習(xí)優(yōu)化、教育評價等各個環(huán)節(jié)的高效應(yīng)用。

  應(yīng)完善生成式AI為核心的綜合技術(shù)生態(tài)，讓AI與虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、語言處理等技術(shù)緊密結(jié)合，開發(fā)個性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)等多樣化教學(xué)模式。

  應(yīng)充分用好開源AI等工具，通過智能調(diào)度算法開發(fā)、計算集群搭建、數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)優(yōu)化等技術(shù)手段，降低訓(xùn)練與運營成本。

  應(yīng)制定生成式AI教育產(chǎn)品的評價標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)用戶反饋及師生評估不斷修正模型應(yīng)用。

  應(yīng)提升教師的“數(shù)字素養(yǎng)”，不僅提升其使用生成式AI教育產(chǎn)品的“數(shù)字意識”和“數(shù)字技能”，還要強化師生的“數(shù)字責(zé)任”和“數(shù)字倫理”。

  應(yīng)加強對學(xué)生的人文關(guān)懷，AI只是教育的輔助工具，人與人之間的情感交流才是教育的靈魂。

  展望未來社會，AI將以遠低于現(xiàn)在的成本和遠高于當(dāng)前的效率，以更龐大的知識容量和更高效的生成速度，超越傳統(tǒng)教育，點燃未來人類教育的火花，我們將有幸成為這場對話的參與者與見證人。在這個充滿無限可能的新時代，如何利用好生成式AI，構(gòu)建更加個性化、高效、公平的教育生態(tài)，助力教育回歸本質(zhì)，值得我們持續(xù)深入思考。■

（作者單位：西北工業(yè)大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院）