大模型驱动的智能学习系统：发展趋势与关键技术

Abstract

本研究探讨了大模型驱动的智能学习系统在教育认知科学中的应用。随着人工智能技术的快速发展，基于大规模预训练模型（LPMs）的智能学习系统正在重塑个性化学习、自适应教学和智能评测等核心教育场景。本文首先分析了大模型在自然语言理解、多模态学习、知识图谱与 AI 结合、自适应学习优化等关键技术方面的应用。其次，研究了大模型在自适应在线学习平台、智能导师、语言学习、智能评测等场景中的实践应用，并探讨了其带来的机遇与挑战。此外，本文还重点分析了 AI 在教育领域的计算资源消耗、数据隐私保护、算法公平性、教师角色变化及伦理问题。最后，展望了未来 AI 赋能教育的关键发展方向，包括深度学习与认知科学的结合、元宇宙与沉浸式学习、AI 伦理与可解释性 AI 的优化，以及 AI 在全球教育体系中的角色。