教育大模型 开发建设

教育大模型的开发建设是一个系统性工程，它涉及到多个层面的创新和变革。以下是对教育大模型开发建设的概述：

核心理念

教育大模型的开发建设不是对现有通用大模型的简单调整或优化，而是一种以重构未来教育图景为目标的系统性变革。它基于开放算法模型架构，以创新教育应用场景为核心13。

技术基础

教育大模型的技术基础包括AIGC（自动内容生成技术）、生成式人工智能、大模型技术、知识库技术以及各类智能教育技术。这些技术集成在一起，推动人类学习和机器学习的双向建构24。

架构设计

教育大模型的架构设计通常分为三层：基础能力层（L0）、专业能力层（L1）、应用服务层（L2）。这种分层设计有助于持续训练教育场景模型，提高解决教育专业任务的能力1。

应用展望

教育大模型的应用展望集中在学习空间、学习资源和教师角色三个方面。它将推动教育数字化转型和智能化升级，形成人机协同共生的教育新生态：

• 学习空间互动生成，实现物理空间与网络空间的相互融通1。
• 学习资源按需供给，提供个性化学习资源，解决资源与需求匹配问题1。
• 教师角色转型升级，从“教的专家”转向“学的专家”，提供个性化支持1。

技术路线

教育大模型的开发建设主要采取两种技术路线：

1. 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专业能力8。
2. 利用教育领域专业数据，专门训练教育大模型，以适应教育场景的需求8。

典型案例

一些教育机构和企业已经开始探索教育大模型的应用。例如，智海-三乐是由浙江大学等单位共同设计研发的教育大模型，网易有道推出的“子曰”是国内首个教育领域垂直大模型910。

数据治理与共享

教育大模型的开发建设还涉及到数据治理与共享技术的重要性及挑战。白皮书分析了教育AI大模型数据治理与共享的政策、标准7。

综上所述，教育大模型的开发建设是一个多维度、多层次的创新过程，它将对教育领域产生深远的影响。

教育大模型在实际教学中如何与学生互动？

教育大模型在实际教学中与学生的互动主要体现在个性化学习空间的建构和学习资源的按需供给。在教育大模型的支持下，学习者可以通过人机互动获得学习支持、创生学习成果，建构个人学习空间和集体学习空间，形成物理空间与网络空间相互融通的学习场景，让所有学习者都可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息。此外，教育大模型借助学习分析能力，为学习者提供个性化学习资源，破解优质教育资源供给与学习需求匹配的问题。1

教育大模型在个性化学习资源推荐方面有哪些优势？

教育大模型在个性化学习资源推荐方面的优势主要体现在其强大的学习分析能力和对教育场景的深入理解。教育大模型能够根据学生的学习特点和需求，为其推荐合适的学习内容和学习资源，通过个性化的学习推荐，学生可以更好地选择适合自己的学习方式，提高学习效率。此外，教育大模型还能够通过分析学生的学习数据，预测学生的学习需求，从而提供更加精准的个性化学习资源推荐。1920

教育大模型如何帮助教师进行教学设计和提供个性化支持？

教育大模型能够帮助教师进行教学设计和提供个性化支持，主要通过以下几个方面：首先，教育大模型可以逐步取代重复低效的教育劳动，提升教育教学工作的科学性和创造性；其次，教育大模型推动教师从“教的专家”转向“学的专家”，通过创造性的教学设计，为每个学习者提供个性化支持；最后，教育大模型还能够为教师提供课程设计、教学策略、评估方法等方面的应用技巧，帮助教师更好地将大模型应用于教育教学实践中。12122

教育大模型在推动教育数字化转型和智能化升级中面临哪些挑战？

教育大模型在推动教育数字化转型和智能化升级中面临的挑战主要包括：如何厘清教育大模型的理念内涵，设计符合技术本质的系统架构，以及如何打造教育应用新场景等。此外，教育大模型的发展还涉及到数据治理与共享技术的重要性及当前面临的挑战，需要在提炼和萃取深度教育知识的同时，破解人工智能教育应用中的风险和挑战。17

教育大模型的开放创新架构如何促进教育领域的技术发展和知识共享？

教育大模型的开放创新架构通过连接各类教育数字化应用，持续训练教育场景模型，不断提高解决教育专业任务的能力。其架构分为三层：基础能力层（L0）、专业能力层（L1）、应用服务层（L2）。这种分层的开放创新架构有助于建立人工智能大模型与各类数字化教育应用的开放接口，持续训练和完善教育场景模型，形成智能教育开放模型集群和知识库，促进教育领域的技术发展和知识共享。1