從「工具」到「夥伴」,當大學課堂多了AI助教

「學生課本里住著一個智能助手,它能夠幫學生理解複雜的知識點,還能提供個性化的學習建議。」這個原來存在於想像中的場景,如今已經在清華大學的部分課程中成為現實。

清華大學以「千億參數多模態大模型GLM」為平台與技術基座,研發出多個AI助教系統,服務不同學科領域的教師的教與學生的學。自2023年秋季學期開始8門課程試點,已有5門課程的相關係統完成了第一階段開發,並開始進入初步投入使用階段。這些AI助教系統不僅能夠提供24小時的個性化學習支持、智能評估和反饋,還能輔助學生進行深入思考,激發學習靈感。

在教育領域,AI技術的應用正逐步改變傳統的教學模式,為教育教學帶來新的 機遇和挑戰。與此同時,高校也在探索將人工智能從「工具」變為「夥伴」,創新教學範式。

當AI與教育場景深度交互,將有哪些可能性?AI化身成為哪些角色,如何賦能教師的教和學生的學?是形式大於內涵的教學輔助,還是變革知識傳授範式、重構能力培養目標?圍繞這些問題,新京報記者與清華大學兩門試點課程「新城市科學」和「心智、個體與文化」負責人進行深入探討。

清華大學以「千億參數多模態大模型GLM」為平台與技術基座,研發出多個AI助教系統。圖/智譜AI清華大學以「千億參數多模態大模型GLM」為平台與技術基座,研發出多個AI助教系統。圖/智譜AI

學生的「夥伴」:個性化教學的得力助手

AIGC元年多個重量級的AI產品發佈、清華大學啟動試點建設……在多種機遇的促使下,清華大學建築學院長聘副教授龍瀛開始探索AI教學。他選擇將「新城市科學」這門本科通識課作為試點,這一課程主要探討科技革命下城市科學的前沿進展,分為新的城市科學,新城市的科學和未來城市三個模塊。

這三個模塊也對應學生大作業(論文或課程報告)的三個部分。龍瀛介紹,學生大作業大概五六千字篇幅,要求體現課程的三個教學模塊,請同學們針對某一類城市空間要素(例如校園操場、社區公共空間等)準備實驗計劃、觀察報告、改造方案等。

AI助教系統主要是用來輔助學生完成大作業。基於教師提供的教材、習題、最新論文等大量材料,實現了自動知識點抽取,通過知識庫的輔助,智能助教將通用模型的答題正確率從80%提升到了95%,並附帶了詳細的答題解釋。

根據作業要求的三個模塊,研發人員在AI助教系統中定義了五類共25個功能卡片,也是問題模板,例如「我該用什麼數據來研究這個空間?」「這一空間使用有什麼行為上的變化」「結合未來發展趨勢,這類空間有什麼改造的可能性?」進一步方便同學們上手操作。

學生輸入自己的基礎素材和相關需求,點擊某個尼納特片,AI助教就可以便捷給出項目設計的思路提示、流程設計、分析角度等,從而加深對相關知識的理解和研究思路的啟發,並能幫同學們明確研究思路、細化研究場景、潤色文字報告等,且全天候服務,不受時空約束。

龍瀛全程參與了AI助教的研發。分為幾個模塊、卡片如何定製、引導同學們問什麼問題對作業最有幫助……這些都要思考並與技術團隊碰撞打磨。龍瀛介紹,大模型學習了20餘萬字的同名教材,38節慕課課件,1200多篇最新中英文論文,以及280個報告案例,還輸入了虛擬教研室中所構建的知識圖譜,「相當於AI助教具備了新城市科學這個領域最新、最廣、最深的理論支持,能夠給學生的超越了課堂所講授的。這1200多篇論文如果讓同學自己短期內看完,幾乎是不可能的。」

課程結束後,龍瀛收到了很多同學的反饋,AI系統作為一個能夠全天24小時即時反饋的對話平台,在探索不熟悉的領域知識時提供充足的基礎知識幫助,為他們提供了研究靈感和思路,促進了他們的個性化學習,也是對傳統課堂答疑的必要補充。

「就類似學生身邊多了一位老師可以隨時提問,浩瀚的知識點可以隨意抽取、為我所用。當然,AI助教給出的內容是輔助性的,要真正把作業做好,光靠這些是遠遠不夠的。」龍瀛說道。

教師的「分身」:精準高效反饋提升學生寫作水平

AI助教在清華大學「心智、個體與文化」課上,則是完全不同的應用方式。該課程授課教師、清華大學社科學院副教授錢靜介紹,AI助教系統不僅能生成寫作評價標準,還能針對學生的寫作給出具體評價。

「心智、個體與文化」是清華大學為本科生開設的一門人文社會科學通識課程。該課程涵蓋心理學核心內容,並探討心理學與多個學科領域的交叉融合,例如人工智能、生物學和社會學等。

通識課程的目標是拓寬學生的視野,讓他們對多個領域的尖端動態保持敏感,並建立紮實的知識架構。錢靜堅信,寫作是思維訓練的最高形式,她希望通過有針對性的寫作練習來提升學生的思辨技巧。每週,錢靜都會設計兩個寫作題目,讓學生選擇其中一個進行500-800字的寫作練習。這些題目中,一個著重於分析和創作性寫作,旨在深化學生對人文及社會科學領域的認知;另一個則著眼於批判性分析實證研究,旨在鍛鍊學生的邏輯推理和科學溝通技能。學生提交作業後,課程的兩名博士後助教將負責批改作業並提供反饋。

為了提高學生的寫作能力,學生反復的刻意練習和老師有高質量的反饋是必不可少的。錢靜指出,大多數課程的師生比例偏低,老師難以對每個學生都提供詳細的反饋,這一問題在大班課中尤為突出。為了踐行因材施教的教學理念,錢靜老師將大班課轉變為小班課,使得個性化教學成為可能。

學生的進步依賴於反復的修改和完善。人工智能助教在此過程中可以發揮重要作用,它能夠不知疲倦地提供詳盡且持續的反饋。錢靜表示,她希望通過AI助教,實現「雙師模式」,為學生提供更頻繁、更個性化的反饋。這樣的教學方式能夠激勵學生持續練習寫作,並在實踐中不斷磨礪思維。

讓AI助教替代老師和真人助教的一部分功能,需要具備極強的專業度,對大模型的要求更高。錢靜與計算機系的技術團隊深度合作,共同開髮針對這門課的AI助教。

錢靜回憶說,最初嘗試讓大型模型根據課程標準對學生的寫作進行評價和打分時,結果並不理想,「機器味兒」特別濃,生成的評價不僅缺乏專業性,而且顯得生硬,點評也顯得過於寬泛。為瞭解決這個問題,團隊對大模型進行了持續調整和優化,包括向模型提供專門的心理學資料和教材,讓模型學習真人助教的批改方法,以及加入更多肯定性和鼓勵性話術。在不斷的反饋和調整過程中,模型逐漸改進,最終達到了課程要求和學生期望的標準。

錢靜注意到,學生們對助教的需求各不相同。有些學生期望直接的評價,有些則更偏好鼓勵和認可,還有一些則希望得到具體且針對性的建議。「我們認識到,學生們渴望的並非僅僅遵循最高學術水平的全面評價,而是需要有的放矢的反饋,理解如何基於現有水平進行提升。把握這一需求,我們不斷調整優化,使AI助教在批改時能精確地指出學生作品的每一處優點和不足,並給出具體的改進建議,讓學生感受到自己的作品得到了認真對待,進而獲得積極的激勵。」

錢靜調侃稱,這些高頻的評價工作如果由真人助教來做,則特別「費人」。「這項繁重的工作,其實完全可以AI來做。」在一學期的調試後,由錢靜設計的單盲試驗顯示,學生們對智能助教的表現給予了極高的評價。他們認為,在內容的準確性、結構的清晰性、認同感和幫助性等方面,智能助教不僅不輸於真人助教,甚至在某些方面更具優勢。

期待AI在評價體系發揮更大價值

大模型如何與課程教學或科研做更深的融合?

「我們在摸著石頭過河。」龍瀛告訴記者,在試點使用過程中,他也在反思。比如投喂給大模型的物料,涉及到的版權問題如何處理?目前AI助教是校內學生使用,但慕課上還有10萬人,他們能不能使用?另外在龍瀛看來,還需要謹慎看待AI助教的輸出結果,「只是輔助,用來開拓視野、提升效率,目前還不能直接替代人腦。」

此外,龍瀛認為,還可以探討如何利用AI支持慕課更新,「比如不用自己去棚里錄製影片,而是用數字人根據腳本自動生成影片,有望成為未來慕課錄製的一種模式選擇。」

錢靜希望AI大模型能在學生評價和學習情況分析的反饋中發揮更大的作用。她強調,教學中重要的是過程性評價,這需要對學生的能力進行全面的評估,而不僅僅是通過期末考試分數或GPA來衡量。

每一門課程開始的時候,錢靜和助教們都會做學情調查和分析,並且在學期中持續評估,測量每位學生的能力展示以及發展變化,但是這項工作需要花費很多時間和精力。

錢靜設想,如果能借助AI技術,為每位學生生成一份學生檔案,把對學生的過程性評價集成到教學系統中,無縫交互,自動收集和分析學生數據。比如,AI助教可以通過分析學生的寫作內容、語言表達、邏輯結構等方面,判斷學生是否用心投入,文章是否有深度、論點是否清晰、論據是否充分等。這樣的評估不僅是動態的,而且能夠持續跟蹤學生的進步和能力發展。通過這一系統,教師能夠迅速且全面地掌握每位學生的學習狀況,瞭解他們的強項和待提升領域。「這不僅將極大提高教育質量,也是我們嚮往的未來教育模式。」

此外,錢靜觀察到,整體上來說AI助教能給到的反饋可以優於真人助教。學生的偏好各不相同,有的傾向於直接且效率高的交流方式,而另一些則偏好以鼓勵和安慰為主的溝通。為了滿足不同學生的需求,AI助教可以設計多種「人格」或「交流風格」,讓學生根據個人喜好進行選擇。這樣的個性化設置不僅能夠提升學生對AI助教的使用體驗,也有助於創造一個更加包容和適應性強的教學環境。

「隨著AI助教的引入,我們的教學模式經歷了顯著的轉變。傳統上,教學活動僅涉及教師和學生之間的互動,但現在,我們引入了第三個角色——智能助手。」錢靜認為,AI助教的應用釋放了教師和真人助教的時間,使他們能夠更多地關注學生的個性化需求,並致力於實現機器無法替代的教學環節。「通過這種支持,我們致力於打造高品質的課程,並將本科生的教學質量提升至接近於個性化的‘一對一’教學水平。」

據悉,2024年,清華大學將開展100門人工智能賦能教學試點課程,利用人工智能輔助或深度介入課程,打造人工智能助教、人工智能教師,持續創新教學場景,提升教與學效率與質量。

新京報記者 馮琪

編輯 繆晨霞 校對 王心