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1、AI大模型教育行业白皮书2025年3月目录Contents数智教育时代AI教育场景AI大模型教育实践02.03.01.数智教育时代教育数字化进入全面AI时代建设内涵技术应用政策支持以计算机和网络基础设施建设为主，推动教育资源的初步电子化基础教育环节：校校通建设、多媒体教室建设高等教育环节：计算机辅助教学、校园网络建设1999年关于深化教育改革全面推进素质教育的决定教育ICT建设2010年以前教育信息化2.0从“技术驱动”转向“教育本质驱动”，数字化赋能人才培养全过程基础教育环节：课堂质量人才选拔环节：数字考务高等教育环节：课堂教学职业教育环节：产教融合2018年教育信息化2.0行动计划2018

2、-2022年教育数字化转型阶段教育信息化以软硬件基础设施推动智慧教室、标准化考场、智慧校园建设2012年教育信息化十年发展规划（2011-2020年）2011-2017年基础教育环节：在线课程、远程教育人才选拔环节：标准考场高等教育环节：智慧教学、平安校园职业教育环节：职业实训数智教育数字技术与教育全要素深度融合，实现“人机协同”的终身学习体系基础教育环节：个性化学习人才选拔环节：数字考试高等教育环节：专业建设、实验教学、教育评价职业教育环节：就业创业服务2025年教育强国建设规划纲要（20242035年）2023年以后教育行业痛点教育信息化AI切入教育内容，引领行业步入数智教育时代信息基础设

3、施与环境建设信息技术提升教育教学效率教育信息化进入收尾阶段，教育基础设施与教育环境建设完备，AI引领教育行业步入新周期基础教育高等教育人才选拔职业教育教育资源分配不均；无法做到核心素养培育与因材施教教育评价“五唯”顽瘴痼疾；高校20%学科专业需要优化应对高科技手段下的考试舞弊；一师多评，过程无记录人才技能与企业需求脱节，工程实践动手能力差AI+教育数智教育AI+教育内容为高质量人才培养全方位赋能数智教育市场规模突破4,000亿明确提出要确保财政一般预算教育经费支出每年只增不减，保证国家财政性教育经费支出占国内生产总值比例不低于4%。中共中央、国务院中国教育现代化2035各级政府在教育经费中按不

4、低于8%的比例列支教育信息化经费，保障教育信息化拥有持续、稳定的政府财政投入。教育部教育信息化十年发展规划（2011-2020年）（征求意见稿）财政性教育经费：教育信息化经费：4,300亿2024年数智教育市场规模5%数智教育市场增速AI大模型技术趋势异构算力能力域应用域管理域战略域企业大模型技术架构快思考慢思考框架域上下文域视频模态计算域端侧大模型AgentRAGRAG工程化愈加成熟，幻觉“基本”消除只是时间问题推理模型进入基于Scaling Law的优化阶段Agent技术路线面临重大分歧端侧大模型逐步开始渗透推理算力需求天量增长，算力异构趋势愈加明显推理模型进入基于Scaling Law的

5、优化阶段强化学习不是唯一技术路线，依然有新路线在探索。2025年，众多AI厂商将发布推理模型，版本迭代井喷。发布时间推理模型2024-9-12OpenAI o1 preview2024-11-20DeepSeek R1 Lite Preview2024-11-28QwQ-32B-Preview2024-12-20Gemini 2.0 Flash Thinking2024-12-21OpenAI o32024-12-31GLM Zero Preview2025-1-15讯飞星火X12025-1-16阶跃星辰Step Reasoner mini2025-1-20DeepSeek R12025-1-

6、20Kimi k1.52025-1-24Baichuan-M1-preview2025-1-31OpenAI o3-mini2025-2-13OpenThinker-32B2025-2-18Grok 3即将发布豆包、Anthropic、GPT-5等语言模型推理模型GPT-5Latent Reasoning隐式推理RAG工程化愈加成熟，幻觉“基本”消除只是时间问题消除幻觉的理论成熟消除幻觉的实践逐步成熟RAG2.0GraphRAGminiRAG2025年末“幻觉”基本消除“有理有据”的专家知识输入端侧大模型逐步开始渗透教育场景教学资源生成等教学场景个性化学习规划等学习场景课堂教学质量诊断等评价场

7、景端侧模型成为手机标配模型量化技术芯片设计适配DeepSeek在Qwen模型上的知识蒸馏测试，证实了端侧模型能力大幅提升的可行性AI教育场景AI教育全场景地图基础教育管智慧排课智慧图书馆智慧办公智慧安防备教师AI助手教AI课堂课堂数据分析智慧黑板AI录播学智慧作业智能英语听说智慧体育AI练字考智能排考评智慧心理健康教学评测教师评价数字考务-考前无纸化体检智能身份采集考场智能编排数字考务-考中身份认证智能监考试卷跟踪数字考务-考后综合评价录取高考志愿填报数字考试-题库生成试题数字考试-组卷智能组卷数字考试-组考考场编排智能监考数字考试-阅卷智能阅卷智能赋分数字考试-分析考情分析错因诊断成绩分析备

8、AI教研个性化教案虚拟试讲教双师课堂学个性化学习计划AI导师笔记整理练习题个性化推送智能错因诊断个性化答疑考智能组卷评课堂质量评估教学质量评估师生匹配度评估互动监测AI助教考勤监测智能赋分智能监考考情诊断备AI教研个性化教案虚拟试讲教双师课堂训在线虚仿课程线上真实实验练线上真实实验实验过程评价实验报告管理考智能组卷评课堂质量评估教学质量评估师生匹配度评估互动监测AI助教考勤监测智能赋分智能监考考情诊断智能题库与作业设计智能教研协作平台智能化教学资源生成智能监考智慧阅卷人才选拔高等教育职业教育基础教育政策趋势基础教育核心围绕公平与优质展开工作。到2035年，基础教育普及水平和质量要稳居世界前列。

9、上好学围绕“扩优提质”主线，构建覆盖全学段的优质资源供给体系。通过集团化办学、教师轮岗（“县管校聘”）、新建改扩建学校，重点帮扶薄弱校。适人口建立基础教育各学段学龄人口变化监测预警制度，优化中小学和幼儿园布局。支持人口20万以上县（市、区、旗）办好一所达到标准的特殊教育学校。平衡发展加强义务教育学校标准化建设，缩小城乡、区域、校际、群体差距。深入开展县域义务教育优质均衡督导评估，有序推进市域义务教育优质均衡发展。提质量强化学校教育主阵地作用，全面提升课堂教学水平，加强对学习困难学生的辅导。提高课后服务质量，丰富服务内容。加强科学教育，强化核心素养培育。基础教育AI应用AI大模型、大数据、物联网

10、管智慧排课智慧图书馆智慧办公智慧安防备教师AI助手智能题库与作业设计智能教研协作平台智能化教学资源生成教AI课堂课堂数据分析智慧黑板AI录播学智慧作业智能英语听说智慧体育AI练字考智能排考智能监考智慧阅卷智能考试数据分析与预测评智慧心理健康教学评测教师评价学生综合素质评价人才选拔政策趋势中国人才选拔数字化进程趋 势国家级考试区域级考试中考、学业水平考试、部分社会考试规范化，统一纳入标准化考点。考场建设数字考试鼓励有条件的地区和学校运用智能化考试系统。部分高校建设数字考试平台，打通考试-教学场景。信息化智能化深化大数据、AI、信创、国密等核心技术在考试场景的应用，进一步促进考试公平公正。考教割裂

11、考教融合教学知识点应用于考试题库组卷，经考情分析后可反馈优化教学。教室环境数字化建设可同时满足教学、考试场景共享复用。智能深入普及融合标准化考点建设2007-2013数字化考务建设2017-2020数字化考试建设2021-至今全面开展国家教育考试网上巡查系统建设14省试点国家教育考试综合管理平台建设全面开展国家教育考试综合管理平台建设网上巡查系统一个平台+N个子系统融合AI应用、数字考试、作弊防控高考、研考高考、研考、学业水平考试、中考、部分社会考试主要工作建设内容应用场景建设阶段高考、研考、学业水平考试、中考、部分社会考试、日常考试人才选拔AI应用教学教学目标知识点考试数字化数字考试数字考务

12、考试题库智能组卷考务组织智能阅卷智能分析标准化考场智能考场综合管理应急指挥网上巡查作弊防控试卷智能追踪无人监考身份认证考情分析人才选拔AI应用考前无纸化体检智能安检与屏蔽AI应用场景考中身份认证考后智能身份采集智能监考缺考智能分析试卷跟踪智能保密室辅助决策智能运维高考志愿填报综合评价录取监考人员编排视频应急指挥考生试卷其他题库生成试题组卷智能组卷组考考场编排阅卷智能阅卷分析考情分析智能监考智能赋分错因诊断数字考试数字考务教学人才选拔公平&安全&高效打通考试与教学高质量人才培养考场智能编排成绩分析高等教育政策趋势政策趋势建专业到2025年，优化调整高校20%左右学科专业布点，新设一批适应新技术、

13、新产业、新业态、新模式的学科专业，淘汰不适应经济社会发展的学科专业。重能力坚持能力为重，将教育与生产劳动和社会实践紧密结合，在提高学生学习能力的同时强化实验实践环节，着力培养学习者适应未来发展的职业素养和创新创业能力。提质量坚决破除“五唯”顽瘴痼疾，推进评估分类，以评促建、以评促改、以评促管、以评促强，建立健全中国特色、世界水平的本科教育教学质量保障体系。抓技术深入应用5G、AI、大数据、云计算等新一代信息技术，推动物理空间与网络空间一体化建设，创新教学、评价、研训和管理等应用，促进信息技术与教育教学深度融合。为实现科教兴国、人才强国、产教融合的远大目标，核心在于深入推进教育数字化、高水平人才

14、建设，以推动教育高质量发展。建专业、重能力、提质量、抓技术成为当前政策重点方向。高等教育AI应用招生质量提升平台招生能力指标体系生源大数据分析AI大模型、大数据招生专业建设专业（群）建设课堂教学智慧教室教学中台课程平台知识图谱大模型智慧实验室实验平台能力图谱实验课程数字化改造创新实验课程工程训练中心实验教学考试评价智能考场科技考务线上考试命题与评价实习实践毕业实习专业实践/生产实习社会实践/认知实习质量保障状态数据采集与监测平台AI督导与评价本科评估数字化专业建设与认证管理平台就业创业指导产业需求大数据平台学生就业大数据平台人岗匹配就创指导鼓励参与参与哪些方向有哪些具体行动职业教育政策趋势加强

15、产教融合型企业孵化培育力度，对产教融合型企业给予“金融-财税-土地-信用”组合式激励政策。支持龙头企业和高水平高等学校、职业学校牵头，组建跨区域行业产教融合共同体。鼓励企业参与战略性新兴产业：新一代信息技术、人工智能、工业互联网、储能、智能制造等。自主可控：重点加大IT行业国产化、自主研发和自主可控，构建打破海外封锁的自主创新技术体系。深入实施职业技能提升行动和重点群体专项职业培训计划，广泛开展新业态新模式从业人员技能培训，有效提高培训质量。办学形态：推动校企共建共管产业学院、企业学院。培养内容：引导企业深度参与职业院校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训。通过“十四五”教育强国推

16、进工程，安排中央预算内投资支持一批产教融合实训基地建设。优先考虑先进制造、新能源、人工智能等领域以及康养、护理等领域的实训基地建设引导行业企业深度参与技术技能人才培养培训，促进职业院校加强专业建设、深化课程改革、增强实训内容、提高师资水平，全面提升教育教学质量。驱动因素产教融合建设目标面对海外封锁、产教割裂、职业技能落后等问题，国家发布系列政策推进产教融合向纵深发展，明确了2023-2025年产教融合建设目标，并在鼓励企业参与、聚焦新兴产业、提升技能素质、深化校企合作、建设实训基地、重视职业培训等方面作出明确指示。聚焦新兴产业提升能力素质深化校企合作建设实训基地重视职业培训50个国家产教融合试

17、点城市10000家以上产教融合企业200个高职及应用本科教育强国推进工程项目院校100个高水平产教融合实训基地海外封锁核心技术自主可控刻不容缓产教割裂人才创新与职业能力亟待提升职业技能落后从业者技能与新职业要求亟需适职业教育AI应用高质量人才培养实验教学数字化虚拟仿真实验个性化教学AI教研个性化教案虚拟试讲个性化学习计划AI导师笔记整理双师课堂互动监测AI助教考勤监测习题个性化推送智能错因诊断个性化答疑智能组卷智能赋分智能监考考情诊断课堂质量评估教学质量评估师生匹配度评估备教学练考评AI应用场景创 新 实 验 课 程实 验 课 程 数 字 化 改造实 验 平 台 能 力图 谱智 慧 实 验 室

18、工 程 训 练 中 心AI大模型教育实践AI大模型教育行业落地挑战建设路径1.能力建设与应用建设2.大模型微调与训练3.Agent开发管理平台成熟度4.大模型对于企业技术架构影响业务收益1.落地路径规划2.场景价值评估技术可行性1.数据与知识质量2.回复准确性3.算力资源供应商选型1.基础大模型厂商与大模型应用厂商2.大厂与小厂4.安全5.合规6.技术架构建设路径技术可行性业务收益供应商选型后台大语言模型推理模型教育行业大模型企业大模型GPU服务器（AI芯片）湖仓一体向量数据库算力调度平台图数据库智算中心AI组卷分层思政教案生成AI专注力训练教学视频AI切片作文智能批改课堂教学诊断AI心理咨询

19、AI编程教学职业教育AI实训AI古籍教学前台Agent开发管理平台知识工程工具数据分析工具LLMOps工具中台教育企业尚无需做模型训练与微调工作。理由如下：1.大语言模型迭代进入平稳期，但推理模型迭代进入井喷期。微调工作很可能因为模型能力升级而失去价值。2.模型训练与微调工作为准确率提升带来的贡献低于教育企业预期。3.模型训练与微调工作成本高昂，对于教育企业而言，投入产出比低。1.Agent、知识工程、数据分析三件套工具，可以支撑几乎所有前台大模型应用。2.建议教育用户大模型应用以插件方式集成至传统应用中。Agent开发管理平台成熟度尚不足以支持端到端的应用重构。大模型能力建设：“前中后”三层

20、架构科学治理提升知识质量 与数据治理一样，知识也需要科学治理。知识质量，案例SOP。端到端链路优化 相关性排序多路召回知识治理。逆向流程，倒查问题根源。运营调优是长期保证回复准确率的必要手段。回复准确率=知识质量*召回准确率*排序准确率+运营查漏补缺知识抽取知识库问题改写与扩展Prompt生成恶意检测文档解析文档拆分意图理解安全性评估安全性1防止提示词注入安全性2内容权限审核准确性1知识库质量准确性2多路召回准确性3排序模型调优准确性4运营调优回复生成用户问题语义检索相关性排序最终回答RLHFQA知识Text ChunksText关键词检索向量表征RAG提升大模型回复准确性，两次审核保证安全性

21、AI能力是实现因材施教的核心AI能力供应商高质量人才培养离不开教育端到端业务流程闭环业务闭环供应商内部能力闭环是构建业务良性循环，实现长周期增长的关键能力闭环AI大模型供应商选型AI能力：高质量的教育数据和强大的算法能力，构筑AI竞争壁垒AI能力的关键要素有哪些？AI能力构建的关键要素包括算力、算法、数据、生态 聚焦教育行业，数据和算法最为关键 高质量数据是最核心能力，构筑AI当前壁垒；优质算法加快模型迭代，强化AI长期竞争力教育AI 核心要素教育AI 非核心要素AI能力关键要素高质量数据是最核心能力，构筑AI当前壁垒优化算法加快模型迭代，强化AI长期竞争力算力人脸识别、目标追踪步态识别、姿态

22、识别语音识别、语义理解核心算法教育教学场景教育考试场景实验实训场景行业场景考场私有化视频教学私有化大数据数据资源通用大模型多模态私有数据场景数据训练行业大模型场景摄像机边缘计算网关AI分析服务器智能硬件引擎接入算法自训练能力自成长AI中台AI战略布局高价值应用AI能力：强数据获取能力、全流程教育数据沉淀手动数据自动化数据高获取壁垒高价值含量数据闭环海量持续的自动化训练 快速迭代持续优化全流程数据闭环持续优化模型精度核心算法应用于人才培养全业务场景海量持续的高质量数据资源输入自研AI中台加快模型迭代速度标准化低成本海量个体数据需大量应用客户需全流程布局爱分析介绍中国数字化市场专业服务平台关于爱分析规划开发实施立项厂商选型运营达标企业数字化规划与落地报告、媒体、活动等信息专家资源方法论工具咨询匹配服务厂商资源爱分析优势资源服务能力方法论 深耕数字化市场10年 3,000+数字化专家 5,000+实践落地案例 央国企、教育、零售等诸多标杆案例 覆盖企业用户数字化规划与落地全流程专业服务平台 企业用户视角，基于实践与专家经验总结 数字化旅程、应用场景规划模型等多种方法论工具 158 1093 5409张扬：