【ZiDongHua之“自動化者人文”收錄關鍵詞：人工智能 華東師范大學  大模型  學習方式  自然語言處理】
 
　　AI賦能學習方式變革的底層邏輯與實踐路徑
 
　　以生成式語言大模型為代表的人工智能技術正在快速嵌入全社會的方方面面，在教育界更多人認可2025是AI賦能教育變革元年。AI賦能成為教育的新熱點，各種探索風起云涌。在這場教育變革的大潮中，需要從底層邏輯審視技術對教育賦能的機制，尤其AI推動的學習方式變革更需要從理論基礎到實現路徑進行全面探索。
 
 
　　一、學習方式變革的內涵及其問題
 
　　學習方式變革是教育改革的關鍵領域之一。所謂學習通?？梢詮慕Y果和過程兩方面理解，“作為結果是指由經驗或練習引起的個體在能力或傾向方面的變化，作為過程是指個體獲得這種變化的過程”。而學習方式是指“個人在學習時接受或加工信息的方式”，學習方式直接體現在三個方面：學習者對所用感覺通路的偏好，學習者對學習環(huán)境的偏好，個體對學習內容組織程度的偏好。在學校教育中，學習方式與教學方式密不可分，兩者相互依存相互影響。理想的教育是教師的教學方式與學生的學習方式匹配，但現實中教學方式與學習方式的特征并不完全耦合。
 
　　在教育實踐語境中，學習方式是與教學方式結合在一起討論的，學習方式在很大程度上受到教學方式的影響。從教學理論看，教學方式和學習方式變革涉及教育思想理念、教師、學生、教學內容、教學環(huán)境、教學評價、教學的技術支持等多個方面。學習方式變革首先需要教育理念的支持，核心是在教學中教師和學生身份地位的確立；其次，學習方式受到教師和學生個人特點與偏好的影響，需要兩者的耦合；再次，學習方式與教學內容和教學組織形式有密切關系，可以通過教學方式變革影響改變學生的學習方式；最后，學習方式還受到教學環(huán)境和技術條件的限制。此外，評價通常也是影響學習方式改變的關鍵因素。
 
　　從基礎教育到高等教育，我國教學和學習方式存在的主要問題集中體現在幾個突出方面：學習目的應試傾向比較突出，注重考試成績、忽視真正的學習過程和知識的深入理解；課堂上以教師語言講授為主、形象化呈現不足，課堂自主探究合作較少、學生學習比較被動；知識學習過程中，學習理解知識的感覺通路單一，經常處于“題海”中，學習與實踐結合不足，直接影響學生創(chuàng)新素養(yǎng)培育，影響知識應用的能力；教學組織中，個性化教學不足，難以充分體現學生的個體差異、滿足不同層次學生的學習需要；學習評價中過于強調標準答案，不鼓勵創(chuàng)新思維，限制了學生的想象力和創(chuàng)造力的發(fā)展。
 
　　現代教學理論認為，調動盡可能多的感官通路更有利于提高學習成效，一個泛在的、友好的、更個性的學習環(huán)境有利于提高學習成效，學習內容的科學組織能有效提高學習成效。教師對學生的理解與尊重直接影響學生學習方式，教學環(huán)境與技術支持直接影響到學習方式與教學方式的實現，評價往往是影響學習方式和教學方式能否發(fā)生實質性變化的關鍵力量。人工智能技術的發(fā)展，尤其生成式語言大模型的出現，為班級授課制下實現學習方式變革提供了新的思路與可能。
 
　　二、人工智能賦能學習方式變革的底層邏輯
 
　　生成式語言大模型為AI賦能教育提供了全新的、強大的技術支持。大模型是一種具有海量參數的神經網絡模型，它通過學習大量的文本數據，自動捕捉語言中的語法、語義和語用等模式，從而能夠理解和生成自然語言文本。從大模型的模態(tài)特征看，大模型包括語言大模型、圖像大模型和視頻大模型。目前備受關注的生成式語言大模型，已經實現了視頻、圖像、文本三種模態(tài)的統(tǒng)一理解和生成。
 
　　生成式語言大模型突破了語義理解的困難，可以理解各種自然語言文本，包括復雜的句子結構、語義關系、上下文信息等，準確把握文本含義。它不僅擁有海量的參數和龐大的數據集，更具有出色的生成能力，能夠根據給定提示或上下文，生成連貫、有邏輯且符合語法規(guī)則的文本，并且具有多領域通用性，在多領域和多任務中表現出色，還具有持續(xù)學習和進化能力。目前看，大模型的突出功能主要體現在文本生成、對話交互、知識問答、文本摘要、機器翻譯等方面。
 
　　基于深度學習的圖像大模型，具有了強大的圖像理解和學習能力，具有很強的高分辨率與細節(jié)處理能力，能夠應用于多種圖像相關任務，能夠實現與語言、音頻等其他模態(tài)數據融合，實現更全面、深入的跨模態(tài)理解和生成。
 
　　視頻大模型能夠有效處理視頻數據，模擬真實物理世界，生成具有豐富想象力的內容。視頻大模型已經可以實現更長的時長和更高的分辨率，具有很高的時空一致性、出色的動態(tài)性，具有多模態(tài)的理解與生成能力。
 
　　生成式語言大模型的強大功能可以充分嵌合進學習過程中，為教學方式和學習方式變革提供強大支持，只有把握大模型的功能特點與學習方式變革痛點的耦合關系，才可能找到AI賦能學習方式變革的技術路線。從目前的初步實踐看，多模態(tài)大模型在技術層面為教學和學習至少提供以下幾個方面支持：教學資源查詢與處理的智能化，教學文本的智能生成，高可靠問答對話的便利化，實時語言與圖像、視頻的相互生成式轉換，教學中的知識可視化、思維可視化，學習中知識圖譜的智能化整理，個人學習理解的拓展，評價的高度智能化，數字化辦公系統(tǒng)的高度智能化。
 
　　教學資源查詢與處理的智能化，可以有效解決教學資源利用中成本收益率過低的問題。經過多年的教育信息化努力，我們已經積累了海量的教學資源，但受限于資源篩選利用的勞動成本，利用率一直不高。大模型的生成能力能夠按照要求或指令迅速查詢和處理各類教學資源，以教師需要的形態(tài)呈現出來，為教學資源的充分利用提供了真正有效的助力，可以大大促進教學資源在教學實踐中的充分運用。
 
　　教學文本的智能生成可以大大減少教師的工作強度，為學生“無中生有”提供了有效的引導。從教案到教學過程中的各種資料材料，按教師意愿與要求生成文本，再按要求不斷調整完善，可以大大降低教師的工作強度、提高工作的效率，隨著數據積累訓練，可以幫助普通教師快速提高教學質量和個人的教學能力。學生利用AI工具生成各種方案和計劃、形成初步作品，在此基礎上不斷完善和提高，可以快速掌握各種實踐文本的基本規(guī)范和形成方法，大大提高學習的效率。生成文本的不斷“挑刺”和修改，能夠提高學生批判性思維、幫助學生將學習的知識付諸應用，可以改善以往脫離實踐的學習方式；生成文本對思路和評判的更高要求，推動學習的不斷深入，深度學習真正發(fā)生。
 
　　大模型強大的問答功能可以有效解決“知識不足”的困難。在現實的教育教學中，教師經常面臨背景知識不足或不準確的困難，需要在備課中查閱更多資料，很多時候教師查閱資料的時間占用備課時間的大半部分，問答式的AI助手能夠極其便利地提供各種事實知識的支持。學生在成長中不僅會遇到各種疑惑問題，更面臨心理支持需要的訴說與引導，AI問答式助手不僅能夠私密地為學生解惑，還可以進行有效的心理疏導。
 
　　實時語言與圖像、視頻的相互轉換，為學習中意象理解的具象化、具象的抽象化提供了可能。文字的描述可以通過圖像轉換變得更容易理解，真實的情景轉化為豐富的語言描述，為學習語言運用提供了極好的借鑒。通過把想象轉化為圖像和視頻，可以更好幫助學生訓練想象力，提高空間思維能力，大大增強思維訓練的趣味性。語言文字、圖像、視頻的相互轉化，為新的教學和學習方式提供了巨大的嘗試和想象空間。
 
　　教學中的知識無法可視化影響了學生的理解，是制約學習抽象知識和概念的重要因素。為了解決這樣的問題，教學演示的視頻制作成為耗費教師時間精力的重要工作。通過AI的圖像生成，可以隨時將復雜的原理、抽象的空間結構模擬出來，大大提高了教學的便利性。新課標要求提高學生在真實情境中應用所學知識解決復雜問題的能力，教師遇到的最大困難是學生經歷閱歷的限制，由于沒有相應經歷和認知的基礎，大大增加了理解的難度。圖像生成功能可以瞬間將描述的情景以圖像形式呈現出來，大大降低了理解的難度，助力知識的學習理解和應用。
 
　　知識結構化是提高學科核心素養(yǎng)的重要基礎，學習中知識圖譜的整理是近年教學中經常提及的問題，以往通過思維導圖或知識歸類進行知識梳理，無論是教師的教學運用還是學生的復習整理都比較耗費時間精力。AI的知識梳理功能非常強大，能夠按照要求將已經學習過的知識迅速結構化、系統(tǒng)化，為幫助學生建構結構性思維、形成完整的知識體系提供有效的助力。
 
　　學習理解的拓展在個人學習中具有非常重要的意義，生成式語言大模型能夠實現續(xù)寫、知識的拓展應用、多領域的知識關聯(lián)，這些功能為學習個性化提供了支持，十分有利于個體構建更加完整的知識體系，有利于打破現有學科割裂實現知識的跨學科學習運用，在目前的跨學科學習、項目化學習中可以發(fā)揮積極作用。
 
　　減輕教師非教學負擔是國家教育改革的重要目標，教師的眾多非教學負擔與文本處理方式的落后有關，大模型的文本生成、文本處理可以升級目前的數字化辦公，通過智能化大幅度減輕教師的非教學負擔。
 
　　三、人工智能賦能學習方式變革的實踐路徑
 
　　在教育實踐中，與學習方式轉變有關的教學工作主要包括四大類，即教（教師的教學）、學（學生的學習）、研（教師教研）、評（教學與學習評價）。人工智能賦能學習方式和教學方式的變革主要通過這四個方面得以落實和實現。
 
　　教師的教學活動是AI賦能的主要領域。大模型的廣泛應用可以大大降低教師選擇使用教育資源的勞動成本，教育信息化多年積累的教學資源可以充分挖掘和運用，使教學信息化智能化成為可能。從目前各地教學實踐探索看，AI輔助教案、教師問答助手、文字與圖像視頻轉換、將抽象知識可視化、知識梳理等方面都有較大發(fā)揮空間。按照教師的教學要求AI生成教案、在生成教案基礎上提示修改，已經成為比較成熟的備課方式。教師備課和上課中直接鏈接AI助手，實時問答備課和課堂中突發(fā)的問題，甚至可以直接使用AI進行課堂提問。在多模態(tài)生成方面，語文等學科運用圖像生成功能理解課文、賞析作品，學生的理解或習作用圖像或視頻呈現，藝術課的想象到圖像生成、AI評判指導作品，地理等學科自然現象的視覺呈現，歷史政治事件的視頻展示等等都具有運用空間，物理、化學、數學等抽象概念的可視化，外語學習的情景化等等都能發(fā)揮很好作用。運用AI進行知識系統(tǒng)化梳理也有了很好的實踐經驗，以AI布置拓展性作業(yè)或任務，在實現教學個性化方面具有較大探索空間。
 
　　AI在輔助學生學習方面可以發(fā)揮更大作用。生成式語言大模型本身就是很好的伴隨老師，學習中的困惑問題可以直接對話請教，可以進行有效的學習互動，是便捷的全能家教老師。AI能提供學生適合的學習感覺通路，視覺、聽覺、圖像、文字等等可以多模態(tài)呈現。利用大模型生成各種實踐方案、實驗設計等，不僅更加便利，也推動學生理解和思考向深度拓展。問答式大模型在傾聽學生訴說、引導學生心理與品德發(fā)展中具有很大優(yōu)勢，可以替代完成心理輔導的眾多任務。
 
　　評價改革是教育改革的重點領域，AI賦能教育評價改革是重要的應用場景。在課堂評價中AI可以廣泛應用于語文的誦讀評價、外語教學的聽說評價、音樂的演奏演唱評價、藝術作品評價等。述評是學生評價改革的重要內容，AI使個性化的述評成為可能，在學生發(fā)展評價、綜合素質評價中個性化評語的生成，學生心理與學習的預警性評價等都可以使用AI生成。
 
　　教研是中國基礎教育的優(yōu)良傳統(tǒng)和特色，AI在賦能教研創(chuàng)新方面具有廣闊的應用空間。AI評課已經得到廣泛應用，在推動教師專業(yè)發(fā)展中發(fā)揮積極作用。基于生成教學設計的新教研方式正在逐漸成熟。AI教研對教師的專業(yè)能力提出了更高的要求，推動教師專業(yè)發(fā)展的重點從基本專業(yè)素養(yǎng)到教學深度理解轉變。
 
　　人工智能大模型為學習方式變革打開了廣闊的空間，但現實的運用需要更多經驗積累，大模型本身也需要更多數據的持續(xù)訓練。目前AI賦能教育熱中具有許多的想象成分，脫離了真實的教學現場就難以真正有效助力學習方式的轉變。大模型在教學中的運用，必須厘清底層邏輯，堅持問題導向、有效為本，數據積累、持續(xù)訓練，積極探索、謹慎推廣，這樣才可能充分發(fā)揮AI賦能教育變革的巨大潛能。
 
　?。ㄗ髡呦等A東師范大學高等教育研究所教授）
 
　　轉載請注明來源：中國社會科學網【編輯：方鴻琴】