大模型技术如何赋能教育场景
□王士进
字数：2631
2025-08-10
版名：理论
人工智能技术的发展历程是一部充满创新与变革的史诗。从早期的定理证明到Hop-field网络、BP算法的兴起，再到如今大模型技术的蓬勃发展，人工智能领域经历了数次重大飞跃。2022年11月，ChatGPT的推出标志着人工智能进入了一个全新的发展阶段。2024年9月13日，OpenAI官方宣布了O penAIo1深度推理大模型，随后DeepSeek、Kimi、星火、xAI等深度推理大模型也相继发布。其中深度求索公司在2025年1月20日发布的DeepSeek R1大模型，以较低成本实现了基本对标OpenAI o1正式版的性能效果，打破传统“算力竞赛”的规则，且模型完全开源，引发国内外各界极高的关注。
大模型技术经过测评，在数学、编程、英语等多个领域都有着强大的能力，我国政府一直对大模型技术的发展给予高度重视。立足于教育强国建设的宏伟蓝图，我们需要深入了解人工智能技术的最新进展，分析相关技术对当前教育发展的影响，进而提出在教育领域应用人工智能的合理化建议，以推动人工智能技术与教育的深度融合。
认知大模型技术的最新进展与影响分析
在技术层面，大模型技术持续迭代升级。以OpenAI为例，随着ChatGPT、GPT-4、GPT-4V、WhisperV3、Sora、o1/3等模型的相继发布，大模型的能力边界被不断拓展。
在应用层面，大模型技术逐步渗透到社会生活的方方面面。据高盛（Goldman Sachs）预测，通用人工智能将推动未来10年全球GDP增长7%，约合近7万亿美元。高德纳（Gartner）发布的2024年十大战略技术趋势指出，到2026年全球将有超过80%企业使用通用人工智能，涵盖信息分发、内容生产、科研加速等多个领域。
基于思维链的深度推理大模型技术的最新进展
近年来，深度推理大模型成为人工智能领域的研究热点之一。这些模型在回答用户问题之前，能够在内部生成一长串的思维链，体现出对问题的深度思考和推理。这种技术特征使得深度推理大模型在效果上实现了进一步跃升。在众多的深度推理大模型中，深度求索公司发布的DeepSeek R1大模型引发了全球各界极高的关注。DeepSeek R1提出并实现多项关键技术创新，尤其是R1-Zero强化学习训练技术，这可能是当前国内外已知的、在大规模任务上获得成功效果的首个公开发布成果，具有较强的创新性，大大减少了数学、代码等任务训练对人工标注推理过程数据的需求。DeepSeekR1凭借其创新的技术架构和软硬件结合深度工程优化策略，实现训练成本的显著降低和推理效率的大幅提升。
深度推理大模型的持续发展进一步打开了大模型的能力上限和规模应用空间，但在行业应用上还存在进一步提升的空间。首先，通用认知大模型的优势主要体现在数学和代码等方面的能力，而其文本生成、知识问答等方面的能力表现为中等水平。其次，通用认知大模型生成的内容在价值观等方面存在一定安全隐患，容易给出不太符合主流价值观的回复，当前还无法直接应用于教育场景。最后，深度推理大模型在面向行业场景的深度应用方面，还缺少行业知识检索增强、场景定制优化工具链等配套组件及解决方案，在保障更复杂的真实场景落地方面存在一定的缺陷。
大模型赋能教育应用实践的初步探索
赋能精准教学，推动课堂变革。在教师备课场景中，大模型可以按课时、单元、学情辅助教师生成教学设计，并进行教学策略优化；同时，它还能一键生成课件，并融入多模态资源检索、思维导图等进行课件创编美化。更重要的是，大模型能够实现日常作业、随堂测验、考试等过程性学情数据采集，进一步帮助教师实现全方位学情洞察，辅助精准备课。这极大地激发了教师的教学创新热情。
在课堂教学场景，大模型基于多要素OCR识别及精准推荐优质数字资源，能够助力生成式课堂教学。同时，基于AI多模态技术，该模型可以将立体图形或物理实验等抽象的空间、原理进行动态展示，让知识直观地呈现在学生面前。
助力自主学习，促进全面发展。在自主学习方面，大模型中的过程性数据采集不仅能够有效辅助教师实现精准教学，还能够为学生构建一幅涵盖知识掌握、能力提升至综合素养形成的精细化学情画像。这一画像的生成，进一步促进以学校或班级为单位的分层作业以及以学生个体为主的个性化作业设计，显著缩减无效作业的时间消耗。
大模型在推动学生全面发展上也有作为。在英语学习方面，大模型可以为学生提供1对1英语口语陪练助手，通过构建场景开展对话，有效帮助学生提升语言能力。在科学教育方面，基于“科普中国”优质内容资源构建科普大模型，不仅集成最新的技术，还设计适应学龄儿童的数字人形象和相应的语言风格，鼓励学生提问，做到有问必答，保护学生的好奇心和探索欲。在体育方面，通过过程性智能识别运动结果和动态姿态，可以为学生生成训练指导建议；基于穿戴设备进行动态心率监测，可以保障运动安全，助力安全、科学、快乐运动，提升学生体质健康水平。
助推全域联动，数据领航教育。大模型基于自然语言交互式的应用开发助手，为区域和学校的教育管理者提供一种“低成本、高效能、高度个性化”的应用系统构建方案，极大地推动教育数字化建设模式创新。
随着深度推理大模型的迭代发展，推理过程产生的可读“机器思维链”可以实现更多教育应用创新，对师生教学过程的错因循证、可视化都有很大启发，可以有效提升教育教学辅助效果。
关于加速教育大模型研发与应用的策略建议
强化自主可控，构建教育专属大模型体系。应坚定不移地走自主可控的发展道路，基于“机器思维链”的深厚基础，深度融合优秀教师的实践智慧，研发出以“教学思维链”为驱动的教育深度推理大模型。同时，持续创新大模型的关键算法，紧密围绕教学、学习、考试、评价、管理、研究等核心教育场景，构建起一个科学、适切且数据安全无忧的教育大模型体系。这不仅能为教育智能化提供精准的支撑与保障，更将引领教育走向更加智慧、高效的新未来。
树立场景应用典范，推动教育变革创新。秉持“应用为王”的核心理念，系统性地部署基于大模型的智能化教育创新应用，着力打造智能备课、个性化学习、精准测评、教学质量评估以及教育管理优化等一系列标杆性场景方案。同时，鼓励人工智能领域的领军企业通过产学研深度合作，开展智能教学模式创新研究，构建起“技术创新—场景验证—规模应用”的良性循环发展机制。这不仅能确保人工智能与教育实践的深度融合，更将持续提升教育的质量与普惠水平，为教育的未来发展注入源源不断的活力。
实施专项培训计划，提升教师智能素养。面对教育数字化转型的新要求，应制定并实施专项培训计划，全面提升教师在新一代深度推理大模型支撑下的智能工具使用、数据分析、教学设计等方面的专业素养。这不仅能帮助教师全面适应教育数字化转型的新趋势，还将培养出一批具备高超智能素养的教育英才，为数智时代教育的高质量发展奠定坚实的人才基础。
（据《中国基础教育》2025年第3期，有删改）
大模型技术经过测评，在数学、编程、英语等多个领域都有着强大的能力，我国政府一直对大模型技术的发展给予高度重视。立足于教育强国建设的宏伟蓝图，我们需要深入了解人工智能技术的最新进展，分析相关技术对当前教育发展的影响，进而提出在教育领域应用人工智能的合理化建议，以推动人工智能技术与教育的深度融合。
认知大模型技术的最新进展与影响分析
在技术层面，大模型技术持续迭代升级。以OpenAI为例，随着ChatGPT、GPT-4、GPT-4V、WhisperV3、Sora、o1/3等模型的相继发布，大模型的能力边界被不断拓展。
在应用层面，大模型技术逐步渗透到社会生活的方方面面。据高盛（Goldman Sachs）预测，通用人工智能将推动未来10年全球GDP增长7%，约合近7万亿美元。高德纳（Gartner）发布的2024年十大战略技术趋势指出，到2026年全球将有超过80%企业使用通用人工智能，涵盖信息分发、内容生产、科研加速等多个领域。
基于思维链的深度推理大模型技术的最新进展
近年来，深度推理大模型成为人工智能领域的研究热点之一。这些模型在回答用户问题之前，能够在内部生成一长串的思维链，体现出对问题的深度思考和推理。这种技术特征使得深度推理大模型在效果上实现了进一步跃升。在众多的深度推理大模型中，深度求索公司发布的DeepSeek R1大模型引发了全球各界极高的关注。DeepSeek R1提出并实现多项关键技术创新，尤其是R1-Zero强化学习训练技术，这可能是当前国内外已知的、在大规模任务上获得成功效果的首个公开发布成果，具有较强的创新性，大大减少了数学、代码等任务训练对人工标注推理过程数据的需求。DeepSeekR1凭借其创新的技术架构和软硬件结合深度工程优化策略，实现训练成本的显著降低和推理效率的大幅提升。
深度推理大模型的持续发展进一步打开了大模型的能力上限和规模应用空间，但在行业应用上还存在进一步提升的空间。首先，通用认知大模型的优势主要体现在数学和代码等方面的能力，而其文本生成、知识问答等方面的能力表现为中等水平。其次，通用认知大模型生成的内容在价值观等方面存在一定安全隐患，容易给出不太符合主流价值观的回复，当前还无法直接应用于教育场景。最后，深度推理大模型在面向行业场景的深度应用方面，还缺少行业知识检索增强、场景定制优化工具链等配套组件及解决方案，在保障更复杂的真实场景落地方面存在一定的缺陷。
大模型赋能教育应用实践的初步探索
赋能精准教学，推动课堂变革。在教师备课场景中，大模型可以按课时、单元、学情辅助教师生成教学设计，并进行教学策略优化；同时，它还能一键生成课件，并融入多模态资源检索、思维导图等进行课件创编美化。更重要的是，大模型能够实现日常作业、随堂测验、考试等过程性学情数据采集，进一步帮助教师实现全方位学情洞察，辅助精准备课。这极大地激发了教师的教学创新热情。
在课堂教学场景，大模型基于多要素OCR识别及精准推荐优质数字资源，能够助力生成式课堂教学。同时，基于AI多模态技术，该模型可以将立体图形或物理实验等抽象的空间、原理进行动态展示，让知识直观地呈现在学生面前。
助力自主学习，促进全面发展。在自主学习方面，大模型中的过程性数据采集不仅能够有效辅助教师实现精准教学，还能够为学生构建一幅涵盖知识掌握、能力提升至综合素养形成的精细化学情画像。这一画像的生成，进一步促进以学校或班级为单位的分层作业以及以学生个体为主的个性化作业设计，显著缩减无效作业的时间消耗。
大模型在推动学生全面发展上也有作为。在英语学习方面，大模型可以为学生提供1对1英语口语陪练助手，通过构建场景开展对话，有效帮助学生提升语言能力。在科学教育方面，基于“科普中国”优质内容资源构建科普大模型，不仅集成最新的技术，还设计适应学龄儿童的数字人形象和相应的语言风格，鼓励学生提问，做到有问必答，保护学生的好奇心和探索欲。在体育方面，通过过程性智能识别运动结果和动态姿态，可以为学生生成训练指导建议；基于穿戴设备进行动态心率监测，可以保障运动安全，助力安全、科学、快乐运动，提升学生体质健康水平。
助推全域联动，数据领航教育。大模型基于自然语言交互式的应用开发助手，为区域和学校的教育管理者提供一种“低成本、高效能、高度个性化”的应用系统构建方案，极大地推动教育数字化建设模式创新。
随着深度推理大模型的迭代发展，推理过程产生的可读“机器思维链”可以实现更多教育应用创新，对师生教学过程的错因循证、可视化都有很大启发，可以有效提升教育教学辅助效果。
关于加速教育大模型研发与应用的策略建议
强化自主可控，构建教育专属大模型体系。应坚定不移地走自主可控的发展道路，基于“机器思维链”的深厚基础，深度融合优秀教师的实践智慧，研发出以“教学思维链”为驱动的教育深度推理大模型。同时，持续创新大模型的关键算法，紧密围绕教学、学习、考试、评价、管理、研究等核心教育场景，构建起一个科学、适切且数据安全无忧的教育大模型体系。这不仅能为教育智能化提供精准的支撑与保障，更将引领教育走向更加智慧、高效的新未来。
树立场景应用典范，推动教育变革创新。秉持“应用为王”的核心理念，系统性地部署基于大模型的智能化教育创新应用，着力打造智能备课、个性化学习、精准测评、教学质量评估以及教育管理优化等一系列标杆性场景方案。同时，鼓励人工智能领域的领军企业通过产学研深度合作，开展智能教学模式创新研究，构建起“技术创新—场景验证—规模应用”的良性循环发展机制。这不仅能确保人工智能与教育实践的深度融合，更将持续提升教育的质量与普惠水平，为教育的未来发展注入源源不断的活力。
实施专项培训计划，提升教师智能素养。面对教育数字化转型的新要求，应制定并实施专项培训计划，全面提升教师在新一代深度推理大模型支撑下的智能工具使用、数据分析、教学设计等方面的专业素养。这不仅能帮助教师全面适应教育数字化转型的新趋势，还将培养出一批具备高超智能素养的教育英才，为数智时代教育的高质量发展奠定坚实的人才基础。
（据《中国基础教育》2025年第3期，有删改）
