構建教育大模型要創新驅動而非盲目擴張

隨著生成式人工智能技術的迅速演進，全球掀起了大模型構建的熱潮，我國多所高校也紛紛參與其中。例如，清華大學聯合企業研發了GLM系列基礎大模型，并成立了人工智能研究院基礎模型研究中心，積極推動了大模型技術在教育、醫療、金融等領域的應用。其他高校也計劃或正在研發具備自身特色的教育大模型。這一浪潮不僅推動了技術創新，也培養了相關領域的人工智能人才。然而，教育大模型的構建有其特殊性，需綜合考慮教育規律與技術成本，避免盲目發展。

構建教育大模型的必要性

在當前的人工智能時代，大模型的研發主要集中在通用領域，國內外陸續出現了GPT-4和GLM-4等通用基礎大模型。通用基礎大模型具備強大的泛化能力，能夠理解和生成多模態信息，并在多個領域和任務之間實現遷移與應用。

然而，盡管其具備一定的跨領域適應能力，通用基礎大模型仍無法完全替代教育大模型。教育領域有其獨特的復雜場景，要求深入捕捉學習者的認知過程和教學互動的細節，強調個性化教學并符合教育教學規律，且涉及倫理與價值觀的傳遞。此外，通用基礎大模型也難以完全滿足教育數據的隱私保護與合規性等方面的要求。相比之下，教育大模型能夠針對這些特殊需求進行構建，提供更精準的個性化支持和更深入的教學分析，確保符合教育規律和要求。因此，盡管通用大模型能力日益增強，在教育領域仍需構建教育大模型以實現更佳效果。

具體而言，教育大模型需要收集并整合通用領域與教育領域的多模態數據，這些數據包括但不限于課堂音視頻、作業與試卷、慕課內容、論壇討論以及教學理論和學科知識，這些多模態數據是構建教育大模型的信息來源。在此基礎上，再通過不同模態數據與特定模型框架的結合，采用自監督學習等方式進行預訓練，從而形成教育大模型。與傳統模型相比，該模型能夠更深入地理解教學資源、教學對象和教學過程這三個核心要素。教育大模型的核心能力包括理解教育資源的屬性、關聯與語義信息，識別教學對象的行為、語言與意圖，并解析教學過程中各類互動、活動和目標。最終，教育大模型能夠為教學平臺和系統提供自動生成教學資源的能力，為線上線下學習者提供個性化學習支持和互動體驗，同時為教師和教育管理者提供教學設計和決策支持。通過這些方式構建出教育大模型，可以更好地服務于不同學段和教育場景，顯著提升教學質量和學習效果，并支撐多類教育智能化服務和系統。

構建教育大模型需要大量技術與成本

構建教育大模型的過程可分為幾個關鍵步驟，每一步都涉及不同的技術要求和資源投入。首先，是數據收集與處理，這是構建大模型的基礎環節，涉及大量教育數據。這些數據來源廣泛，數據的質量和有效性對模型的構建也起到了至關重要的作用。其次，需要選擇合適的深度學習模型架構，并通過堆疊大量神經網絡層來提升模型的表示能力和泛化能力。在訓練過程中，需要大量數據進行迭代優化，持續調整模型參數以最小化損失函數。最后，在模型訓練完成后，還需對其進行不斷調整與優化，包括采用更先進的優化算法和改進網絡結構與參數，以確保模型在不同教育場景中的適用性。

而構建教育大模型的成本首先體現在其龐大的計算資源需求上。深度神經網絡的訓練需要高性能的GPU或TPU集群，訓練硬件的購置費用驚人，且運行和維護成本也非常高。例如，大規模訓練大模型的計算集群在運行過程中耗電量巨大，完成一次基礎模型訓練的電費往往高達幾十萬元人民幣甚至更多。其次，存儲資源開銷巨大，教育大模型需處理和存儲海量的多模態教育數據，包括訓練數據、模型參數及中間結果，對存儲系統的容量和讀寫速度提出了極高要求。再次，人力成本同樣占據了相當大的比例，構建大模型需要由數據科學家、機器學習工程師和教育領域專家組成專業團隊，團隊的薪酬、培訓及協作成本不菲。最后，持續優化也是一項長期成本投入，涵蓋算法改進、模型調整、性能監控和問題解決等多個方面。這些都需要持續的人力和物力投入，才能確保所構建的大模型能夠在教育領域落地應用并達到預期效果。

構建教育大模型需科學規劃和引導

統籌規劃與多方協同相結合。構建教育大模型是一項復雜的系統性工程，涉及高昂的軟硬件成本和龐大的人力投入。因此，需要在國家層面進行統籌規劃，科學合理地推進教育大模型的構建。教育與科技管理部門在這一過程中不僅扮演著引領和規范的角色，還肩負著政策制定、資源配置和監督落實的責任，以確保教育大模型的構建與國家的教育方針、發展戰略及實際需求緊密結合。這一規劃過程需要深入分析不同教育階段的特點和需求，例如基礎教育側重于知識的普及與基礎技能的培養，職業教育注重技能實訓與就業導向，而高等教育則著重于科研創新和專業人才培養。因此，可以分別構建滿足不同教育層次需求的教育大模型，但應避免在數量和規模上的盲目擴張，以防資源浪費和低效重復建設。

在構建教育大模型的過程中，需鼓勵高校與企業協同推進。高校擁有豐富的教育資源和科研能力，可以參與教育大模型的基礎研究、技術開發和人才培養，并為模型開發提供理論支持。企業則可以借助其資本和技術優勢，推動大模型的研發進程、產品化和市場化。通過技術創新，企業還能進一步利用高校的科研成果，優化和升級教育大模型的功能，滿足市場需求。此外，教育大模型的構建需考慮教育的多樣性和地域性，應鼓勵地方政府、一線學校及社會各界共同參與，形成多方協同、共建共享的格局。例如，不同地區可以提供其典型的教育場景數據和教育服務需求，在構建教育大模型的基礎上，進行適當微調和優化，從而確保其能夠服務于不同地區和不同特點的教育對象。

數據安全與倫理規范建設相結合。教育大模型的構建需要大量教育數據，因此在數據確權和脫敏的基礎上，需要建立基礎教育領域的數據資源開放共享機制，以提供可靠、真實和準確的教育數據，打通教育數據使用的“堵點”。同時，嚴格規范教育數據的采集、存儲和使用，保護學校和教師的數字資產，并強化“知情——同意”原則，以保障師生的隱私和信息安全。此外，教育大模型依賴無標注數據進行自監督學習，其訓練過程中難以避免產生數據偏見、知識產權糾紛和計算準確性等問題。因此，在應用于教育時，必須從公平性和可解釋性等方面進行風險評估，并確保模型輸出內容的科學性和準確性，以避免價值觀偏差。

另外，基于教育大模型的人工智能產品可以為教學提供輔助，應明確其在教育中的應用邊界，制定相應的規則、標準和責任，確保合法合規、倫理有序。例如，教師或教育管理者應監管模型的使用，特別是在人機協同和智能教學輔助中，要明確功能限定，避免模型影響學生的獨立思考和認知能力。同樣需要注意的是，教育大模型的構建是一個長期且復雜的過程，需要持續進行跟蹤研究和評估，以確保其在實際教育教學應用中能夠切實提高教育質量和效率。

充分利用現有大模型推動教學與科研。目前，國內外開源的通用領域和跨領域的大模型逐步增多，并展現出其在多任務上的強大泛化能力，尤其在多模態復雜信息的理解和推理上取得了顯著進展。因此，應該鼓勵國內高校科研團隊通過下游任務的適配與微調等方式，充分利用現有的大模型來解決實際問題而非從零開始構建。例如，國內高校可以結合自身學科的特點和科研需求，對現有大模型進行低成本的微調，進而構建適合特定專業（如法律、醫療、公共管理等）的技術解決方案和科研服務。通過這種方式，國內高校可以在資源有限的情況下，充分利用前沿人工智能技術提升其教學與科研工作的智能化水平，滿足相關學科甚至跨學科的實際需求，提升教學與科研的效率。