從內容生產到知識服務：大模型如何擴展教育出版邊界

【摘 要】剖析傳統教育出版模式在資源配置、服務邊界和行業痛點方面的問題，闡述大模型驅動的教育出版產業革新，包括技術重塑內容生產鏈、全新界定知識服務和擴展教育出版邊界等，從知識生產流程智能重構、產品服務形態全新升級、教育應用場景深度滲透三個方面說明大模型對教育出版基礎設施的重塑。經過研究，發現大模型拓展教育出版邊界時面臨政策、產業協同、人才隊伍等關鍵問題，基于此提出加緊制定政策支持、鼓勵業態升級、促進人才融合等出版業技術能力轉型路徑，推動教育出版業借助大模型完成從內容生產到知識服務的跨越，從而實現高質量發展。

【關" 鍵" 詞】大模型；教育出版；知識服務；智慧職教

【作者單位】曹喆，高等教育出版社；張澤，高等教育出版社。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.05.003

教育乃國之大計、黨之大計，是強國建設、民族復興之基。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》明確提出“以教育數字化開辟發展新賽道、塑造發展新優勢”。教育出版作為教育事業的重要組成部分，長期以來發揮了關鍵作用。傳統教育出版主要聚焦于內容生產，通過編輯、印刷、發行各類教材、教輔等出版物，為教育活動提供基礎的知識載體。然而，在數字化時代，教育出版面臨新的機遇與挑戰。隨著知識更新迭代速度加快、學習者學習需求多樣化，傳統的內容生產模式難以充分滿足教育發展的需求。近年來，人工智能技術迅猛發展，正深刻改變諸多行業。在教育出版領域，大模型憑借其強大的數據分析、內容生成、個性化推薦等能力，為行業發展注入新的活力，有望實現從內容生產到知識服務的跨越，極大地擴展教育出版的邊界，為教育事業發展開辟新路徑。

一、范式轉移：大模型驅動教育出版的核心價值重構

1．傳統教育出版模式的現狀剖析

傳統教育出版模式在資源配置、服務邊界和行業痛點等方面面臨一系列問題，這些問題在一定程度上限制了教育出版行業的創新與進步，影響了教育質量和效率的提升。

（1）資源配置失衡

傳統教育出版單位存在“重生產、輕服務”的資源配置失衡現象，其根源在于體制機制設計與現實發展需求不匹配。一方面，人力、物力在內容生產環節過度聚焦，大量資源被用于圖書的選題策劃、編輯加工、校對等基礎工作，忽視了其他環節的投入。另一方面，教育出版單位對新興優秀人才的吸引力不足，難以提供具有競爭力的薪資待遇和廣闊的職業發展空間，不容易招聘AI訓練師、數據工程師等人員，造成數字服務能力建設方面滯后，影響出版業務的可持續發展。

（2）服務邊界局限

傳統教育出版的內容傳播主要依賴于傳統的紙質圖書銷售和數字資源建設。紙質圖書與數字資源構成線性價值鏈條，具體表現為數字化內容載體形態相對單一，技術應用多停留于可視化呈現等表層應用，以單向知識灌輸為主，缺乏互動性，從內容生產到用戶接收端之間的數據流通存在壁壘。少數教育出版單位能提供在線教育的初級形態，但交互式學習體驗效果欠佳，未形成“內容—數據—服務”閉環，無法根據用戶的反饋及時調整內容和服務，難以實現跨場景、跨平臺的知識服務。這種局限性嚴重制約了教育出版單位的精準化服務能力，使其難以適應數字化時代的需求。

（3）行業痛點明顯

傳統教育出版行業面臨數字化轉型的挑戰，難以有效利用新興技術如人工智能、大數據等提升內容質量，導致生產的標準化出版內容難以滿足多樣化學習場景和不同地區的學校或學習者的個性化需求。例如，教材知識更新周期顯著滯后于技術迭代速度，導致教學內容與實際崗位需求脫節，難以及時反映學科前沿或社會變化。同時，由于對市場變化的響應不夠靈敏，教育出版單位往往難以及時調整出版策略，不能適應教育市場的變化，這使得教育出版單位在市場競爭中難以與新興的教育科技公司和數字化教育內容提供商競爭。此外，教育出版行業還面臨盜版與電子資源濫用這種長期阻礙自身發展的頑疾。如學習者選擇使用盜版圖書，導致教輔市場陷入“高價—盜版—銷量下滑—漲價”的惡性循環，進一步破壞了教育出版在教育內容創新方面的源動力［1］。

2．大模型驅動的教育出版產業革新

大模型成為驅動教育出版產業轉型發展的創新力量。大多數教育出版單位積極擁抱技術創新，與高校、技術企業、科研機構合作構建教育大模型。例如：高等教育出版社推出的Lovong龍鳳教育大模型，集成了模型庫、智能體、數據集和101賦能平臺，為教育行業提供一站式智能解決方案；外語教學與研究出版社推出了“萬卷·絲路”多語言預訓練語料庫與大模型，以促進小語種教育的創新。大模型在教育出版領域主要用于優化和賦能編、審、校、發等教材生產環節，以及教、學、評、練、測等教材使用環節，以實現提質增效和因材施教［2］。這些由大模型驅動的教育出版行業革新將引發新一輪生產力的培育熱潮，加速推動出版融合發展。

（1）技術重塑內容生產鏈

傳統的內容生產方式正在被新型數字出版取代，教育出版生產鏈正在重塑。教育出版單位開始重新審視自身的生產模式，利用大模型在知識生產的一個或多個環節提升工作效率，實現知識的高效轉化、動態更新與精細化。例如：在選題策劃環節，教育出版單位可以利用以大模型為基座的數據分析系統，結合教材銷售情況和用戶行為研究，給出策劃方向，提高內容策劃的精準度；在內容更新環節，教育出版單位依據大模型可以動態跟蹤學科進展或專業變化，即時調整教學內容；在內容編輯校審環節，教育出版單位可利用大模型構建的智能校對系統快速識別文字錯漏、語法錯誤及格式問題等表層錯誤，提高審校效率。

（2）全新界定知識服務

高質量、個性化的內容需求仍是人們追逐的目標。教育出版不再僅僅將知識傳遞給用戶，而是從單純的內容交付模式轉變為知識活化模式，強調知識的動態應用。教育出版單位開始關注如何將已有的高質量專業知識和海量數據形成的靜態資源庫升級為動態知識引擎。教育出版單位的編輯也開始嘗試在開源模型或通用模型的基礎上訓練多年積累的海量專業化、體系化內容，形成在某一學科（專業）領域的細分模型，構建垂直領域的知識服務體系，讓知識能夠在不同的場景中靈活應用。例如，教育出版單位通過學習者交互數據，依托知識圖譜構建高質量的語料庫，提供內容優化建議，結合AI算法生成動態題庫和視頻解析，開發智能輔助考試系統產品，為學習者提供個性化的知識服務。可以說，數據成為新型要素，教育出版單位在提供知識增值服務的同時，努力向數據服務者轉型。

（3）擴展教育出版邊界

大模型的應用使得教育出版的邊界不斷擴展，服務應用領域不斷創新。教育出版不再局限于傳統的紙質圖書出版、數字資源建設及在線教育服務，而是以專業內容領域的垂類模型為依托，拓展到知識管理、智能輔導等多業態融合發展。除了傳統的教育出版單位，技術供應商、平臺運營商等也逐漸成為教育出版的重要參與者，促使教育出版產業生態復雜化。而這種復雜的產業生態為教育出版單位提供了更多的合作機會和更大的發展空間。

二、技術賦能：大模型重塑教育出版基礎設施基石

1．知識生產流程智能重構

在大模型的賦能作用下，教育出版領域的知識生產出現結構性變革。其一，生產主體從專家轉變為多元協同，在傳統的專業生產內容（PGC）模式里，由權威專家主導的知識切割與封裝局面被打破，用戶生成內容（UGC）和人工智能生成內容（AIGC）構建起新型協作網絡［3］。其二，知識形態從靜態封閉邁向動態活化，把教材等存量資源轉化為結構化數據集，建設垂直領域大模型能夠更精準地滿足行業用戶的個性化需求，實現知識的精準萃取。其三，生產流程深度融入智能技術，不僅重構了編校加工流程，還通過智能交互平臺實現對教學場景的滲透，使知識服務從線性資源供給發展為個性化學習路徑規劃。聚焦于智能化知識生產流程，具體可分為三個核心環節，知識整理、知識標注、知識萃取和知識表達。

（1）知識整理：知識體系結構化重構

將教育出版領域的海量資料庫整理轉化為AIGC預訓練語料庫［4］，是智能化知識生產的一個重要任務。在此過程中，教育出版單位需要對原始內容進行系統性梳理，將紙質源材料、電子文檔、視頻、音頻等多模態進行預處理，采用OCR（光學字符識別）、ASR（自動語音識別）及視頻關鍵幀抽取技術，實現紙質教材、講座音頻、實驗視頻等資源的文本化，通過學科專業知識本體建模，將離散的知識點轉化為帶有關聯權重的樹狀知識網絡，構建語料多層級知識分類體系，將海量教育資源轉化為帶語義坐標的知識單元。

（2）知識標注：各類資源規范化標注

對于知識分類體系下的語料，教育出版單位可通過NLP等清洗技術自動過濾噪聲數據（如重復段落、非教育類冗余信息），去除無意義內容，完成詞性還原與語義識別，建立元數據標注規范，如學科與專業屬性標簽、應用場景標簽等。教育資源的標注維度可分為語義角色標注、多模態對齊標注與教學行為標注。語義角色標注主要是識別知識點中的實體（如定理、公式）及邏輯關系（推導、對比），多模態對齊標注主要是建立文本與對應音視頻片段的時間戳映射關系，教學行為標注主要是標記教學策略標簽（如案例導入、概念辨析、錯題警示）。在知識標注過程中，教育出版單位需建立動態標簽更新機制，支持教學結構版本迭代同步更新，最終實現從非結構化資源轉化為支持AI訓練的結構化數據集。

（3）知識萃取：垂域化知識精準提純

知識萃取的過程可類比為將學科專家的深厚教學經驗提煉為輕量但相對精簡的教學框架，聚焦于從海量教育資源中篩選出基于領域知識和業務目標的高價值內容。對于結構化數據集合，知識萃取通過對比學習、遷移學習、對抗蒸餾三大技術路徑，完成知識價值的層級化提純［5］。其核心邏輯在于：通過語義向量空間映射，將教材章節、教學案例、試題解析等資源解構為帶權重關聯的知識元組，再利用注意力機制加權篩選，保留與教學目標強關聯的高響應數據（如高頻考點關聯例題）、高對齊數據（如知識點與能力素養映射關系）、高密度數據（如學科核心概念拓撲網絡），最終使萃取后的數據集成為具備可解釋性、可迭代性及場景適應性的“知識數據純釀”。

（4）知識表達：平衡優質與高效

通過知識整理、標注和萃取后形成的豐富且精準的知識體系，需要轉化為易于理解和接受的形式進行傳遞和表達，從而實現知識的有效傳播和應用。在知識表達的過程中，追求“好”的表達，意味著需要遵循先進的教育理念，以分步驟、個性化的輸出確保知識的傳遞貼合不同學習者的需求和認知度，提升學習的精準性和效率。在某些場景下，知識表達更需要“快”的特征，通過直接輸出答案的方式滿足用戶需求，節省時間，在短時間內為用戶提供關鍵信息，幫助用戶快速做出決策。在實際應用中，大模型需要根據具體的場景靈活選擇知識表達的方式。對于深度學習和知識內化，教育出版單位可優先選擇“好”的表達方式，確保知識的深度傳遞和長期價值；對于快速查詢和即時應用，教育出版單位則可以采用“快”的表達方式，以提高效率和實用性。

2．產品服務形態全新升級

在AI技術重構教育出版的進程中，服務形態設計聚焦在線教學賦能、知識付費升級與科研學術協同三大維度。在在線教學賦能方面，教育出版單位可基于傳統教學平臺服務，通過智能體構建交互式知識服務載體，結合知識圖譜實現認知網絡結構化，重塑教學場景的沉浸體驗。在知識付費升級方面，教育出版單位可以數字教材等產品形態為核心，延伸內容訂閱模式，推動知識交付從單向輸出轉向動態增值。在科研學術協同方面，科研服務依托大模型的數據萃取與關聯分析能力，能加速學術資源活化與跨領域協作。

（1）智能化在線教學產品服務

隨著教育出版向知識服務轉型，出版單位自有的在線教學產品服務呈現雙重演進路徑：一方面延續原有教學平臺的基礎支持功能，另一方面依托大模型技術實現服務形態革新，其核心創新在于通過交互式智能體與知識圖譜構建動態知識服務體系。智能體突破單向的知識傳遞模式，基于垂域知識庫構建學科教育體系，形成“問題分析—策略推薦—效果輪詢”的閉環服務鏈。同時，其能通過抽取試題、數字資源中的實體關系構建學科專業邏輯知識網絡，將碎片化知識轉化為可導航的認知網絡地圖，基于用戶行為數據分析生成動態學習畫像，實現教學服務從線性資源供給向個性化學習路徑規劃的轉型，資源推薦精準度與教學干預時效性得到提升。

（2）智能化知識內容訂閱服務

大模型技術推動教育出版從靜態資源供給向動態知識內容服務躍遷，知識的買斷制向訂閱制發展成為趨勢，訂閱制可持續發展的核心在于知識不斷迭代、交互優化與智能化服務提升。以高等教育出版社為例，其新一代數字教材深度融合自訓練Lovong龍鳳教育大模型與智能體技術，通過訂閱制模式實現全周期個性化服務，數字教材借助大模型動態生成預習內容路徑、習題解析，基于學習者的數據實時調整知識推薦路徑，通過教材內容生成數字教材智能體、知識圖譜，以提供智能助教服務，實現從統一教材到千人千面的精準適配。

（3）智能化科研與學術服務

科研與學術服務通過大模型技術與數據驅動，重構了學術資源的生產、管理與服務模式。例如：高等教育出版社與重點院校訓練打造的學科大模型支持跨學科知識整合，為科研人員提供動態更新的學術資源；華南理工大學的AI數字出版平臺通過智能審校系統優化教材與學術專著的生產流程，實現內容的實時更新與版權保護［6］。從文獻檢索到成果生成，AI工具深度嵌入科研各環節，智能技術提升了學術資源的利用效率，推動教科研與學術服務模式轉型，但其成功需平衡技術創新與倫理風險，強化版權保護機制。

3．教育應用場景深度滲透

2024年世界數字教育大會在上海舉行，教育部部長懷進鵬在主旨演講中提出“實施人工智能賦能行動，促進智能技術與教育教學、科學研究深度融合”，其核心在于通過大模型技術重塑教育場景的交互模式與價值鏈條，構建數據驅動、動態適配、全周期覆蓋的智慧教育生態。智能化背景下的教育出版領域的知識生產、產品服務升級皆是為了實現教育人工智能加持下的全場景服務轉型。

人工智能在教育領域的應用場景包括以下方面。其一，重塑教學全流程。人工智能通過學情分析、資源智能匹配和教學策略優化，賦能教師精準定位教學盲區。教師依靠平臺構建教學智能體并封裝定制化AI助教，AI助教能自動生成教案，實時監測課堂互動數據，為學習者推送個性化輔導建議。其二，推動個性化學習。通過知識圖譜與智能診斷，人工智能可為學習者構建專屬的學習路徑，通過智能化工具精準掃描薄弱知識點，實現靶向學習，達成千人千面的教育供給。如課程AI學伴24小時提供知識服務與交互支持，結合資源自動解析、錯題分析等智能化工具，幫助學習者提升學習效率。其三，實現全過程評價。整合課堂表現、作業軌跡、測試數據等全維度信息，人工智能可構建學習者學習過程數據庫，通過構建教學過程評價模型，結合智能化評價工具，對學習者在整個學習過程中的各個環節和層面進行細致、全面且深入的分析與評估。其四，提升教育科研效率。在科研中關鍵的選題支持、輔助閱讀研究文獻等環節，科研工作者使用智能搜索工具能高效地從大量文獻里篩選出用戶需要的資料，精準地找到有價值的內容。嵌入式文本工具還可以深入挖掘文獻內容，幫助用戶建立系統的知識體系。當然，還有更多科研方面的智能化嘗試，如Elsevier推出的ScienceDirect AI產品具有實驗對比功能，不僅可以生成實驗對比表格，詳細分析每個實驗，還能提取實驗目標、實驗方法、實驗結果等關鍵信息［7］。

三、實踐突破：“智慧職教”生態體系基于大模型的轉型范例

1．大模型的建設背景

“智慧職教”作為高等教育出版社在職業教育領域融合發展的試驗區，是國內大型職業教育教學資源共建共享平臺。“智慧職教”以專業教學資源庫為資源建設起點，通過在線精品課程與混合式教學工具落地開展信息化教學，再匯聚至數據監測管理，以此模式服務了千余所職業院校近年來的信息化教學，也同樣形成了一些定式且有所成效的方法和工具。在大模型智能化浪潮不斷涌來的背景下，“智慧職教”生態體系必須進行全面的智能化升級革新，借助大模型智能技術構建一個高效、智能、個性化的職業教育服務生態，其中三個支持性條件為其智能化升級研究和研發奠定了基礎。

一是在高等教育出版社的教育語料庫項目建設方面，“智慧職教”是語料的最主要供給平臺，輸出語料量超過項目總量的50%，深度參與語料庫建設工作。這樣的優勢為“智慧職教”的智能化升級提供了語料集建設，奠定了扎實的數據基礎。二是高等教育出版社在大模型訓練方面布局較早、基礎較好、方向清晰，搭建了私有化算力資源，聯合各學科頭部高校訓練了13個學科模型，開發了自有教育智能體創新平臺，提供了多個L0層基礎大模型，為“智慧職教”的智能化升級提供了堅實的技術保障。三是“智慧職教”平臺深耕發展10余年，擁有3400萬余名注冊用戶、5萬余門在線課程、1000萬余條數字資源，同時擁有10余個子系統，產品體系、用戶體量、資源數量海量且成熟，為“智慧職教”的智能化升級提供了廣域實驗場景條件。同時作為國家職業教育智慧教育平臺與各省級職業教育智慧教育平臺的主要內容資源供給方，其具有強大的資源整合能力，擁有堅實的權威行業影響力保障。

2．大模型賦能的進階過程

“智慧職教”平臺通過智能化升級的三個支持性條件，在資源建設、教學應用、教學評價、教研組織、教學管理等環節為用戶提供服務與支持。“智慧職教”平臺提出“一切AI”的升級理念，對教學全流程實施全面智能化升級。在服務職業院校數智化升級方面，平臺可匯聚各項建設成果與教學過程數據，助力構建職業院校智慧校園門戶，與國家級、省級職業教育智慧教育平臺開展貫通建設，最終構建起一個智能引領、互聯互通、資源共享、協作創新的職業教育智能化平臺生態。

（1）教學資源活化

對于“智慧職教”平臺中豐富且海量的數字化教學資源，高等教育出版社通過全新的知識生產過程對其進行處理，將其轉化為高質量數據集，主要分為兩個方向，一是基于相應資源庫數字資源的專業語料集，二是基于課程資源的課程語料集。在此過程中，平臺通過提供語料收集、整理、加工、存儲、使用、評估的流程和規范，以及數據集建設流程和技術標準，結合選定的具體應用場景，梳理現有文本及多模態數據資源，多渠道獲取和匯聚相關語料，完成數據清洗、整理、元數據標注工作，最終形成專項數據集。數字化教學資源向數據集的轉化，能夠為學習者的個性化學習提供有力支持，平臺可以根據學習者的學習歷史、興趣愛好等信息，結合數據集中的內容，在課程學習過程中為學習者精準推薦適合他們的學習資源和學習路徑等，同時可以將這些數據集作為基礎，不斷開發新的教學資源，使“智慧職教”平臺的教學資源始終保持先進性和實用性。

（2）智能工具建設

在教育教學應用領域，“智慧職教”平臺以智能化工具為切入點。一方面，出于為教師的教學工作與學習者的學習過程賦能，開展有助于教師教學與學習者學習的智能工具集這一研發目的，高等教育出版社探索性訓練職教平臺專有智能助手“職教一問”，以期在教學方面能圍繞資源建設、教學過程與教學評價等主要流程環節，為教師提供AI出題、AI批閱以及AI教學報告等一系列智能“教”與“評”工具。在學習方面，“職教一問”能針對學習目標達成、學習過程與學習評價等主要流程環節，為學習者提供包括AI視頻解析、AI文檔解析、AI錯題解析等在內的智能“學”工具。另一方面，在“智慧職教”智能體訓練工具研究設計方面，高等教育出版社從智能體創建路徑、語料數據集關聯、語料審核等方面進行開發，主要是基于服務專業資源庫、課程等項目，設定訓練和審核兩類服務智能體訓練的角色，將語料、問答的維護把關工作分工，以實現流程閉環。

（3）應用場景嵌入

在平臺功能賦能層面，“智慧職教”平臺主要聚焦于數字教材智能輔助閱讀、資源庫智能化建設與應用升級、在線課程智能化升級三個方面。一是服務資源庫平臺智能化建設與應用，通過“職教一問”賦能平臺應用全程知識問答，為專業資源庫提供專業智能體應用服務，推動資源庫資源學習模式從以往的“學習者查找資源”轉變為“資源根據提問匹配學習者”。同時，將一系列 AI 工具嵌入教師和學習者應用的各個功能環節，通過調用專業智能體提供應用服務。二是服務職教云SPOC平臺應用，提供包括“職教一問”、AI出題、AI識別錄入、AI批閱、AI視頻理解、AI錯題解析等在內的通用教學全流程支撐工具，根據SPOC教學形式的特性研發各類互動性AI工具，如課堂教學功能模塊，可通過課堂AI指令便捷調起活動窗口并進行自動化編輯、發布等。三是在知識圖譜技術與大模型的賦能下，研發職業教育AI優課新場景，通過課程圖譜建設、課程智能體訓練及AI 工具賦能全程提效，助力“智慧職教”各級各類在線精品課程智能化升級。四是服務數字教材智能化輔助閱讀，通過數字教材智能體，為每本教材構建 AI 問書工具，提供 AI 筆記、AI 翻譯、AI 關鍵詞查詢等功能，以提升用戶的閱讀效率。

（4）個性服務延伸

“智慧職教”通過平臺學習行為日志數據，挖掘學習者的多維度信息（能力、素養、態度、動機等），形成個性化學習畫像，同時利用AI構建專業的教學服務，實現細粒度的智能導學。通過吸收教學策略、教學方法等數據至相應專業或課程智能體，使教學服務可以結合個性化畫像，產生個性化的教學策略。學習者在學習過程中可以通過智能體交互與知識圖譜指引，按照推薦的教學方法獲得解決知識與技能問題的方法、策略，最終根據相應的需求個性化推薦資源、測驗活動等。在提供個性化服務的過程中，“智慧職教”在大規模教學平臺服務的基礎上，實現了階段性的個性化學習支撐。

3．大模型賦能的價值評估

依托大模型技術賦能，“智慧職教”平臺實現了職業教育生態的系統性升級，其價值增益涵蓋資源活化、服務創新與模式重構三重維度。

（1）存量數字資源增值

平臺通過結構化語料庫構建與動態標簽機制，將多模態資源轉化為可解釋、可迭代的AI訓練數據集，基于遷移學習與蒸餾技術完成垂域知識萃取，探索性地將職業教育的數字化資源轉化為知識數據集，通過智能體、智能工具等方式置入應用場景，進一步推動平臺中海量的存量數字資源知識服務價值提升。

（2）在線教學效率提升

智能化服務深度嵌入平臺教學應用全流程，通過智能體、知識圖譜聯動實現“問題—策略—反饋”閉環交互，推動教學模式從線性供給轉向動態認知導航。教學資源能夠依據問題情況適時提供，通過個性化推送精準觸達用戶。平臺在大規模服務框架下通過個性化推薦顯著提高了資源觸達率，探索實踐了大規模個性化學習的可行性。

（3）平臺服務模式創新

“智慧職教”平臺通過智能化轉型發展，從最初僅提供傳統的教學平臺服務，逐步拓展為能提供多元化智能教學支持服務，服務形式不再僅限于在線課程運營與應用，語料集、智能體、知識圖譜、個性化數據分析等新興且具有高度專業性和智能化的內容成為平臺重要的服務組成部分。

四、產業變革挑戰與對策：大模型拓展教育出版新邊界

1．關鍵問題分析

教育出版在數字化轉型升級過程中面臨政策、人才、技術、管理、市場和倫理等問題，本研究從政策供給、產業協同和人才隊伍三個核心問題進行闡述，以期為教育出版行業的健康發展提供參考和指導。

（1）政策供給不足

由于當前人工智能技術發展迅猛，大模型的發展尚處于生長期，政策邊界還很模糊。首先，使用大模型生成的內容原創性及版權問題不容忽視，可能會出現使用大模型生成的作品存在權利歸屬、侵權和權益保護等爭議。其次，教育出版應堅持正確的價值導向，而大模型可能由于技術缺陷或不合理使用，如訓練集的價值傾向不當、訓練人員的價值偏離等，引發技術倫理失范或學術倫理失范的風險，產生暴力言論、違法違規的有害內容等，不符合教育倫理和法律法規的要求。最后，缺乏技術應用標準。目前大模型技術在教育場景中的實施尚缺乏統一且精準的應用標準，模型輸出內容與教育類型、層次適配度低，既沒有量化衡量標準，也沒有較為全面的評估，暫時無法滿足用戶的精細化需求。

（2）產業協同不足

教育出版產業在大模型賦能過程中面臨諸多復雜的協同難題，尤其是在上下游生態的構建方面。教育出版產業的上游包括內容創作者、技術提供商和版權管理機構等，下游則涉及分銷渠道和最終用戶等。在產品開發階段，教育出版單位需要了解市場需求和用戶需求，生產滿足用戶需求的內容產品。在內容創作環節，教育出版單位需要協調內容創作者、技術提供商，將知識內容轉化為數字化產品。在利益分配方面，教育出版單位需要與內容創作者、分銷渠道協商，建立互利共贏的合作模式和制作合理的利益分配機制。面對分銷渠道多元化趨勢，教育出版單位還需要整合線上線下渠道，實現資源的最優配置。

（3）融合發展人才隊伍不足

由于通用大模型不能完全解決教育面臨的問題，需要構建基于國產底座的教育專有模型、領域知識庫和領域工具/插件。要想實現專有模型構建，一方面，教育出版單位需要擁有一支掌握智能化知識生產模式的隊伍，能將教育出版領域的最新發展趨勢和需求融入教育專有模型的設計和開發中，參與知識轉化、模型訓練、數據標注、算法優化等關鍵環節。另一方面，教育出版單位要有在大模型、人工智能、機器學習等領域的專家團隊，通過跨領域合作和創新思維，實現教育專有模型的精準構建指導，以滿足教育領域的具體需求和挑戰。

2．出版業的技術能力轉型路徑

國家新聞出版署《出版業“十四五”時期發展規劃》提出“強化出版技術支撐。把先進科技作為出版業發展的戰略支撐”，以及“以科技創新帶動出版產品創新、服務創新、模式創新、業態創新”。通過前文基于大模型“智慧職教”生態體系轉型范例的實踐，我們應認識到，面對大模型技術的快速更新迭代，教育出版行業必須抓住新技術的發展機遇，積極推動數字化轉型。政府、出版行業管理機構應出臺相應的政策和文件，以促進教育出版的科技創新和人才培養。教育出版單位需要明確其發展定位，向知識服務機構轉型，重視數據資產的價值。教育出版工作者需要向新型職業角色轉化，以適應數智時代的需求。這些措施是共同探索大模型與教育出版融合發展之路的有效手段，能在一定程度上推動教育出版業的高質量發展。

（1）加緊制定政策支持與引導

教育出版行業具有鮮明的特殊性，它是教育行業和出版行業相互融合的產物，離不開教育和出版兩個領域的政策支持與引導。在探索大模型在教育出版領域的應用的過程中，政府、行業主管單位需要出臺大模型落地應用的相關政策，頒布標準體系建立、規范監督管理制度等指導性文件，以鼓勵、指導大模型技術與教育出版產業的深度融合。2024年11月，中國通信標準化協會（CCSA）發布T/CCSA 561.3-2024《面向行業的大規模預訓練模型通用要求 第3部分：教育》團體標準，規定了面向教育行業需求的模型能力、場景適配和應用服務等內容，為教育大模型技術產品研發、系統建設、應用開發和測試評估等提供重要參考［8］。相較于教育領域，教育出版行業在應用大模型技術時面臨更為復雜的要求和更高的技術壁壘，以滿足用戶對內容原創性、生成內容意識形態正確性、知識產權合法性等方面的需求，因此需要更加細化和具體的指導文件，以確保行業的創新健康發展。行業組織機構需要承擔起促進行業交流學習、加強技術對接合作、推動產學研合作、推廣優秀案例和經驗及加強國際交流與合作等責任，積極推動大模型與教育出版行業的融合發展。

（2）鼓勵教育出版單位業態升級為知識服務機構

教育出版單位從傳統的內容生產商轉型升級為綜合型知識服務提供商，可以拓展教育出版的市場空間，實現多元化、跨媒體的復合出版活動。在技術領域，教育出版單位離不開數字平臺的支撐，它是向用戶提供知識服務的重要基座，起到信息內容、技術應用、平臺終端、管理手段共融互通的作用［9］。在內容服務領域，教育出版單位要通過整合和優化教育資源，給用戶提供個性化和精準化的服務內容，如智能化在線教學產品服務、智能化知識內容訂閱服務、智能化科研與學術服務等，以滿足不同學習者的需求。同時，教育出版單位應充分挖掘數據資產的價值，通過數據分析和挖掘技術，圍繞垂直領域開發語料庫和數據集等數據產品并將其銷售給學校、教育科研機構、教育技術公司以及政府部門等。此外，教育出版單位還應積極與在線教育機構、高新技術企業等開展跨界合作，運用大模型共同打造出版融合新生態，通過資源共享和優勢互補實現內容、技術和渠道的深度融合，推動教育出版行業的創新發展。

（3）促進教育出版從業人員成為融合人才

大模型技術的發展對教育出版從業人員的專業素養和技能提升提出了新的要求，要求教育出版從業人員樹立融合發展思想，具備數字素養意識，充分認識生成式人工智能的功能作用和風險挑戰，在具體崗位上既能合理利用新技術，遵守相關法律法規和知識產權條例，又能自主擺脫技術依賴，防止技術沉淪導致的內容偏失、價值觀異化和創新思考力消解等問題［10］。

大模型技術為教育出版從業人員的轉型提供了新的機遇和方向，使教育出版從業人員可以向“知識工程師”轉變，負責規劃和研發大模型產品，成為技術驅動的教育解決方案提供者。教育出版從業人員也可以轉型為知識服務專家，利用大模型為用戶提供更精準、專業的知識服務，或是轉型為負責內容資源的數字化、智能化管理的內容資產管理者。

｜參考文獻｜

［1］ 盜版猖獗！考研英語“黃皮書”將成絕版？律師：可起訴網盤平臺 ［EB/OL］.（2025-04-13）

［2025-04-30］. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1829281618010161297amp;wfr=spideramp;for=pc.

［2］ 繆立進，謝俊波，劉鯤翔. 數智時代我國科技出版轉型路徑探究［J］. 出版廣角，2025（2）：59-67.

［3］ 趙志群，黃慧婷. 職業教育數字學習資源的一種新形式：學習性工作任務平臺［J］. 中國電化教育，2025（4）：83-89.

［4］ 向安玲，馬雯筱. 面向生成式人工智能的中文語料庫建設［J］. 中國出版，2025（1）：35-43.

［5］ 知識蒸餾與數據萃取：開發人工智能訓練所需的“動態食譜”與“黃金食材”［EB/OL］.（2025-03-31）［2025-04-30］. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1828074876019821227amp;wfr=spideramp;for=pc.

［6］ 華南理工發布全國首個AI數字出版平臺，教育出版迎來新紀元 ［EB/OL］.（2025-02-10）

［2025-04-30］. https：//www.sohu.com/a/85760063

9_122118475.

［7］ 人工智能精準助力科研加速 ［EB/OL］.（2025-03-12）［2025-04-30］. https：//rss.jingjiribao.cn/static/detail.jsp？id=575168.

［8］ 中國信通院牽頭制定的8項大模型標準正式發布［EB/OL］.（2024-11-18）［2025-04-30］.https：//

baijiahao.baidu.com/s？id=1816031513077361850amp;wfr=spideramp;for=pc.

［9］ 戚德祥，馬瑞潔. 數字內容資源開發與管理：出版知識服務轉型的關鍵［J］. 科技與出版，2023（9）：20-28.

［10］ 楊凡. AI時代的教育出版研究：以生成式AI為技術驅動力［J］. 出版廣角，2023（16）：27-31.