文化冲突:大语言模型教育应用中的张力与调适

凭借其卓越的知识处理能力和个性化学习支持，大语言模型正逐步重塑教育生态。然而，这一技术创新同样伴随着深层次的文化冲突，尤其在跨文化或多元文化的教育环境中，神经网络和大模型固有的文化偏差与多样化教育需求之间的错位，已成为制约其教育效能的重要因素。研究通过对大语言模型在教育应用中的多维度分析，从技术与文化的双重视角，系统探讨了三类典型的文化冲突：内容层面的“教什么”，过程层面的“怎么教”，以及技术层面的“用什么教”。基于此分析，研究提出了一系列缓解文化冲突的策略：充分发掘大语言模型的“世界知识”、有效利用模型的参数化知识特征、汲取不同文化和群体的语料、构建跨文化评估和检测机制以及规范大语言模型教育应用的伦理。在此基础上，研究进一步探讨了目前应对文化冲突的一种截然不同的策略——主权AI，以反映大模型教育推进过程中全球化与本土化之间的复杂纠结。文化冲突是大语言模型教育应用中不可回避的挑战，亟须在全球教育实践中得到有效应对。通过应对这一挑战，大语言模型有望为全球教育提供更加包容、有效的支持，在推动技术创新的同时，促进文化共融与理解。