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现代教育转型中的AI角色:2023年大规模语言模型(LLMs)的影响与对策

作者:
吴曦 ChatGPT
出版日期:
2023年11月
报告页数:
24页
报告字数:
19508字
所属图书:
全球信息社会发展报告(2023)
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摘要:

本文讨论了大规模语言模型(Large Language Models,LLMs)在现代教育转型中的影响和对策。首先,描绘了LLMs的基本特征和技术细节,并强调了其在教育中的价值,包括提高教育质量、促进教育公平和改变教师的角色。其次,指出了在实施过程中可能面临的挑战,如数据安全与隐私、技术的可靠性和有效性、技术普及与教育公平性、伦理问题、教师角色的转变和能力提升以及学生的技术依赖和心理健康,对于这些挑战,提出了一些解决办法和建议。最后,展望了未来的研究方向,包括进一步研究LLMs在不同教育领域和环境下的应用效果,关注模型的适应性和局限性,并探索将人工智能技术与教育实践相结合的创新方式,以推动教育科技的创新和发展。总体而言,本文旨在充分认识到LLMs在现代教育中的潜力和挑战,并提供有效的解决方案,以确保其健康、可持续发展,为现代教育的转型提供强有力的支持。

关键词:

教育转型现代教育大规模语言模型LLMs

作者简介:

吴曦:管理学硕士,上海社会科学院新闻研究所高级工程师,研究方向为自然语言处理、信息化。

ChatGPT:OpenAI开发的人工智能模型,协助编写文本、生成创意内容、解释复杂概念。

文章目录
·引言
LLMs技术概述
  • (一)演变历程及定义
  • (二)主要代表性模型
  • (三)技术原理与关键技术
  • (四)应用领域及其优势
  • (五)存在的问题与未来发展
现代教育转型背景与挑战
  • (一)现代教育转型的核心内容
  • (二)技术与教育的融合趋势
  • (三)现代教育转型面临的具体问题
LLMs在现代教育中的应用及影响
  • (一)LLMs在教育资源领域的应用
  • (二)LLMs在教学方法与策略的创新
  • (三)在教育评估与反馈中的应用
  • (四)LLMs对现代教育的影响
LLMs在现代教育中的挑战与对策
  • (一)挑战
  • (二)应对策略
·结论与展望
·附言说明