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人工智能大模型在我国教育领域的

应用现状、问题挑战与实践路径

祝淼乜勇

（陕西师范大学教育学部，陕西西安710062）

摘要：人工智能大模型的兴起对我国各领域产生了巨大影响，不仅推动了技术产业的进步，也促进了教育事业的繁荣。

通过提供个性化学习方案、优化教学资源分配以及辅助教学决策，人工智能大模型展现出巨大潜力，但其在数据处理、技

术创新和实践应用中仍面临着数据处理水平不足、用户隐私泄露风险、软硬件实力有待提升、模型优化和泛化能力不足、

培训引导缺少等问题。因此，该研究旨在通过加强模型数据处理水平、构建安全保护框架，提升模型性能和稳定性、开发

课程培训、完善智能评估系统等多个方面解决难题，以期人工智能大模型在个性化学习、智能辅导和定制化教学中发挥作用。

为提升整体教育质量，构建包容、公平的“人工智能+教育”环境提供新思路和新视角，在优化人工智能大模型和深化教育

应用的同时，减少智能技术对教育产生的不利影响。

关键词：人工智能大模型；个性化学习；定制化教学；智能教育；数据隐私

中图分类号：G4文献标志码：A文章编号：2096-0069（2024）05-0032-06

引言其具有海量参数和复杂架构，能够完成深度学习任务，

拥有强大的处理能力和表征能力[1]。该模型通过在大

人工智能大模型应用于教育领域，不但有效提升

规模数据集上进行训练，并从中学习到更加高级和抽

了教学效率，而且推动了整体教育工作的发展进步。但

象的特征表示，从而提升模型的性能和泛化能力。预

是，如何确保人工智能大模型在教育中的应用始终发挥

训练语言表征模型和自然语言处理模型都是人工智能

正效应和符合伦理规范，以及如何与现行的教育体制、

大模型的典型代表模型之一。②教育大模型是适用于

教学手段进行有效的整合，以实现个性化学习和定制化

教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业

教学等，仍是目前亟须解决的问题。本文以人工智能大

知识训练形成的人工智能模型，是大模型技术、知识

模型的教育应用为视角，以个性化学习、智能辅导、定

库技术及各类智能教育技术的集成，能推动人类学习

制化教学为主线，深入剖析我国教育领域中人工智能大

和机器学习的双向建构。它能在人机对话交互中引导

模型的发展现状、面临的技术挑战和具体的实践应用，

学习者深入思考，为学习者的自主探索提供指导和支

力图为“人工智能+教育”的深度融合和应用探索提供

[2]

持，并在此过程中不断更新升级，达到更高专业水平。

新的研究思路。

③语言大模型是指通过大规模无标注数据进行预训练，

一、我国人工智能大模型的发展现状并学习到丰富的语言知识与世界知识的人工智能模型。

1.人工智能大模型的相关概念该模型通常基于深度学习技术，尤其是自注意力机制

①人工智能大模型是指人工智能预训练大模型，