《2025大模型背景下高等教育数智化转型研究报告》

自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布后，以大模型为代表的人工智能技术发展得特别快，给教育领域带来了巨大改变。原本教育领域的数字化转型，开始和人工智能深度融合，朝着更智能的 “数智化转型” 方向加速前进。这份报告就围绕大模型背景下高等教育的数智化转型展开，从政策、技术、应用、治理等多个方面，全面分析了现状、机遇、挑战和未来方向，下面就用通俗的话给大家讲讲报告的核心内容。

一、国内外政策为高等教育数智化转型定方向

不管是国际上还是国内，都很重视人工智能在教育领域的应用，出台了不少政策来引导。

从国际来看，像联合国教科文组织、美国、欧盟、英国等，都发布了相关政策。比如联合国教科文组织强调 “以人为本”，要保护数据隐私、促进教育公平；欧盟的《人工智能法案》把教育领域的部分 AI 系统列为高风险，要求严格监管；美国则通过法案支持 AI 教育，培养相关人才。这些国际政策普遍关注伦理、师生 AI 素养、学术诚信等问题，还希望通过国际合作一起应对挑战。

国内政策也有清晰的路线，从 2017 年国务院的《新一代人工智能发展规划》开始，到 2025 年的《教育强国建设规划纲要》，再到地方如上海、北京、广东等地的政策，形成了从国家顶层设计到地方具体实施的体系。国内政策重点围绕人才培养（比如优化 AI 相关学科、培养复合型人才）、教师队伍建设（用 AI 助力教师提升能力）、教育数字化基建（建智慧教育平台）、应用场景拓展（如虚拟课堂、智能实训）以及安全伦理（数据安全、算法伦理）展开，目标就是让 AI 推动教育创新发展。

从这些政策能看出，高等教育数智化转型有四大核心方向：一是培养适应智能时代的人才，二是加强 AI 相关的科研，三是用 AI 服务社会，四是加强国际交流合作。

二、大模型给高等教育带来机遇也带来挑战

大模型就像一把 “双刃剑”，给高等教育带来了很多新机会，但也有不少难题要解决，从技术、社会、教育三个层面就能看出来。

技术上，算力、数据、算法是大模型的核心。算力突破能让模型更强大，比如 DeepSeek 大模型降低了算力需求，让更多高校能用得起；数据是模型的 “燃料”，但海量数据存在质量参差不齐、隐私泄露的风险；算法让模型能处理复杂任务，可 “算法黑箱”（不知道模型怎么得出结论）和偏差（比如模型输出有不公平内容）也是大问题。

社会层面，大模型推动产业变革，需要更多 AI 相关人才，但高校培养的人才常常跟不上产业需求；它还改变了知识生产和传播的方式，能让优质知识更易传播，但也可能加剧教育不公平，比如偏远地区高校没条件用大模型，还可能让传统文化被曲解。

教育层面，大模型打破了 “教师是知识主要来源” 的传统，能实现个性化学习，让知识更易获取，但也带来教育生态的 “阵痛”，比如传统课程体系跟不上，学术诚信难界定（学生用 AI 写作业怎么算），教师角色要从 “教书” 转向 “引导学习”，师生都得适应这种变化。

三、教育大模型：高等教育数智化转型的核心引擎

普通大模型直接用在教育场景可能不够 “贴合”，所以报告提出了 “教育大模型” 的概念 —— 它是在普通大模型基础上，用海量教育数据训练，融入教育理论和教学实践，专门服务于教育的模型。

教育大模型有两大能力：一是通用能力，比如理解语言、生成内容、处理图像视频等；二是教育专属能力，比如能按课程体系整合知识、根据学生情况推荐个性化学习路径、用启发式的方式和学生互动、生成符合教学规范的课件习题等。

要建教育大模型，得抓五大核心要素：算力是基础，要根据教学、科研等场景灵活调配，比如 “本地 + 云端” 结合；数据是关键，得收集优质的教育数据，还要保护隐私；算法是核心，要优化算法让模型更精准，还要解决 “黑箱” 和偏差问题；开发工具能让建模型更高效，比如有专门的平台处理数据、训练模型；安全伦理和隐私保护是底线，要防止数据泄露，确保模型输出内容符合教育价值观。

教育大模型能从九个方面重构高等教育：提供精准的教育内容（比如给不同学生推不同资料）、实现灵活的教学方式（比如混合式教学、智能答疑）、打造沉浸式学习体验（比如 VR 虚拟实验）、改变师生角色（教师当引导者、学生主动学习）、用数据驱动教育评价（不光看考试成绩，还看学习过程）、提升教育治理效率（比如智能管理校园资源）、建安全可信的伦理体系、均衡教育资源（让偏远地区也能用上优质资源）、助力科研创新（比如帮科研人员分析文献、设计实验）。

四、教育大模型的技术架构、标准和实施路径

要让教育大模型落地，得有清晰的技术架构、标准和步骤。

技术架构上，报告提出了 “基础层（算力、存储等）- 数据层（通用数据 + 教育专属数据）- 模型层（基础模型 + 领域模型 + 场景模型）- 接口层（连接模型和应用）- 应用层（教学、学习、科研等场景）” 的五层架构，安全伦理和治理贯穿始终。还提到了 “教育智能体”，就是把大模型能力和具体教育场景结合，比如智能助教、虚拟导师，能和师生互动、帮着完成教学任务。

标准体系也很重要，现在已经有了初步框架，包括总体框架、数据规范、接口规范、教学应用要求、安全伦理等内容，目的是让不同高校、企业建的教育大模型能互通、合规，比如数据要符合什么标准，模型输出内容要怎么审核。

实施路径上，报告建议：一是优化算力、数据、算法的协同，比如用 DeepSeek 这种高效模型降低成本，建教育数据共享平台解决数据不足问题；二是分步骤推进，先验证模型效果，再打造示范案例，最后推广；三是选准应用场景，比如职业院校侧重实训场景，本科院校侧重科研、课程创新；四是多方合作，高校和企业、科研机构一起，共享资源、共建生态，比如华为和不少高校合作部署大模型。

五、教育大模型的实际应用案例

报告里举了不少实际案例，能直观看到大模型在高等教育中的作用。

比如沈阳工学院和华为合作，部署 “昇腾 + DeepSeek” 一体机，建了数字化实训平台，覆盖大模型、云计算等技术方向，培养 ICT（信息通信技术）人才，缓解了人才缺口问题；东莞理工学院用大模型打造智慧教室，能分析课堂互动数据、评估教学质量，还能自动切分课堂视频形成教学资源库，让教学效率提升不少；浙江树人学院开发了 AI 教学智能体 “苗苗”，能帮老师备课、实时答疑，给学生推荐个性化学习路径，还保护数据隐私；华东师范大学用大模型建了 “水杉在线” 平台，打破时空限制，给学生提供个性化学习支持，还解决了实践资源不足的问题；上海交通大学基于华为的方案，建了算力平台，部署了 DeepSeek 模型，能辅助数学解题、科研分析，提升了科研和教学效率。

这些案例覆盖了教学、学习、科研、管理等场景，证明大模型确实能提升教学质量、优化学习体验、助力科研创新。

六、怎么治理教育大模型，确保它安全合规

大模型要健康发展，离不开完善的治理。报告从四个方面提出了对策。

一是完善法律和标准，要明确责任主体，比如开发者、学校、教师各负什么责，还要建全流程监管，从模型训练前的数据审核到应用后的效果评估都要管，同时保护好知识产权，平衡知识共享和创新。

二是保障数据安全和伦理隐私，给数据加密、控制访问权限（谁能看数据）、定期备份数据，防止数据泄露；收集数据要合法，用数据要透明，还要明确责任，一旦出问题能追溯；制定隐私政策，对数据匿名处理，平衡数据使用和隐私保护。

三是推动模型优化和技术支撑，提升算法的可解释性（让大家知道模型怎么决策），减少偏差，确保模型运行稳定；规范数据来源和标注，提升数据质量；优化算力利用，共享算力资源，让更多高校能用得上。

四是保证内容高质量和教育包容性，组织专家审核模型输出内容，确保知识准确、价值观正确，还能及时更新知识；针对不同学生（比如偏远地区、有特殊需求的学生）提供适配的服务，比如多语言支持、无障碍学习材料，促进教育公平。

报告节选

完整报告获取：三个皮匠报告