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题名大语言模型赋能智能学伴:系统架构与风险防控
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作者
李康康
卢颖翔
杨现民
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机构
江苏省教育信息化工程技术研究中心
江苏师范大学智慧教育学院
江苏师范大学智慧教育研究中心
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出处
《现代远程教育研究》
北大核心
2024年第3期20-28,共9页
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基金
2021年度教育部人文社会科学研究青年项目“教育人工智能隐私保护问题研究”(21JYC880037)
2021年度国家自然科学基金青年项目“基于联邦学习的个性化学习推荐研究”(62107022)
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文摘
大语言模型作为新一代人工智能技术的代表,因其在对话流利性、任务处理通用性和逻辑推理性方面的优势而受到教育领域从业者的广泛关注。当前智能学伴已在促进学习互动、提供个性化辅导、增进情感交流、辅助智能测评等方面进行了一定探索,但是仍然面临对话问答能力弱、感知性差和教学适用性低等挑战。大语言模型强大的推理和表达能力为破解这一难题提供了新的思路。大语言模型赋能智能学伴需要重点解决系统架构设计和风险防控两大问题。具体而言,大语言模型支持下的智能学伴系统架构应包括输入层、数据层、技术实现层、应用层和输出层,通过“多平台协作+智能机器人代理”的方式,实现多角色互动、强交互能力、专业教学问答与深度感知等功能。为避免技术整合过程中可能出现的数据偏见、认知误导、知识版权归属分歧、隐私泄露等风险,智能学伴系统需在数据收集、算法设计和应用实践等方面加强监管和规范,以确保数据的客观性、算法的准确性以及用户的隐私权和知识产权。未来要纵深推进智能学伴的发展,还需结合学科专业知识和教学基础理论,提升知识推理的科学性和教学的专业性。
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关键词
大语言模型
智能学伴
生成式人工智能
系统架构
风险防控
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Keywords
Large Language Model
Smart Learning Partners
Generative Artificial Intelligence
System Architecture
Risk Control
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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