一、引言

教育是社会发展和个体成长的基石，在人类文明的进程中始终扮演着至关重要的角色。随着时代的演进，教育模式也在不断地进化和革新，特别是在高等教育领域，从传统的面对面授课到现代的数字化学习平台，科学技术的进步一直是推动教育发展的重要因素。近年来，人工智能技术的兴起，尤其是多模态大模型[1]的快速发展，为大学教学方式变革带来了一系列前所未有的机遇和挑战。

目前，很多国产大模型已经能够在多种场景中将多模态技术与教学方式融合，为教师及学生提供精准的个性化帮助。例如，科大讯飞星火认知大模型[2]衍生的星火教师助手、星火智慧黑板可同时具备多模态理解与推荐、全自然交互、虚拟人辅教等多种功能，为师生互动和知识传递提供更加丰富和高效的途径；学而思九章大模型面向数学教学和科研，提供了详尽的解题和讲题服务；可汗学院的Khanmigo大模型[3]为学生设计个性化教学方案，同时能够支持教学方法辅导优化服务；阿里云研发的智海—三乐大模型[4]为学生提供实时答疑、学习资源推荐等个性化学习功能。以上教育专用多模态大模型与教育领域专业数据深度结合，在教育领域已经取得了显著成效。

大学教学过程中积累了大量教材、教案、试卷、实验报告、视频等高质量学习资源数据，且这些数据往往质量较高，为多模态大模型在大学教学中的应用提供了良好的数据基础。多模态大模型可以通过整合视觉、语音、文本等多种学习资源数据，为大学教学提供内容丰富、互动有趣的个性化学习体验。例如，多模态大模型能够根据大学生的学习行为和反馈，实时调整教学内容和难度；通过分析大学生的学习记录和偏好，为他们推荐最适合的学习方案、资源和路径。此外，多模态大模型还能够辅助大学教师进行教学决策，优化教学资源的分配，从而提高教学效率等。

尽管多模态大模型在大学教学应用中充满潜力，但也不可避免地伴随着一系列挑战，如数据隐私保护、技术依赖性以及教学内容的潜在偏见等问题。因此，如何评估多模态大模型在大学教学中的实际效果，确保这些技术的应用能够真正促进教育质量的提升，值得多模态大模型研究人员及大学教学相关工作者的深入思考和探讨。

二、多模态大模型概述

多模态大模型利用卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、注意力机制等深度学习技术，整合了对图像、文本、语音和视频等多种类型数据的处理和理解能力，实现了多模态数据的融合与智能交互，不仅能够深入分析和理解复杂数据，还能够生成自然语言文本。多模态大模型主要分为结合视觉和语言的模型、融合音频和视频的模型，以及能够同时处理多种数据类型的通用多模态模型。

当前人工智能领域的发展日新月异，涌现出了一系列代表性的多模态大模型，包括CLIP[5]、DALL-E[6]、BLIP[7]以及备受期待的GPT系列[8-9]后续版本。这些模型不仅在技术上取得了突破，更在应用层面展现出了巨大的潜力和多样性。其中，CLIP模型具有卓越的图像与文本联合理解能力，能够捕捉视觉内容与语言描述之间的复杂联系；DALL-E具有出色的创意生成能力，其通过从文本描述中生成逼真的图像展现了多模态大模型在艺术创作方面的潜力；BLIP模型通过自举的方式，进一步提升了对图像和文本的联合理解与应用能力；GPT系列，尤其是最新发布的GPT-4o[9]，可以实时对音频、视觉、文本进行推理，实现生成文本、音频和图像任意组合的输出，并在提升推理速度和质量的同时处理多种语言。

随着计算能力的显著提升和可用数据量的爆炸性增长，多模态大模型正在迅速进化，不仅能够更加准确地理解和生成多模态内容，并且在泛化能力上也得到了显著增强，可以更好地适应不同的应用场景和数据分布。未来多模态大模型将会不断拓宽其应用边界，在促进人类生活和社会进步方面发挥更加关键的作用。

三、多模态大模型在大学教学中的应用

目前，多模态大模型在大学教学中的应用还处在初步探索阶段，以下应用未来在大学教学中将具有广阔的前景，有望逐步革新传统大学教学模式。

（一）个性化教育

个性化教育旨在满足不同学生学习方式或内容的独特需求和偏好，实现因材施教的大学教学方式。多模态大模型能够分析大学生的学习行为、习惯和表现，并为每位大学生提供定制化的学习方案。目前，Knewton[10]、科大讯飞[2]、网易有道等国内外教育机构都在尝试基于多模态大模型研发个性化的学习平台，通过实时获取大学生在线学习的点击模式、阅读时间、问题回答和反馈信息等互动数据，从教师的教学角度识别不同学生的认知水平、学习风格和动机，动态调整教学策略，提供定制化的教学资源；从大学生的学习角度综合分析大学生的学习行为和个人兴趣，帮助他们寻找能够激发其兴趣的材料和活动，设计符合学生个人特点的学习路径，提高其学习的参与度和效果。例如，当多模态大模型检测到某位学生在特定问题上遇到困难时，它可以推荐额外的练习或提供不同形式的学习材料，根据学生的学习表现调整学习目标和评估标准，确保每位大学生都能够按照自己的节奏有效学习并取得进步。

（二）智能辅导

智能辅导旨在借助多模态大模型为大学生提供即时反馈和个性化指导，这种辅导方式不受时间和地点的限制，确保学生能够随时随地获得所需的学习支持。不同于中小学教育，大学生在学习过程中遇到难点问题时很难及时与授课教师交流，部分开放性问题也很难由授课教师给出准确答案，这种情况下智能辅导的重要性就格外突出。因此，国内知名教育机构都在致力于基于多模态大模型为学生提供交互式辅导及虚拟助教等服务。具体来说，交互式辅导能够使学生与平台进行多种形式的交流，突破传统文字的限制，学生可以通过语音提问、拍题上传等方式获得丰富多样的反馈，包括文字解释、图像展示、视频讲解等，极大地丰富了学习的趣味性和体验；虚拟助教通过模拟真实教师的角色，为学生提供个性化的学习指导和建议，根据学生的进度和反馈，动态调整教学内容和教学方法，并针对学生提出的问题进行学习指导和答疑，提供定制化的练习、复习材料和学习资源，帮助学生巩固知识点和提高技能。以跟读环节为例，当模型识别出当前学生的发音不对时，会即刻出现错误提示，然后再重新进行一遍发音示范。如果监测到学生上课时视线离开屏幕，会通过多种不同形式的特效提示语提醒学生，帮助学生持续集中注意力。

（三）教学内容生成与推荐

教学内容的质量和适应性是直接影响学生学习成效的关键因素。多模态大模型能够借助其强大的生成能力，精准地将教学内容与学生的个性化需求相结合，创建整合文本、图表、图像和视频等多种媒介结合的多样化教学材料，提升大学教学内容的吸引力和互动性。同时，通过分析大学生的学习行为、成绩记录及反馈，识别学生在特定主题上的强项和弱点，并据此调整教学内容，确保教学与学生的实际水平相匹配。多模态大模型不仅能够生成静态的教学材料，还能够设计互动性强、富有创造性的教学活动，帮助提高学生的参与度和实践能力。例如，创建互动式学习环境，包括在线讨论板、虚拟实验室等，这些环境有助于鼓励学生积极参与、主动探索。此外，还可以根据学生的兴趣和能力，设计以项目为导向的学习任务，激励学生通过实践、研究和创新解决问题，培养大学生的批判性思维和解决问题的能力。这是多模态大模型在大学教育中最有特色的方面，也是高等教育的关注重点。

（四）教育评估和反馈

教育评估和反馈是确保学习成效和指导教学改进的关键环节，多模态大模型的引入能够使大学教学评估过程变得更加高效、精准和全面。首先，借助多模态大模型强大的分析能力可以构建自动化考试和评分系统，全面评估学生在知识掌握、思维技能和创造力等多维度的能力。例如，根据预设的教育标准和学习目标，自动生成涵盖多种题型和难度级别的标准化测试题目，同时对学生的开放式回答进行分析，评估其内容的深度、逻辑性和创造性，提供量化的评分和反馈。这种即时的评分反馈机制使学生能够迅速把握自身的表现，并明确改进的方向。其次，多模态大模型还可以提供跟踪大学生学习进展方面的应用，帮助教师实现更加细致和个性化的教学指导。例如，分析学生在不同学习活动上的时间分配、互动频率和参与度，识别其优势及需要改进的领域；分析学生的历史成绩和学习行为，预测学生的成绩趋势，及时发现潜在的下滑风险，并采取措施进行干预。

四、多模态大模型对大学教学的影响

多模态大模型对大学教学产生的影响在学生、教师以及整个大学教育体系层面都有所体现。

（一）学生层面

在学生层面，多模态大模型的应用能够丰富学习体验，提升教学的质量和效果。如根据学生的实时反馈和表现动态调整教学内容和进度，实现自适应学习，确保学生能以最适宜的节奏进行学习，减少无效或重复的学习时间。同时，多模态大模型所提供的即时反馈和资源推荐，使学生能够迅速定位知识薄弱点，并加以强化。此外，通过深入分析学生的个人特点、学习风格和兴趣点，可以为每位学生定制个性化的学习路径，激发学生的积极性和参与度，帮助他们更深入地理解和掌握知识。

（二）教师层面

在教师层面，多模态大模型的应用能够改变传统的教学方法，革新教学决策过程。大学教师可以利用多模态大模型自动生成课程内容、设计学习活动并进行评估，不仅可以有效减轻工作负担，还能够将更多的精力投入创新教学方法和对学生的个别指导中。此外，多模态大模型可以分析学生的学习数据，为教师提供数据驱动的教学决策支持，帮助他们更精准地了解每个学生的需求，及时调整教学策略。

（三）教育体系层面

在教育体系层面，多模态大模型有助于实现教育资源的均衡分配和教育公平性。如通过分析学生的分布和需求，帮助学校管理层更合理地规划和利用有限的教育资源，确保资源能够高效地投入最需要的领域和群体，提升教育资源使用的效率和效果。另外，多模态大模型提供的个性化学习体验和资源推荐，有助于缩小不同背景学生之间的教育差距，推动教育公平性的实现。

五、多模态大模型在大学教学应用中的挑战与争议

尽管多模态大模型在大学教学中展现出了巨大的潜力和变革性的影响，但其广泛应用同样伴随着一系列不容忽视的挑战与争议。这些挑战要求在享受技术带来的优势与便利的同时，对执行过程可能引发的问题进行深入思考，并审慎制定策略。

（一）隐私和数据安全问题

多模态大模型在大学教学应用中面临的隐私和数据安全问题尤为凸显。这些模型依赖于大量个人学习数据的收集与分析，包括学生的个人资料、学习习惯、行为模式以及成绩表现等敏感信息。随着数据量的激增，如何确保这些数据的安全存储、传输和处理，防止数据泄露、滥用或未经授权的访问，已成为迫在眉睫的挑战。此外，随着数据保护法规的日益严格，如欧盟的通用数据保护条例等，学校和技术开发者必须确保其数据处理活动符合法律规定，保护学生的隐私权益。学生对于他们的数据如何被收集、使用和共享也越发关注，这要求学校必须提高透明度，明确告知数据的使用目的和范围，并为数据主体提供退出的途径。

（二）技术依赖性与教育自主性的平衡问题

多模态大模型在大学教学应用中面临的技术依赖性与教育自主性的平衡问题主要表现在对教师和学生自主性的潜在侵蚀。大模型技术普及背后潜藏的危机是教师和学生过分依赖模型提供的数据和分析结果，这可能会逐步侵蚀教师的专业判断力和教学自主权，同时削弱学生的学习自主性和批判性思维能力。此外，当技术系统发生故障或数据分析出现偏差时，可能会对教学质量造成直接的负面影响。因此，在享受多模态大模型带来的高教学效率和个性化服务优势的同时，如何保持教学的人性化特质和教师的专业自主性，需要在技术应用与教学本质之间找到恰当的平衡点，确保技术作为辅助工具，而非替代教师的直觉、经验和专业技能，促进教学方式全面发展。

（三）教学内容的准确性与偏见问题

多模态大模型依赖于庞大的数据集进行学习，而这些数据可能内嵌了社会和历史偏见，从而影响模型的输出结果，使其在无意中传播歧视性或不平等的观念。如果训练数据在某些群体上代表性不足，模型可能无法全面地反映多样性，或者在为这些群体提供教学内容时产生不公正的倾向。此外，模型必须提供与事实相符、与教育标准一致的信息，任何不准确或误导性的信息都可能影响学生的知识获取和理解能力。因此，需要通过严格的数据清洗流程以及加入必要的人工审核等方式，确保教学内容的公正性和准确性。

六、未来趋势及发展建议

随着技术的持续进步，多模态大模型正成为大学教学中一股不可忽视的力量，预示着传统教育模式的重塑与革新。未来，这些模型将在个性化学习、自适应评估、虚拟助教和教学内容生成等方面发挥更加关键的作用。随着模型性能的不断提升和个性化算法的持续优化，教学内容的生成将更加精准地满足每位学生的需求和能力，为学生提供更加真实、互动的学习体验。例如，通过虚拟现实和增强现实技术的融合，学生将有机会沉浸在历史事件或复杂科学概念的模拟场景中，从而加深理解和记忆。此外，跨学科的融合，如结合教育学、心理学和认知科学，将进一步丰富多模态大模型在大学教学中的应用场景。

为了适应多模态大模型带来的技术变革，教育行业必须进行一系列的调整和改革。首先，教育部门需制定相应的标准和指南，确保技术的合理、有效使用，并保障学生的数据隐私和安全权利。可以通过新的法规监管教学技术的使用，并制定明确的指导原则，引导学校负责任地处理学生数据。其次，学校需要加强技术支持和基础设施建设，教师及学校管理人员需要更新现有的教学方法，整合多模态大模型以实现教学效果的最大化。这需要学校提供足够的硬件资源、高速的网络连接、用户友好的技术平台，以及专门的培训和进修机会，帮助教师理解多模态大模型的工作原理、潜在优势和局限性，学会评价和选择适合自己教学风格的技术工具，并将这些工具与教学内容和学习目标相结合，创建更具互动性和参与度的学习环境。最后，随着技术的不断发展和演进，教学政策和实践的调整应是一个持续的过程。教育部门、学校和教师之间需要建立密切的沟通和协作机制，共同探索多模态大模型在大学教学中的最优应用方式，以及如何应对新兴的挑战和问题。通过这些综合措施，才能确保大学教学体系灵活地适应技术变革，为学生和教师提供更加丰富、高效和安全的教学体验。

七、总结

本文综合分析了多模态大模型在大学教学中的应用与挑战。多模态大模型通过融合图像、文本、语音等多种数据源，为大学教学中的个性化学习、教学决策支持和资源优化提供了新机遇。然而，随着技术潜力的逐步释放，数据隐私保护、技术依赖性、内容准确性以及偏见问题等挑战也随之而来，需要以审慎的态度加以应对，确保多模态大模型的应用能够为大学教学带来长远的正向收益。

参考文献:

[2]讯飞教育技术研究院.智能教育发展蓝皮书:智能技术助推教育数字化转型[R].合肥:中国教育技术协会,2023.

[3]刘思影,丁子洁,童名文.可汗实验学校与Open AI联合开发智能教学助手[J].上海教育,2024(6):62-63.

[4]吴月辉,谷业凯.加快推动人工智能发展[N].人民日报,2024-01-08.

[10]李玲静,汪存友.Knewton:学习分析支持下的自适应学习平台[J].成人教育,2019(7):29-34.

基金资助:北京市教育科学“十四五”规划2022年度优先关注课题“首都高校研究生教育质量提升研究”(CDEA22009)支持;

文章来源:王博岳,杜蓉,亓东林,等.多模态大模型在大学教学中的应用与挑战[J].现代职业教育,2024,(36):73-76.