拓展学科的疆域：大模型的涌现能力对学习科学的影响

作为跨学科关注的热点，大模型的涌现能力已经在系统科学、心理学、语言学等多个领域产生了深远的影响，其对于学习科学研究和实践的价值也初露端倪。基于此，文章首先阐释了学习科学视角下的大模型涌现能力，指出大模型的涌现能力不仅本身可以作为学习科学研究的对象，还可以为学习科学的研究与实践提供新的手段和方法、创新的思路，也由此引入了新的伦理问题。之后，文章介绍了大模型的涌现能力拓展学习科学研究与实践的手段和表现，即借助大模型的涌现能力，通过提示工程、探针技术、仿真、内容生成等手段，可以拓展学习科学的多个研究与实践领域。最后，文章分析了目前研究的局限，提出未来学习科学研究需从认知模型构建、内在机制剖析、学习效果评估三个方面，持续、深入地研究大模型的涌现能力及其影响。文章从多个角度阐述了大模型涌现能力与学习科学研究的互动关系，剖析了大模型涌现能力对学习科学的推动作用，为探究和理解人类复杂的学习过程提供了一个新视角。而深入地分析大模型的涌现能力，有助于我们更好地理解学习过程中的认知机制，发现新的学习模式和教学策略，从而推动学习科学的理论和实践创新。