罗文大学唐瑛等在FITEE 2024年25卷第1期“人工智能生成内容最新进展”专刊发表题为“Parallel intelligent education with ChatGPT”的观点文章，探讨如何将ChatGPT整合到平行智能教育框架中，以增强传统课堂教学并实现个性化学习体验。
传统课堂受限于时间、资源和教师精力，难以满足学生个性化需求。ChatGPT作为生成式AI工具，能够提供即时反馈、无限资源和自主学习支持，但其应用也存在潜在风险，如信息准确性和学术诚信问题。
ChatGPT作为课堂补充工具，基于Transformer架构，通过无监督预训练和任务微调生成自然语言响应，支持个性化学习、协作学习和创造力培养，适用于语言、数学、计算机科学等理论学科，但对实践类学科（如职业教育）帮助有限，且还存在一些担忧——学生可能过度依赖AI，削弱批判性思维，以及信息准确性风险和道德问题（如作弊）。
文章提出“物理—虚拟”双空间协同的平行教育框架（图1），结合物理课堂（教师引导）和虚拟学习（如ChatGPT和智能辅导系统），通过多维资源整合提升学习效果，具有定制化学习、即时反馈与灵活性、提升学习深度的特点，通过建立学生理解模型和改进计划保障学习效果。
图1 使用ChatGPT的平行智能教育
然而，多源学习数据的整合与分析依赖更精准的学生模型。ChatGPT可能提供错误答案，需设计鲁棒系统予以验证与纠偏；防范学术不端行为，需建立学术诚信机制。可通过应用程序接口（API）将ChatGPT与现有教育技术（如智能游戏化学习系统）深度融合。
未来可以通过开发更智能的学生理解模型，提升个性化教学效果，探索ChatGPT与元宇宙教育、虚拟现实等新兴技术的协同应用，优化数据驱动方法（如强化学习）以应对高维、多模态教育数据的挑战。
