数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
大模型转换了传统的思想政治教育场景服务范式,并在内容生产、智能对话、游戏交互以及智慧管理等层面引发了场景服务的深刻变革。
一、大模型赋能高效率的教育场景内容生产
大模型通过对智能搜索、文本创作与代码生成的赋能,极大地提升了思想政治教育场景内容的生产效率。在智能搜索层面,大模型不仅实现了教育信息搜索从单向性搜索到智能互动性搜索的转变,而且实现了从资料整合性搜索到内容生成式搜索的跃迁。其中,智能互动性搜索能够实现“搜索聚合”,即当教育用户开展搜索工作时,大模型系统能够将大量提问与回答进行观点聚合,有效提升教育用户获取信息与进行信息决策的效率。内容生成式搜索能够对搜索结果进行分析,进而为教育用户生成定制性的内容。在文本创作层面,一方面,大模型与办公软件的深度融合,实现了文本摘要自动生成、聊天式数据处理应用以及主题式幻灯片生成等,极大地提升了文本生产的效率。另一方面,生成式人工智能通过类似人类的自然对话方式与人进行交互,并且支持完成相对复杂的文本、图像甚至视频创作任务。在代码生成层面,搭载了大模型的代码软件能够根据自然语言生成代码,实现编程语言翻译、代码自动补全、智能纠错甚至提供智能建议,它在降低开发门槛的同时,提升了代码质量与程序开发效率。大模型代码的生成与开源应用为教育场景内容的生产提供了稳定的技术平台。
二、大模型赋能多模态的教育场景对话服务
大模型赋能下的教育场景不仅实现了智能问答、智能语音甚至虚拟数字人展演的对话场景变革,而且实现了历史对话、补充对话与扩充对话的对话服务变革。一是对话场景变革。文本机器人、语音机器人、虚拟数字人的大模型接入促进了思想政治教育的对话场景变革。具体来讲,文本机器人的大模型接入丰富了对话的数据库,提升了智能理解能力。其中以大模型为基础,文本机器人能够获得通用知识数据库的支持,并根据教育用户的对话需求生成专业的内容回答。语音机器人破解了“命令式交互”瓶颈,升级了人机交互体验。不同于“一问一答”的“命令式交互”,大模型赋能下的语音机器人提升了语音识别能力与反馈内容的丰富性和准确性,为教育用户提供了智能、高效、流畅的交互体验。虚拟数字人的大模型赋能不仅增加了角色扮演的可能性,而且以“二次编辑”实现了角色打造的个性化。二是对话服务变革。以ChatGPT激活的角色对话为例,一方面,ChatGPT不仅可以根据教育用户提供的故事情境、角色要求以及体验目标来塑造角色,而且可以实现现实角色与过去角色的历史对话,进而精准摹写角色的个性与行为。另一方面,ChatGPT可以在现有数据的基础上,跟随故事情节、任务的变化作出合乎逻辑的补充对话,在角色与人类的互动中创造更多的参与角色,进而实现扩充对话。数字化转型网www.szhzxw.cn
三、大模型赋能游戏化的教育场景互动服务
大模型的生成与创造功能不仅为思想政治教育游戏化场景的生成提供了基础,而且以其“吸引互动—探究体验—众包创新”的游戏化方法赋能教育场景的互动服务。在吸引互动方面,大模型不仅能够提高教育游戏的沉浸感与交互性,增强教育游戏内容的趣味性与故事性,强化教育游戏信息的实时反馈以及在此基础上的智能激励,实现学习机会的择机创造,而且能够根据教育用户的游戏数据,对教育游戏的角色设计、问题主线与游戏难度等作出个性化调整。它为教育关系的建构和教育双方的有效互动提供了源源不断的助力。在探究体验方面,大模型为教育用户创造了深度沉浸的游戏化探究情境,它能够在激发教育动机的基础上强化“心流体验”,通过竞争、讨论以及协同等加强教育对象之间的相互合作,通过教育大数据基础上的仿真模型建构、测试与假设分享等提供虚拟体验。它为教育的持续性开展与教育用户的惯习形塑提供了实践基础。在众包创新方面,大模型打破了固有的游戏思维,为游戏创意的生成提供了众包基础。[12]大模型赋能的教育游戏能够将教育内容以问题式、专题化的形式“众包”给用户,在可视化、可交互与社交化的游戏中,教育对象的情感价值与求知需要得以满足,创造能力得以提升。数字化转型网www.szhzxw.cn
四、大模型赋能智慧化的教育场景管理服务
基于规模庞大的训练数据和深度学习能力,大模型赋能下的教育场景在意识形态、舆情、用户心态以及自我管理等层面实现了管理服务的智慧转型。一是智慧化的意识形态管理。面对日益复杂的网络环境,大模型能够开展对意识形态的数据分层整合、对话沟通整合以及舆论场整合,进而实现意识形态管理的分众聚焦、共识凝聚以及思想说服。二是智慧化的舆情管理。面对各种舆情对场景化教育的影响,大模型依托其强大的算法优势与算力网络,强化对舆情的把关、批判与引导,进而实现对舆情的预防、控制与疏导。三是智慧化的用户心态管理。用户的心态是影响场景教育的关键因素。在场景化教学中,用户的心理受到社会环境、教育环境以及自身心理的多重影响,大模型依托其知识图谱、情感计算、数据画像等功能,能够实现对教育用户的认知追踪、情感引导与人格教育。四是智慧化的用户自我管理。教育用户借助于大模型能够对自己的知情意行以及学习效率、质量等作出自我分析,进而针对性地开展自我教育。数字化转型网www.szhzxw.cn
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