教育数字化转型实践｜ChatGPT类产品：内在机制及其对学习评价的影响

• 理解自然语言是机器模拟人类智能的首要问题

• 基于规则的推理与模型可以实现自然语言处理

• 算法的持续优化推动了预训练语言模型的形成

分析AI研究领域在处理自然语言的过程中所采用的基本研究进路，已经和即将出现的内容生成式AI产品都会遵循一些相似的算法思维逻辑：一是以人类的语言处理过程为参照，通过分析人类的语言行为方式，确立机器处理自然语言的基本规则或机制；二是将特定规则转化为可以让机器处理自然语言的算法；三是综合不同的具体算法，构建更加复杂的语言 处理训练算法模型；四是利用超级计算机集群的“算力”，处理一定数量的语言文本等不同形式的数据，训练模型的精度；五是模仿人类处理语言与对话的方式，尝试不断优化和修改规则与算法，完善模型的结构与功能；六是完成基于语言训练模型的产品测试与发布。

当前以交互对话为主的AI类产品都表现出了四个共同特征：

• 基于超数据量的模型训练

• 基于泛数据源的语义联结

• 基于用户问题的知识生产

• 基于用户偏好的微调策略

内容生成式AI产品的出现，将会使学习生态系统进一步发生改变，生活在新生态中的个体，其大脑是一个复合脑。内容生成式AI产品是外化于个体的，当其和特定的个体建立了关联，它就会成为个体的外脑，并与个体的内脑相互作用，推动个体复合脑的建构与整体能力提升。但复合脑的建构过程并非是自动发生的，而是个体在与外部世界进行持续交往的过程中，通过不断调整内脑与外脑的关系，并经历与外部世界中不同客体的持续互动，强化个体的主体责任与决策行为，借助输入、内化与输出的反复迭代后逐渐形成的。外脑外化于个体，如果没有个体的主动作为，外脑将永远无法与内脑发生联系。因此，在现代教育中，我们需要引导学习个体与外部世界建立积极的互动行为，帮助个体拓展外脑，调整和优化内脑的功能结构，让个体在健康的生态中构建学习力。

当ChatGPT进入学校以后，一旦学生开始应用其为自己服务，就产生了复合脑。复合脑的存在会让老师在对学生的学习状态进行评价时遭遇一定的诚信危机。当ChatGPT被学生用来完成作业的时候，ChatGPT的帮助可能会让作业的内容更加丰富，这种作业形态也就无法准确反映学生的真实水平。另一种情况是，学生也可能利用ChatGPT应付性地完成作业，由ChatGPT创建一些过于简单的制品。实践中还发现，ChatGPT建立的一些规则可能会导致它并不总是无条件地接受用户的请求，另外，当我们故意给ChatGPT一些没有关联的诱导性问题时，ChatGPT可能会将一些无关联的内容以貌似有逻辑的方式进行无意义的呈现。

ChatGPT发布带来的对学生学习诚信的担忧，让一些政府、学校或教师开始思考如何应对这些变化，而其教育态度或思路大致可以概括为两大类型。一是提防型思路。目前一些国家或地区的教育管理部门以及高等教育机构，已经开始提出要思考如何规范甚至禁止使用ChatGPT，以防止学生运用其完成作业或其他作弊行为。二是变革型思路。为了防止学生在作业过程中过分依赖外脑而忽视内脑的作用，一些实践者从变革的视角对作业的形态进行了思考。

教育领域对ChatGPT形成的两类不同态度，恰恰反映了当前学术界对于教育的认识，尤其是对于如何评价学习质量与学习结果的认识。对于学习个体而言，当他们具备了由内脑与外脑构成的复合脑以后，两个脑如何协同发挥作用？外脑的强大会让内脑更加强大，还是会让内脑慢慢萎缩？要回答好这些问题，就不得不重新反思当前的评价，研究建立符合双脑协同、智力共生的学习评价新思维。

内容生成式AI产品启发我们可以从复合脑的视角来理解现代人的大脑，引导学习个体充分理解该类产品的强大数据存储与处理功能，努力与内容生成式AI产品进行关联，丰富自己的外脑，形成利用内脑驱动外脑学习的行为意愿，并借助外脑激活自己的内脑。建立新的学习评价思维就是要合理分配内脑与外脑的功能与责任，让学习者不要将有限的学习精力消耗在凭借低阶思维就可以完成的任务里，要鼓励学习者参与高阶思维活动，促进学习者 以科学的学习方式健康成长。 

内容生成式AI产品以模拟人类的交互行为作为基本技术发展旨趣，直接贴近人类的最基本需求，因而成为AI领域中最接地气的产品。当前的产品还存在形式简单、情感缺失等不足，但可以进一步预见的是，未来的新产品中，将不仅仅会有文本形式，还可能会嵌入图片、动画、音频或视频等，甚至还可能会嵌入更多未知的制品格式，并可能会融入情感元素。如果我们不能改变学习评价思维，我们所培养的学习个体，很可能会输给那些拥有了适应时代变革的复合脑的群体们。