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1、大模 型背景下高等教育数智化转型研究报告智 慧 之 钥 解 锁 未 来 潜 能编委会主编孙鹏飞 吴永和 范小骞副主编肖玉敏 吴战杰 陈 浩 党张波 赵 爽编委会委员曹 鹏 陈慧娟 黄和平 谭 方编者（按姓氏音序）陈 明 陈圆圆 侯 磊 刘万飞 刘桢桢 明守刚 吴慧娜 吴 优 许秋璇 颜 欢 张文轩 郑 浩摘要自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布以来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，对教育变革带来巨大影响。教育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。本报告系统梳理国际与国内政策进展，深入分析国际社会高度重视人工智能教育应用的政策动向，以及国内以人工智能为基础

2、推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利，但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和人机协同科研、提升社会服务能力、加强国际交流合作、助力文化传承传

3、播、建构数据驱动的教育治理体系等七个重要方面。报告的核心关切聚焦于如何在拥抱人工智能技术创新的同时，建立有效的治理机制，并确保高等教育的人文价值和社会责任得到维护。围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力教育能力”的能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为有效保障。在技术路线上，构建“参考架构智能体应用标准体系”的完整技术路径，以“性能成本应用”协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强

4、的全链路落地。面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力数据驱动的教育评价、推动智能高效的教育治理、构建安全可信的伦理治理体系、配置优质均衡的教育资源、强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则，阐明基于通用大模型研发教育大模型的具体实践，倡导通过算力、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育大模型的高算效和高能效。应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括

5、DeepSeek 助力数字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范性，落实标准体系建设；数据安全与伦理隐私方面，实施安全监测与防范，开展伦理治理与监督，强化隐私保护与管控；模型演进与技术支撑方面，注重算法优化与迭代，数据规范与优化，算力支持与扩展；内容高质量与教育包容

6、性方面，强调内容管理与优化监管，采取包容策略促进教育发展的普惠性。构建“政府高校企业社会组织”多主体协同的治理框架，强调可解释性、公平性、可靠性与绿色低碳。面向未来，报告从五个方面提出发展愿景：构建智算生态体系赋能智慧教育环境，重塑高教专业体系优化人才培养机制，变革知识生产范式重塑科研新样态，推动教育公平承担社会责任，着眼共同发展为世界高等教育提供中国方案。同时，报告正视大模型应用中的算法偏差与“黑箱”问题、内容同质化风险、知识产权与数据权益等挑战，强调强化教师与管理者人工智能素养，保护学生主体性与创造力，完善数据确权与合规流通机制，推进绿色计算与可持续运营。总体而言，本报告以“以人为本、立德