教育科技进化史：从推荐算法到语言大模型

在教育科技领域，从早期依赖推荐算法，到如今大模型异军突起，整个行业正经历着翻天覆地的变化。众多平台如Zearn、Khan Academy、ClassGaga都投身其中。在这一浪潮中不断探索，我深刻感受到两种技术路线的差异与影响。这不仅是技术的迭代，更是教育理念与实践的革新。

过往，以推荐算法为核心的教育科技产品，主要依靠收集学生在平台内的学习数据。从做题的对错情况、花费时间，到观看教学视频的进度、重复次数等，算法对这些数据进行深度挖掘，从而构建起学生的学习画像。例如，通过分析发现某个学生在数学函数部分错题率高，且在相关知识点视频上停留时间长，系统便判断该学生在函数知识板块存在薄弱环节，进而针对性地推送函数练习题、讲解视频等学习资源。这种模式的优势在于，对学生输入要求较低。即使学生不知道如何表达自己的学习困惑，平台也能依据数据 “洞察” 问题，并提供个性化学习方案。而且，经过长期的数据积累与算法优化，资源推荐的精准度能达到一定水平，为学生节省筛选学习资料的时间。学生在算法推荐的个性化学习路径引导下，薄弱学科成绩有了稳步提升。但它也存在局限，数据收集范围受平台使用场景限制，难以涵盖学生学习的所有场景；而且算法推荐多基于过往数据，对学生潜在学习需求和新知识领域的拓展探索相对不足。

随着语言大模型技术发展，教育科技迎来新变革。以当下融入大模型的教育产品来看，其对学生输入要求显著提高。学生需要明确表述自己的问题，如 “如何理解相对论中时间膨胀的概念”，大模型才能依据自身海量的知识储备和强大的语言理解、生成能力，为学生详细阐释，并提供相关案例、拓展阅读等内容。大模型在教育中有独特优势。它突破了特定平台数据的局限，拥有更广泛、多元的知识体系，能回答学生各种复杂、开放性问题。例如学生对历史事件的因果关系、文学作品的深层寓意等提问，大模型都能从不同角度深入解答。同时，大模型的交互性开启了类似“苏格拉底式”的对话教学模式，引导学生深入思考。但它也面临挑战，正如前文所说，很多学生，尤其是学习困难的学生，往往不知道如何精准提问，导致难以充分利用大模型的强大功能。而且大模型给出的答案，可能存在信息准确性、适用性的问题，需要教师或其他权威资源进行甄别与引导。

对于教育科技平台而言，探索推荐算法与大模型的融合是关键。在实际应用中，可以先用推荐算法依据学生日常学习数据，为学生提供基础的个性化学习资源与学习路径规划。当学生在学习过程中遇到具体困惑，且现有资源无法满足时，引导学生向大模型提问，利用大模型的深度解答能力和交互性，深入探索知识。通过这种方式，可以将推荐算法的 “数据洞察” 优势与大模型的 “知识广度和交互深度” 优势相结合，为学生打造更全面、高效且个性化的学习体验，推动教育科技迈向新高度，真正实现技术助力教育的目标。