基于多模态大模型的精准教学支持体系构建研究.pdf
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1、基金项目院本文系全国教育科学野十三五冶规划 2019 年国家一般项目野大数据驱动的初中生学业发展监控与精准干预研究冶渊项目编号院BCA190089冤的研究成果遥作者简介院叶新东渊通讯作者冤袁博士袁硕士生导师袁温州大学教育学院教授渊浙江温州 325035冤曰刘泽民袁华东师范大学教育信息技术学系在读博士研究生渊上海 200062冤遥引用信息院叶新东袁刘泽民袁2024.基于多模态大模型的精准教学支持体系构建研究J.远程教育杂志袁42渊1冤院84-93.基于多模态大模型的精准教学支持体系构建研究阴 叶新东刘泽民摘要随着人工智能大模型从单一模态向多模态融合的通用人工智能演变袁多模态大模型的发展有望推动教
2、育领域的变革遥 在技术进步的推动和智能时代教学原理的指导下袁多模态大模型有望实现规模化教育与个性化培养之间的有机结合袁并彻底转变精准教学和个性化学习的方式遥 然而袁在实际应用中仍然面临着教育环境的实际限制等诸多挑战遥 为此袁提出了基于多模态大模型的精准教学支持系统框架和面向个性化教育的云边协同基础设施架构遥 这两个互补架构能够协同工作袁为构建更高效尧规模化且个性化的精准教学体系奠定基础遥 此外袁为基于多模态大模型的教育模式变革提供了更广泛的对话起点袁为该领域的未来研究和发展提供了思路遥关键词ChatGPT曰生成式人工智能曰精准教学曰个性化学习曰教学支持服务中图分类号G420文献标识码A文章编号
3、1672-0008渊2024冤01-0084-10DOI10.15881/33-1304/g4.2024.01.010一尧引言长期以来袁教育一直在积极应对野规模化冶和野个性化冶的矛盾遥当前教育改革和发展的一个重要目标是实现大规模的个性化教育袁叶中国教育现代化2035曳明确提出袁要野利用现代技术加快推动人才培养模式改革袁 实现规模化教育与个性化培养的有机结合冶渊新华社袁2019冤遥因此袁精准教学再次成为教育学界关注的热点问题渊郝建江袁等袁2022冤遥 随着人工智能渊AI冤技术的快速发展袁尤其是大型预训练语言模型在自然语言处理领域取得了显著成果袁 人们对于精准教学实践应用的期望不断提高遥近 年 来
4、 袁 伴 随 着 预 训 练 大 模 型 渊PretrainedFoundation Models袁PFMs冤的发展浪潮渊赵朝阳袁等袁2023冤袁ChatGPT渊OpenAI袁2022冤应运而生袁展现出惊艳的自然语言理解尧生成和知识推理能力袁重塑了人们对大语言模型的能力认知袁 被视为通用人工智能渊Artificial General Intelligence袁AGI冤发展的关键一步渊Kasneci袁et al.袁2023曰 焦建利袁2023冤遥 在此基础上袁OpenAI 公司于 2023 年 3 月 14 日发布了 ChatGPT的下一代模型袁GPT-4 模型渊OpenAI袁2023冤遥 相较
5、于ChatGPT袁GPT-4 在许多方面取得了显著进步遥 除了更强大的自然语言处理能力尧推理和创造力袁更引人瞩目的是袁GPT-4 被定义为多模态大模型渊接受图像和文本输入袁发出文本输出冤遥 人工智能技术的核心目标在于模拟人类的核心认知活动 渊Fei袁et al.袁2022冤遥然而袁现实世界中的数据具有多模态特性袁人类的认知处理通常也是针对多模态的信息遥 相较于ChatGPT 这样的语言大模型袁 多模态大模型将输入数据从文本拓展至音频尧图像尧视频等多种模态袁显著提升了模型的理解和泛化能力袁 更接近人脑的认知机制渊Lu袁et al.袁2022曰卢经纬袁等袁2023冤遥 因此袁越来越多的学者认为袁想
6、要构建更通用的人工智能袁使其更好地理解和处理真实世界的复杂性袁 预训练大模型必然要向多模态方向发展袁 多模态大模型将是未来人工智能技术发展的重要趋势 渊赵朝阳袁 等袁2023曰Wang袁et al.袁2023曰Shen袁et al.袁2023冤遥对于教育领域袁 多模态大模型将加速教育变革袁促进教育生态的数字化转型渊金慧袁等袁2023曰陈向东袁等袁2023冤遥 特别是袁这种通用的人工智能模型有可能为精准教学和个性化学习打开新的可能性袁实现野规模化教育与个性化培养的有机结合冶遥 利用多模态大模型的跨模态理解渊如视觉识别尧语音识别等冤袁可以更全面地洞察每个学生的学习需求袁进而提供丰富且学术视点荨荨8
7、4个性化的学习体验遥同时袁实时分析学生的反应尧行为和进展袁可以为学生提供实时反馈和支持袁为教师提供信息袁以便更精确地调整教学方法和策略遥此外袁通过跨模态生成渊如文本生成视频尧语音生成图像等冤袁多模态大模型可以根据每个学生的进展和表现生成和调整学习内容袁确保个性化的学习体验遥然而袁 尽管多模态大模型为教育领域带来了巨大的可能性袁仍然存在一个重要的问题院如何在教育实践中充分利用多模态大模型的潜力钥 解决这个问题的关键在于院 如何设计和实现一个能够平衡规模化和个性化教学需求的尧 基于多模态大模型的支持系统和基础设施钥 如何处理多模态大模型的高性能需求与教育环境现实限制之间的冲突钥一是基于多模态大模型
8、的精准教学支持系统框架遥其旨在为教师和学生提供实时反馈尧个性化的学习内容以及自适应学习策略遥 另一个是面向个性化教育的云边协同基础设施架构遥 它致力于为系统提供最新的硬件和软件资源袁 并通过边缘计算提供更接近于终端用户的本地化处理和分析能力遥 通过集成这两个架构并协同工作袁 有望克服教育规模和个性化之间的传统权衡袁 推动多模态大模型在教育过程中的有效融合袁为构建一个更高效尧更具规模化袁同时更具个性化的精准教学体系奠定基础遥二尧智能时代的教学变革渊一冤智能时代的教育哲学转变在预训练大模型和通用人工智能技术进步的推动下袁 智能时代的到来正在引发教育领域深刻的哲学转变遥这种转变超越了新技术与教学方法
9、的整合袁代表着对指导教育实践的教学基本理论的根本性重新思考遥 此前袁教育模式往往更加以教师为中心袁注重野一刀切冶的方法袁强调教学和评估的统一性袁而学习者的个体差异可能没有得到充分的满足遥然而袁智能时代标志着从这一模式向更加以学习者为中心的范式转变袁在这一范式中袁个人学习者的需求尧偏好和兴趣在塑造他们的学习经历中起着核心作用 渊黄荣怀袁等袁2023冤遥这一转变受到了建构主义理论原则的影响袁该理论认为学习不是被动地吸收信息袁 而是一个主动的尧建设性的过程遥学习者在知识建构中发挥积极作用袁他们构建自己对世界的理解袁生成更深入尧更有意义的学习渊Vygotsky袁1980冤遥 人工智能和多模态大模型的使
10、用通过提供适应每个学习者的节奏和风格的交互式尧个性化学习体验袁强化了这种以学习者为中心的理念遥这一转变的核心是理解每个学习者的旅程是个性化的袁 他们的知识构建是一个积极的尧 反复的过程袁浸透在他们独特的经历中渊鲁子箫袁2023冤遥 多模态大模型和人工智能的出现袁 通过承认和回应学习者经验和知识建构方式的复杂性袁 体现了这种哲学上的转变遥首先袁这些技术可以将学习材料和活动个性化袁以符合个人学习者的兴趣和能力袁支持创建独特的学习途径遥 此外袁它们可以提供互动的尧体验式的学习环境袁让学习者直接参与到学习材料中袁并以与他们产生共鸣的方式构建知识遥渊二冤智能时代的新兴教学理念从哲学角度看袁 向着以学习者
11、为中心的范式转变袁预示着教学理念的演变遥 在智能时代袁教育哲学的核心正在从传统的知识传递模式转变为一个更注重个人成长和终身学习的促进过程遥 新兴的教学理念将学习者置于教育过程的核心袁 承认并重视他们的个体差异袁 并承认他们的经验和社会背景在塑造他们的学习旅程中的作用渊郑永和袁等袁2023冤遥这一转变与强调个性化学习的新教学理念的出现相一致遥 个性化学习是一种认识到学习者的不同需求尧兴趣和能力袁并寻求相应的教育经验的方法遥这可能涉及调整学习的速度尧风格或内容袁以适应个别学习者渊Bernacki袁et al.袁2021冤遥多模态大模型等技术可以通过提供量身定制的学习材料和根据个人学习者情况调整教学
12、来帮助实现这一理念遥在新的教学理念中袁 教育者可能更多承担了促进者的角色袁而不是知识的传播者遥多模态大模型可以通过提供自学资源尧提供个性化的反馈袁让教育者专注于培养学习者的批判性思维尧 创造力和社会技能渊蒋里袁2023冤遥这种新的教学理念也要求教育从业者不断适应新技术的发展和创新教学实践遥 教育者和教育研究人员必须不断地评估和完善他们的方法袁 以确保有效地利用人工智能和大模型技术来支持以学习者为中心的尧个性化的学习遥这包括为教育者提供持续的专业发展支持袁 以及研究如何将人工智能和多模态大模型最有效地整合到不同的学习环境中遥渊三冤方法论的变化院精准教学的演变随着教育哲学和教学理念所转变的还有精准
13、教85学的演变所体现的方法论的重大变化遥 精准教学最初是由奥格登 窑 林斯利渊Lindsley袁1991冤在 20 世纪 60年代提出的行为主义方法袁 强调对学生的直接可观察行为进行频繁尧定时的测量袁以实现适应性的教学方法遥这种方法确实具有开创性袁通过引入根据个体学习者的需求定制教育内容的概念袁 为教学提供了新的维度遥然而袁主要关注行为评估和野流畅性冶可能忽视了学习的其他关键方面遥 在实际教学中要达到真正的精确度也具有挑战性袁 这限制了这种方法的更广泛实施遥进入 21 世纪后袁信息技术的高速发展及其与教育的融合袁为精准教学提供了新的发展途径遥祝智庭教授等 渊2016冤 学者提出引入信息技术支持
14、精准教学袁 转向更科学的数据范式遥 在大数据技术的支持下袁教育工作者开始利用精准教学进行学情分析尧个性化推荐和精准评估渊郭利明袁等袁2019冤遥 诸如信息技术支持的精准教学模式渊祝智庭袁等袁2016冤尧基于大数据的精准教学模式渊付达杰袁等袁2017冤和电子书包赋能的精准教学模式渊王永固袁等袁2019冤等理论框架的出现袁丰富了教育领域的内容遥这标志着与传统的精准教学的重大背离袁 也是与智能时代的出现紧密契合的演变遥在智能时代背景下袁 精准教学的概念得到了拓宽和深化袁不仅考虑行为因素袁还考虑学习的认知尧情感和社会方面因素遥 它包含对学习者个人属性的更广泛尧更细致的理解袁将各种学习方式尧个人兴趣和节
15、奏偏好融入到教学过程中遥 像 GPT-4 这样的多模态大模型的出现袁 为精准教学注入了更多的复杂性和定制性袁 这种集成可以对教学过程进行更准确的分析尧评估和个性化支持袁使精准教学可以动态地适应学习者的个人需求袁 或许能够解决当前精准教学实践中所面临的诸多困境袁 进一步推动精准教学在实际应用中的落地遥渊四冤精准教学中多模态大模型的整合智能时代的标志是先进人工智能模型的发展袁多模态大模型的集成是智能时代精准教学发展的关键下一步遥 这些模型能够处理和生成不同类型的数据袁例如袁文本尧语音和图像等遥这种多模态的能力有助于整合来自不同渠道的多种形式的数据袁 以实现对学习者的更全面的了解袁 支持提供真正的个
16、性化教学遥 在课堂上袁这些模型可用于提供个性化内容袁促进自适应学习路径袁 提供即时反馈 渊刘桐袁 等袁2023冤遥这些模型在精准教学中的整合有望显著提高教学和学习实践的有效性遥总之袁 智能时代带来了教学理念和方法的重大变革袁预示着多模态大模型的整合渊吴砥袁等袁2023冤遥这些模型有望加强个性化学习和精准教学袁 提供一个丰富尧有效和公平的学习环境渊卢迪袁等袁2020冤遥然而袁想要将这些先进技术深度融入教育教学过程袁必须对传统的教学支持系统和实践进行调整和创新袁以便更好地适应新一代人工智能技术所带来的颠覆性变革遥三尧基于多模态大模型的精准教学支持系统框架渊一冤多模态大模型对教学支持系统的新诉求随着
17、像 GPT-4 这样的多模态大模型在智能和通用性等多个方面都超越了以往的人工智能技术袁传统的教学支持系统可能不再足以充分发挥这些模型的潜力遥 以下列举了多模态大模型对教学支持系统新的五个核心需求院渊1冤对高效计算资源管理的需求遥教学支持系统应有效地管理和分配计算资源袁 以适应多模态大模型的训练和推理需求袁 包括利用云端基础设施来协调本地资源遥渊2冤对模型功能管理和定制的需求遥 多模态大模型需要一个支持系统袁可以在教学过程中有效管理其功能并定制其输出袁以适应不同的学习环境和目标遥渊3冤对多模态内容管理和交互的需求遥教学支持系统应包含直观易用的用户界面袁 并将多模态大模型无缝集成到现有的教育平台和
18、系统中袁 确保在教学过程中开展更有效的人机交互袁降低学习曲线遥渊4冤对多模态数据处理的需求遥教学支持系统应设计为可以收集尧 处理和管理来自各种来源的学习数据袁 使模型能够更好地理解个体学习者并满足他们的个性化需求遥渊5冤对数据隐私和安全保障的需求遥教学支持系统应支持有效的数据收集尧存储和处理策略袁同时通过包含数据隐私保护机制来保护学生数据袁 并遵守相关的隐私法规遥综上所述袁 设计一个能够处理多模态大模型的独特特征和需求的教学支持系统袁 将促进多模态大模型在精准教学和个性化学习的各个环节中的应用袁从而实现其在教育过程中的有效落地遥学术视点荨荨86渊二冤基于多模态大模型的精准教学支持系统框架为了构
19、建精准教学支持系统框架袁 满足在教学过程中集成新一代人工智能技术的需求袁 本研究以多模态大模型及相应的智能算法组成的人工智能基础设施为核心袁 面向精准教学和个性化学习的应用场景袁 设计了基于多模态大模型的精准教学支持系统框架袁如图 1 所示遥 该框架包含五个层袁教育云服务层尧多模态大模型层尧AI 驱动的功能服务层尧平台和系统层尧数据收集和处理层遥该框架旨在以多模态大模型作为其核心袁 实现各层之间的无缝集成和协作袁将大模型集成到教与学的各个环节袁为个性化尧自适应的精准教学提供支撑和保障遥1.教育云服务层教育云服务层提供了教育数据治理尧 教育公共服务尧 数字教育管理和数字教育资源等云端资源和教育云
20、服务袁从而满足学生尧教师和教育管理者对教育公共服务和资源的需求遥此外袁该层为大规模数据和资源存储尧 模型训练和执行提供了必要的基础设施袁并通过提供必要的数据尧算力和资源来支持多模态大模型层的需求遥2.多模态大模型层该层由多模态大模型及相关智能算法组成袁是精准教学支持系统框架的核心遥 通过利用多模态大模型的通用性和迁移学习能力袁 该层创建了一个强大而灵活的核心袁 可以进一步促进模型对特定教育任务或教育环境的微调和适应袁 从而处理来自不同模态的数据袁 解决不同形式的复杂任务并适应不同的教育场景遥 该层满足了教育中对多功能和通用性的人工智能技术的需求袁并为其他层提供了 AI 驱动的分析尧内容生成和交
21、互功能遥3.AI 驱动的功能服务层该层利用多模态大模型的能力袁 为教师和学生提供精准教学和个性化学习所需的一系列功能服务袁包括三个主要模块院AI 驱动的个性化分析模块尧AI 驱动的内容生成模块和 AI 驱动的交互模块遥 这三个模块共同构建了一套动态尧 快速响应且个性化的教学功能服务袁 协同确保了整个教学支持体系的高效运行遥渊1冤AI 驱动的个性化分析模块院 主要用于分析学生数据袁确定个人学习需求和偏好袁并制定自适应的学习路径袁 为其他模块提供精确的学习者分析和洞见遥渊2冤AI 驱动的内容生成模块院 利用多模态大模型的跨模态生成能力袁 根据每个学生的特定需求生成各种类型的定制教育内容袁包括文本尧
22、图像尧音频尧视频和交互式内容等遥生成的内容通过 AI 驱动的交互模块袁在综合教学支持系统中进行内容传递遥渊3冤AI 驱动的交互模块院负责推动学生尧教师和AI 系统之间的无缝通信袁并在整个教学过程中提供支持遥 该模块可以在综合教学支持系统中以聊天机器人界面或其他多模态交互界面的形式实现袁 以便学生和教师实时与 AI 模型进行交互尧 提出问题尧接收解释或请求生成学习内容遥4.平台和系统层该层主要确保将多模态大模型驱动的教学功能服务无缝集成到现有的教育平台和系统中遥同时袁提供直观的界面和工具袁 以便师生与人工智能进行交互袁从而提高用户体验和模型可及性袁进一步推动多模态大模型融入精准教学和个性化学习过
23、程遥该层包含了多个关键组件袁如用户界面尧协作支持工具尧学习支持系统尧教学管理系统和智能辅导系图 1基于多模态大模型的精准教学支持系统框架教育数据治理教育公共服务数字教育管理数字教育资源语义理解尧文本生成端点检测音素识别图像识别目标检测隐私感知分析数据分类过滤学习者档案数据脱敏加密视觉内容生成精准分析文本内容生成个性化内容推荐音频内容生成自适应学习路径交互式内容生成精准评价系统交互数据参与度指标课堂互动数据学生行为数据学习评估数据学习进度数据自然语言理解自适应反馈多模态输出生成情境感知响应多模态输入处理内容交付管理智能辅导系统协作支持工具教学管理系统学习支持系统数据收集数据整合87统袁 旨在共同
24、营造一个无缝尧 全面的交互式教学体验遥 其中袁用户界面作为关键的交互桥梁袁旨在收集用户输入袁并呈现其他组件所生成的输出袁如个性化内容尧反馈和推荐遥学习支持系统为学生提供了个性化的学习建议尧资源和反馈遥教学管理系统则帮助教师全面了解学生的学习进度尧数据和评估遥智能辅导系统为学生提供自适应尧个性化的辅导袁以帮助他们更有效地掌握知识遥5.数据收集和处理层数据收集和处理层在整个架构中发挥着关键作用袁为其他层提供重要的支持和数据源遥该层管理来自各种来源的多模态数据袁 并建立了高效的数据处理管道和存储策略袁同时确保数据隐私和安全遥通过确保相关数据的捕获尧处理和分析袁数据收集与处理层有助于创造一个更高效尧数
25、据驱动的学习环境袁为精准教学和个性化学习提供强大支持遥渊1冤实时数据流主要包括以下三类数据院一是课堂互动数据袁捕捉师生互动过程袁如实时会话期间的讨论尧问题和反馈曰二是参与度指标袁实时监控学生的参与度袁如注意力水平尧参与度和学习材料的使用情况曰三是系统交互数据袁记录学生尧教师和人工智能系统之间的交互袁如查询尧访问和请求等遥渊2冤学生学习数据主要包括以下三类数据院一是学习进度数据袁通过学习目标跟踪学生的进度袁包括已完成的课程尧评估和成就曰二是学习评估数据袁从测验尧考试和其他评估中收集数据袁以衡量学生的表现和对学习目标的掌握情况曰三是学生行为数据袁收集有关学生行为的信息袁例如学习习惯尧时间管理和资源
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