智慧教育賦能教育強國研究：大語言模型視角

摘" "要：進入數字時代，智慧教育受到各國重視。中國充分發揮制度優勢，率先開啟邁向智慧教育之路，建立起發展智慧教育的比較優勢，推進教育強國建設。大語言模型的快速發展，使人工智能技術走向認知智能和通用化，成為推進智慧教育發展的引領力量。大語言模型賦能中國教育高質量發展，還面臨教育數據治理、智慧化教育標準、意識形態安全等諸多環境性因素挑戰。因此，需要充分認識大語言模型在實現立德樹人任務中的復雜性，以及價值對齊對智慧教育良性發展的重要性，進一步完善教育智慧化生態建設。在此基礎上，提出智慧教育賦能教育強國建設的對策建議：一是構建自我進化的智慧教育新生態；二是深入研究實現大語言模型與教育價值對齊的有效途徑；三是積極引導社會力量開發各級各類教育模型；四是多手段提高鄉村教育智慧化基礎能力。

關鍵詞：智慧教育；教育強國；大語言模型；價值對齊；教育大模型

中圖分類號：G434" " " " "文獻標志碼：A" " " " "文章編號：1673-8454（2024）12-0003-10

一、引言

黨的二十大報告確立到2035年建成教育強國的奮斗目標，強調教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐，要求深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略。習近平總書記在中共中央政治局第五次集體學習時強調，加快建設教育強國，為中華民族偉大復興提供有力支撐；教育數字化是我國開辟教育發展新賽道和塑造教育發展新優勢的重要突破口[1]。人類正邁進數字時代，經濟社會形態正發生深刻變化。人工智能是引領時代變革的戰略性技術，具有“頭雁”效應[2]。2022年，ChatGPT等模仿人類創造過程的大語言模型工具發布，隨后，百度、阿里、華為等中國人工智能企業也先后推出了各自的大語言模型，以搶占人工智能應用“高地”。大語言模型的落地應用是人工智能發展的分水嶺，將人工智能從“賦能者”提升為（潛在的）“協作者”[3]。大語言模型帶領人工智能走向認知智能和通用化，必將成為推進智慧教育發展的引領力量。如何使大語言模型更好地賦能中國教育高質量發展，滿足立德樹人的根本任務要求，還面臨教育數據治理、智慧教育標準、意識形態安全等諸多挑戰。近年來，中國充分發揮制度優勢，積極深入實施國家教育數字化戰略行動，打造升級國家智慧教育公共服務平臺，構建網絡化、數字化、個性化、終身化的教育體系[4]，率先開啟邁向智慧教育之路，建立起發展智慧教育的比較優勢。需要充分認識大語言模型在教育應用中的復雜性，進一步完善教育智慧化生態建設，科學實現大語言模型與中國教育的價值對齊（Value Alignment），更加積極主動地把握好智慧教育這一賽道，推進教育強國建設。

二、中國率先開啟邁向智慧教育之路

近年來，推進教育數字化轉型、探索發展智慧教育受到世界各國共同關注。中國充分發揮制度優勢，大力推進教育數字化基礎設施建設，搭建起統一的國家智慧教育平臺，將智慧教育作為教育強國建設的新賽道、新優勢，率先邁向智慧教育，并主動設置議題，推動智慧教育發展形成國際共識。

（一）智慧教育是數字時代的教育新形態

數字技術特別是人工智能不斷賦能教育，使教育越來越智慧化，但對于什么是智慧教育以及如何發展智慧教育尚處于探索階段。當前，關于智慧教育的相關政策與論述主要涉及數字化基礎設施、智慧化課程教學、數字教育資源、數字技能和能力、數字化治理等方面[5]。在英語語境中，Intelligent、Smart、Wisdom都具有“智慧”的含義。2006年，新加坡制定“智慧國2015”發展戰略，此處“智慧”的英文為“Intelligent”；2008年，國際商業機器公司（IBM）提出“智慧地球”概念，此處“智慧”的英文為“Smart”。IBM認為，新一代信息技術讓萬物被感知、被互聯，紛繁復雜的系統、流程將變得更加高效，各類基礎設施的響應更快，地球也將更加智能[6]。2012年，來自教育學、計算機科學、環境學等領域的國際專家發起成立“國際智慧學習環境協會”，并創辦《智慧學習環境》（Smart Learning Environment）國際期刊，建立了關于智慧教育研究的專業化國際學術交流平臺。

隨著數字智能賦能教育的日益廣泛和深入，現有研究對智慧教育從發展階段、本質特征、技術功能、體系與環境構建等不同視角進行了多角度闡釋。有學者認為，智慧教育是教育信息化的高端形態，包括智慧化的學習環境、新型的教學模式和現代化的教育制度，具備感知、適配、公平、關愛、和諧五方面的本質特征[7]。有學者觀察人機協同的智慧化表征，認為智慧教育是通過人機協同作用，優化教學過程、促進學習者發展的一種未來教育范式[8]。還有學者認為，大數據、人工智能、虛擬仿真等新的智能技術能解決舊有教育體系問題。智慧教育正是在這些新技術的支持下，針對教育體系中普遍存在的、由于缺乏先進科技手段和環境而導致的共性問題，所構建的一種新型教育體系[9]。而對于智慧教育的構成要素，有學者認為包括智慧的學習環境，創新的教育方式與教育治理模式，從而構建并形成智慧化教育新生態，服務學習者的全面發展[10]。

2023年2月，教育部與中國聯合國教科文組織全國委員會共同舉辦世界數字教育大會，會上發布《中國智慧教育藍皮書（2022）》，并將智慧教育定義為數字時代的教育新形態。與工業時代以規模化、標準化、專業化、班級教學為特征的教育形態有著質的區別，數字時代的智慧教育是數智技術全面賦能，且人人皆學、處處能學、時時可學的高質量個性化終身學習體系，致力于通過教育環境數字化、課程教學個性化、教育治理精準化，培養時代新人[11]。該藍皮書從數字時代的社會特征出發、立足于宏觀時代背景，對智慧教育所包含的要素以及所要達成目標進行了系統闡述，并將智慧教育定位于數字時代的教育新形態，具有鮮明的時代特征。

（二）中國建立起發展智慧教育的比較優勢

一是搭建世界最大的教育數字化網絡空間。截至2023年初，全國所有中小學接入互聯網，99.9%的學校出口帶寬達到100M以上，學校無線網絡覆蓋率超過四分之三，99.5%的學校設有多媒體教室[12]。中國教育和科研計算機網（CERNET）主干網總帶寬達3.15T以上，2100余所高校接入CERNET，用戶達2000多萬人；CERNET2主干網是全球最大的純IPv6互聯網，活躍IPv6用戶地址數達2259萬個[13]。中國還舉辦著世界上最大規模的教育。2023年，全國共有各級各類學校49.83萬所，各級各類學歷教育在校生2.91億人，專任教師1891.78萬人，[14]中國持續產生全球最龐大的教育數據，這些寶貴的數據是數字時代建設教育強國的重要戰略資源。

二是建成世界第一大數字化教育資源中心和服務平臺。國家智慧教育公共服務平臺規模宏大，在世界數字教育的發展史上極為罕見，已成為推動中國教育智慧化發展的關鍵基礎設施。聯合國教科文組織將2022年度哈馬德國王獎（聯合國系統內教育信息化最高獎項）授予國家智慧教育公共服務平臺，為全球教育數字化變革提供了中國經驗。2024年初，平臺匯聚中小學資源總量達到8.8萬條，優質高等教育慕課達2.7萬門，國家在線精品職業教育課程超1萬門。平臺圍繞考試服務、學位學歷、留學服務等方面提供30項政務服務。[15]此外，平臺聚焦學生學習、學校治理、教師教學、服務社會等核心功能，不斷迭代升級，成為教育領域重要公共服務產品。作為世界第一大數字化教育資源中心和服務平臺，國家智慧教育公共服務平臺有效提升了我國數字教育在國際上的影響力和話語權[16]。

三是智慧教育行業市場蓬勃發展。隨著中國在數字科技領域不斷創新發展，教育數字化基礎設施超前布局，以及教育數字化標準規范體系的逐步建立，推動智慧教育行業形成基礎軟硬件供應、內容供應、智能教育系統服務、各類智能教育終端供應等質量較高的完整產業鏈。智慧教育產業生態日益完善，智慧教育行業不斷擴展廣度、下沉深度?？拼笥嶏w的“因材施教解決方案”、華為的“智慧教室解決方案”、騰訊的“教育智腦”、阿里的“AliOS智慧校園”等智慧化產品與服務已融入教育教學全鏈條，覆蓋學情監測、日常教學、智慧校園等各種教育場景。中國大型數字科技企業積極開發多種大語言模型產品，并開始在教學、評價、家校連接等領域進行實踐探索，推動中國教育全方位智慧化變革。

（三）中國積極推動智慧教育形成國際共識

2019年5月，中國政府與聯合國教科文組織共同在北京舉辦以“規劃人工智能時代的教育：引領與跨越”為主題的國際人工智能與教育大會。會議審議通過了《北京共識》，國際社會對智能時代教育發展形成共同愿景。2019年8月，《北京共識》由聯合國教科文組織正式發布，成為聯合國教科文組織首個利用人工智能技術實現2030年教育議程提供指導與建議的重要文件[17]。中國政府在推動人工智能賦能世界教育發展的初步共識形成中，發揮了關鍵性作用。此后，在2020年至2022年間，中國政府與聯合國教科文組織連續舉辦三次人工智能與教育大會，會議主題分別為“培養新能力，迎接智能時代”“確保人工智能服務共同利益，促進教育變革”“引導人工智能賦能教師，引領教學智能升級”，涉及人才培養、教育治理、教師能力提升等不同方面，深入探討智能技術對世界教育的多方面影響，推動形成更加全面的全球共識。

2023年，在首屆世界數字教育大會上，中國明確提出了“推動構建全球智慧教育共同體”的倡議，并勾畫出增進智慧教育理念共識、優化智慧教育發展生態、擴大智慧教育國際合作的可行實踐路徑。中國正致力于以超大規模的教育數字化應用實踐，為人類追求教育公平、發展高質量教育的探索做出歷史性貢獻，為數字時代的全球智慧教育發展貢獻中國智慧與中國力量[18]。

三、大語言模型將成為推進智慧教育發展的引領力量

以OpenAI推出的模型為代表，大語言模型的性能正快速迭代升級，已經具有一定的認知能力并向通用人工智能（AGI）發展。教育過程與人類的認知規律密切相關，我們對于世界的既有認知通常被視為教育的起點，大語言模型的認知與通用能力勢必對智慧教育的發展產生重大影響并將發揮引領作用。

（一）從運算智能到認知智能，大語言模型走向“通用”

人工智能是關于知識的科學。對于知識，每個時代都有不同的表達方法，均對知識表達的邊界和能力有著深刻的理論認知。人工智能旨在了解人類智能的本質，并創造出能模仿人類智能作出反應的智能機器。人工智能有運算智能、感知智能和認知智能三個層次：以快速計算、存儲為目標的運算智能已基本實現；在深度學習推動下，視覺、聽覺、觸覺等感知智能成果豐碩；認知智能則被認為是人類獨有。認知智能的核心能力是“理解”和“解釋”，體現在機器能夠理解數據、理解語言進而理解現實世界，機器能夠解釋數據、解釋過程進而解釋現象，以及推理、規劃等一系列人類所獨有的認知能力上[19]。認知智能強調對人類感知、思考、理解和推理能力的模擬，是人工智能的重要發展方向。

ChatGPT發現并大量運用隱藏在自然語言文本中的監督指令，通過大規模、無人工標注的語言模型進行訓練，實現了小模型、單任務人工智能不可及的能力涌現。語言文字是人類智慧的載體，ChatGPT、GPT-4所涌現出的泛化能力，使其從語言模型升級為認知模型。OpenAI全球事務副總裁安娜·馬坎朱（Anna Makanju）在接受美國《金融時報》采訪時表示，該公司的使命是構建能夠完成“當今人類可以完成的認知任務”的通用人工智能[20]。

對于通用人工智能的概念，不同視角導致了不同的定義和爭論，本質上是因為對跨領域通用能力的理解存在差異。2024年5月14日，OpenAI發布新旗艦模型GPT-4o，其可以實時進行文本、音頻和視頻推理，接受任意組合輸入，并生成任意組合輸出，呈現多模態性能，朝著更自然的人機交互形式和通用人工智能邁出了一大步。OpenAI承諾，未來讓普通用戶可免費使用GPT-4o，同時開放應用程序編程接口（API），推動大語言模型帶來更加廣泛的社會影響。

（二）大語言模型應用推動教育智慧化

大語言模型可以進行對話式學習，讓每個學生都有私人學習伙伴；可以應用于科學研究，嘗試探索未知事物；可以生成文字、圖片、視頻、3D模型或其他更為復雜的功能，提升學習與教學效率。開發人員利用ChatGPT等大語言模型提供的應用程序編程接口，可以更輕松地完成教育應用工具的開發。在此基礎上，教育從業者、技術專家和學習者可以自主設計定制化學習工具，賦予非專業人員自我設計智慧化學習工具的能力，能夠圍繞學科教學、協同教學、自適應等教育教學場景，實現個性化學習支持、學習路徑規劃等教學設計，以及試題自動生成、自動反饋生成、基于會話的評價等學習分析和評估應用[21]。大語言模型在教育教學各環節更加便捷的創新應用，將使教育越來越個性化、智慧化。

利用強大的計算能力、合成神經網絡和大型語言建模，人工智能技術努力嘗試破解人類文明的語言密碼。大語言模型將人類文明帶入人機協同的新范式和新階段，對教育產生深刻影響。此外，隨著機器智能化水平的不斷提升，傳統“師—生”之間的二元主體關系逐漸被打破，構筑起基于“師—生—機”的三元主體結構[22]。大語言模型性能持續躍進，不僅僅是推動教育發展的技術“賦能者”，更是推動教育邁向新階段的“協作者”和“變革者”。中國數字科技企業也積極將自己的大語言模型所具有的通用能力融入智慧教育工具，大大提升了舊有工具的性能與效率。

（三）大語言模型促進形成個性化教育智能體

智能體的定義在分布式人工智能和分布式計算領域爭論了很多年，尚未形成共識。在人工智能的術語中，智能體是指駐留在某一環境下，能持續自主地發揮作用，具備駐留性、反應性、社會性、主動性等特征的計算實體[23]。智能體能夠感知環境，通過學習提高自身性能，以智能方式代理行事，采取自主行動實現目標。

比爾·蓋茨（Bill Gates）認為，相較于基于文本的機器人（如可汗學院開發的Khanmigo），智能體將帶來更多教育機會，以及圖形和聲音等更豐富的教育體驗，并且更加個性化[24]。李彥宏認為，智能體可能是離每個人最近、最主流的大模型使用方式。智能體可以使每個人都能更好地利用人工智能，把大模型變成看得見、摸得著的工具，去解決工作生活中的具體問題。未來，基于大語言模型的智能體，將促進形成面向每個人的教育智能體，讓“有教無類”真正落地生根。

（四）大語言模型引領平臺整合，形成各類教育專用模型

2023年2月，微軟宣布新版本的必應（Bing）將在OpenAI的下一代大語言模型上運行，并且專門為搜索而定制，率先革新互聯網最重要的搜索能力，重塑搜索引擎的未來[25]。OpenAI與微軟搜索引擎必應的平臺整合，顯著增強了必應的綜合性能，并對谷歌在搜索領域的主導地位構成了挑戰。同時，大語言模型將加快數字教育平臺的整合提升。展望未來，國家智慧教育公共服務平臺也將探索整合路徑，以提高其智慧化服務的能力。

人工智能模型的輸出結果深受其訓練數據質量的影響，高質量的專業數據能提高生成內容的準確性與正向引領。例如，摩根士丹利已經開始探索利用其百年來積累的研究資源和數據庫，結合ChatGPT的技術驅動，開發專用工具，保證信息的準確、專業。2023年 3月，彭博社依托大量金融數據源，發布了專為金融界打造的大語言模型——BloombergGPT。該模型在金融任務上的表現遠超現有模型[26]。與此相比，通用性大語言模型由于缺乏專業性與針對性，難以充分捕捉行業應用中的價值與方法。因此，依托大語言模型的通用能力，基于教育專有數據，訓練教育專有模型，更符合教育高質量發展需求。

在教育領域，無論是教育者、受教育者還是教育機構，大語言模型的應用主要有兩種實現方式：中心化和分布式。中心化是指個體成為超級大模型平臺的一部分，個體完全依賴平臺算力與數據，為平臺提供自我數據獲得反饋。分布式是各教育主體擁有自己的獨立模型，實現本地部署，掌控自有數據，滿足專門化需要，整體成為個體的一部分。當前，大模型難以應對復雜的具體教育場景，各教育主體需要分布式的、滿足自我場景需要的各級各類教育模型。

四、 大語言模型推進智慧教育發展

面臨的挑戰

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出，要營造良好數字生態、加快建設數字中國，提供智慧便捷的公共服務[27]。智慧教育是數字中國建設的重要部分，良好的教育智慧化生態是發展智慧教育的基礎，人工智能充分賦能則是發展智慧教育的核心驅動力。

（一）教育智慧化基礎生態建設仍存在短板

數據流與實物（人）流保持高度一致，是大型數字企業成功的共同特征。高效流動的高質量數據不僅是數字經濟的活力源泉，也是建立教育數字化新生態的根本。中國教育數據規模巨大，整體質量和治理水平有待提升。例如，教育數據權屬關系有待理清，科研數據共享無章可循，概念術語的語言表述也缺乏統一規范。此外，教師、學生、教育教學設備等的“一數一源”“同源同碼”尚未完全實現，阻礙人工智能賦能和數據價值充分釋放。

數字技術帶來教育內容、環境、模式、形態的創新，對教育數字化標準的有效供給提出全新要求?？茖W統一的數字教育標準是數字化生態融合發展的前提，也是數字教育領域實現“雙循環”的基礎[28]。如今，教育數字化標準的制定與更新滯后，有效供給不足，以及強制性國家標準缺失，增加了人工智能賦能和數字化轉型的難度。

向世界展現中國智慧教育的價值，是一項不容忽視的特殊且重要的戰略性工作。智慧教育要實現包容性發展，需完善數字化基礎設施，保障數字教育資源惠及每一個學生。根據預測，到2030年，我國鄉村和鎮區義務教育在校生仍占全國總數的一半左右；2022年，全國小學教學點就有7.69萬個[29]。鄉村學校特別是小規模學校的數字化裝備仍存在短板，需系統解決偏遠鄉村學校數字化設施設備老舊匱乏、使用率較低等問題，讓智慧教育更好地促進教育公平。

國家智慧教育公共服務平臺面向數億不同用戶群體，必須快速有效地應對多樣化需求，不斷優化用戶體驗。這對平臺的質量、易用性和可持續發展提出越來越高的要求。數字科技企業憑借其對市場的敏感性、資本實力和技術優勢，尤其在疫情期間服務“停課不停學”過程中，通過快速提供教學軟硬件和算力支持，展現了強大的應變能力。因此，亟需充分利用這些企業在大語言模型開發與應用中的優勢，服務國家智慧教育公共服務平臺建設，并進一步加強體制機制創新，以實現更深層次的合作與整合。

（二）大語言模型落實立德樹人任務面臨復雜挑戰

一方面，從大語言模型的技術特點、應用實踐上看，生成邏輯具有意識形態安全風險。大語言模型依托訓練語料數據生成文本、圖片、視頻等內容，其技術特點易受強勢語言的價值偏好影響。誰的語料庫強大，模型的意識形態導向就會偏向誰。在ChatGPT公布的訓練數據集語言分布中，英語語料占比高達92.64708%，而漢語語料占比僅為0.09905%[30]。由此可見，ChatGPT傾向于“盎格魯-撒克遜價值體系”。與此同時，大語言模型在個體的應用實踐中，建立了私人化的交流形態，根據使用者的喜好推送服務，從而影響個人行為。“信息繭房”效應削弱了人的自主性，帶來價值取向調節困難。

另一方面，大語言模型的躍進帶來價值對齊風險惡化。隨著模型和訓練數據量與日俱增，大語言模型正在不斷創造技術基準的新記錄，但也日益反映出數據的偏見。一是涌現風險（Emergent Risks），即隨著模型量級的增大，大模型會產生小模型中未曾出現的風險，或者問題的嚴重程度會急劇增加；二是反尺度現象（Inverse Scaling），即隨著模型規模的增大，一部分風險不僅沒有消失，反而逐漸惡化[31]。對比2018年最先進的1.17億參數的模型，2021年開發的一個2800億參數的模型所引發的毒性（Elicited Toxicity）增加了29%。隨著時間的推移，這些系統的能力明顯增強，但是隨著它們能力的增強，其潛在的偏見的嚴重程度也在增加[32]。亞馬遜、谷歌、OpenAI、智譜等公司承諾，如果無法緩解嚴重風險，將不開發或部署相關模型。然而，目前尚不清楚如果這些企業未能履行承諾，應如何追究其責任。聯合國教科文組織在《教育與研究領域生成式人工智能指南》（Guidance for Generative AI in Education and Research）中提出脫離政策監管、限制多元觀點的表達、運作機制不透明、缺乏對現實社會的理解、生成虛假內容等八項應用風險[33]。由此可見，如果缺乏價值規約，大語言模型將對諸多教育核心價值造成威脅。

五、智慧教育賦能教育強國建設的對策建議

綜上所述，推進智慧教育健康發展，早日實現教育強國的宏偉目標，需要合理健全的教育數據要素市場規則、規范有序的政策環境、安全可控的教育網絡，以及引力強大且能自我進化的智慧教育新生態。

（一）構建自我進化的智慧教育新生態

一方面，加快教育智慧化標準的供給側改革。首先，改革智慧教育標準制定方式，鼓勵地方政府、社會團體通過法定程序制定國家通用標準，支持高等學校、科研院所開展標準的前瞻和儲備性研究，推動產業界發起教育智慧化標準與組織聯盟，充分釋放市場主體的標準生產活力。其次，不斷改進教育信息化進程中積累的標準，及時將被市場廣泛認可的標準上升為國家和行業標準，推動普通標準向智慧化標準轉型，優先與“一帶一路”沿線國家簽署智慧教育標準互認協議，搶占國際標準制定權。最后，加強強制性標準建設，遴選有關教育數字化、智慧化關鍵領域的基礎數據標準、底層技術質量評價標準、數據安全標準，研究制定國家強制性標準，提高教育數據標準質量，形成全國統一、符合標準的教育數據流。

另一方面，完善教育數據治理機制。首先，建立獨立的教育數據管理部門，解決教育數據管理條塊分割問題，匯聚多方學情數據，實現教育數據的統一管理，維護教育行業數據安全、數據標準統一和數據有效流轉，實現公共教育數據資產的保值升值。其次，依據《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》，盡快制訂“教育數據管理辦法”，保障教育領域的國家安全、商業機密、個人隱私和未成年人權益，保護以合法方式獲取和處理數據所形成的教育數據產品和服務，規范教育數據的采集，優化教育數據治理。最后，培育交易所、交易主體、數據供應商和第三方專業服務機構等共同構成的數據流通交易生態，形成合規、安全、規范、互信的數據市場交易秩序和規則，激活教育數據生產與流通的巨大活力。

（二）深入研究實現大語言模型與教育價值對齊的有效途徑

價值對齊是人工智能研究中的新興方向與熱點問題，強調人工智能與人類在價值層面的對齊。價值對齊不僅是工程技術實踐中的重要領域，也是大語言模型良序發展的社會基礎，需要從人文與社會科學的視角進行深入思考。為推動人機合作走向現實，價值對齊是不可或缺的一環。隨著“師—生—機”三元主體結構的逐步建立，教育領域中對人機價值對齊的要求愈發緊迫?；趦r值對齊的理論與方法，處理大語言模型在教育應用中可能帶來的意識形態安全風險，成為一個可行且有效的路徑。

為了讓大語言模型更好地賦能中國教育的高質量發展，需要深入研究教育應用中的價值對齊理論與方法。在技術理論層面，需要基于人類反饋進行調整，提供高質量的反饋數據，以提高價值對齊能力。在確認大模型是否對齊的評估環節，除了采用人工手段進行驗證之外，還需通過專用模型來進行評測。在治理層面，需通過立法解決透明性、可解釋性和問責性等問題。例如，中國發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，歐盟制定《人工智能法案》，而美國出臺的人工智能法規數量顯著增長，從2016年的1項，增加到2023年的25項[34]。

（三）積極引導社會力量開發各級各類教育模型

高質量的教育語料庫是開發各級各類教育語言模型的基礎。教育、科技、文化等部門應盡快實施國家教育語料庫計劃，同時聯合國內外已有的語料庫，積極納入國內外文獻與科研數據，充分利用國際科學開放政策，實施國際優秀科學期刊和出版物的漢化工程。此外，應以我國的教材、出版物、科研成果、期刊為主體，輔之遴選國外相關文獻與數據，建設準確可靠的國家教育公共語料庫。

大語言模型應用主要有中心化、分布式兩種實現方式。一方面，支持有能力的科技企業研發自主可控的教育專有大語言模型。國家智慧教育公共服務平臺應借助大語言模型提升服務能力，教育系統可以依托該平臺開展專有模型的應用。另一方面，支持部署端側智能教育大模型。在端側智能逐步發展的背景下，具備高算力和高可用性的終端設備能夠滿足實時或離線教育需求，成為更加適應現實教育場景的個性化智能應用。此外，不論是中心式、分布式或混合形態的應用，都是相互補充的，應鼓勵各級各類教育模型百花齊放，滿足各種不同教育場景所需。

（四）多手段提高鄉村教育智慧化基礎能力

實現鄉村數字基礎設施與學校數字化建設的融合，提高鄉村教育智慧化基礎能力。首先，將數字鄉村基礎設施建設與鄉村學校數字化一體推進，實現鄉村文化中心數字設施、信息技術人員互通互轉，以數字技術應用的彈性應對鄉村學校生源與師資不穩定問題。其次，國家智慧教育公共服務平臺和地方平臺要提供算力支持，開發針對鄉村學校教學與校園管理的公共軟件與模型，并提高易用性、降低對終端設備的技術要求、豐富特殊性教育場景的智慧化應用。最后，組織鄉村學校開展智慧化教育教學模式實驗，引導企業、公益組織等社會力量參與，發揮企業人工智能技術優勢，探索智慧化“同步課堂”“混班教學”等新模式，以解決師資配置不齊、實體教育設備不足等問題。

六、結語

在人工智能時代，人類舊有的關于知識與學習的規范體系都將被打破，維護原有的教育價值體系也將面臨挑戰，這些都迫使教育界認真思考和研判人工智能引領下的未來教育模式。大語言模型帶領人工智能走向認知智能和通用智能，成為推進智慧教育發展的引領力量。從大語言模型的技術特點、應用實踐上看，借助其落實立德樹人任務還面臨教育數據治理、智慧化教育標準、意識形態安全等諸多環境性因素挑戰。教育工作者需要充分認識價值對齊對智慧教育良性發展的重要性，深入研究人機價值對齊的理論與方法，進一步完善教育智慧化生態建設，實現各級各類教育模型的百花齊放。

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Research on Empowering a Strong Educational System with Smart Education：

From the Perspective of the Large Language Model

Wei ZHANG

（Institute of Strategy， National Academy of Educational Sciences， Beijing 100088）

Abstract： In the digital age， smart education has been valued by all countries. China should give full play to its institutional advantages， take the lead in opening the road to smart education， establish its comparative advantages in developing smart education， and make good use of the track and advantages of smart education to promote the construction of a strong educational system. The big language model leads artificial intelligence to cognitive intelligence and generalization， and becomes the leading force to promote the development of smart education. The big language model enables the high-quality development of education in China. However， it still faces challenges from many environmental factors， such as education data governance， smart education standards， ideological security and so on. It is necessary to fully grasp the complexity of the big language model in realizing the task of cultivating people， understand the importance of value alignment to the benign development of smart education， and further improve the ecological construction of educational intelligence. On this basis， suggestions for developing smart education to promote the construction of a strong educational system are proposed： The first is to build a new ecology of self evolving smart education; The second is to conduct in-depth research on effective ways to align big language models with educational values; The third is actively guide social forces to develop education models at all levels and types; The fourth is to improve the basic ability of rural education intelligence through multiple means.

Keywords： Smart education; Strong educational system; LLMs; Value alignment; Educational model

編輯：王曉明" "校對：李曉萍