大型模型在教育中的局限性

瑞士达沃斯 - 在全球对人工智能改变教育的热情中，一位行业领袖发出了警示。自适应学习平台松鼠AI的联合创始人梁静在世界经济论坛上挑战了她所谓的教育科技领域的"大模型泡沫"。

"教育不是提供完美答案，"梁静在小组讨论中告诉与会者，"而是理解学习实际如何发生。"

通用AI导师的问题

梁静认为，当前这波AI教育产品往往只不过是将大语言模型伪装成教师。虽然这些系统能生成连贯的响应，但它们缺乏真正的教学理解力。

"想象一个从未注意到学生困惑的教学助理，"她说，"当我们把教育仅仅视为另一个文本生成问题时，我们本质上就是在创造这样的东西。"

她的批评正值全球学校竞相实施生成式AI工具之际，而这些工具是否能改善学习成果尚缺乏明确证据。早期研究表明，使用这些工具的学生往往难以将知识迁移到特定提示之外。

什么让教育AI真正有效？

据梁静介绍，有效的教育技术需要：

• 深度垂直专业知识：专门针对教育内容和方法训练的系统
• 丰富的交互数据：数百万真实师生交流记录，展示概念如何被解释和理解
• 自适应支架：根据个体需求以不同方式分解概念的能力

"精确性很重要，"她强调道，"数学导师需要的能力与语言教练不同。通用模型无法提供这种专业化。"

这些评论反映了松鼠AI自身的方法——据报道他们的系统使用了200多个"知识图谱"，将学科分解为微概念并为每种学习风格提供定制解释。

行业影响

此次演讲正值人们对当今大语言模型能否提供超越便利性的实质性教育价值日益怀疑之际。几位与会者指出这与之前关于MOOCs和平板学习的炒作周期有相似之处。

正如一位欧洲教育部长在会后所言："我们过去曾付出昂贵代价学到教训——在没有教学基础的情况下追逐技术趋势。"

关键要点：

• 当前以教育为重点的大语言模型往往未能解决核心学习挑战
• 真正有效的系统需要超越通用知识的专门训练
• 该领域可能因优先考虑技术而非教学基础而重蹈覆辙
• 实施需要根据实际教育成果进行谨慎评估