自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布后，以大模型为代表的人工智能技术发展得特别快，给教育领域带来了巨大改变。原本教育领域的『数字化』转型，开始和人工智能深度融合，朝着更智能的 “数智化转型” 方向加速前进。这份报告就围绕大模型背景下高等教育的数智化转型展开，从政策、技术、应用、治理等多个方面，全面分析了现状、机遇、挑战和未来方向，下面就用通俗的话给大家讲讲报告的核心内容。
一、国内外政策为高等教育数智化转型定方向不管是国际上还是国内，都很重视人工智能在教育领域的应用，出台了不少政策来引导。
从国际来看，像联合国教科文组织、美国、欧盟、英国等，都发布了相关政策。比如联合国教科文组织强调 “以人为本”，要保护数据隐私、促进教育公平；欧盟的《人工智能法案》把教育领域的部分 AI 系统列为高风险，要求严格监管；美国则通过法案支持 AI 教育，培养相关人才。这些国际政策普遍关注伦理、师生 AI 素养、学术诚信等问题，还希望通过国际合作一起应对挑战。
国内政策也有清晰的路线，从 2017 年国务院的《新一代人工智能发展规划》开始，到 2025 年的《教育强国建设规划纲要》，再到地方如上海、北京、广东等地的政策，形成了从国家顶层设计到地方具体实施的体系。国内政策重点围绕人才培养（比如优化 AI 相关学科、培养复合型人才）、教师队伍建设（用 AI 助力教师提升能力）、教育『数字化』基建（建智慧教育平台）、应用场景拓展（如虚拟课堂、智能实训）以及安全伦理（数据安全、算法伦理）展开，目标就是让 AI 推动教育创新发展。
从这些政策能看出，高等教育数智化转型有四大核心方向：一是培养适应智能时代的人才，二是加强 AI 相关的科研，三是用 AI 服务社会，四是加强国际交流合作。
二、大模型给高等教育带来机遇也带来挑战大模型就像一把 “双刃剑”，给高等教育带来了很多新机会，但也有不少难题要解决，从技术、社会、教育三个层面就能看出来。
技术上，算力、数据、算法是大模型的核心。算力突破能让模型更强大，比如 『DeepSeek』 大模型降低了算力需求，让更多高校能用得起；数据是模型的 “燃料”，但海量数据存在质量参差不齐、隐私泄露的风险；算法让模型能处理复杂任务，可 “算法黑箱”（不知道模型怎么得出结论）和偏差（比如模型输出有不公平内容）也是大问题。
社会层面，大模型推动产业变革，需要更多 AI 相关人才，但高校培养的人才常常跟不上产业需求；它还改变了知识生产和传播的方式，能让优质知识更易传播，但也可能加剧教育不公平，比如偏远地区高校没条件用大模型，还可能让传统文化被曲解。
教育层面，大模型打破了 “教师是知识主要来源” 的传统，能实现个性化学习，让知识更易获取，但也带来教育生态的 “阵痛”，比如传统课程体系跟不上，学术诚信难界定（学生用 AI 写作业怎么算），教师角色要从 “教书” 转向 “引导学习”，师生都得适应这种变化。
三、教育大模型：高等教育数智化转型的核心引擎普通大模型直接用在教育场景可能不够 “贴合”，所以报告提出了 “教育大模型” 的概念 —— 它是在普通大模型基础上，用海量教育数据训练，融入教育理论和教学实践，专门服务于教育的模型。
教育大模型有两大能力：一是通用能力，比如理解语言、生成内容、处理图像视频等；二是教育专属能力，比如能按课程体系整合知识、根据学生情况推荐个性化学习路径、用启发式的方式和学生互动、生成符合教学规范的课件习题等。
要建教育大模型，得抓五大核心要素：算力是基础，要根据教学、科研等场景灵活调配，比如 “本地 + 云端” 结合；数据是关键，得收集优质的教育数据，还要保护隐私；算法是核心，要优化算法让模型更精准，还要解决 “黑箱” 和偏差问题；开发工具能让建模型更高效，比如有专门的平台处理数据、训练模型；安全伦理和隐私保护是底线，要防止数据泄露，确保模型输出内容符合教育价值观。
教育大模型能从九个方面重构高等教育：提供精准的教育内容（比如给不同学生推不同资料）、实现灵活的教学方式（比如混合式教学、智能答疑）、打造沉浸式学习体验（比如 VR 虚拟实验）、改变师生角色（教师当引导者、学生主动学习）、用数据驱动教育评价（不光看考试成绩，还看学习过程）、提升教育治理效率（比如智能管理校园资源）、建安全可信的伦理体系、均衡教育资源（让偏远地区也能用上优质资源）、助力科研创新（比如帮科研人员分析文献、设计实验）。
四、教育大模型的技术架构、标准和实施路径要让教育大模型落地，得有清晰的技术架构、标准和步骤。
技术架构上，报告提出了 “基础层（算力、存储等）- 数据层（通用数据 + 教育专属数据）- 模型层（基础模型 + 领域模型 + 场景模型）- 接口层（连接模型和应用）- 应用层（教学、学习、科研等场景）” 的五层架构，安全伦理和治理贯穿始终。还提到了 “教育智能体”，就是把大模型能力和具体教育场景结合，比如智能助教、虚拟导师，能和师生互动、帮着完成教学任务。
标准体系也很重要，现在已经有了初步框架，包括总体框架、数据规范、接口规范、教学应用要求、安全伦理等内容，目的是让不同高校、企业建的教育大模型能互通、合规，比如数据要符合什么标准，模型输出内容要怎么审核。
实施路径上，报告建议：一是优化算力、数据、算法的协同，比如用 『DeepSeek』 这种高效模型降低成本，建教育数据共享平台解决数据不足问题；二是分步骤推进，先验证模型效果，再打造示范案例，最后推广；三是选准应用场景，比如职业院校侧重实训场景，本科院校侧重科研、课程创新；四是多方合作，高校和企业、科研机构一起，共享资源、共建生态，比如华为和不少高校合作部署大模型。
五、教育大模型的实际应用案例报告里举了不少实际案例，能直观看到大模型在高等教育中的作用。
比如沈阳工学院和华为合作，部署 “昇腾 + 『DeepSeek』” 一体机，建了『数字化』实训平台，覆盖大模型、云计算等技术方向，培养 ICT（信息通信技术）人才，缓解了人才缺口问题；东莞理工学院用大模型打造智慧教室，能分析课堂互动数据、评估教学质量，还能自动切分课堂视频形成教学资源库，让教学效率提升不少；浙江树人学院开发了 AI 教学智能体 “苗苗”，能帮老师备课、实时答疑，给学生推荐个性化学习路径，还保护数据隐私；华东师范大学用大模型建了 “水杉在线” 平台，打破时空限制，给学生提供个性化学习支持，还解决了实践资源不足的问题；上海交通大学基于华为的方案，建了算力平台，部署了 『DeepSeek』 模型，能辅助数学解题、科研分析，提升了科研和教学效率。
这些案例覆盖了教学、学习、科研、管理等场景，证明大模型确实能提升教学质量、优化学习体验、助力科研创新。
六、怎么治理教育大模型，确保它安全合规大模型要健康发展，离不开完善的治理。报告从四个方面提出了对策。
一是完善法律和标准，要明确责任主体，比如开发者、学校、教师各负什么责，还要建全流程监管，从模型训练前的数据审核到应用后的效果评估都要管，同时保护好知识产权，平衡知识共享和创新。
二是保障数据安全和伦理隐私，给数据加密、控制访问权限（谁能看数据）、定期备份数据，防止数据泄露；收集数据要合法，用数据要透明，还要明确责任，一旦出问题能追溯；制定隐私政策，对数据匿名处理，平衡数据使用和隐私保护。
三是推动模型优化和技术支撑，提升算法的可解释性（让大家知道模型怎么决策），减少偏差，确保模型运行稳定；规范数据来源和标注，提升数据质量；优化算力利用，共享算力资源，让更多高校能用得上。
四是保证内容高质量和教育包容性，组织专家审核模型输出内容，确保知识准确、价值观正确，还能及时更新知识；针对不同学生（比如偏远地区、有特殊需求的学生）提供适配的服务，比如多语言支持、无障碍学习材料，促进教育公平。
报告节选完整报告获取：三个皮匠报告
