重构教育图景：教育专用大模型研究报告（简版）.pdf

重构教育图景：

教育专用大模型研究报告

（简版）

中国教育科学研究院数字教育研究所

之江实验室智能教育研究中心

2023年12月

当前，新一代人工智能技术迅猛发展，在全球引起了广

泛关注。2023年11月，OpenAI召开首个开发者大会，发布

了GPTs及必威体育精装版开发技术，让每个人都可以通过自然语言人

机对话的方式创建自定义大模型。同时，百度、阿里巴巴、

华为、科大讯飞等国内科技企业相继发布了多款人工智能大

模型，提供中国解决方案。未来，人工智能大模型将深度融

入各领域各环节，赋能千行百业智能升级，助力社会生产力

跃升。从通用大模型到教育专用大模型，是人工智能大模型

技术深化发展的重要趋势。这不只是在通用大模型基础上进

行微调和优化，而是一种基于教育场景、开放模型架构的重

大创新。教育专用大模型是指以通用大模型为基础的多层次

开放技术架构，以多样的教育数字化应用为驱动，通过统一

交互对话界面向师生和社会学习者提供专业能力。它具备丰

富多样的教育专业知识，并在应用中持续升级。

在这个背景下，中国教育科学研究院数字教育研究所和

之江实验室智能教育研究中心组建研究团队，聚焦教育专用

大模型，从技术基础、应用现状、潜在挑战、创新构思、落

地场景等方面开展研究，形成了《重构教育图景：教育专用

大模型研究报告》。

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第一章教育专用大模型的技术基础

“大模型”（largemodels）是指具有数十亿到数百亿甚至

更多可训练参数的人工智能模型，它是深度学习、GPU硬件、

大规模数据集等多种技术共同发展的产物。大模型所展现的

强大能力实质上是深度学习中“量变引起质变”的结果。当模

型参数量达到一定规模时，模型准确率会经历质的飞跃，这

一过程被称之为“涌现能力”，即从原始训练数据中自动学习

并发现新的、更高层次的特征和模式的能力。这些能力突出

表现为通用的用户意图理解能力、强大的大范围上下文连续

对话能力、智能的交互修正能力、内容的润色分类和总结能

力、新内容的生成能力、多模态能力。

作为重点研发领域之一，教育专用大模型是大模型技术、

知识库技术以及各类智能教育技术的集成应用，将在教育过

程中训练形成教育新场景，实现人类学习和机器学习的双向

建构。当前，教育专用大模型主要采取两种技术路线：一是

直接调用通用大模型，通过微调或提示学习的方式使之具备

一定专业能力；二是利用教育领域专业数据，专门训练用于

解决教育任务的大模型。这两种技术路线都取得了一定进展，

但实现效果仍有待提升。由于缺乏足够的专业数据训练，教

育深度知识不够，智能性不强，难以灵活处理复杂多变的教

育任务。

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如何研发教育专用大模型，破解之道在于两条技术路线

整合起来。这并非简单相加，而是通过建立一种全新的开放

技术架构，系统整合通用问题解决能力和教育专用问题解决

能力，实现技术突破。具体来说，要结合通用大模型与教育

领域专业数据，打破数据孤岛，通过开放数据接口源源不断

地获得来自常态化教育应用中的数据；要以专家知识库作为

大模型的补充，将学科知识和教育教学中的各种规则有意识

地“教”给大模型；要整合应用各类智能教育技术，将已经发

展起来的各类智能教育技术集成于教育专用大模型之中。

第二章教育专用大模型的案例分析

大模型在口语练习、数学学习、情感分析和个性化推荐

等方面为教育带来巨大潜力和可能性。我们梳理了五种典型

的教育专业大模型应用案例，对其发展背景、应用场景、设

计特色等进行了深度分析。

表1教育专用大模型典型应用案例

序号典型应用产品研发单位采用的大模型学科类型

1星火语伴科大讯飞星火认知大模型语言学习

2EmoGPT华东师大自研大模型心理疏导

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