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为解决 AGIM 在教育应用中的可控性、可信度等问题，研究人员开展教育通用人工智能模型标准化（AGIME）研究。他们提出 AGIME 定义、属性及标准体系框架，验证其有效性。该研究为 AGIME 发展提供参考，推动教育数字化进程。
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术蓬勃发展，其中通用人工智能模型（AGIM）更是展现出巨大潜力。以 ChatGPT、BERT 等为代表的基于 Transformer 架构的深度学习模型，在自然语言处理领域成绩斐然，它们不仅能实现语言翻译、文本摘要等功能，还逐渐渗透到多个行业。在教育领域，众多教育相关的 AI 模型产品如雨后春笋般涌现，像 ChatGPT Edu、MOOC-BERT 等，广泛应用于个性化辅导、学生认知与情感状态识别、口语练习等场景，为教育带来了新的活力和可能性。
然而，AGIM 在教育应用的道路上并非一帆风顺。大量收集学生数据引发了隐私和安全方面的担忧，学生的个人信息可能面临泄露风险。而且，训练数据中的偏差会导致模型对某些群体产生不公平对待，影响教育公平性。同时，模型的训练过程和决策机制犹如一个 “黑箱”，当学生或教师对评估结果存疑时，很难获得合理的解释，这也让教育工作者对模型的信任大打折扣。此外，现有的研究大多只是将 AGIM 零散地应用于个别教育场景，缺乏对教育生态系统的整体考量，并且在 AGIM 的标准化方面，相关规范严重缺失，无法保障技术架构的稳定、数据的可靠、模型评估的准确以及伦理安全。
为了突破这些困境，推动教育数字化健康发展，研究人员开展了关于教育通用人工智能模型标准化（AGIME）的研究。研究成果具有重要意义，其为 AGIME 的开发和部署提供了参考依据，有力地确保了 AGIME 在技术稳定性、数据可信度、评估准确性以及教学适用性等方面的质量，为教育领域合理应用 AGIM 奠定了坚实基础。该研究成果发表在《Computer Standards》。
研究人员采用了用例收集和迭代研究的方法。他们全面调研了市场上现有的典型 AGIM，从教学、学习、管理、考试和评估这五个维度深入分析了 AGIM 在教育应用中的典型用例，通过不断迭代优化，逐步构建起 AGIME 的标准体系。
1. AGIM 的发展趋势
AGIM 是基于深度学习技术的一种模型，它借助大量数据训练具有众多参数的神经网络（NN）模型，以此提升模型的表达能力和泛化能力。其技术框架主要基于 Transformer 架构，该架构是一种建立在自注意力机制上的神经网络设计。这一架构使得 AGIM 在自然语言处理任务中表现出色，推动了其在各个领域的广泛应用。
2. AGIME 的标准化过程
一个成功的标准需要解决实际的互操作性或可重用性问题，并且要获得相关从业者的认可。AGIME 的标准化过程遵循迭代模式，就像电子学习标准的生命周期一样。通过这种方式，力求在所有相关方之间达成共识，形成一套科学合理、切实可行的标准规范。
3. AGIME 的框架构建
研究人员明确了 AGIME 的定义和属性。AGIME 是一种基于深度学习技术的高参数 AI 模型，利用海量教育数据进行训练，旨在为教育提供多样化、个性化且高效的场景服务。它具备强大的学习、理解、推理、生成和交互能力。在此基础上，构建了 AGIME 的标准体系框架，涵盖了信息模型、数据规范、评估规范以及教学应用要求等多个方面，各部分相互关联，共同构成一个有机整体，为 AGIME 的全生命周期提供规范指导。
4. AGIME 标准开发的第一阶段成果
为验证标准体系框架的有效性，研究人员开发了一系列 AGIME 标准，并得到了中国电子学习技术标准化委员会（CELTSC）的支持。同时，还提供了一些应用案例，展示了这些标准在实际教育场景中的应用情况。例如，在某学校的个性化学习方案制定中，依据相关标准构建的 AGIME 模型能够精准分析学生的学习状况，为每个学生量身定制学习计划，有效提高了学习效果。
5. AGIME 标准开发的第二阶段进展
第二阶段主要聚焦于正在开发的规范，包括接口规范、监管规范、运维规范以及安全、伦理和隐私规范。接口规范确保不同系统间能够顺畅对接，实现数据和资源的共享；监管规范为 AGIME 的合理应用提供监督依据；运维规范保障模型的稳定运行；安全、伦理和隐私规范则着重保护用户的权益，避免数据泄露和伦理风险，这些规范对于 AGIME 的推广、管理和安全至关重要。
在研究结论与讨论部分，研究强调了标准化在 AGIME 发展中的关键作用。随着大数据和高性能计算的发展，AI 进入大模型时代，越来越多的机构参与到 AGIME 的研究与应用中。AGIME 的标准化能够显著增强其互操作性和兼容性，提升系统应用的可靠性和质量，促进教育的公平与包容。通过规范数据处理，模型可以避免算法歧视，确保不同地区和背景的学生都能享受到公平的教育资源。这一研究成果为教育领域合理应用 AGIM 提供了重要的理论支持和实践指导，有助于推动教育数字化转型朝着更加健康、有序的方向发展，在教育领域具有广阔的应用前景和深远的社会意义。
