ChatGPT的能力有多強？未來有望給數百萬學生做家教
Anne Trumbore, The Conversation
2023-03-11
兩名學生正在做一個項目。圖片來源：WILLIE B. THOMAS—GETTY IMAGES
想象一下這樣一個場景，有這樣一位私人家教，能夠不知疲倦地教學生，可以接觸到大量的數據，而且能夠為所有人提供免費教育。1966年，斯坦福大學（Stanford University）的哲學教授帕特里克·蘇普斯正是這樣想的，他做出了這樣的預測：有一天，隨著計算機技術不斷發展，“數以百萬計的學童”將有機會得到私人家教的指導。他說，這種情況就像當時還是年輕王子的亞歷山大大帝接受亞里士多德的輔導一樣。
現在，一款具有高級會話能力的新一代人工智能聊天機器人ChatGPT也許可以勝任家教的角色。ChatGPT已經收集了大量關于各種主題的數據，而且還能夠通過研究生考試。作為一名研究如何利用計算機幫助人們學習的研究人員，我認為ChatGPT可以用來幫助學生在學業上取得優異成績。但是，就其目前的形式而言，ChatGPT無法專注于某一特定的任務，更不用說輔導了。
早在20世紀90年代互聯網成為全球商業網絡之前，哲學、工程和人工智能學者就設想過讓計算機充當“智能家教”。我相信開發這些早期輔導系統的經驗教訓能夠為學生和教育工作者在未來如何更好地利用ChatGPT充當家教帶來啟示。
計算機充當家教
斯坦福大學的哲學教授蘇普斯是“計算機輔助教學”領域的先驅。他開發了一些最早的教育軟件。該軟件可以為學生提供個人指導，與那些沒有使用該軟件的學生相比，使用了該軟件的學生能夠取得更優異的成績。從2004年到2012年，我在蘇普斯手底下工作，負責開發軟件和其他在線程序。
從那時起，推出為學生提供輔導的“智能家教”的實驗推動了人工智能、社交網絡和計算機硬件的發展。如今，ChatGPT可以寫論文、回答哲學問題和解決計算機編碼問題，最終可能實現蘇普斯提供個性化輔導的目標。
早期版本的個性化學習系統
1972年，一款名為PLATO的新型個性化學習系統問世。PLATO是自動化教學操作的程序邏輯（Programmed Logic for Automated Teaching Operations）的首字母縮寫。這是同類產品中第一款廣泛使用的個性化學習系統。
PLATO是由伊利諾伊大學（University of Illinois）的電氣工程教授唐·比澤爾創建的，允許多達1,000名學生同時登錄到一臺大型計算機上。每名學生都能夠完成外語、音樂、數學和許多其他科目的不同在線課程，同時獲得計算機對他們作業的反饋。
PLATO使學生在更短的時間內達到與面授課程學生相同的成績水平。而且大多數學生更喜歡這種教學模式，而不是坐在大課堂里。然而，該系統過于昂貴，許多學院和大學都無法使用。每臺計算機終端的售價超過8,000美元，相當于今天的5.8萬美元，而且每次學生使用該系統時，學校都要收取額外費用。盡管如此，PLATO取得的成功激發了許多公司開發提供類似輔導的軟件，包括由蘇普斯共同創立的College Curriculum Corporation。
流行的個人計算機品牌，例如蘋果（Apple）和康懋達（Commodore），宣傳內置的教育軟件，成為家庭投資家用計算機的一大緣由。
到1985年，卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的研究人員利用人工智能和認知心理學方面取得的進展設計了新軟件。他們聲稱，目前的技術已經發展到這樣的水平，計算機系統可以像人類家教一樣為學生提供高效輔導。然而，盡管當時有超過10,000款教育軟件可供選擇，但其中大部分軟件的質量相當差強人意，并不能夠提供真正的輔導。
盡管卡內基梅隆大學開發的更先進的教育軟件使學生可以比傳統教室里的學生學得更多，但它們并沒有在學校得到廣泛使用。
在20世紀80年代和90年代，一所學校需要相當數量的昂貴的高性能計算機工作站，以便學生能夠使用“智能家教”。今天，計算機功能更強大，價格也更便宜。
早期的“智能家教”主要用于數學、科學和技術課程，這使得它們吸引力有限。學生不能向軟件程序提問。然而，學生可以得到關于測驗和測試的反饋。
2001年，下一代智能家教系統能夠與學生進行書面英語對話。這些系統是早期的聊天機器人，利用自然語言處理方面取得的進展與學生就一系列主題進行對話。每個系統都是專門為某一門學科設計的，比如物理學。增加另一門學科，例如英語，將需要設計英語方面的專門輔導系統。
接下來的幾年中，在三大方面取得的進展使得實現計算機教學的夢想有了飛躍。一是寬帶網絡的出現，它比20世紀90年代的撥號連接更快。其次是功能更強大的計算機的成本更低。第三是科技公司的投資和政府對大學人工智能研究的資助，促進了我們現在稱之為聊天機器人的發展。
第一批聊天機器人
到2007年，早期的人工智能聊天機器人通過回答學生問題來提供輔導。研究表明，在這些聊天機器人的輔導下，學生可以取得類似于人類家教輔導的學習成果。即便如此，使用聊天機器人技術提供輔導主要還是實驗性的。
在21世紀10年代，社交網絡和人工智能的進步極大地改變了人們與技術互動的方式。聊天機器人已經融入了我們生活的方方面面，不再是實驗性的了。現在人們與手機、汽車和家用電器對話。很多人家里都有虛擬助手。他們能夠向Alexa、Siri或谷歌（Google）問路，或者是問它們簡單的家庭作業問題。
如今，ChatGPT有更高級的功能，可以進行更復雜的對話，還能夠提供個性化輔導，就像蘇普斯在1966年預測的那樣。
我問ChatGPT為什么它可以成為優秀的家教，它回答說：“我之所以能夠成為好家教，是因為我可以理解各種問題，并根據提示給出答案。針對各種主題，我都能夠提供準確而詳實的信息。此外，我還可以用清晰易懂的方式傳達這些信息，這樣不同理解水平的學生都能夠理解我的回答。而且，因為我是機器學習模型，可以在較短時間內提供大量有效信息，這對那些試圖在短時間內學習大量新資料的學生來說大有裨益。”
相比之下，Siri說：“嗯……我沒有辦法回答這個問題。還有什么我能夠幫助你的嗎？”
最近在大學課程中使用聊天機器人的研究表明，使用聊天機器人對鼓勵學生進行更深入地學習很重要。比如，在卡內基梅隆大學的云計算研究生課程中，人工智能聊天機器人使學生的學習效果得到了顯著改善。當這些聊天機器人要求學生在現有論點的基礎上進行論證，或者就他們已經提出的觀點提供更多信息時，學生們的學習效果得到了很大提升。在這種情況下，聊天機器人向學生提問，而不是回答學生的提問。
許多教育工作者擔心學生使用ChatGPT后學習效果會下降，因為用它可以在作業和論文中作弊。其他人則擔心ChatGPT會給出錯誤答案或傳播錯誤信息。
然而，智能家教的歷史和研究表明，只要正確使用 ChatGPT等聊天機器人，幾乎所有人都能夠進行更深入地個性化學習。例如，如果人們使用ChatGPT向學生提問，促使他們修改或解釋自己的作業，學生將可以提高學習成績。由于ChatGPT所能接觸到的知識比亞里士多德所能接觸到的要多得多，因此它在為學生提供輔導方面有很大的潛力，可以幫助學生學到更多的知識。（財富中文網）
安妮·特朗博（Anne Trumbore）是弗吉尼亞大學桑茲終身學習研究所（Sands Institute for Lifelong Learning at the University of Virginia）的首席數字學習官。
譯者：中慧言-王芳
想象一下這樣一個場景，有這樣一位私人家教，能夠不知疲倦地教學生，可以接觸到大量的數據，而且能夠為所有人提供免費教育。1966年，斯坦福大學（Stanford University）的哲學教授帕特里克·蘇普斯正是這樣想的，他做出了這樣的預測：有一天，隨著計算機技術不斷發展，“數以百萬計的學童”將有機會得到私人家教的指導。他說，這種情況就像當時還是年輕王子的亞歷山大大帝接受亞里士多德的輔導一樣。
現在，一款具有高級會話能力的新一代人工智能聊天機器人ChatGPT也許可以勝任家教的角色。ChatGPT已經收集了大量關于各種主題的數據，而且還能夠通過研究生考試。作為一名研究如何利用計算機幫助人們學習的研究人員，我認為ChatGPT可以用來幫助學生在學業上取得優異成績。但是，就其目前的形式而言，ChatGPT無法專注于某一特定的任務，更不用說輔導了。
早在20世紀90年代互聯網成為全球商業網絡之前，哲學、工程和人工智能學者就設想過讓計算機充當“智能家教”。我相信開發這些早期輔導系統的經驗教訓能夠為學生和教育工作者在未來如何更好地利用ChatGPT充當家教帶來啟示。
計算機充當家教
斯坦福大學的哲學教授蘇普斯是“計算機輔助教學”領域的先驅。他開發了一些最早的教育軟件。該軟件可以為學生提供個人指導，與那些沒有使用該軟件的學生相比，使用了該軟件的學生能夠取得更優異的成績。從2004年到2012年，我在蘇普斯手底下工作，負責開發軟件和其他在線程序。
從那時起，推出為學生提供輔導的“智能家教”的實驗推動了人工智能、社交網絡和計算機硬件的發展。如今，ChatGPT可以寫論文、回答哲學問題和解決計算機編碼問題，最終可能實現蘇普斯提供個性化輔導的目標。
早期版本的個性化學習系統
1972年，一款名為PLATO的新型個性化學習系統問世。PLATO是自動化教學操作的程序邏輯（Programmed Logic for Automated Teaching Operations）的首字母縮寫。這是同類產品中第一款廣泛使用的個性化學習系統。
PLATO是由伊利諾伊大學（University of Illinois）的電氣工程教授唐·比澤爾創建的，允許多達1,000名學生同時登錄到一臺大型計算機上。每名學生都能夠完成外語、音樂、數學和許多其他科目的不同在線課程，同時獲得計算機對他們作業的反饋。
PLATO使學生在更短的時間內達到與面授課程學生相同的成績水平。而且大多數學生更喜歡這種教學模式，而不是坐在大課堂里。然而，該系統過于昂貴，許多學院和大學都無法使用。每臺計算機終端的售價超過8,000美元，相當于今天的5.8萬美元，而且每次學生使用該系統時，學校都要收取額外費用。盡管如此，PLATO取得的成功激發了許多公司開發提供類似輔導的軟件，包括由蘇普斯共同創立的College Curriculum Corporation。
流行的個人計算機品牌，例如蘋果（Apple）和康懋達（Commodore），宣傳內置的教育軟件，成為家庭投資家用計算機的一大緣由。
到1985年，卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的研究人員利用人工智能和認知心理學方面取得的進展設計了新軟件。他們聲稱，目前的技術已經發展到這樣的水平，計算機系統可以像人類家教一樣為學生提供高效輔導。然而，盡管當時有超過10,000款教育軟件可供選擇，但其中大部分軟件的質量相當差強人意，并不能夠提供真正的輔導。
盡管卡內基梅隆大學開發的更先進的教育軟件使學生可以比傳統教室里的學生學得更多，但它們并沒有在學校得到廣泛使用。
在20世紀80年代和90年代，一所學校需要相當數量的昂貴的高性能計算機工作站，以便學生能夠使用“智能家教”。今天，計算機功能更強大，價格也更便宜。
早期的“智能家教”主要用于數學、科學和技術課程，這使得它們吸引力有限。學生不能向軟件程序提問。然而，學生可以得到關于測驗和測試的反饋。
2001年，下一代智能家教系統能夠與學生進行書面英語對話。這些系統是早期的聊天機器人，利用自然語言處理方面取得的進展與學生就一系列主題進行對話。每個系統都是專門為某一門學科設計的，比如物理學。增加另一門學科，例如英語，將需要設計英語方面的專門輔導系統。
接下來的幾年中，在三大方面取得的進展使得實現計算機教學的夢想有了飛躍。一是寬帶網絡的出現，它比20世紀90年代的撥號連接更快。其次是功能更強大的計算機的成本更低。第三是科技公司的投資和政府對大學人工智能研究的資助，促進了我們現在稱之為聊天機器人的發展。
第一批聊天機器人
到2007年，早期的人工智能聊天機器人通過回答學生問題來提供輔導。研究表明，在這些聊天機器人的輔導下，學生可以取得類似于人類家教輔導的學習成果。即便如此，使用聊天機器人技術提供輔導主要還是實驗性的。
在21世紀10年代，社交網絡和人工智能的進步極大地改變了人們與技術互動的方式。聊天機器人已經融入了我們生活的方方面面，不再是實驗性的了。現在人們與手機、汽車和家用電器對話。很多人家里都有虛擬助手。他們能夠向Alexa、Siri或谷歌（Google）問路，或者是問它們簡單的家庭作業問題。
如今，ChatGPT有更高級的功能，可以進行更復雜的對話，還能夠提供個性化輔導，就像蘇普斯在1966年預測的那樣。
我問ChatGPT為什么它可以成為優秀的家教，它回答說：“我之所以能夠成為好家教，是因為我可以理解各種問題，并根據提示給出答案。針對各種主題，我都能夠提供準確而詳實的信息。此外，我還可以用清晰易懂的方式傳達這些信息，這樣不同理解水平的學生都能夠理解我的回答。而且，因為我是機器學習模型，可以在較短時間內提供大量有效信息，這對那些試圖在短時間內學習大量新資料的學生來說大有裨益。”
相比之下，Siri說：“嗯……我沒有辦法回答這個問題。還有什么我能夠幫助你的嗎？”
最近在大學課程中使用聊天機器人的研究表明，使用聊天機器人對鼓勵學生進行更深入地學習很重要。比如，在卡內基梅隆大學的云計算研究生課程中，人工智能聊天機器人使學生的學習效果得到了顯著改善。當這些聊天機器人要求學生在現有論點的基礎上進行論證，或者就他們已經提出的觀點提供更多信息時，學生們的學習效果得到了很大提升。在這種情況下，聊天機器人向學生提問，而不是回答學生的提問。
許多教育工作者擔心學生使用ChatGPT后學習效果會下降，因為用它可以在作業和論文中作弊。其他人則擔心ChatGPT會給出錯誤答案或傳播錯誤信息。
然而，智能家教的歷史和研究表明，只要正確使用 ChatGPT等聊天機器人，幾乎所有人都能夠進行更深入地個性化學習。例如，如果人們使用ChatGPT向學生提問，促使他們修改或解釋自己的作業，學生將可以提高學習成績。由于ChatGPT所能接觸到的知識比亞里士多德所能接觸到的要多得多，因此它在為學生提供輔導方面有很大的潛力，可以幫助學生學到更多的知識。（財富中文網）
安妮·特朗博（Anne Trumbore）是弗吉尼亞大學桑茲終身學習研究所（Sands Institute for Lifelong Learning at the University of Virginia）的首席數字學習官。
譯者：中慧言-王芳
Imagine a private tutor that never gets tired, has access to massive amounts of data and is free for everyone. In 1966, Stanford philosophy professor Patrick Suppes did just that when he made this prediction: One day, computer technology would evolve so that “millions of schoolchildren” would have access to a personal tutor. He said the conditions would be just like the young prince Alexander the Great being tutored by Aristotle.
Now, ChatGPT, a new artificial intelligence-powered chatbot with advanced conversational abilities, may have the capability to become such a tutor. ChatGPT has collected huge amounts of data on a wide range of topics and can pass graduate school exams. As a researcher who studies how computers can be used to help people learn, I think ChatGPT can be used to help students excel academically. However, in its current form, ChatGPT shows an inability to stay focused on one particular task, let alone tutoring.
Philosophy, engineering and artificial intelligence scholars envisioned using the computer as an “intelligent tutor” well before the internet became a global commercial network in the 1990s. I believe lessons from developing those early tutoring systems can offer insight into how students and educators can best make use of ChatGPT as a tutor in the future.
Computers as tutors
Suppes – the Stanford philosophy professor – was a pioneer of a field called “computer-assisted instruction.” He developed some of the earliest educational software. That software provided individual instruction via computer and led students to have better test results than those who didn’t use the program. I worked for Suppes in developing software and other online programs from 2004 to 2012.
Since then, experiments in building “intelligent tutors” to help students have driven advances in artificial intelligence, social networks and computer hardware. And today, the abilities of ChatGPT to write essays, answer philosophical questions and solve computer coding problems may finally achieve Suppes’ goal of truly personalized tutoring via computer.
Early versions of personalized learning
In 1972, a new personalized learning system called PLATO, for Programmed Logic for Automated Teaching Operations, made its debut. It was the first widely available personalized learning system of its kind.
Created by Don Bitzer, a professor of electrical engineering at the University of Illinois, PLATO allowed up to 1,000 students to be logged onto a mainframe computer simultaneously. Each student could complete different online courses in foreign languages, music, math and many other subjects while receiving feedback from the computer on their work.
PLATO enabled students to reach the same level of achievement as in-person classes in less time. And most students preferred this mode of instruction over sitting in a large lecture class. Yet, the system was too expensive to be used by many colleges and universities. Each computer terminal was marketed at over US$8,000 – about $58,000 today – and schools were charged additional fees every time a student used the system. Still, PLATO’s success with students inspired a number of companies to create software that provided a similar kind of tutoring, including the College Curriculum Corporation, which was co-founded by Suppes.
Popular personal computer brands, such as Apple and Commodore, advertised the availability of educational software as a reason for families to invest in a home computer.
By 1985, researchers at Carnegie Mellon University were designing software using advances in artificial intelligence and cognitive psychology. They claimed that the current technology had advanced to a level that enabled computer systems to be designed to serve as effective as human tutors. However, even though there were over 10,000 pieces of educational software available at the time, much of it was of fairly low quality and did not provide real tutoring.
Although the more advanced designs of the educational software developed at Carnegie Mellon enabled students to learn significantly more than students in traditional classrooms, they were not widely used in schools.
In the 1980s and 1990s, a school would need a sizable number of expensive, high-powered computer workstations for students to use an intelligent tutor. Today, the computers are much more powerful and much less expensive.
And early intelligent tutors were used primarily in math, science and technology courses, which limited their appeal. Students could not ask the software programs a question. However, students could get feedback on answers to quizzes and tests.
In 2001, the next generation of intelligent tutoring systems was able to have conversations with students in written English. These systems, early chatbots, used advances in natural language processing to have dialogues with students about a range of subjects. Each system was designed specifically for one subject, such as physics. Adding another subject, like English, would require its own specialized tutoring system.
The next few years brought three developments, which enabled a forward leap in achieving the dream of computerized tutoring. One was the availability of broadband internet, which was faster than the dial-up connections of the 1990s. The second was the lower cost of more powerful computers. The third was investment by technology companies and government funding for university research in artificial intelligence, which led to the development of what we now call chatbots.
The first chatbots
By 2007, early AI chatbots provided tutoring by talking students through their answers to questions. Research showed these chatbots supported learning outcomes similar to the effects of human tutors. Even so, using chatbot technology to provide tutoring was primarily experimental.
During the 2010s, social networks and advances in artificial intelligence dramatically changed the way people interact with technology. Chatbots are integrated into many parts of our lives and are no longer experimental. People now talk to their phones, to their cars and their home appliances. Many people have virtual assistants at home. They can ask Alexa, Siri or Google for directions or the answers to simple homework questions.
Today, ChatGPT has advanced abilities that enable more complex conversations and can provide individualized tutoring much like what Suppes predicted in 1966.
I asked ChatGPT why it would be a good tutor, and it responded: “I am a good tutor for a student because I am able to understand and respond to a wide range of questions and prompts, and I can provide detailed and accurate information on a wide range of subjects. Additionally, I am able to communicate this information in a clear and easy-to-understand manner, making it accessible for students of all levels of understanding. Because I am a machine-learning model, I can also provide a large amount of information quickly and efficiently, which can be especially helpful for students who are trying to learn a lot of new material in a short amount of time.”
By contrast, Siri said, “Hmm … I don’t have an answer for that. Is there something else I can help you with?”
Recent research in using chatbots in college courses shows that how chatbots are used is important in encouraging students to learn more deeply. For instance, AI chatbots enabled significant improvements in learning in a graduate course on cloud computing at Carnegie Mellon. These learning gains occurred when these chatbots asked students to build on an existing argument or to provide more information about a claim they had made. In this case, the chatbot asked the student a question, rather than vice versa.
Many educators are worried about students learning less with ChatGPT since it can be used to cheat on assignments and papers. Others are worried about ChatGPT giving wrong answers or spreading misinformation.
Yet the history and research of intelligent tutors show that using the right design to harness the power of chatbots like ChatGPT can make deeper, individualized learning available to almost anyone. For example, if people use ChatGPT to ask students questions that prompt them to revise or explain their work, students will have better learning gains. Since ChatGPT has access to far more knowledge than Aristotle ever did, it has great potential for providing tutoring to students to help them learn more than they would otherwise.
Anne Trumbore is the chief digital learning officer for the Sands Institute for Lifelong Learning at the University of Virginia.
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