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为解决大语言模型（LLMs）及大模态基础模型（LMFMs）在教育应用中的问题，德国慕尼黑大学的研究人员开展相关研究，发现 LMFMs 为教育带来机遇，但也存在挑战，该研究对推动 AI 在教育领域的合理应用意义重大。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）逐渐渗透到教育领域，为其带来了全新的变革机遇。早期，智能辅导系统通过适应学习者的理解程度调整任务和学习内容顺序，后来又发展出融入自然语言处理的以学习者为中心的系统。然而，在这看似一片光明的发展前景背后，也隐藏着诸多问题。比如，之前的大语言模型（LLMs）在教育应用中，虽然展现出强大的文本生成、问题解答等能力，可学生过度依赖其输出结果，缺乏批判性思考；教师难以辨别学生作业是否由 LLMs 生成，且模型输出的可靠性和准确性存疑，还存在潜在的偏差，师生的个人数据保护也面临挑战 。
在这样的背景下，德国慕尼黑大学（Ludwig-Maximilians-Universit?t München）的 Stefan Küchemann 等人开展了关于大模态基础模型（LMFMs）在教育领域机遇与挑战的研究。该研究成果对于明确 LMFMs 在教育中的作用，推动 AI 在教育领域的合理应用具有重要意义。
研究人员主要通过文献综述以及对 LMFMs 功能和应用场景的分析开展研究。他们综合大量已有的研究文献，梳理 LLMs 和 LMFMs 在教育领域的发展脉络，同时深入探讨 LMFMs 在不同教育场景下的具体应用表现，从而得出相关结论。
研究结果显示：
- LMFMs 在教育中的机遇：
- 对学习者的帮助：LMFMs 可作为个性化学习助手，提高学生学习效率和积极性。其先进的上下文理解能力能减少输出信息的不准确问题，通过应用程序编程接口（API）还能提供示例引导学习。此外，LMFMs 具备多媒体处理能力，能实现多媒体学习效果，通过多模态交互帮助残疾学生学习，在图像生成、手写文本及公式处理等方面提供学习支持，训练学生的表征能力，进行现象动画展示、实验和代码生成支持、定制学习工具、分析行为和生理数据、促进协作学习、增强可解释用户界面等，还能为发展中国家提供教育支持。
- 对教师和教育工作者的支持：教师能借助 LMFMs 进行课程规划和设计多样化课堂活动，探索新教学方法，开展课外工作和专业发展，创建课堂实践模拟、多模态评估和教师仪表盘等。
- 对教育研究人员的助力：LMFMs 为研究人员提供先进的数据分析、文献综述、图形数据解释能力，帮助创建多模态评估和学习材料，提供新的研究机会，支持多语言和跨学科研究团队协作。
- 对教育应用开发者的机遇：LMFMs 可用于开发定制智能学习应用，推动智能以人为本的设计过程，实现复杂软件的协作开发和代码优化。
- LMFMs 在教育中面临的挑战：
- 对学习者的挑战：学生使用 LMFMs 时面临输出验证、来源验证困难，难以全面了解 AI 模型，可能因使用成本导致社会隔离，还存在伦理问题、依赖工具、过度使用、数据泄露和无意抄袭等风险。
- 对教师和教育工作者的挑战：引入 LMFMs 可能加剧数字鸿沟，固化现有知识和社会偏见，削弱师生间的人际关系，增加信息可靠性评估难度，对教师的 AI 素养提出新要求，还需调整课程设计和教育政策。
- 对教育研究人员的挑战：研究人员可能过度依赖 LMFMs，导致研究方法脆弱，影响研究的原创性、透明度，存在过度信任结果、受 AI 偏见影响、模型适应性和局限性问题，还需考虑伦理和资源需求。
- 对教育开发者的挑战：使用 LMFMs 进行开发存在复杂性和准确性问题，难以跟上模型发展，微调困难，存在一致性和伦理问题，以及访问受限问题。
研究结论表明，LMFMs 的出现是教育领域的重大变革，为个性化学习、创新教学方法等提供了机遇。但同时，它也带来了诸多挑战，如数据准确性、伦理问题、数字鸿沟等。为应对这些挑战，教育界需采取多方面策略，包括将 AI 视为辅助工具，为教育者和学习者提供 AI 素养培训，让家长参与了解 LMFMs 的影响；研究人员应系统评估 AI 局限性，持续关注技术发展，透明记录使用情况，减轻偏见；在教育政策和课程设计方面，注重 AI 素养培养，制定公平的访问政策等。此外，选择开源 LMFMs 可能为教育的未来发展带来更多优势，但也需要更高的技术技能和监管专业知识。
总之，该研究全面剖析了 LMFMs 在教育领域的机遇与挑战，为教育工作者、研究人员、开发者等提供了重要参考，促使各方共同努力，在享受 LMFMs 带来便利的同时，合理应对挑战，推动教育与 AI 技术的深度融合，让技术更好地服务于教育事业，实现更高效、公平和创新的教育目标。
