人工智能教育大模型:体系架构与关键技术策略

作     者：刘邦奇 喻彦琨 王涛 袁婷婷 韩萌 LIU Bangqi;YU Yankun;WANG Tao;YUAN Tingting;HAN Meng

作者机构：西北师范大学教育技术学院甘肃兰州730071 讯飞教育技术研究院安徽合肥230088 

出 版 物：《开放教育研究》 (Open Education Research)

年 卷 期：2024年第30卷第5期

页      面：76-86页

核心收录：

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

基　　金：全国教育科学规划2023年国家重大课题“新一代人工智能对教育的影响研究”(VGA230012) 

主　　题：人工智能教育大模型 数据 体系框架 关键技术 

摘      要：以大模型为代表的生成式人工智能技术为破解教学难题、革新教学样态带来了机遇。虽然大模型以其强大的泛化性能和跨领域的适应性,能够在多类场景中展现出强大能力,但若仅依靠海量数据训练带来的优势,往往很难满足教育场景下更高的知识准确度、价值观与安全性要求。为此,能够满足教育特定场景任务需要的人工智能教育大模型应运而生,能有效提升教育质量和推进个性化、智能化教学。本文综合分析了人工智能教育大模型的发展现状、概念内涵、技术特征和体系框架,旨在为人工智能教育大模型的未来发展提供理论与技术参考。当前,教育大模型的竞争力主要取决于技术和算力、教育数据和理解、教育场景和应用等,本文进而提出建设与应用框架及关键技术策略,以期推动中国版人工智能教育大模型在大规模因材施教、创新性与个性化教学中的应用,加快教育数字转型和智能升级。