Nguồn: Nhà mẫu lớn

Tác giả: Kiều Chí Bân

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

Gần đây, Dudulang, một thương hiệu phần cứng thông minh về công nghệ giáo dục trong nước, đã thông báo rằng công ty sẽ bắt đầu phát triển các mô hình lớn của riêng mình và quảng bá chúng với chủ đề "Các mô hình lớn về giáo dục ước mơ của Dudulang và Máy học AI". đã phát triển công nghệ mô hình lớn vào các sản phẩm và dịch vụ giáo dục của mình để thúc đẩy hơn nữa tính trí tuệ và cá nhân hóa giáo dục.

Về vấn đề này, Giám đốc điều hành Shuguang Qin Shuguang cho biết, công nghệ mô hình lớn sẽ trở thành hướng phát triển then chốt trong lĩnh vực giáo dục trong tương lai, vì vậy, Công nghệ giáo dục Dudulang đã quyết định tích cực tham gia và thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này để mang đến nhiều thông tin hướng tới tương lai. cho sinh viên và nhà giáo dục cũng như trải nghiệm học tập được cá nhân hóa.

Thật trùng hợp, do sự bùng nổ của các mô hình lớn AI trong năm nay, các công ty trí tuệ nhân tạo, công ty phần cứng thông minh và công ty giáo dục đã “chung sức” trên con đường giáo dục và ra mắt hoặc có kế hoạch tung ra các sản phẩm máy học thông minh dựa trên các mô hình lớn.

Theo thống kê từ Big Model Home, ngoài Dudulang công bố gia nhập đường đua máy học mô hình lớn, các thương hiệu như Xiaodu, iFlytek, Xueersi và Zuoyebang cũng đã tung ra thị trường máy học kết hợp với mô hình lớn. theo báo cáo, Những sản phẩm này, kết hợp với các mô hình lớn, mang lại một bước tiến quan trọng từ phương tiện học tập truyền thống sang vai trò dạy kèm “giống con người” hơn. Ví dụ: Máy học Xiaodu và Máy học iFlytek T20 lần lượt dựa trên khả năng của Mô hình lớn Baidu Wenxin và Mô hình lớn nhận thức iFlytek Spark. Chúng không chỉ có thể cung cấp nội dung tài nguyên sinh thái được cung cấp bởi các chức năng học tập truyền thống mà còn đạt được thực hành và sáng tác miệng Các chức năng khác nhau như sửa lỗi và học tập cá nhân hóa làm cho vai trò của nó trở nên đa dạng hơn và mang lại trải nghiệm học tập thực tế, hiệu quả và cá nhân hóa hơn.

Lý do nào khiến đường đua "AI + giáo dục" hot đến vậy?

Tràn vào làn sóng máy học, các mô hình lớn thể hiện "ý thức công nghệ"

Là một kịch bản điển hình cho việc triển khai "AI + giáo dục", các sản phẩm máy học dựa trên mô hình lớn mở ra cánh cửa công nghệ mô hình lớn cho người dùng C-end, mang đến những cơ hội và khả năng mới cho cả ngành giáo dục và công nghệ.

**Trước hết, việc ứng dụng công nghệ mô hình lớn trong lĩnh vực máy học cần có phản hồi từ đông đảo người dùng, dữ liệu phản hồi này có thể được sử dụng để liên tục tối ưu và cải tiến mô hình, tạo thành một “bánh đà kép” của mô hình và dữ liệu. **Điều này có nghĩa là khi số lượng người dùng tăng lên, hiệu suất của các mô hình lớn sẽ tiếp tục được cải thiện, từ đó cung cấp giáo dục cá nhân hóa chất lượng cao hơn và cho phép thị trường xác minh kịch bản mở rộng của công nghệ mô hình lớn.

**Mặt khác, việc áp dụng công nghệ mô hình lớn cũng đã thúc đẩy doanh số bán các sản phẩm phần cứng giáo dục thông minh dành cho doanh nghiệp và mở rộng cơ sở người dùng phần mềm. **Máy học không còn chỉ là công cụ giáo dục truyền thống nữa mà chúng trở nên tương tác và cá nhân hóa hơn, có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều học sinh khác nhau. Điều này đã khiến máy học trở thành một sản phẩm phổ biến trên thị trường giáo dục, thúc đẩy doanh số bán hàng và tăng trưởng người dùng.

Trong nền văn hóa trường tồn của nước ta, “dạy học sinh theo năng khiếu” có thể bắt nguồn từ Khổng Tử, một nhà giáo dục vĩ đại thời Xuân Thu. Dưới mục tiêu đào tạo chung, những yêu cầu khác nhau được đưa ra dựa trên những khác biệt cụ thể vào đặc điểm tính cách, sở thích, sở thích và tài năng của người có học và được hướng tới thực hiện giáo dục tại địa phương.

**Giáo dục cá nhân hóa dựa trên các mô hình lớn có nhiều điểm chung với quan điểm giáo dục “dạy học sinh theo năng khiếu”. ** Và "mô hình lớn" chính xác là từ vựng công nghệ "mang lại lưu lượng truy cập riêng" hiện nay và đã trở thành đồng nghĩa với "ý thức về công nghệ" trong mắt nhiều người tiêu dùng. Máy học với công nghệ mô hình quy mô lớn có thể cung cấp giáo dục với các yêu cầu khác nhau tùy theo sự khác biệt cụ thể của mỗi học sinh về đặc điểm tính cách, sở thích, sở thích và tài năng, hiện thực hóa việc thúc đẩy trải nghiệm học tập thực sự được cá nhân hóa và gần hơn với khái niệm “dạy học sinh theo phù hợp với năng khiếu của họ." ý tưởng.

**Đồng thời thúc đẩy doanh số bán hàng, việc tích hợp hai ngành “có tỷ suất lợi nhuận cao” là máy học tập + máy trợ giảng cũng có thể giúp các nhà sản xuất thu được nhiều lợi nhuận hậu hĩnh hơn. Xu hướng này đã thu hút nhiều công ty đầu tư vào lĩnh vực này hơn để đáp ứng sự tăng trưởng không ngừng của ngành công nghiệp Nhu cầu thị trường ngày càng tăng. **

Một phụ huynh đến từ Bắc Kinh tiết lộ với Big Model Home rằng cô đã mua một chiếc máy học tập mô hình lớn của một thương hiệu nào đó trên nền tảng thương mại điện tử, chủ yếu là vì thương hiệu và tính toàn diện của nội dung giảng dạy được quảng bá, đồng thời nói rằng mặc dù cô “không 'không hiểu lắm''các mô hình lớn, nhưng tôi tin rằng công nghệ tiên tiến có thể mang lại nhiều trợ giúp hơn cho việc học. Về giá cả, mặc dù giá máy học hiện nay thường dao động từ vài nghìn đến mười nghìn tệ nhưng giá lại ở mức cao nhưng vì lợi ích học tập của trẻ em sẵn sàng trả giá cao hơn. Đồng thời, trong quá trình trao đổi, vị phụ huynh này cũng nhiều lần bày tỏ “kiến thức là vô giá” và sẵn sàng “cho con một nền giáo dục tốt hơn trong khả năng của mình”.

“AI+education” mở ra không gian nâng cấp giáo dục

Và nếu chúng ta nhìn nó từ góc độ của toàn bộ ngành giáo dục, việc triển khai các mô hình AI quy mô lớn cũng mang lại những cơ hội và khả năng chưa từng có cho nền giáo dục. **

Ngoài khía cạnh “học tập cá nhân hóa” của mô hình lớn nêu trên, nó có thể theo dõi tiến độ và nhu cầu học tập của học sinh, đồng thời điều chỉnh nội dung giáo dục theo sự khác biệt trong học tập của từng cá nhân. Đồng thời, mô hình lớn còn có thể cung cấp cho học sinh câu trả lời theo thời gian thực cho các câu hỏi và gợi ý học tập, để học sinh có thể nhận được sự trợ giúp bất cứ lúc nào và giải quyết các vấn đề, vướng mắc trong học tập. Ngoài ra, dựa trên lịch sử và nhu cầu học tập của học sinh, các mô hình này có thể xây dựng kế hoạch và lộ trình học tập riêng, giúp mỗi học sinh phát huy hết tiềm năng của mình, thu hẹp khoảng cách kiến thức và cải thiện kết quả học tập.

Nếu chúng ta nói về sự xuất hiện của các mô hình lớn, người tiêu dùng bình thường có thể có được trải nghiệm học tập được cá nhân hóa tại nhà thông qua máy học, nhưng đây không phải là dấu chấm hết cho việc trao quyền cho các mô hình lớn trong lĩnh vực giáo dục. trong việc sắp xếp nội dung và quản lý giáo dục, nó còn đóng vai trò quan trọng không thể coi thường.

Trước đây, việc chuẩn bị tài liệu giáo dục đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực, nhưng giờ đây các mô hình AI lớn có thể nhanh chóng tạo ra tài liệu giảng dạy chất lượng cao bằng cách tự động phân tích các văn bản liên quan đến giáo dục trên quy mô lớn. **Công nghệ này không chỉ giảm bớt gánh nặng cho các nhà giáo dục mà còn cho phép cá nhân hóa nội dung giáo dục dựa trên nhu cầu và trình độ của các học sinh khác nhau, nâng cao chất lượng và tính thực tiễn của tài liệu giáo dục.

**Về mặt quản lý khóa học trực tuyến quy mô lớn, chức năng quản lý tự động của các mô hình lớn AI cũng mang lại sự thuận tiện cho lĩnh vực giáo dục. **Những mô hình này có thể tự động theo dõi sự tiến bộ của học sinh, quản lý đánh giá khóa học và hồ sơ điểm số, giảm bớt gánh nặng hành chính cho nhà giáo dục và đảm bảo các khóa học hoạt động hiệu quả. Quy trình tự động này giúp cải thiện khả năng mở rộng và hiệu quả của giáo dục trực tuyến, cung cấp giáo dục chất lượng cao cho nhiều sinh viên hơn.

Ngoài việc đạt được "giảm chi phí và nâng cao hiệu quả" trong ngành giáo dục, việc triển khai các kịch bản AI được thể hiện bằng công nghệ mô hình lớn cũng có thể giải quyết hiệu quả tình trạng phân bổ nguồn lực giáo dục trong nước không đồng đều. Thông qua nền tảng giáo dục trực tuyến, robot học tập thông minh và các công cụ khác, học sinh không còn bị giới hạn bởi vị trí địa lý và có thể tiếp cận tài nguyên giáo dục chất lượng cao mọi lúc, mọi nơi. Ngoài ra, công nghệ trí tuệ nhân tạo còn có thể cung cấp hỗ trợ giáo dục cá nhân hóa hơn cho học sinh có nhu cầu đặc biệt, bao gồm học sinh khiếm thị và khiếm thính, học sinh khuyết tật học tập, v.v. Việc áp dụng công nghệ này cho phép phân phối đồng đều hơn các nguồn lực giáo dục và đạt được sự cân bằng chất lượng cao của các nguồn lực giáo dục trong nước.

Trao quyền cho giáo dục, những mô hình lớn còn một chặng đường dài phía trước

Big Model House nhận thấy hiện nay, các dịch vụ hướng dẫn học tập được cá nhân hóa dựa trên các mô hình lớn có thể hiểu rõ hơn ý định của người dùng thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép người dùng thay thế các thao tác ra lệnh truyền thống bằng các phương thức đối thoại tự nhiên hơn, để hoàn thiện quá trình tương tác với máy học và đạt được trải nghiệm học tập tốt hơn. **Tuy nhiên, Big Model House cũng nhận thấy mô hình lớn vẫn bộc lộ những hạn chế lớn về khả năng hiểu câu hỏi ở giai đoạn này. **

Big Model House từng thử nghiệm mô hình giáo dục lớn do TAL tự phát triển - MathGPT trong bài viết “ALL in Big Model, Can TAL mở ra một “tương lai tốt đẹp””**. Trong quá trình thử nghiệm, Big Model Home nhận thấy chức năng nhập hình ảnh của MathGPT có nhiều khiếm khuyết, chẳng hạn như không thể "rút ra suy luận" sau khi thay thế một phần thân câu hỏi, gần giống với một "công cụ tìm kiếm câu hỏi" có thể giao tiếp. bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Đồng thời, những người trong ngành giáo dục cũng chỉ ra ngôn ngữ toán học rất “đa dạng” và rất trừu tượng. Vì vậy, để MathGPT có thể hiểu hết ý nghĩa của câu hỏi và gắn kết với ngữ cảnh là điều vô cùng khó khăn. Đồng thời, khi số năm học tăng lên, các đề thi không chỉ phải dựa trên những nguyên tắc toán học “quy định” mà còn phải được triển khai trong các chuẩn chương trình ở mọi thời điểm, nếu MathGPT dựa trên dữ liệu không theo kịp thời đại, nó đương nhiên sẽ không thể đưa ra câu trả lời chính xác.

Mặc dù công nghệ mô hình lớn đã cho thấy giá trị quan trọng của nó trong việc nâng cao năng lực giáo dục cho cả người dùng và các ngành công nghiệp, nhưng dựa trên hiện trạng phát triển mô hình lớn ở giai đoạn đầu, vẫn còn một chặng đường dài để các mô hình lớn đóng được nhiều vai trò hơn. Tuy nhiên, sự đổ bộ của các nhà sản xuất cũng phản ánh rằng lĩnh vực công nghệ giáo dục đang tích cực khám phá cách tích hợp tốt hơn công nghệ AI để đáp ứng nhu cầu thay đổi của học sinh và nhà giáo dục. Với sự phát triển và cải tiến không ngừng của công nghệ mô hình quy mô lớn, lộ trình đào tạo nâng cao sẽ đạt đến trình độ cao hơn.

**Điều đáng nói là từ góc nhìn của Big Model House, trong quá trình sử dụng các mô hình lớn để quảng bá giáo dục, họ cũng vô hình trung thúc đẩy việc giáo dục các mô hình lớn cho người dùng C-end. **Phần cứng thông minh, là một lĩnh vực có nhận thức sâu sắc về các ứng dụng mô hình lớn, sử dụng giáo dục để cùng phát triển với giới trẻ, biến sinh viên ngày nay trở thành thế hệ bản địa lớn lên với trí tuệ nhân tạo và các mô hình lớn, đồng thời sẽ thực sự thúc đẩy kỷ nguyên mới của nhân tạo thông minh. Mở rộng.