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复旦通识·人工智能丨在教学实践中体验ChatGPT:鼓励学生向ChatGPT提问,而不是仅仅

  【编者按】随着聊天程序ChatGPT成为时下关注的焦点,人们意识到人工智能正在影响着各个领域与学科,正在成为推动人类文明进入一段新旅程的力量。复旦大学通识教育中心组织“人工智能”系列,邀请校内外不同领域的学者,从多学科视角入手、以平实的语言,尝试与读者一起了解有关人工智能的方方面面。以下是复旦大学生命科学学院生态学赵斌教授的文章《在教学实践中体验ChatGPT:鼓励学生向ChatGPT提问,而不是仅仅获得标准答案》。

  人工智能(AI)已悄然进入我们的生活,这是从数年前开始的一个事实。技术的进步,促使我们大部分现代人开始习惯于各种改变,包括我们建立联系、交互、读写以及获取信息的方式。

  2019年初英国Nature周刊,报道了Scopus过去两年学术热点词汇的变化,“人工智能”和“教育”双双成为当年新晋热词,预示着这两个概念受到越来越多的社会关注。同年,美国高校教育信息化协会学习促进会发布了《地平线报告》(2019高等教育版),聚焦于高等教育领域中的技术应用趋势和未来发展方向,并预测了2019~2023年间六项可能影响全球高等教育的技术应用,包括:人工智能、虚拟现实、区块链、开放教育资源、云计算和自动化。虽然虚拟现实与区块链并未如预测那样顺利进入我们的教育领域,但人工智能却一直在稳步发展中,变得能像人脑一样感知、学习和推理,甚至理解自然语言,不久前掀起了一波新的浪潮。

  这并非不速之客,而是如约而至!其中最知名的就是2022年11月Open AI发布的ChatGPT,以及2023年2月微软开发的新版必应(New Bing)。

  表观上看,ChatGPT可以与用户进行类似人类的对话,但它并非我们所熟悉的聊天机器人,因为它不仅可以回答用户的问题,还可以帮助完成一些更复杂的任务,比如写邮件、文章或代码,还可以根据用户输入和反馈来不断学习和改进,让我们感受到如同真人一样交流的乐趣和便利;而New Bing则是一个全新的搜索引擎,与传统搜索引擎不同,它可以透过自然语言了解搜索者的意图,并进行更复杂的搜索,以便更快地在网上找到更多、更准的答案和资源。

  从底层技术内核来看,这两个产品具有相同的技术原理,都使用了OpenAI将深度学习用于自然语言生成的技术。深度学习我们并不陌生,之前我们所熟知的谷歌AlphaGo和AlphaGo Zero,就是利用的深度学习技术。更重要的是,这个大规模语言模型,比之前的AI模型都要大得多,具有数十亿个参数,因此能够以更高的精度执行更高级的语言任务。ChatGPT一夜爆红后,人们发现类似的产品其实有很多,在本文中我们将所有基于类似技术的产品统称为类ChatGPT。

  任何语言都是交流的手段,人与人之间交流的语言我们称为自然语言,因为要与机器交流,我们发明了编程语言。这不同的语言,在ChatGPT看来处理上并无二致,也就是说,不管是英语、汉语,还是计算机代码,它统统都有自己的理解方式,那就是OpenAI基于神经网络的自然语言生成技术,这与传统基于规则和模板的方法有着本质的不同。大家知道,之前我们为了迁就机器的理解,就要设法去学习编程语言,也就是人主动学会与机器对话。而现在似乎反过来了,让机器学会理解人类的语言,我们直接用人类能理解的语言来与机器进行交流。

  让人工智能更像人,可以回答问题,提供信息,以对人来说自然和直观的方式做出反应。这种让人工智能更人性化的追求,源于我们一种最简单的愿望,即让技术更容易获得、更直观,带来更多的实用性和可能性。所以,人类一直着迷于创造、模仿和增强机器具有人类能力的技术。

  新兴技术促进新产品的出现,特别是这些更像人类的技术,有些人会首先想到对人类角色的替代,这可能存在一些误区。类比一些新技术对我们传统行业的挑战,有了网上视频课程(慕课),有人质疑:这样形式的教学是否会替代教师,教师未来是否会变得可有可无?其实我们看到,这种替代并不会广泛发生,除非你上课的内容和形式,还不如学生直接看视频课程的学习效果。慕课所努力的方向,一直是给学习者提供更多的一种选择方式,并非要全面替代传统课堂。如果我们的传统课堂能与在线课程结合起来,优势互补,那将是一个巨大的飞跃。

  同样,人工智能在教学领域中的出现,也不是为了全面取代教师的角色。相反,它们可以为教育带来许多新的机会。人工智能的优势在于其速度、准确性和一致性,在这些维度上,人类无法与之抗衡。因此,涉及常规和结构化任务的工作很容易自动化,很快就会被人工智能所取代。相应地,高等教育就应该让学生接受人工智能并学会将它视为工具,而不是回避。这样,我们就能进行更高效的信息处理和分析,更便捷的学习和交流,这将改进教学实践,增强学生的学习能力。毫无疑问,这对教师和学生两方面的角色都是促进作用:学生更容易进入到理想的自主学习状态,而教师有更多可能把握学生的学习效果,从而给予更有针对性的指导。

  大多人工智能工具在创造力、创新、批判性思维、解决问题、社会化、领导能力、同理心、协作和沟通等软技能方面仍然是很薄弱的,这是其机器本质所决定的。具体来说,大多人工智能系统设计和训练过程,缺乏真实世界中的复杂性和多样性,缺乏与人类类似的认知能力和经验积累。通常使用简单的数据集来训练机器学习算法,这些数据集通常是人工选择或生成的,而不是真实世界中复杂多变的数据集。因此,这些人工智能工具无法适应真实世界中的各种复杂情况和问题。它们只能在已知的模式和规律间进行预测,而无法创造新的模式和规律,这就限制了人工智能在创造性和创新性方面的表现。由于机器还缺乏与人类类似的认知能力和经验积累,以及情感认知和主观判断能力,使得机器不能像人类一样具备批判性思维能力,解决问题的能力有限。

  相比之下,类ChatGPT由于具有更好的语言理解能力和表达能力,可以与人类进行更深层的交互和沟通,其训练数据包括了来自互联网的大量文本,这些文本具有丰富的多样性和复杂性,可以让其在训练过程中获得更广泛和深入的经验和知识。因此ChatGPT在解决问题方面的软技能得到了一定的提高,不仅能够模拟人类的社交行为和语言进行交流,表现出一定程度的社交技能和同理心,也可能在某些程度上具备了创造力和创新能力。

  但是,ChatGPT的学习和适应能力受限于其所接触到的数据和信息,这使得它可能难以处理新的、不同的或变化的情况。而高度人类化的领导能力和协作能力,需要对人类社交行为和组织机制有深刻的理解和适应能力,目前这是人工智能模型难以完全掌握的,我们甚至都无法将这些能力进行模型化,更不用说让机器来学习和训练了。

  总之,这些涉及非结构化任务的工作,对于人工智能来说仍然是一个不小的挑战,因为这些任务通常需要人类具备很高的认知能力和判断力,涉及的信息也很复杂、多样化和不规则。也就是说,涉及非结构化任务的工作对于人工智能来说仍然很难,这是人类不容易被替代的地方。因此,对于这个新技术的出现所带来的影响,从互补的角度来考虑可能更接近于现实。

  一个新技术的出现往往是一个漫长的过程,刚开始都是很幼稚、不成熟的。还因为我们对新技术的使用习惯还未建立起来,很容易让我们觉得新技术的弊端很多,难以达到我们预期的效果。随着不断的学习和使用,我们会发现新技术的优点和潜力,以及如何更好地利用它来解决我们面临的实际问题。一般来说,新技术的出现往往是寻求与旧技术的互补关系。这意味着新技术不会完全替代旧技术,而是要在旧技术的基础上进行完善和改进,弥补旧技术的不足之处。这样的互补关系可以帮助我们更好地利用新技术,同时也不会失去旧技术的优点。而随着新技术的不断发展,我们可以通过更深层次的技术创新来超越旧技术。通过不断的试验、实践和创新,我们可以发现新技术更适合的应用场景,找到更有效的使用方法,让新技术得到更好的发展和应用。最终,当新技术发展到一定的程度,已经具备了足够的优势和成熟度时,它可以逐渐替代旧技术。

  在历史上,我们可以看到许多新兴技术出现后对过去技术产生了碾压式的影响,从而带来了革命性的变化。然而,这些新技术并没有完全替代过去的技术,而是与之相互交织、相互补充,从而形成了更为多样化、灵活化的技术生态。新技术的出现往往会引起我们对过去技术的重新审视,从而发现过去技术中存在的不足和局限。如果这里要用一个更恰当的表达方式,我更愿意用“颠覆”,这将促使我们大幅度改变对传统的认知。

  聚焦到我们今天讨论的类ChatGPT人工智能,它将对高等教育产生颠覆性影响,而高等教育也必须迎接挑战,为人工智能革命做好准备,同时为学生提供必要的技能,以便使学生在人工智能时代更具竞争力。类ChatGPT在教学过程中,至少有好几个方面的潜在优势。

  首先,类ChatGPT可提高学生的学习效率。学生通过简单的对话窗口,用自然语言,就可以快速获取自己想要的知识和信息。ChatGPT的简单对话窗口,并非聊天机器人的问答。根据我前面的介绍,大家应该能理解,目前的ChatGPT对自然语言的理解能力很强了,可以识别自然语言交流中的那些复杂关系,理解语言前后联系,这样我们就可以与它连续对话,同一个对话中,问题与问题是有关联的,变得越来越像人了。

  其次,ChatGPT会促进个性化教育。虽然说它的GPT模型,是基于大量文本数据所进行的预训练,最终回答的内容当然是这些预训练的结果。但是,这种训练为各种特定任务提供了坚实的基础,可以针对特定任务进行微调。比如,可以根据学生的特定学习需求,生成个性化的教育内容,以更好地满足学生的需求。在这样技术的帮助下,学生可以进行在线学习、作业辅导、知识检索、创意写作等等。

  还有,从教师角度来看,可以提高教师的工作效率。依靠这样的语言模型,可以帮助教师生成大量的教学内容和课件。同样可以针对教师教学和课程的特点,生成个性化的教学内容。与传统教学相比,现代教学更强调如何激发学生学习的自主性。在该理念指导之下,教师和学生的传统角色也正在悄然地改变,教师不再是单方面的灌输者,而更像一位指路人;而学生也不再是一名被动的接受者,而是要发挥自己的特长、夯实自己的知识结构,成为课堂的主导者。

  从开始接触ChatGPT和New Bing,已经有一段时间了。这些类ChatGPT工具能够较好回答的一些问题,是允许有一定偏差,没有标准答案的问题。而我们的科学研究,其实就是还没有标准答案的问题。那么这二者之间是否是可以融通呢?我们人脑在思考的时候,可能因为思考问题的角度不同,或者一些主观因素的影响,比如存在一些知识盲区,或者对某些认识的古板理解。这个时候,如果我们能与ChatGPT交互,它就会把其他的一些你没有考虑到的,或者你忽略的内容反馈给你,这样的交互过程,对你个人来说就是一种新的见解,或者提供了一种思考问题的新角度。就像你与另外一个同行交流一样。所以,我现在更乐意把ChatGPT看作是一个老师,一个知识渊博的朋友,遇到一些不会的技巧,或者不懂的知识,就问问它,让它告诉我,前人有没有这方面的工作可以参考。

  其实,在我的教学实践中,我一直希望能将科学研究的过程贯穿到教学中。比如在我的课堂活动中,我会采用真实的项目研究套路,让学生完成一个循序渐进、完整而连续的PBL:提出关键问题、确定选题、开题报告、中期汇报、结题报告。其中,贯穿一个“知新而温故” 的教学理念,“知新”用于“刺激”学生的新素材,就是近期从Nature、Science和PNAS上经过精心挑选的研究报导,特别是提出新问题的文章,被预先确定为几个主题。学生读到这些文章,了解新问题,这就是知新;为了解决这些新问题,学生一方面会自己想很多办法,另一方面又会去查询更多故有的文献,也包括很经典的教材,这就是温故。

  但是,在这个教学过程中,我一直觉得还欠缺的一点,就是如何培养学生提出问题的能力,这其实是大多数学生普遍缺乏的一种能力。在很多情况下,我们并非找不到答案,而是没有提出一个能够真正直击要害的问题。正确的提问,有明确的目的,问题本身就解决了一半;只有明确了自己的目的,才能转换成问题;提出了问题,就证明知道自己在做什么,想做什么,至少是把一个未知的复杂问题,分解成了潜在可解决的一些简单问题,离真正解决问题也就更近了。因此,提出问题,对学生的知识储备、思考问题的能力,批判性思维能力等方面的要求只会更高,不会更低。

  复旦通识·人工智能丨在教学实践中体验ChatGPT:鼓励学生向ChatGPT提问,而不是仅仅(图1)

  开学已经两周了,我正好一边熟悉ChatGPT和New Bing,一边用于教学实践。我的初步设想是:课程刚开始,我就主动给学生介绍了ChatGPT,然后鼓励学生使用ChatGPT来完成我布置的任务。当然此时的要求与之前就完全不同了。比如,上完一次课后,不是让学生简单回答一些有标准答案的问题,而是让学生结合学习内容,提出自己的问题,让ChatGPT来回答,它的回答肯定有学生理解的,也有不理解的,不理解的还可以继续追问,直到自己弄明白为止,这就是一种主动学习过程。这个问答的过程,要求学生截屏或者录屏,作为作业提交。很明显,学生与ChatGPT的交流,还是一个基于过程的学习,而且这个过程还可以记录下来。以前学生有不懂的问题,需要去问老师,但老师未定有那么多时间来处理这么多学生的问题,所以许多学生他们想问的问题也就不了了之了。有了ChatGPT的帮助,学生自己就可以找到了答案。在这样的训练过程当中,对于本身就具备批判思维的人来说,ChatGPT起到了不错的辅助作用;而对于那些暂时还没有批判思维的人来说,ChatGPT还能帮助学生锻炼这种思维能力。

  让课堂上所有的学生都能使用ChatGPT,可能有一定的技术和政策难度。那么,目前我有一个更具操作性的解决办法,那就是建立一个基于ChatGPT的微信群“生态学 | 向AI提出好问题”(如图),其中的“阿宝”,就是机器人ChatGPT,只要@它,就可以回答同学们的提问。这样的方式,也带来了一个好处,那就是同学们相互之间还可以学习提出好问题的方法,甚至在竞争中要提出更好的问题。关于这个教学方式的实际教学效果,待学期结束,我再尝试做一份更详细的报告。


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