摘要：ChatGPT作為一個跨語言、跨文化、跨領(lǐng)域的技術(shù)平臺，在近幾年的時間里發(fā)展迅速，ChatGPT已經(jīng)成為國際上最熱門的AI語言模型。它在高校教育領(lǐng)域具有較大的運用前景，使學(xué)生可以使用語言、科學(xué)和數(shù)學(xué)等學(xué)科來探索不同的主題。本文為探討ChatGPT在高校體育教育中的認識、機遇和挑戰(zhàn)，運用文獻資料法、專家訪談法、問卷調(diào)查法、功能研究法對ChatGPT的發(fā)展脈絡(luò)，高校群體對其認識、ChatGPT在高校體育教育中的機遇和挑戰(zhàn)進行研究，發(fā)現(xiàn)ChatGPT在高校體育教育領(lǐng)域中，它可以給予學(xué)生建議，幫助學(xué)生自我學(xué)習(xí)和自我規(guī)劃；在教師層面，它可以幫助教師更科學(xué)的了解學(xué)生，減輕教師工作量，作為教輔工具優(yōu)化教師教學(xué)內(nèi)容和方法，幫助教師學(xué)生學(xué)習(xí)效果評價和教師評價。但是，ChatGPT在技術(shù)領(lǐng)域還不足以達到準確無誤的效果，在誠信和倫理道德領(lǐng)域?qū)κ褂谜呤且粋€挑戰(zhàn)，在法律和監(jiān)管方面有待完善，也存在一定偏見和歧視風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：ChatGPT" 高校體育教育" 認識" 機遇與挑戰(zhàn)

ChatGPT是一個全球的社交網(wǎng)絡(luò)，通過開發(fā)智能聊天機器人和應(yīng)用程序來幫助人們學(xué)習(xí)和解決問題。自2019年起，美國高等教育信息協(xié)會連續(xù)4年發(fā)布的《地平線報告：教與學(xué)版》把人工智能列為未來高等教育的發(fā)展趨勢。我國在二十大報告中把人工智能認為是“推進教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會、學(xué)習(xí)型大國”的重要戰(zhàn)略支撐。ChatGPT于2022年10月被OpenAI實驗室發(fā)布，僅一周時間便有100萬用戶注冊，月注冊量超1億，并且在2023年發(fā)布的最新版ChatGPT接入網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)后表現(xiàn)出較好的個性化交互問答。這也是ChatGPT最新版一出世掀起一股熱潮的原因。本文針對ChatGPT做基礎(chǔ)功能探索和風(fēng)險評估，再對高校群體做一定訪談筆錄，探索高校群體對ChatGPT的看法，旨在探索高校體育教育群體對ChatGPT的認識、以及ChatGPT在高校體育教育中存在的風(fēng)險與機遇。

1、ChatGPT的發(fā)展脈絡(luò)及認識

1.1、ChatGPT的發(fā)展脈絡(luò)

OpenAI總部位于舊金山，由特斯拉的馬斯克、Sam Altman及其他投資者在2015年共同創(chuàng)立，旨在研究人工智能和機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，并通過推動這些領(lǐng)域的發(fā)展來推動人工智能的前沿，開發(fā)造福全人類的AI技術(shù)，這也是ChatGPT誕生的開始。

2017年，谷歌大腦團隊推出了用于自然語言處理的Trans former模型，成為當時最先進的大型語言模型。Transformer模型主要用于自然語言處理任務(wù)，如文本分類、機器翻譯、問答系統(tǒng)等。在Transformer模型中，輸入文本經(jīng)過編碼器進行編碼，并在解碼器中進行解碼，最終輸出所需的文本信息。

2018年，Transformer模型誕生不到一年，OpenAI就推出了具有1.17億個參數(shù)的GPT-1模型。GPT-1使用了BooksCorpus數(shù)據(jù)集，這個數(shù)據(jù)集包含本沒有發(fā)布的書籍。GPT-1在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的12個任務(wù)中，9個任務(wù)上的表現(xiàn)超過了state-of-the-art的模型。并且，在沒有見過zero-shot數(shù)據(jù)的任務(wù)中，GPT-1的模型要比LSTM的模型穩(wěn)定，且隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，GPT-1的性能也逐漸提升，表明GPT-1有非常強的泛化能力，能夠用到與有監(jiān)督任務(wù)無關(guān)的其它NLP任務(wù)中。GPT-1證明了Transformer對學(xué)習(xí)詞向量的強大能力，在GPT-1得到的詞向量基礎(chǔ)上進行下游任務(wù)的學(xué)習(xí)，能夠讓下游任務(wù)取得更好的泛化能力。對于下游任務(wù)的訓(xùn)練，GPT-1往往只需要簡單地微調(diào)便能取得非常好的效果。

2019年，OpenAI公司公布了GPT-2，具有15億個參數(shù)。該模型架構(gòu)與GPT-1原理相同，主要區(qū)別是比GPT-1的規(guī)模更大。GPT-2的目標旨在訓(xùn)練一個泛化能力更強的詞向量模型，它并沒有對GPT-1的網(wǎng)絡(luò)進行過多的結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新與設(shè)計，只是使用了更多的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和更大的數(shù)據(jù)集。GPT-2在8個語言模型任務(wù)中，僅僅通過zero-shot學(xué)習(xí)，就有7個超過了state-of-the-art的方法；在“Children's Book Test”數(shù)據(jù)集上的命名實體識別任務(wù)中，GPT-2超過了state-of-the-art的方法約7%；“LAMBADA”是測試模型捕捉長期依賴的能力的數(shù)據(jù)集，GPT-2將困惑度從99.8降到了8.6；在閱讀理解數(shù)據(jù)中，GPT-2超過了4個Baseline模型中的三個；在法譯英任務(wù)中，GPT-2在zero-shot學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，超過了大多數(shù)的無監(jiān)督方法，但是比有監(jiān)督的state-of-the-art模型要差。總體來講，GPT-2經(jīng)過大信息量的訓(xùn)練之后總體上優(yōu)于GPT-1。

2020年，這個創(chuàng)業(yè)團隊推出了最新的GPT-3模型——這時它具有1750億個參數(shù)。GPT-3沿用了GPT-2的結(jié)構(gòu)，但是在網(wǎng)絡(luò)容量上做了很大的提升。GPT-3采用了96層的多頭Transformer，詞向量的長度是12888，上下文劃窗的窗口大小提升至2048個Token，并且使用了A lternating Dense和locally banded sparse attention。在大量的語言模型數(shù)據(jù)集中，GPT-3超過了絕大多數(shù)的Zero-shot或者Few-shot的State-of-the-art方法。另外，GPT-3在很多復(fù)雜的NLP任務(wù)中也超過了Fine-tune之后的State-of-the-art方法，例如閉卷問答，模式解析，機器翻譯等。除了這些傳統(tǒng)的NLP任務(wù)，GPT-3在一些其他的領(lǐng)域也取得了非常震驚的效果，例如進行數(shù)學(xué)加法，文章生成，編寫代碼等。

目前，ChatGPT已經(jīng)更新到了第四代。GPT-4是一個非常強大的版本，它可以處理多種輸入方式，比如文字和圖片，它也可以支持多種語言，比如中文和英文，它還可以通過插件連接到互聯(lián)網(wǎng)，獲取實時的信息。GPT-4與GPT-3相比凸顯出更加自然的交互能力，更加豐富的知識儲備，更加智能的推理能力，豐富的應(yīng)用場景，這也為GPT-4在各個行業(yè)領(lǐng)域的運用打下基礎(chǔ)。

1.2、ChatGPT在高校體育教育中的認識

美國高等教育信息化協(xié)會發(fā)布的《2022地平線報告（教與學(xué)版）》描述了全球數(shù)字時代高等教育發(fā)展的新趨勢，并在報告中詳細闡述高等教育過程中人工智能的運用，包括但不限于學(xué)習(xí)分析、學(xué)習(xí)工具、混合/遠程學(xué)習(xí)、微證書認領(lǐng)等。ChatGPT作為當代最為強大的人工智能工具，通過大信息量的學(xué)習(xí)之后ChatGPT能夠有效提高學(xué)生獲取信息渠道和體育教師的教學(xué)質(zhì)量，其主要功能和應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下5個方面：（1）學(xué)生通過自身情況，向ChatGPT提出自身訴求，ChatGPT可以為學(xué)生指引方向或者建立一個相對系統(tǒng)的訓(xùn)練計劃，有助于學(xué)生在理解自我水平的基礎(chǔ)上根據(jù)計劃進行自我提高；（2）針對于體育類的研究生，當他們陷入科研誤區(qū)或沒有研究思路時，GPT可以為他們的研究提出科學(xué)的建議，并且?guī)椭麄儾檎乙恍┵Y料；（3）ChatGPT通過自主學(xué)習(xí)后可以進行重復(fù)性任務(wù)，例如：給予ChatGPT測試和學(xué)習(xí)材料以及學(xué)生類型與需求，ChatGPT可以為學(xué)生提供有效的學(xué)習(xí)資源、節(jié)省學(xué)生的精力，促使學(xué)生全神貫注地學(xué)習(xí)；（4）可以利用ChatGPT建立一個閉環(huán)評價反饋系統(tǒng)，無論是針對運動訓(xùn)練還是針對體育運動知識的學(xué)習(xí)，把近期的學(xué)習(xí)問題和訓(xùn)練問題反饋給ChatGPT，然后ChatGPT給出相關(guān)建議，再對自身的教學(xué)計劃、訓(xùn)練計劃、學(xué)習(xí)計劃進行修改，進而提高效果；（5）教師在制定教學(xué)計劃或者教學(xué)課件時，ChatGPT可以根據(jù)教師的教學(xué)方法、教學(xué)風(fēng)格從大數(shù)據(jù)庫中尋找教師需要的信息，有效節(jié)省了教師的時間，減輕教師工作壓力。

2、ChatGPT在高校體育教育中的機遇

2.1、教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

（1）教學(xué)目標的確立。教學(xué)目標是學(xué)生學(xué)習(xí)所需要達到的學(xué)習(xí)結(jié)果，是學(xué)生學(xué)習(xí)過程中發(fā)生變化的明確表述，是教師開展教學(xué)工作的基礎(chǔ)和前提。近年來，人工智能結(jié)合學(xué)生情況以及課程目標進而確定教學(xué)目標的情況不斷爭奪，例如：采用OBE的結(jié)果導(dǎo)向方法確定課程預(yù)期結(jié)果，進而確定教學(xué)目標?；蛘撸盟惴ù_定教育過程中的不利因素等；（2）教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計。教學(xué)內(nèi)容設(shè)計是教學(xué)過程開展的重要因素。首先，教師可以根據(jù)教學(xué)目標在ChatGPT中輸入有關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)信息或關(guān)鍵詞，由ChatGPT生成一段一段的文本，教師根據(jù)文本編制教學(xué)內(nèi)容，以此豐富課堂教學(xué)內(nèi)容；其次，根據(jù)學(xué)生自身特點，教師可以利用ChatGPT生成各種有利于學(xué)生學(xué)習(xí)的素材、作業(yè)，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的同時也提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動力。此外，利用ChatGPT測試學(xué)生考試試卷的難度，有助于教師針對性的對學(xué)生考核；（3）問題自動生成和教學(xué)材料。自動生成問題（Automatic Question Generation，AQG）可以幫助學(xué)生評估材料信息和增加對材料的理解，還可以為教師增加教學(xué)補充材料。AQG主要由內(nèi)容選擇和問題構(gòu)建兩方面組成，內(nèi)容選擇通常利用程序?qū)π畔⒌慕y(tǒng)計完成，問題構(gòu)建是給予規(guī)則的基礎(chǔ)上利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的方法對關(guān)鍵詞進行編碼，進而生成問題?；贑hatGPT這種大型語言模型，教師可以通過訓(xùn)練的方式培養(yǎng)它的思維模式，以此導(dǎo)出自身需要的教學(xué)材料和教學(xué)測試文本。

2.2、教學(xué)輔助

（1）交互式輔導(dǎo)工具。早期的交互框架是基于“積極互動促進學(xué)習(xí)”的理論而進行的口頭或動作的方式促使教師與學(xué)生產(chǎn)生聯(lián)系。隨著人工智能的不斷發(fā)展，交互方式中不斷加入深度學(xué)習(xí)算法和各種文本資料等，進行進一步的反饋和指導(dǎo)。當今的輔助工具在此基礎(chǔ)上加入密集算法進行復(fù)雜組合，進一步提高了根據(jù)情況制定的輔助反饋或指導(dǎo)；（2）個性化輔助工具。當今，一些信息檢索和語言信息處理的框架可以根據(jù)學(xué)生過去的討論而制定學(xué)習(xí)內(nèi)容或計劃，進而幫助學(xué)生學(xué)習(xí)。在課程內(nèi)容中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架可以通過課程內(nèi)容的排序、提示、輔助資料等為學(xué)生編制個性化內(nèi)容，并通過學(xué)生的愛好、經(jīng)歷等推斷出適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容；（3）學(xué)習(xí)風(fēng)格感知工具。教學(xué)過程中，深入了解學(xué)生自身特性可以提高教學(xué)效果，機器學(xué)習(xí)在眾多的信息輸入后，完成學(xué)生數(shù)據(jù)的分類，再對學(xué)生進行定義，推斷學(xué)生個人特性，進而幫助教師完善教學(xué)資料的準備，或提出相關(guān)建議。ChatGPT可以針對教師提供的學(xué)生資料進行分析，再根據(jù)教師需要的資料進行篩選，以此生成教師所需的教輔資料，并且它還可以根據(jù)教師所提出的信息對學(xué)生進行評價和反饋，生成解決方案，有效地緩解教師教學(xué)壓力。

2.3、教學(xué)方法的優(yōu)化

以往單一的教學(xué)模式正在伴隨時代的改變而改變。在高校體育教育中可以適當運用ChatGPT改變以往單一的教學(xué)模式，進一步促進學(xué)生之間的協(xié)作。首先，ChatGPT可以以教學(xué)目標為基準為學(xué)生設(shè)計不同的團隊游戲，并創(chuàng)設(shè)不同游戲場景，促使學(xué)生在游戲過程中學(xué)習(xí)，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和效果；其次，在學(xué)生團體完成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等寫作類項目過程中，ChatGPT可以根據(jù)以往的學(xué)習(xí)資源給予學(xué)生團隊一些建議或者編輯建議，以及修正建議。此外，針對國際交流學(xué)生，ChatGPT可以跨語言、跨地區(qū)進行輔導(dǎo)；針對視力殘疾類學(xué)生或其他殘疾類學(xué)生等，ChatGPT可以轉(zhuǎn)語音或者其他方式進行教學(xué)；最后，ChatGPT需要具有明確的提問目標和合理的提問方式才能產(chǎn)生好的效果，學(xué)生在利用ChatGPT的過程中不僅可以學(xué)習(xí)到廣泛的知識，還能學(xué)習(xí)到如何提高自身的語言表達能力。

2.4、教育學(xué)的效果評價

（1）學(xué)生學(xué)習(xí)效果評價。

人工智能的知識追蹤評價和反饋功能可以幫助教師對學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果進行評價。知識追蹤是根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)的實際情況進行建模，預(yù)測學(xué)生回答問題的能力，幫助學(xué)生進一步提高，教師也可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果進一步做出有利于學(xué)生的建議或計劃。這種知識追蹤模型根據(jù)學(xué)生狀況預(yù)測的結(jié)果反饋給教師，教師再對現(xiàn)狀做進一步改變，兩者之間形成一個良性循環(huán)，以至最優(yōu)；其次，在學(xué)生文章評價過程中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)文章結(jié)構(gòu)、清晰度、論點強度等方面進行細致評分，并提供反饋結(jié)果，這也減輕了教師的工作強度。

（2）教師教學(xué)效果評價。

教學(xué)評估是保證教學(xué)效果和完成教學(xué)目標的重要評價過程，傳統(tǒng)教學(xué)評價包括學(xué)生評價、教師評價、自評和專家評價，需要消耗大量精力。然而，機器學(xué)習(xí)和深度算法可以通過學(xué)生對教師的評價進行分析，以此展示學(xué)生對教師的滿意度；其次，人工智能還可以根據(jù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以及教師教學(xué)策略對教師反饋，幫助教師自評。在高校體育教育過程中，有關(guān)理論教學(xué)這一塊的內(nèi)容，ChatGPT可以通過教師教學(xué)策略和學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)給予教師反饋性評價，促使教師修正教學(xué)計劃。

3、ChatGPT在高校體育教育中的挑戰(zhàn)

ChatGPT在發(fā)展過程中給使用者帶來了極大的便利，但是也給高校教育領(lǐng)域帶來一定弊端，包括學(xué)術(shù)誠信、倫理歧視、數(shù)據(jù)安全、法律及知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險等，針對這些問題，高校應(yīng)當做進一步要求或探索。

3.1、技術(shù)局限和挑戰(zhàn)

ChatGPT作為當前最優(yōu)秀的大型語言處理模型之一，首先其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練的不足可能導(dǎo)致錯誤解釋或者解釋效果不明顯以及決策失誤等。其次，ChatGPT作為一個公開源代碼的大型語言處理模型，它在對抗外界入侵、隱私安全方面有待提高。并且，相關(guān)研究表明，ChatGPT在高等教育應(yīng)用中存在11處錯誤，包括推理、編碼、偏見等。因此，高校教育過程中，教師可以把ChatGPT作為一種輔助工具，但是不要作為主要教導(dǎo)工具，還是需要依靠自身知識作為教學(xué)計劃、內(nèi)容的基礎(chǔ)。同時，教師還應(yīng)該積極引導(dǎo)學(xué)生理解ChatGPT的運用原理及局限性，以便于學(xué)生們正確使用ChatGPT。

3.2、學(xué)術(shù)誠信風(fēng)險

ChatGPT幫助學(xué)生寫結(jié)課作業(yè)或結(jié)課論文等現(xiàn)象在學(xué)術(shù)界引發(fā)了一系列的風(fēng)波，引起高校針對學(xué)生學(xué)術(shù)誠信、學(xué)生作業(yè)剽竊及真實性的擔憂。針對這一現(xiàn)象，美國紐約教育部門、香港大學(xué)等學(xué)校已經(jīng)開始限制ChatGPT的寫作使用，斯坦福大學(xué)的一個研究小組提出創(chuàng)建“DetectGPT”，主要用在抑制高等教育機器生成文本。OpenAI也在研究如何在生成的文本中嵌入水印等。ChatGPT在學(xué)術(shù)界掀起的一股學(xué)術(shù)風(fēng)潮引起了眾多研究學(xué)者的關(guān)注，同時，眾多學(xué)者也表示這是一次革新，也是一次誠信檢驗。

3.3、法律與知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險

ChatGPT在知識產(chǎn)權(quán)這一塊是一個法律空白帶，ChatGPT生成的內(nèi)容是否屬于ChatGPT的使用者，或者使用者能否作為ChatGPT生成文章的實際擁有者這是一個值得探討的問題。根據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》，人工智能不被作為著作權(quán)的作者，然而OpenAI的使用協(xié)議中允許使用者享有軟件生成內(nèi)容的所有權(quán)，又因為ChatGPT是多個用戶同時使用，所以ChatGPT在多個用戶之間的輸出內(nèi)容既有同一性，也有不唯一性，這也造成多用戶同一擁有所有權(quán)，這也導(dǎo)致ChatGPT輸出內(nèi)容的不確定性。

4、小結(jié)

ChatGPT由2015年發(fā)展至今，它作為當前國際最前沿的大型語言處理模型之一，在人們的方方面面擁有極大優(yōu)勢。ChatGPT作為一種人工智能技術(shù)，具有自然語言處理能力，在高校體育教育領(lǐng)域中，它可以給予學(xué)生建議，幫助學(xué)生自我學(xué)習(xí)、和自我規(guī)劃；在教師層面，它可以幫助教師更科學(xué)的了解學(xué)生，減輕教師工作量，作為教輔工具優(yōu)化教師教學(xué)內(nèi)容和方法，幫助教師學(xué)生學(xué)習(xí)效果評價和教師評價。盡管 ChatGPT的出現(xiàn)給我們帶來了很多驚喜，但它在高校體育教育中的應(yīng)用，也有很多的不確定性。ChatGPT在技術(shù)領(lǐng)域還不足以達到準確無誤的效果，在誠信和倫理道德領(lǐng)域?qū)κ褂谜呤且粋€挑戰(zhàn)，在法律和監(jiān)管方面有待完善，也存在一定偏見和歧視風(fēng)險。因此，在高校體育教育中應(yīng)用ChatGPT時，需要充分考慮其局限性，從而發(fā)揮其應(yīng)有的作用。相信隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，ChatGPT在高校體育教育中會發(fā)揮越來越重要的作用。未來也期待更多關(guān)于ChatGPT應(yīng)用于高校體育教育的研究和實踐。

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