基于深度學(xué)習(xí)的ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應(yīng)用

基金項(xiàng)目：2023年度江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目“新時(shí)代大學(xué)生愛(ài)國(guó)主義教育機(jī)制創(chuàng)新研究”（編號(hào)：2023SJSZ0095），南京工業(yè)大學(xué) 2022 年黨建與思想政治教育研究課題“偉大抗疫精神融入高校思政課教學(xué)研究”（編號(hào)：SZ20220309）

摘? 要? 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和普及，ChatGPT技術(shù)作為一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，具有極高的應(yīng)用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。ChatGPT技術(shù)能夠?yàn)榻逃龣C(jī)構(gòu)和學(xué)生提供更加高效、精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù)，但同時(shí)也存在著一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題等。因此，在ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中，需要注意技術(shù)的局限性和不足，并采取相應(yīng)的措施保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，促進(jìn)ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞? ChatGPT；智慧教育；風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)；發(fā)展趨勢(shì)

中圖分類號(hào)? G434

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? A

文章編號(hào)? 2095-5995（2023）08-0023-03

一、研究背景與意義

（一）智慧教育與自然語(yǔ)言處理的關(guān)系

智慧教育是利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段對(duì)教育進(jìn)行革新和創(chuàng)新，旨在提高教育質(zhì)量和效率的一種教育模式。隨著人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展，智慧教育與自然語(yǔ)言處理之間的聯(lián)系日益密切。自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，其主要研究將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解和處理的形式[1]。

自然語(yǔ)言處理技術(shù)在智慧教育中發(fā)揮著重要作用，可以為教育教學(xué)提供智能化和個(gè)性化的支持和服務(wù)。而基于ChatGPT的教育知識(shí)圖譜構(gòu)建和應(yīng)用研究，是在這一背景下的重要實(shí)踐和探索[2]。

（二）ChatGPT技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展

ChatGPT是近年來(lái)備受關(guān)注的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，它是一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型，具備出色的自然語(yǔ)言生成和理解能力。ChatGPT是一種基于Transformer的自然語(yǔ)言生成模型，與傳統(tǒng)的語(yǔ)言模型不同，ChatGPT使用了大量的無(wú)標(biāo)注文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過(guò)微調(diào)等方式完成特定任務(wù)，如文本生成、情感分析等[3]。

[HS（2][HT4”H]二、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）基于ChatGPT的智能教育助手

智能教育助手是一種基于人工智能技術(shù)的教育輔助工具，可以為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持和幫助。借助ChatGPT技術(shù)，智能教育助手可以用于對(duì)話生成、知識(shí)問(wèn)答、學(xué)習(xí)推薦等方面。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括以下步驟：

（1）數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：為了訓(xùn)練ChatGPT模型，需要收集和清理大量的語(yǔ)言數(shù)據(jù)。在智能教育助手中，可以收集與教育相關(guān)的語(yǔ)言數(shù)據(jù)，如教材、教師講義、學(xué)生筆記等。

（2）模型訓(xùn)練：將收集到的語(yǔ)言數(shù)據(jù)用于ChatGPT模型的訓(xùn)練，可以使用基于PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)現(xiàn)。

（3）對(duì)話生成與知識(shí)問(wèn)答：訓(xùn)練好的ChatGPT模型可以用于對(duì)話生成和知識(shí)問(wèn)答。在對(duì)話生成中，可以根據(jù)用戶的輸入和上下文生成自然流暢的回復(fù)；在知識(shí)問(wèn)答中，可以回答學(xué)生的問(wèn)題，提供有關(guān)教育知識(shí)的答案。

（4）學(xué)習(xí)推薦：智能教育助手還可以基于ChatGPT技術(shù)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)推薦。根據(jù)學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和個(gè)人興趣愛(ài)好，可以為學(xué)生推薦適合他們的教育資源，如教材、課程、文章等。

（二）基于ChatGPT的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)

個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識(shí)水平等多種因素，為學(xué)生量身定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和學(xué)習(xí)資源推薦[4]。基于ChatGPT的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)能夠深度挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，精準(zhǔn)地推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和積極性。具體通過(guò)以下幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)：

（1）數(shù)據(jù)收集和處理：系統(tǒng)需要收集學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)行為等，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗。

（2）學(xué)生畫(huà)像生成：通過(guò)ChatGPT技術(shù)，系統(tǒng)可以自動(dòng)化生成學(xué)生的學(xué)習(xí)畫(huà)像，包括學(xué)生的興趣愛(ài)好、知識(shí)水平、學(xué)習(xí)習(xí)慣等。

（3）個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃：系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生畫(huà)像和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，智能生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，包括學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)進(jìn)度等。

（4）學(xué)習(xí)資源推薦：系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生畫(huà)像和學(xué)習(xí)路徑，智能推薦適合學(xué)生的學(xué)習(xí)資源，如視頻、題目等。

（5）學(xué)習(xí)反饋和優(yōu)化：系統(tǒng)可以對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控和反饋，及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。

（三）基于ChatGPT的智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究與實(shí)踐

傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法主要依賴于人工評(píng)價(jià)，這種方法的效率低下、主觀性強(qiáng)。而基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)則可以有效地解決這些問(wèn)題[5]?；贑hatGPT技術(shù)的智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的答案自動(dòng)生成評(píng)價(jià)報(bào)告，提高評(píng)價(jià)的效率和準(zhǔn)確度，更好地促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)。具體來(lái)說(shuō)，該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括以下步驟：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：將學(xué)生的答案進(jìn)行預(yù)處理，包括文本清洗、分詞、去停用詞等，以便更好地進(jìn)行后續(xù)的處理和分析。

（2）建立評(píng)價(jià)模型：使用ChatGPT技術(shù)，建立一個(gè)評(píng)價(jià)模型。該模型將學(xué)生的答案作為輸入，通過(guò)ChatGPT模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，輸出相應(yīng)的評(píng)價(jià)報(bào)告。

（3）智能評(píng)估：根據(jù)評(píng)價(jià)模型生成的評(píng)價(jià)報(bào)告，對(duì)學(xué)生的答案進(jìn)行智能評(píng)估。

三、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的未來(lái)發(fā)展

（一）多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與處理

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)種類繁多，形式多樣，信息量豐富。相比單一的文本數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合起來(lái)可以提供更加豐富的語(yǔ)境信息。但是，多模態(tài)數(shù)據(jù)也帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)，如何將不同形式的數(shù)據(jù)有效地結(jié)合起來(lái)，需要克服一些技術(shù)難點(diǎn)。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法可以分為基于特征的融合和基于模型的融合兩類。

基于特征的融合方法將多模態(tài)數(shù)據(jù)分別提取特征，再將不同特征進(jìn)行融合。這種方法通常需要進(jìn)行手動(dòng)特征工程，提取的特征需要具有代表性，并且需要考慮到不同類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。常用的特征提取方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。

基于模型的融合方法將多模態(tài)數(shù)據(jù)交由同一模型進(jìn)行處理，通過(guò)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。這種方法通常需要使用到深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如多模態(tài)圖像—文本檢索（MMI）、多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MMN）、多模態(tài)圖像語(yǔ)言模型（MIL）等。

3.多模態(tài)數(shù)據(jù)處理

多模態(tài)數(shù)據(jù)處理是指對(duì)融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以使ChatGPT技術(shù)能夠更加精準(zhǔn)地理解并處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理包括以下方面：

文本與圖片的融合：對(duì)于包含文本和圖片的數(shù)據(jù)，可以將文本和圖片分別輸入到不同的模型中進(jìn)行處理，然后將兩個(gè)模型的輸出進(jìn)行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以提高模型的準(zhǔn)確性，并且可以減少模型的計(jì)算量。

文本與音頻的融合：對(duì)于包含文本和音頻的數(shù)據(jù)，可以將文本和音頻分別輸入到不同的模型中進(jìn)行處理，然后將兩個(gè)模型的輸出進(jìn)行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以增強(qiáng)模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解能力，提高模型的表現(xiàn)。

圖片與音頻的融合：對(duì)于包含圖片和音頻的數(shù)據(jù)，可以將圖片和音頻分別輸入到不同的模型中進(jìn)行處理，然后將兩個(gè)模型的輸出進(jìn)行融合，得到最終的結(jié)果。這種方式可以提高模型的綜合能力，使模型更好地理解數(shù)據(jù)。

（二）ChatGPT技術(shù)與知識(shí)圖譜的結(jié)合

1.知識(shí)圖譜簡(jiǎn)介

知識(shí)圖譜是一種基于圖譜的知識(shí)表示方法，能夠?qū)?shí)體、屬性和關(guān)系表示為圖上的節(jié)點(diǎn)和邊，以便機(jī)器能夠理解和推理。在智慧教育領(lǐng)域中，知識(shí)圖譜也具有廣泛的應(yīng)用前景。一方面，它可以幫助學(xué)生更好地理解教材內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系，從而提高學(xué)習(xí)效果；另一方面，它可以幫助教師更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)。

2.知識(shí)圖譜與ChatGPT的結(jié)合

知識(shí)圖譜和ChatGPT技術(shù)的結(jié)合是智慧教育中的一個(gè)重要發(fā)展方向。知識(shí)圖譜是一種用于表達(dá)和組織知識(shí)的圖形化模型，通過(guò)連接實(shí)體和關(guān)系來(lái)描述現(xiàn)實(shí)世界中的事物和概念之間的關(guān)系。而ChatGPT技術(shù)則能夠基于大規(guī)模語(yǔ)言語(yǔ)料庫(kù)生成文本，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言的理解和生成。將知識(shí)圖譜與ChatGPT技術(shù)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)教育領(lǐng)域的語(yǔ)義理解和自然語(yǔ)言生成。

四、ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)

（一）ChatGPT技術(shù)的局限性與不足

第一，非全面性。ChatGPT技術(shù)依賴于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，而這些語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源是來(lái)自公共數(shù)據(jù)集，如維基百科等。這些數(shù)據(jù)集并不能完全覆蓋教育領(lǐng)域中的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和知識(shí)點(diǎn)，導(dǎo)致ChatGPT技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)可能存在一定的局限性。

第二，對(duì)話理解精度有限。ChatGPT技術(shù)可以生成與人類類似的對(duì)話，但在語(yǔ)言邏輯方面仍存在不連貫和不合理的表達(dá)，這可能降低對(duì)話理解的準(zhǔn)確性。

第三，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題。由于ChatGPT技術(shù)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中可能包含用戶的個(gè)人信息，如姓名、年齡和興趣愛(ài)好。因此，保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私變得至關(guān)重要，避免給用戶帶來(lái)巨大的損失。

第四，偏見(jiàn)和歧視。ChatGPT技術(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能存在偏見(jiàn)和歧視，這些偏見(jiàn)和歧視可能會(huì)被ChatGPT模型學(xué)習(xí)到并進(jìn)一步強(qiáng)化，導(dǎo)致模型對(duì)某些特定群體或內(nèi)容的理解和表達(dá)存在偏差，從而影響模型的應(yīng)用效果和公正性。

第五，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。隨著ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用，也帶來(lái)了一系列的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。例如，黑客可能通過(guò)對(duì)話框架實(shí)施詐騙行為，從而破壞社會(huì)安全和人們的經(jīng)濟(jì)利益。此外，還有可能會(huì)出現(xiàn)惡意攻擊或者輸入，破壞ChatGPT技術(shù)的正常應(yīng)用。

（二）數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題

1.數(shù)據(jù)泄露

ChatGPT技術(shù)在智慧教育中的應(yīng)用需要大量的教育數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄、教師的教學(xué)方案等。這些數(shù)據(jù)的安全性對(duì)于學(xué)校、學(xué)生和教師都非常重要。然而，隨著ChatGPT技術(shù)的普及，黑客或不法分子可能會(huì)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊或非法獲取，從而造成數(shù)據(jù)泄露。為了解決這一問(wèn)題，智慧教育平臺(tái)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，包括運(yùn)用數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制等技術(shù)手段，并加強(qiáng)安全意識(shí)教育，避免人為因素造成的數(shù)據(jù)泄露。

2.隱私保護(hù)

在智慧教育中，ChatGPT技術(shù)需要對(duì)學(xué)生的個(gè)人信息進(jìn)行處理，包括姓名、性別、年齡、學(xué)號(hào)等。這些個(gè)人信息的泄露可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生隱私受到侵犯，對(duì)學(xué)生的心理和生理健康造成不良影響。為了保護(hù)學(xué)生的隱私，智慧教育平臺(tái)需要制定嚴(yán)格的隱私保護(hù)政策，明確個(gè)人信息的收集、使用、保存、共享、銷毀等方面的規(guī)定。

3.人工智能歧視

ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用也可能會(huì)帶來(lái)人工智能歧視的問(wèn)題，即機(jī)器學(xué)習(xí)模型在對(duì)不同種群進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)時(shí)，存在種族、性別、年齡等方面的歧視。在智慧教育中，人工智能歧視可能會(huì)對(duì)學(xué)生的教育機(jī)會(huì)和發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。為了避免人工智能歧視，教育系統(tǒng)應(yīng)該遵循公平、透明、可解釋的原則，加強(qiáng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的監(jiān)管和評(píng)估；引入多維度的特征，并在特征選取過(guò)程中保證公平性，避免因特征選擇而帶來(lái)歧視問(wèn)題；對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行全面測(cè)試和評(píng)估，確保算法的公平性和非歧視性。

（王藝如，南京工業(yè)大學(xué)海外教育學(xué)院，南京 211816）

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