大型语言模型 (LLM) 为使用人工智能提供个性化和可访问的学习体验开辟了巨大的新可能性。随着这些先进神经网络能力的迅速提高，大型教育语言模型有可能以无数种方式彻底改变教育。让我们探讨如何利用自然语言处理的最新创新来创建满足所有学生多样化需求的定制教育内容、平台和工具。
实现个性化学习之旅
个性化学习是指根据每个学生的特定优势、需求、兴趣和目标量身定制的教育方法、内容和结构。这种方法与传统教育的 “一刀切” 模式形成鲜明对比，在这种模式下，学生以相同的速度学习相同的课程。通过个性化学习，教育体验会向学生倾斜，而不是让学生屈服于教育体系。
研究表明，个性化学习可以显著改善学生的成绩。一项研究来自 盖茨基金会 发现了 70% 在使用人工智能实施个性化学习的教师中，学生的参与度和学习成绩都有所改善。此外，个性化学习环境中的学生是 1.5 与传统环境中的人相比，参与度和学习动机的可能性要高出几倍。
教育领域的大型语言模型具有独特的能力，可以实现真正的个性化学习之旅。方法如下：
- 数据分析：通过处理有关每个学生的大量数据，包括他们的熟练程度、技能差距、学习风格和动机，用于个性化学习的LLM可以动态生成符合学生个人学习需求的教育内容和体验。
- 定制学习：例如，教育学法学硕士可以分析学生的数学技能和弱点，然后生成难度恰到好处的自定义数学问题，以帮助改善他们的问题领域。
- 实时反馈: 当学生解决这些个性化数学问题时，法学硕士导师可以提供实时反馈、提示和解释。
- 自适应学习：如果学生继续挣扎，法学硕士会调整并尝试为该学习者量身定制的不同教学方法，利用基于人工智能的自适应学习来个性化体验并提高学生的进度。
与一刀切的课程不同，LLM在教育领域创建的教育内容和活动因学生而异。一些关键功能包括：
- 持续评估: 教育类法学硕士可以与学生进行自然语言对话，不断评估他们的知识，分析误解，完善需要涵盖的材料。
- 自主学习：这可以实现自主学习，学生可以自主设定学习目标并选择如何参与内容。
通过利用包含数十亿个参数的大规模神经网络，LLM 具有以细致入微的方式了解学生需求所需的规模和复杂性。他们提供以下内容：
- 整体教育: LLM 不仅可以模拟学术能力，还可以模拟个人兴趣、动机和挑战。
- 导师制: 法学硕士不只是教授学术科目，他们可以提供指导，建立自我效能感并激励成长心态。
扩大所有学习者的可访问性
除了个性化之外，用于个性化学习的法学硕士还具有巨大的潜力，可以使具有不同需求和残障的学生能够学习。传统上，残疾学生面临相当大的教育障碍，因为现有的材料和方法在设计时很少考虑到无障碍问题。但是，教育法学硕士可以通过灵活、按需生成无障碍学习形式来帮助消除这些障碍。
对于视障学生， 教育法学硕士 可以动态生成图像、图形、图表、图表和其他视觉内容的丰富文本描述。高级人工智能还可以为视障人士制作触觉图形和模型。对于有阅读障碍的人，LLM 可以从文本中总结关键思想，并将语言简化为更易于阅读的版本。LLM 还通过将教育课本转换为听起来很自然的语音来实现听觉学习。
用于个性化学习的 LLM 也为聋人和听力障碍学生提供了令人兴奋的辅助可能性。LLM 可以立即为讲座、讨论和作业创建实时字幕。机器翻译功能可以将口语转换为手语动画。学生还可以使用自然的语音命令与学习材料进行互动，而无需打字。
对于英语学习者来说，LLM 可以在几秒钟内将教育内容翻译成数十种语言。这打破了语言障碍，使非母语人士能够用他们最舒适的语言学习。文本简化等无障碍功能还有助于ESL学生理解复杂的学术文本。
通过自动化许多以前需要人工努力的繁琐的可访问性流程，LLM可以大规模地为不同的学习者提供可定制的支持。这有可能创造更具包容性的教育环境，让所有学生都能充分参与。
借助LLMs在教育领域的力量，具有不同需求的学习者可以访问专门针对其要求量身定制的内容，从而营造更具包容性的教育环境。
对教师和学生的影响
将法学硕士融入教育将不可避免地对人类教师的角色和责任产生破坏性影响。当人工智能处理诸如给作业打分、制定教学计划和回答学生常见问题等日常任务时，教师可能会扮演更高层次的战略角色。他们可以将更多的注意力集中在提供指导、激励和社会情感发展上，在这些领域，人的判断力和人际交往能力至关重要。
但是，LLM 是工具，而不是人工教师的完全替代品。成功的整合需要深思熟虑如何将人工智能能力的优势与人类技能相结合。如果学生没有从真正的老师那里获得足够的面对面互动和指导，那么过度依赖技术可能会造成损害。LLM，很像 自动驾驶汽车中的激光雷达，必须进行微调并融入教育体系，以确保他们有效应对错综复杂的个性化学习。
LLM 在教育领域的优势
- 个性化学习体验: 教育领域的法学硕士可以为每位学生量身定制内容，提高参与度。
- 满足不同需求的辅助学习：实时字幕、语言翻译和自适应材料提高了可访问性。
- 教师的效率：自动化管理任务使教师能够专注于指导和社会情感成长。
LLM 在教育领域的局限性
- 训练数据中的偏差: 法学硕士 有可能使训练数据中的偏见永久化，因此必须进行人工监督。
- 可能过度依赖技术: 学生仍然需要面对面的指导才能实现全面发展。
为教育应用培训强大的 LLM
正在部署 LLM 解决方案 有效开展教育需要专门的模型培训，使他们能够胜任教学任务。GPT-3 等标准预训练模型存在偏差和不一致之处，需要进行额外的调整和微调才能解决。教育类法学硕士必须在不同学科领域提供严格的学术内容，同时遵守包容性和可访问性原则。
教育法学硕士的主要培训要求：
- 不同的数据集: 教育法学硕士必须接受有关特定学科的教科书、学习指南和教材的培训。
- 教学原则: 模型应接受认知科学、发展心理学和有效教学策略方面的培训。
- 师生对话: 融入真实的互动可增强LLM的对话能力。
培训还需要大量的师生对话和多模式互动示例。这使法学硕士能够自然地与学习者交谈，适当地调整其语音、语气和复杂性。
对可扩展数据标签的迫切需求
开发教育 LLM 的最大挑战是获取和标记庞大的训练数据集，这些数据集可能包含数亿个元素。与大多数利用现成在线数据的人工智能应用程序不同，教育用例涉及敏感的学生身份和需要专业知识的内容。这需要自定义的人工注释和质量控制。
在所需的数量下，内部团队手动贴标签是不可行的。向个人众包也无法充分扩大规模或确保一致性。尖端解决方案正在与专业管理和筛选的数据工作队伍合作。像 Anthropic 这样的专家数据合作伙伴可以将注释项目扩展数千小时。
运行良好 数据标签 程序针对吞吐量进行了优化，同时保持了准确性。每个管道阶段的自动质量检查和审计至关重要。使贴标过程快速且符合工人人体工程学的工具也是如此。合成数据生成和验证集还可以增强数据集，同时减少人力需求。
在教育方面，必须特别注意验证专业 STEM、语言和教学内容的标签质量。领域专家、教育工作者和语言学家应监督项目并培训数据标签人员。生成的数据集显示了正确训练 LLM 所需的准确性和完整性。
与 Sapien 合作进行可扩展数据标签
为教育培训 LLM 需要跨不同领域的大量高质量标签数据。没有外部支持，手动注释如此大量的数据根本不可行。
这就是利用像 Sapien 这样的企业级数据标签解决方案变得至关重要的地方。Sapien可以安全访问法律、医学、STEM、语言学等领域的全球主题专家网络。这些人工标签机可以注释自动化系统无法解析的复杂教育内容。
Sapien 的平台支持高效的工作流程编排，为数据添加标签，用于文本分类、图像识别、汇总文本生成等。他们专有的质量保证系统提供实时反馈，以确保注释的一致性。这样可以获得干净、准确的训练数据。
通过与Sapien合作，教育机构将节省大量的时间和成本。与其他标签解决方案相比，该领域的专业知识、质量控制和优化的工具相结合，可节省60％以上的成本。而且，通过有效地分解任务，Sapien可以在降低成本的同时向贴标商支付更多报酬。
由于学生的隐私和学术诚信受到威胁，Sapien还将安全放在首位。加密、访问控制和审计可保护敏感的教育数据。这使学校在外包标签时充满信心。
随着我们向更加个性化、人工智能驱动的教育模式转变，高质量的训练数据势在必行。Sapien为学校和教育科技公司提供了开发推出专为教育学量身定制的高级LLM所需的数据集的快速通道。最终，这创造了公平的竞争环境，使所有学生都能从教育和自然语言处理领域机器学习的创新中受益。
要详细了解我们的可扩展数据标签解决方案和适用于 LLM 的 RLHF 解决方案，请预约 Sapien 的演示。
