“学生课本里住着一个智能助手，它能够帮学生理解复杂的知识点，还能提供个性化的学习建议。”这个原来存在于想象中的场景，如今已经在清华大学的部分课程中成为现实。
清华大学以“千亿参数多模态大模型GLM”为平台与技术基座，研发出多个AI助教系统，服务不同学科领域的教师的教与学生的学。自2023年秋季学期开始8门课程试点，已有5门课程的相关系统完成了第一阶段开发，并开始进入初步投入使用阶段。这些AI助教系统不仅能够提供24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈，还能辅助学生进行深入思考，激发学习灵感。
在教育领域，AI技术的应用正逐步改变传统的教学模式，为教育教学带来新的 机遇和挑战。与此同时，高校也在探索将人工智能从“工具”变为“伙伴”，创新教学范式。
当AI与教育场景深度交互，将有哪些可能性？AI化身成为哪些角色，如何赋能教师的教和学生的学？是形式大于内涵的教学辅助，还是变革知识传授范式、重构能力培养目标？围绕这些问题，新京报记者与清华大学两门试点课程“新城市科学”和“心智、个体与文化”负责人进行深入探讨。
清华大学以“千亿参数多模态大模型GLM”为平台与技术基座，研发出多个AI助教系统。图/智谱AI
学生的“伙伴”：个性化教学的得力助手
AIGC元年多个重量级的AI产品发布、清华大学启动试点建设……在多种机遇的促使下，清华大学建筑学院长聘副教授龙瀛开始探索AI教学。他选择将“新城市科学”这门本科通识课作为试点，这一课程主要探讨科技革命下城市科学的前沿进展，分为新的城市科学，新城市的科学和未来城市三个模块。
这三个模块也对应学生大作业（论文或课程报告）的三个部分。龙瀛介绍，学生大作业大概五六千字篇幅，要求体现课程的三个教学模块，请同学们针对某一类城市空间要素（例如校园操场、社区公共空间等）准备实验计划、观察报告、改造方案等。
AI助教系统主要是用来辅助学生完成大作业。基于教师提供的教材、习题、最新论文等大量材料，实现了自动知识点抽取，通过知识库的辅助，智能助教将通用模型的答题正确率从80%提升到了95%，并附带了详细的答题解释。
根据作业要求的三个模块，研发人员在AI助教系统中定义了五类共25个功能卡片，也是问题模板，例如“我该用什么数据来研究这个空间？”“这一空间使用有什么行为上的变化”“结合未来发展趋势，这类空间有什么改造的可能性？”进一步方便同学们上手操作。
学生输入自己的基础素材和相关需求，点击某个小卡片，AI助教就可以便捷给出项目设计的思路提示、流程设计、分析角度等，从而加深对相关知识的理解和研究思路的启发，并能帮同学们明确研究思路、细化研究场景、润色文字报告等，且全天候服务，不受时空约束。
龙瀛全程参与了AI助教的研发。分为几个模块、卡片如何定制、引导同学们问什么问题对作业最有帮助……这些都要思考并与技术团队碰撞打磨。龙瀛介绍，大模型学习了20余万字的同名教材，38节慕课课件，1200多篇最新中英文论文，以及280个报告案例，还输入了虚拟教研室中所构建的知识图谱，“相当于AI助教具备了新城市科学这个领域最新、最广、最深的理论支持，能够给学生的超越了课堂所讲授的。这1200多篇论文如果让同学自己短期内看完，几乎是不可能的。”
课程结束后，龙瀛收到了很多同学的反馈，AI系统作为一个能够全天24小时即时反馈的对话平台，在探索不熟悉的领域知识时提供充足的基础知识帮助，为他们提供了研究灵感和思路，促进了他们的个性化学习，也是对传统课堂答疑的必要补充。
“就类似学生身边多了一位老师可以随时提问，浩瀚的知识点可以随意抽取、为我所用。当然，AI助教给出的内容是辅助性的，要真正把作业做好，光靠这些是远远不够的。”龙瀛说道。
教师的“分身”：精准高效反馈提升学生写作水平
AI助教在清华大学“心智、个体与文化”课上，则是完全不同的应用方式。该课程授课教师、清华大学社科学院副教授钱静介绍，AI助教系统不仅能生成写作评价标准，还能针对学生的写作给出具体评价。
“心智、个体与文化”是清华大学为本科生开设的一门人文社会科学通识课程。该课程涵盖心理学核心内容，并探讨心理学与多个学科领域的交叉融合，例如人工智能、生物学和社会学等。
通识课程的目标是拓宽学生的视野，让他们对多个领域的尖端动态保持敏感，并建立扎实的知识架构。钱静坚信，写作是思维训练的最高形式，她希望通过有针对性的写作练习来提升学生的思辨技巧。每周，钱静都会设计两个写作题目，让学生选择其中一个进行500-800字的写作练习。这些题目中，一个着重于分析和创作性写作，旨在深化学生对人文及社会科学领域的认知；另一个则着眼于批判性分析实证研究，旨在锻炼学生的逻辑推理和科学沟通技能。学生提交作业后，课程的两名博士后助教将负责批改作业并提供反馈。
为了提高学生的写作能力，学生反复的刻意练习和老师有高质量的反馈是必不可少的。钱静指出，大多数课程的师生比例偏低，老师难以对每个学生都提供详细的反馈，这一问题在大班课中尤为突出。为了践行因材施教的教学理念，钱静老师将大班课转变为小班课，使得个性化教学成为可能。
学生的进步依赖于反复的修改和完善。人工智能助教在此过程中可以发挥重要作用，它能够不知疲倦地提供详尽且持续的反馈。钱静表示，她希望通过AI助教，实现“双师模式”，为学生提供更频繁、更个性化的反馈。这样的教学方式能够激励学生持续练习写作，并在实践中不断磨砺思维。
让AI助教替代老师和真人助教的一部分功能，需要具备极强的专业度，对大模型的要求更高。钱静与计算机系的技术团队深度合作，共同开发针对这门课的AI助教。
钱静回忆说，最初尝试让大型模型根据课程标准对学生的写作进行评价和打分时，结果并不理想，“机器味儿”特别浓，生成的评价不仅缺乏专业性，而且显得生硬，点评也显得过于宽泛。为了解决这个问题，团队对大模型进行了持续调整和优化，包括向模型提供专门的心理学资料和教材，让模型学习真人助教的批改方法，以及加入更多肯定性和鼓励性话术。在不断的反馈和调整过程中，模型逐渐改进，最终达到了课程要求和学生期望的标准。
钱静注意到，学生们对助教的需求各不相同。有些学生期望直接的评价，有些则更偏好鼓励和认可，还有一些则希望得到具体且针对性的建议。“我们认识到，学生们渴望的并非仅仅遵循最高学术水平的全面评价，而是需要有的放矢的反馈，理解如何基于现有水平进行提升。把握这一需求，我们不断调整优化，使AI助教在批改时能精确地指出学生作品的每一处优点和不足，并给出具体的改进建议，让学生感受到自己的作品得到了认真对待，进而获得积极的激励。”
钱静调侃称，这些高频的评价工作如果由真人助教来做，则特别“费人”。“这项繁重的工作，其实完全可以AI来做。”在一学期的调试后，由钱静设计的单盲试验显示，学生们对智能助教的表现给予了极高的评价。他们认为，在内容的准确性、结构的清晰性、认同感和帮助性等方面，智能助教不仅不输于真人助教，甚至在某些方面更具优势。
期待AI在评价体系发挥更大价值
大模型如何与课程教学或科研做更深的融合？
“我们在摸着石头过河。”龙瀛告诉记者，在试点使用过程中，他也在反思。比如投喂给大模型的物料，涉及到的版权问题如何处理？目前AI助教是校内学生使用，但慕课上还有10万人，他们能不能使用？另外在龙瀛看来，还需要谨慎看待AI助教的输出结果，“只是辅助，用来开拓视野、提升效率，目前还不能直接替代人脑。”
此外，龙瀛认为，还可以探讨如何利用AI支持慕课更新，“比如不用自己去棚里录制视频，而是用数字人根据脚本自动生成视频，有望成为未来慕课录制的一种模式选择。”
钱静希望AI大模型能在学生评价和学习情况分析的反馈中发挥更大的作用。她强调，教学中重要的是过程性评价，这需要对学生的能力进行全面的评估，而不仅仅是通过期末考试分数或GPA来衡量。
每一门课程开始的时候，钱静和助教们都会做学情调查和分析，并且在学期中持续评估，测量每位学生的能力展示以及发展变化，但是这项工作需要花费很多时间和精力。
钱静设想，如果能借助AI技术，为每位学生生成一份学生档案，把对学生的过程性评价集成到教学系统中，无缝交互，自动收集和分析学生数据。比如，AI助教可以通过分析学生的写作内容、语言表达、逻辑结构等方面，判断学生是否用心投入，文章是否有深度、论点是否清晰、论据是否充分等。这样的评估不仅是动态的，而且能够持续跟踪学生的进步和能力发展。通过这一系统，教师能够迅速且全面地掌握每位学生的学习状况，了解他们的强项和待提升领域。“这不仅将极大提高教育质量，也是我们向往的未来教育模式。”
此外，钱静观察到，整体上来说AI助教能给到的反馈可以优于真人助教。学生的偏好各不相同，有的倾向于直接且效率高的交流方式，而另一些则偏好以鼓励和安慰为主的沟通。为了满足不同学生的需求，AI助教可以设计多种“人格”或“交流风格”，让学生根据个人喜好进行选择。这样的个性化设置不仅能够提升学生对AI助教的使用体验，也有助于创造一个更加包容和适应性强的教学环境。
“随着AI助教的引入，我们的教学模式经历了显著的转变。传统上，教学活动仅涉及教师和学生之间的互动，但现在，我们引入了第三个角色——智能助手。”钱静认为，AI助教的应用释放了教师和真人助教的时间，使他们能够更多地关注学生的个性化需求，并致力于实现机器无法替代的教学环节。“通过这种支持，我们致力于打造高品质的课程，并将本科生的教学质量提升至接近于个性化的‘一对一’教学水平。”
据悉，2024年，清华大学将开展100门人工智能赋能教学试点课程，利用人工智能辅助或深度介入课程，打造人工智能助教、人工智能教师，持续创新教学场景，提升教与学效率与质量。
新京报记者 冯琪
编辑 缪晨霞 校对 王心
