2025年教育大模型分析：数智化转型如何重塑高等教育生态

随着人工智能技术的飞速发展，教育大模型正成为推动高等教育数智化转型的核心驱动力。自2022年ChatGPT 3.5发布以来，以大模型为代表的人工智能技术对教育变革带来了巨大影响，教育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型新阶段。本报告将深入分析教育大模型在高等教育领域的应用现状、技术架构、实践案例及未来发展趋势，为行业参与者提供全面的参考依据。

一、政策体系日趋完善，为教育大模型发展提供坚实保障

近年来，全球各国高度重视人工智能在教育领域的战略意义，纷纷出台相关政策文件，为教育大模型的发展提供了坚实的制度保障。从国际层面看，联合国教科文组织、欧盟以及美国、英国等国家机构密集发布了一系列政策文件，体现了国际社会对规范和引导人工智能在教育中应用的高度重视。2019年9月发布并于2024年5月更新的《经合组织人工智能原则》，建立了首个关于人工智能的政府间标准建议书，旨在通过促进可信人工智能的负责任管理来培育创新和信任。2023年5月美国教育部教育技术办公室发布的《人工智能与教学的未来》报告，强调"以人为本"的人工智能应用原则，旨在利用人工智能技术提升教育效果的同时确保教师仍处于决策核心地位。

在国内，中国政府也出台了一系列重磅政策。2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。2018年4月教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》，强调要优化高校人工智能领域科技创新体系，完善人工智能领域人才培养体系。2023年2月中共中央、国务院发布的《数字中国建设整体布局规划》，将教育数字化纳入数字中国建设的整体框架，明确要求"大力实施国家教育数字化战略行动，完善国家智慧教育平台"。2025年1月中共中央、国务院发布的《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》明确要"促进人工智能助力教育变革"，"打造人工智能教育大模型"。

这些政策共同呈现出多维度、系统性的特点：在理念上强调"以人为本"和伦理先行；在布局上关注从人才培养、教学实践到基础设施的全链条建设；在内容上高度重视人权、安全与伦理三大核心议题；在实施上注重师生人工智能能力建设和素养提升；在治理上展现出前瞻性的战略意识。政策体系的不断完善，为教育大模型在高等教育领域的健康发展奠定了坚实基础，指明了发展方向。

从地方政府层面来看，各地也积极出台相应政策。2021年11月上海市教委发布的《上海市教育数字化转型实施方案（2021-2023）》，提出创新教育场景示范应用，深入推进教育教学变革。2024年7月北京市发展改革委等部门发布的《北京市推动"人工智能+"行动计划（2024-2025年）》，强调发挥教育资源优势，加强大模型企业、教育机构和管理部门协同联动。2025年4月甘肃省教育厅发布的《人工智能赋能甘肃高等教育实施方案》，旨在推动人工智能与高等教育深度融合，建成西部人工智能教育创新高地。

国际比较显示，中国在人工智能教育政策方面具有明显的系统性优势。2025年8月联合国教科文组织发布的《东亚的数字化飞跃：高等教育转型的区域综合报告》指出，中国政府通过制定一系列战略规划，系统性地推动高等教育的数字化转型，构建了世界领先的教育信息化体系。与欧盟强制性分层风险监管、英美指导性法规与行业自律等模式相比，中国的政策体系更加全面和协调，为教育大模型的发展创造了良好的制度环境。

二、技术架构持续优化，推动教育大模型能力全面提升

教育大模型的技术架构正在快速演进，从算力、数据、算法到开发工具等各个层面都取得了显著进展，为高等教育数智化转型提供了强大的技术支撑。

在算力方面，教育大模型面临着训练和推理两个阶段的不同需求。在模型训练阶段，由于需要处理海量教育数据并迭代优化千亿级甚至更多参数，对计算资源的需求极为庞大。一个千亿级参数的教育大模型可能需要数千卡甚至上万卡的高性能计算资源来完成训练任务。而在模型推理阶段，所需的算力规模相对较小，根据任务的不同，几十卡到几百卡级别即可应对大部分应用场景。2025年，DeepSeek大模型的横空出世，在获得高性能的同时极大地降低了模型训练和推理的算力需求，为高校构建大模型提供了一体机本地化部署新的选择。

数据是教育大模型的必备燃料。教育领域数据基本涵盖文本、图像、音频、视频、虚拟仿真等多种类型，数据来源广泛。高质量的教育数据不仅要求"量大"，更关键在于"质优"，需要具备准确性、教育相关性、丰富性、良好结构性、公平性、时效性、规模性以及合法性等特点。从获取方式来看，教育领域数据可以分为公开数据与内部数据两类。公开数据包括权威教育资源、教育开放平台数据、行业测评及研究数据等；内部数据则包括教学基础数据、教学过程数据、教育管理数据等。

算法是教育大模型的核心引擎。随着技术的发展，算法不断演进，大模型能力越来越强。DeepSeek通过混合专家架构的稀疏激活与动态路由技术，结合大规模强化学习，并融合算法优化与工程创新，在保证性能前提下实现训练与推理效率的跨越式提升。然而，算法黑箱问题仍然是一个严峻挑战，需要开发可解释AI技术来增强算法的透明度和可信度。

开发工具矩阵的完善为教育大模型的发展提供了重要保障。算力架构平台专注于为模型训练与推理提供弹性算力支持；数据开发平台提供多模态数据处理全链路解决方案；模型开发平台专注教育大模型开发；智能体开发平台推动教育大模型的落地应用。这四款工具平台构建起教育大模型开发的完整技术闭环，通过算力配置、数据治理、模型构建、应用创新的有机联动，为教育大模型提供了从基础设施到场景应用的全链条解决方案。

技术标准体系的建设也取得了重要进展。2023年，全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会成立了"教育通用人工智能大模型"系列标准工作组，启动了相关标准建设。工作组在2023年世界人工智能教育大会上发布了《教育通用人工智能大模型标准体系研究报告与系列标准》，在2024年世界人工智能教育大会上发布了《教育人工智能大模型数据治理与共享技术标准白皮书》，这标志着我国教育大模型标准体系建设取得了初步的成果。

从实施路径来看，基于通用大模型研发教育大模型成为主流选择。截至2025年7月，通用大模型参数规模不断增大，性能大幅度提升。完全开源且高性能的通用大模型显著降低了二次开发的技术壁垒。2025年2月底，DeepSeek公布五大核心技术，让开发者无需从零搭建底层系统，大大降低了AI开发门槛。"DeepSeek+昇腾"的"开源算法+国产算力"整体解决方案，使得教育大模型算力和算法要素有了充分的保障。

三、应用场景不断拓展，深刻改变高等教育教学生态

教育大模型在高等教育领域的应用场景正在不断拓展和深化，从教学、学习、科研到管理等各个环节都产生了深远影响，正在重塑高等教育的生态体系。

在教学方面，教育大模型推动了教学模式的创新。清华大学研发的环境学科AI引擎，运用大模型培养学生系统思维与交叉能力，整合专业知识库和教学资源，构建多层智能系统，实现24小时智能学伴陪伴等，提升环境学科教学效果。北京理工大学研发的"精工智教"系统，全力赋能全流程教研协同，整合课前课后环节数据，构建虚拟课堂及知识图谱工具，实现学情动态感知以及教研反哺教学的良好循环。这些应用不仅提升了教学效率，还实现了教学质量的显著提升。

在学习方面，教育大模型赋能学生成为自主导向的学习者。北京邮电大学研发的"码上"平台，凭借大模型推动编程教育革新，整合AI代码能力，构建一对一实时辅导系统，具备编程错误自动纠错、启发式问题答疑以及学习路径优化等强大功能。浙江大学研发的"智海"平台，利用AI助力人工智能微课程教学优化，整合视频与案例资源，构建结构化知识引擎，实现沉浸式学习场景以及知识点智能匹配。这些应用显著提升了学习的个性化和有效性。

在科研方面，大模型成为高校教师和研究人员的得力助手。大连理工大学研发的智能合成平台，聚焦于通过AI与自动化手段革新科研实验流程，整合高通量设备以及反应数据，构建智能筛选系统，实现合成路径的高效优化和安全微量化实验。武汉理工大学研发的"材料+学科大模型"，借助跨尺度材料计算加速科研创新步伐，整合材料基因库与实验参数，构建智能设计推演系统，实现跨尺度材料性能预测和高通量计算加速，对科研创新起到强劲的推动作用。

在管理方面，教育大模型提升了管理效率和决策科学性。华中科技大学研发的智能预警机制，通过AI技术预测学生学业风险，整合历史成绩数据，构建分级预警系统，实现多主体协同帮扶及学业路径动态干预。同济大学研发的ChatTJ平台，利用AI重构招生服务，整合多模态交互数据，构建24小时智能咨询系统，实现政策精准解读及资源配置动态优化，全方位提升了招生服务水平与效率。

典型应用案例充分展示了教育大模型的价值。沈阳工学院联合华为共建华为-沈工现代产业学院，在搭建人才培养联合创新Talent平台基础上，本地部署"昇腾+DeepSeek"一体机，全面赋能教学、答疑、测评等核心场景。东莞理工学院携手华为打造智慧教室，构建了从混合式教学到生成式课堂的课程迭代体系，通过知识传递与能力生成的双循环模式，实现大模型与智慧教学空间的深度融合。浙江树人学院基于昇腾底座部署了DeepSeek R1的本地化AI算力平台，深度打造"教师-AI-学生"协同生态，重构教学模式。

华东师范大学的项目"大模型数字人赋能师范生实践教学能力提升"研发了面向师范生实践教学能力培养的教育元空间，通过开发具备多种性格和认知特点的数字人角色，用于模拟真实的学生行为和复杂的课堂交互场景。该项目入选了教育部"人工智能+高等教育"应用场景典型案例，有效破解了师范生培养中"真实情境缺失、试错成本过高、评价维度单一"等瓶颈。

上海交通大学联合华为成立了鲲鹏昇腾科教创新卓越中心，探索AI技术与高校教育体系的深度融合。基于华为全栈AI解决方案，上海交通大学建设了国内高校领先的算力平台，支持千卡集群训练，兼容主流AI芯片，算力利用率大幅提升。基于昇腾平台，上海交大成功完成DeepSeek全系列模型本地化部署，成为国内首个实现千亿级大模型全栈自主化部署的高校。

四、治理体系加快构建，保障教育大模型健康发展

随着教育大模型在高等教育领域的深入应用，构建科学有效的治理体系成为确保其健康发展的关键所在。当前，教育大模型面临着数据安全、伦理隐私、算法偏差等多重挑战，需要建立全方位的治理框架。

在法律法规建设方面，完善的教育大模型应用法律体系是保障其规范健康发展的基础。需要形成多方联动的责任共担机制，确保AI生成的教学资源符合教育价值导向，避免有害信息传播，同时保障内容的科学性与客观性。我国《互联网信息服务深度合成管理规定》为加强对恶意内容生成风险的管理和治理提供了详细和具体的法律依据。《生成式人工智能服务管理暂行办法》通过多条规则对生成内容的准确性、合法性、正当性以及违反规定应承担的责任进行规定，使开发者和提供者更加负责任地使用人工智能技术。

在标准体系建设方面，2023年世界人工智能教育大会发布的《教育通用人工智能大模型》系列标准，围绕教育场景中大模型的总体框架、功能模块、数据构建原则、测评机制、安全隐私保障及教学应用规范等方面提出系统性指导。该标准体系凸显了教育的系统性、适应性和实用性，各标准规范彼此关联、相互支撑，为行业提供统一技术指引与实践标准。

数据安全与伦理隐私保护是教育大模型治理的核心内容。数据加密技术是保障教育数据安全的核心技术，通过加密算法将明文转化为密文，只有授权用户凭借相应密钥才能解密读取，有效防止数据在传输与存储过程中被窃取或篡改。访问控制机制确保只有授权人员能够访问特定教育数据资源，防止学生学籍信息泄露，保护学生个人权益。数据备份与恢复确保合法用户可以及时访问所需数据，是保障教育数据安全的重要技术支撑。

模型演进与技术支撑是教育大模型治理的重要方面。需要提升算法可解释性，保障教育服务的科学透明；加强公平算法设计，减少教育应用的算法潜在偏差；稳定教育大模型运行，确保教育应用持续可靠。同时，需要控制数据来源，规范教育数据采集渠道；规范数据标注，提升教育数据处理质量；加强数据多样性，实现学习场景全覆盖。

内容高质量与教育包容性是教育大模型治理的价值追求。需要构建专家审核体系，确保学科知识权威；把控知识价值导向，引导师生健康成长；进行知识更新纠错，确保学习内容与时俱进。同时，要支持差异化学习，满足多样化学习需求；促进跨文化教育融合，增进多元文化理解；强化特定需求群体支持，保障特殊教育需求。

教育大模型的治理还需要建立国际合作机制。在全球生成式人工智能快速发展的背景下，国际政策文件高度重视人权、安全与伦理三大核心议题，明确了人工智能应朝着造福全人类的方向应用与发展。中国积极参与全球人工智能治理，推动建立国际数字教育标准，促进平台互联互通，加强与国际组织合作，制定跨国认证体系，共享优质数字教育资源，开展教育智能转型合作，共护人工智能安全。

未来，教育大模型的治理将更加注重技术创新与伦理规范的平衡，在推动教育大模型应用的同时，确保其符合教育目标、法律法规及可持续发展要求，实现技术创新与教育价值、社会责任的有机统一。

以上就是关于教育大模型在高等教育领域应用的分析。从政策环境来看，国内外已形成较为完善的政策体系，为教育大模型的发展提供了坚实保障；技术架构持续优化，在算力、数据、算法和开发工具等方面都取得了显著进展；应用场景不断拓展，深刻改变了高等教育的教学生态；治理体系加快构建，确保教育大模型健康发展。

教育大模型正在推动高等教育向智能化、个性化、开放化方向转型，为培养创新型人才、提升教育质量、促进教育公平提供了新的机遇。随着技术的不断成熟和应用场景的持续深化，教育大模型将在高等教育领域发挥更加重要的作用，为构建智能、高效、开放、可持续的高等教育新生态提供强大动力。

未来，教育大模型的发展需要政府、高校、企业等多方主体协同推进，加强技术研发与应用创新，完善治理体系与标准规范，推动国际合作与交流共享，共同促进教育大模型在高等教育领域的健康发展和创新应用。

编辑：666知识控