罗文大学唐瑛等学者在fitee 2024年25卷第1期“人工智能生成内容最新进展”专刊中，发表了题为“parallel intelligent education with chatgpt”的论文，探讨将chatgpt融入平行智能教育框架，以提升传统课堂教学并实现个性化学习。
传统课堂受限于时间、资源和教师精力，难以满足学生多样化学习需求。ChatGPT作为强大的生成式AI工具，可提供即时反馈、海量资源和自主学习支持，但其应用也面临信息准确性和学术诚信等挑战。
ChatGPT作为课堂辅助工具，基于Transformer架构，通过预训练和微调生成自然语言，支持个性化、协作学习和创造力培养，尤其适用于语言、数学和计算机科学等理论学科。然而，其在实践类学科的应用有限，且可能导致学生过度依赖AI，削弱批判性思维能力。此外，信息准确性和学术诚信（如作弊）等问题也需要重视。
文章提出一种“物理—虚拟”双空间协同的平行教育框架（图1），整合物理课堂（教师主导）和虚拟学习环境（例如ChatGPT和智能辅导系统），通过多维度资源整合优化学习效果。该框架具有学习定制化、即时反馈和灵活性等优势，并通过构建学生理解模型和改进学习计划来保障学习效果。
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图1 平行智能教育中的ChatGPT应用
然而，多源学习数据的整合与分析需要更精确的学生模型。ChatGPT可能存在错误答案，因此需要设计稳健的系统进行验证和纠错；同时，需要建立有效的学术诚信机制以防范学术不端行为。 未来可通过API将ChatGPT与现有教育技术（如智能游戏化学习系统）深度集成。
未来研究方向包括开发更智能的学生理解模型，提升个性化教学效果；探索ChatGPT与元宇宙教育、虚拟现实等新兴技术的融合应用；以及优化数据驱动方法（如强化学习），以应对高维度、多模态教育数据的挑战。
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