認清優(yōu)勢與差距，構(gòu)建自主原創(chuàng)的教育大模型，將極大推動教育數(shù)字化進程。

關(guān)鍵詞 ChatGPT 教育大模型 人工智能 中國版

自ChatGPT面世之后，人工智能大模型技術(shù)進入了快速發(fā)展期。2024年3月，教育部啟動實施教育系統(tǒng)人工智能大模型應用示范行動，推動大模型從課堂走向應用。有媒體統(tǒng)計，截至今年6月底，全國已備案的教育領(lǐng)域大模型和深度合成算法已有約40個。

在各行各業(yè)中，教育和大模型有著天然的契合度。中國企業(yè)很早就意識到人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的潛力，如科大訊飛股份有限公司的新一代認知智能大模型——星火大模型，自去年5月發(fā)布以來，即在大模型版本迭代中持續(xù)深化賦能教育場景。同時一些企業(yè)推出了垂直類應用模型，如超星集團的匯雅大模型等。這些大模型衍生出一系列AI工具，在教育領(lǐng)域特別是在高校中應用推廣，取得了很好的教學效果。目前，教育大模型正向自主原創(chuàng)邁進。隨著“中國版”的逐步成型，將深化賦能教育場景，加快教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

以大模型推動教與學變革

從已推出的教育大模型看，以人工智能實現(xiàn)教學過程的精準化、個性化，從而達到因材施教的目的成為教育企業(yè)努力的方向。

超星集團相關(guān)負責人表示，在開發(fā)設(shè)計產(chǎn)品時，超星秉持AI與教育深度融合的核心理念，即如何使產(chǎn)品為教師賦能，成為其教學創(chuàng)新的得力助手。無論是AI助教、知識圖譜的構(gòu)建，還是各類AI工具的研發(fā)，都致力于探索如何切實減輕教師的工作負擔，同時利用AI技術(shù)為教育教學注入新的活力與可能。

科大訊飛面向教育領(lǐng)域，基于星火大模型推出了訊飛星火智慧黑板、星火教師助手、信息科技教育解決方案、訊飛星火碼上等產(chǎn)品和服務。其中，訊飛星火智慧黑板集多模態(tài)理解與推薦、全自然交互、虛擬人輔教、智慧化錄課與分享、智慧化講評、星火智批改等核心功能于一體，深度賦能課堂教學，讓黑板從板書工具躍遷為教師AI助手。目前已在河南、山東、吉林等地全面推進應用。

訊飛星火碼上是訊飛星火大模型賦能的智能編程教學應用平臺。平臺可以為學生提供實時、個性化、啟發(fā)式的編程輔導服務，為教師提供靈活、高效、多維度的編程教學支持服務。同時，平臺提供了可用于高校間共享大模型賦能編程經(jīng)驗的開放論壇，能夠幫助高校有組織地實施編程教學工作，提高學生的學習效率，減輕教師工作負擔，促進教育教學數(shù)字化轉(zhuǎn)型。北京郵電大學借助訊飛星火賦能的智能編程教學平臺，在國內(nèi)高校中率先啟動了大模型賦能編程教學的探索。在教育部公布的首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例中，北京郵電大學“‘碼上’——大模型賦能的智能編程教學應用平臺”入選。目前，訊飛星火碼上已在湖北大學、北京科技大學、西安工業(yè)大學、黑龍江外國語學院等超過350所高校中試點應用，并取得了良好的教學應用效果。

超星集團基于海量的圖書和專業(yè)文獻資源，訓練并推出了匯雅大模型，其已全面融入超星系列產(chǎn)品之中，實現(xiàn)了技術(shù)能力的深度滲透。2024年，依托匯雅大模型和一系列AI工具，超星集團將擁有2800家正式用戶的泛雅網(wǎng)絡教學平臺升級為泛雅智慧課程平臺，全面支撐智慧課程的建設(shè)與應用。在教育部公布的首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例中，支持了東南大學“大學物理課程智慧AI助教系統(tǒng)”和西安電子科技大學的“AI智能督導平臺”案例。

泛雅智慧課程平臺的升級主要有三大核心。一是智能體?；诖竽Ｐ团c專有知識庫相結(jié)合，超星為每門課程開發(fā)了對應的AI助教，能夠?qū)崿F(xiàn)課程內(nèi)容答疑、知識查詢、智能學伴、學習資源查找、語音指令、應用調(diào)用等六大功能。二是知識圖譜。作為課程內(nèi)容新的組織形式，它可以直觀呈現(xiàn)全部知識點以及知識點的各種關(guān)系，讓知識看得見、看得清，并將知識點與教學資源、教學目標相關(guān)聯(lián)，有效支撐精準教學，同時可以建立各種關(guān)系圖譜，更好實現(xiàn)教學深度與廣度的延伸。目前的知識圖譜建設(shè)已經(jīng)覆蓋700余所合作學校，支撐了包括“101計劃”等在內(nèi)的百余項項目，如2024年世界數(shù)字教育大會亮相的寧夏大學農(nóng)業(yè)微生物學課程知識圖譜、同濟大學的基礎(chǔ)力學融通課程群圖譜、中國農(nóng)業(yè)大學的智能裝備專業(yè)圖譜等。三是AI工作臺。其內(nèi)含數(shù)字人速課、AI出題、AI編寫教案、機器閱讀、視頻理解、機器翻譯、內(nèi)容安全檢測、作業(yè)查重等一系列AI工具，助力課程建設(shè)及教學的全過程。

中外大模型之間存在差距

由ChatGPT引發(fā)的大模型技術(shù)浪潮，熱度一直未減。那么，國內(nèi)與國外相比，是否還有差距？“總體而言，中外大模型在技術(shù)和應用上各有優(yōu)勢，但國內(nèi)大模型在語義理解、代碼生成和智能體能力等方面與國外頂尖模型存在一定差距。”科大訊飛相關(guān)負責人表示，當前國內(nèi)大模型仍處于研發(fā)和迭代的早期階段，各個大模型的性能差異及易用性仍在市場檢驗的過程當中。為縮小這一差距，應該加強基礎(chǔ)模型的研發(fā)和創(chuàng)新、推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開放共享、提升AI工程化能力，并關(guān)注大模型的安全性和倫理問題。

“我們在實際進行大模型開發(fā)工作時，對中外大模型研發(fā)做過全面分析研究，發(fā)現(xiàn)中外大模型在開發(fā)方面確實存在一些差距。”超星集團相關(guān)負責人認為，在技術(shù)成熟度和創(chuàng)新能力方面，國外大模型如谷歌的BERT和OpenAI的GPT系列已經(jīng)發(fā)展到了千億甚至萬億級別的參數(shù)規(guī)模，在訓練數(shù)據(jù)量和模型能力上都有顯著提升，國內(nèi)大模型在參數(shù)規(guī)模和技術(shù)成熟度上與國外頂尖模型仍存在一定差距。此外，國外在AI核心算法和技術(shù)創(chuàng)新方面具有較強的競爭力，國內(nèi)在AI領(lǐng)域雖然取得了重要成果，但在基礎(chǔ)性、原創(chuàng)性研究方面與發(fā)達國家之間仍存在不小的差距。

結(jié)合中國實際，教育企業(yè)正致力于打造具有中國特色的教育大模型?！霸趫鼍叭诤蠎蒙?，教育大模型還面臨著三大核心挑戰(zhàn)?！?科大訊飛相關(guān)負責人分析說：一是面向教與學的規(guī)模化應用具有更高的知識準確度要求；二是面向教育領(lǐng)域的生成式內(nèi)容具有更高的意識形態(tài)和安全性要求；三是面向不同學科、不同學段的育人目標，對大模型的使用方式提出了更高要求。基于此，科大訊飛正探索在通用模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建教育專有大模型。例如，它將具有生成式課堂、考試評閱等功能，可以輔助備課，豐富課程內(nèi)容，并基于數(shù)據(jù)進行精細分析的教育管理和治理。此外，還可以提供作業(yè)、考試、教研、管理等服務，幫助教師和學生更好地進行教學和學習。

“教育大模型正朝著更加智能化、個性化的方向邁進，將深度融合教育學、心理學等多領(lǐng)域知識，通過持續(xù)優(yōu)化自然語言處理、圖像識別等AI技術(shù)，為教師提供更加精準的教學輔助，為學生提供定制化的學習路徑和資源?！背羌瘓F相關(guān)負責人表示， 超星匯雅大模型將順應時代的潮流，致力于教育公平、推動教育資源優(yōu)化配置，逐步為各個高校實現(xiàn)更加精準的教學和個性化的學習體驗，推進教育現(xiàn)代化和公平化的實現(xiàn)。

構(gòu)建行業(yè)知識庫尤為關(guān)鍵

眾多的高校正在以大模型賦能教育場景，以盡快實現(xiàn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型。聽聽來自企業(yè)視角的聲音，將有助于推動這一進程。

超星集團相關(guān)負責人認為，人工智能與教育教學深度融合是大勢所趨，建議各高校積極開展“智能+教育”改革，通過制訂相關(guān)政策，鼓勵教師建設(shè)一批智慧課程、“人工智能+X”課程群。并多開展一些培訓，提升師生人工智能素養(yǎng)，構(gòu)建虛實融合、“師—生—機”三元交互的教學新范式。“人工智能賦能高等教育，首先要做到的就是可信、可用、可控，其中最重要的就是提高大模型的精準度，為此，構(gòu)建跨領(lǐng)域、系統(tǒng)化的行業(yè)知識庫顯得尤為關(guān)鍵?！彼硎荆磥沓怯媱潝y手“101計劃”及各領(lǐng)域的專家學者，通過共建平臺、共享資源、協(xié)同運用的創(chuàng)新模式，不斷豐富和完善行業(yè)知識庫，進一步推動各教育領(lǐng)域智能體的發(fā)展與應用，實現(xiàn)教育數(shù)智化發(fā)展的跨越式提升。

對此，科大訊飛相關(guān)負責人提出了三點建議，并強調(diào)了產(chǎn)教融合的重要性。一是構(gòu)建人工智能新質(zhì)人才培養(yǎng)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。加強智能算力基礎(chǔ)建設(shè)，實現(xiàn)校政企算力共享。優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)，加速人才培養(yǎng)，特別是在通用人工智能、數(shù)學建模、物理原理和認知神經(jīng)科學等領(lǐng)域。在高校部署國產(chǎn)化算力管理平臺和大模型訓練推理套件環(huán)境，為AI產(chǎn)業(yè)高層次人才培養(yǎng)提供實驗和實踐環(huán)境。

二是推進高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。利用大模型技術(shù)提升教育教學、科研和管理服務的數(shù)字化水平。推廣大模型+知識圖譜驅(qū)動的智能學習平臺，發(fā)展混合式教學模式，構(gòu)建統(tǒng)一的資源中心和智能評價體系。

三是深化產(chǎn)教融合，優(yōu)化高校學科、專業(yè)建設(shè)，培養(yǎng)人工智能+產(chǎn)業(yè)新質(zhì)人才。利用大模型技術(shù)開展跨學科研究和教學，培養(yǎng)創(chuàng)新型人才。推動高校與企業(yè)合作，加強師資隊伍建設(shè)，實施雙師教學模式，結(jié)合工程化培養(yǎng)。建立產(chǎn)業(yè)學院、實習實訓基地，共同建設(shè)人工智能教育資源和實踐平臺。引入行業(yè)龍頭企業(yè)參與人才培養(yǎng)，促進科技成果轉(zhuǎn)化，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。