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人工智能大时代下高等教育的探索

2025-03-18 中国教育网络

　　2025年1月，DeepSeek发布了其最新开源模型R1，在全球掀起了巨大波澜。2月，多所高校宣布已完成满血版DeepSeek的部署，国产大模型在智慧校园建设和科研范式变革中的潜力崭露头角。

　　两年来，生成式人工智能的加速发展正在重塑高等教育。在新技术浪潮的推动下，高校开始积极探索和实践人工智能赋能高等教育的新路径，涌现出了大量基于人工智能的新型应用场景。

　　从教学模式的创新、科研范式的变革，到校园管理的智能化升级，人工智能为高校的高质量发展提供了全新动能。在技术赋能的背后，也伴随着一系列不容忽视的问题。

　　勇立潮头敢为先，身处充满巨大变革的时代，高等教育终将深度拥抱人工智能，创造充满无限可能的未来。

　　高校纷纷部署DeepSeek

　　2月中旬，全国多所高校宣布完成了国产大模型DeepSeek的满血版部署。根据各校基础设施条件的差异，高校的DeepSeek部署大致可分为本地部署、本地部署+云端部署、云端部署等方式。

　　广大高校之所以对部署DeepSeek的热情如此高涨，是因为在自然语言处理方面表现卓越的DeepSeek更在训练方法上实现了创新，成功降低了同类产品对算力资源的大量需求，显著降低了使用成本。

　　与ChatGPT相比，DeepSeek R1最大的区别在于开源。由于开源，高校可以将其下载到校内本地运行，既能免费使用，又能放心地使用自己的数据建立知识库，而不必担心隐私泄露。

　　过去，人们在使用其他的开源模型时，虽然也有以上好处，但开源模型的总体性能欠佳，而R1则改变了在这一点，人们可以极低的技术门槛享受到接近甚至超过闭源的效果，这将极大推动人工智能技术的创新。

　　也正因如此，图灵奖得主、Meta首席人工智能科学家杨立昆（Yann Lecun）在社交媒体上评论说：

　　“DeepSeek-R1面世与其说意味着中国公司在AI领域正在超越美国公司，不如说意味着开源大模型正在超越闭源大模型。DeepSeek会从开放研究和开源中获利，可能会类似于Meta的PyTorch和Llama。他们提出新想法，并在前人的基础上予以实现。因为他们的工作是公开和开源的，每个人都能从中获利，这就是开放研究和开源的力量。”

　　实际上两年前，当ChatGPT横空出世时，就有高校的CIO感觉芒刺在背。一方面，人工智能时代来临，大学必须有所行动，有义务向大学师生提供人工智能工具，另一方面，又担心自身数据的泄露。出于保护数据隐私的目的，一些国外高校还自主研发了“封闭生成式人工智能工具”。

　　而国内有些高校意识到，算力若跟不上，将会成为制约人工智能发展的因素，于是开始积极筹建自己的算力平台，并接入了Qwen、Llama等国内外主流开源大模型供师生使用。

　　东南大学是全国最先部署了DeepSeek R1模型的高校，网络与信息中心副主任胡轶宁认为，DeepSeek是强大的大语言模型。过去，教学和科研的知识问答只能在小模型上做，然而小模型的能力远不及大模型。DeepSeek满血版在文本资料生成、对内容的理解指引方面的功能更加全面和综合。在教学层面，大模型可将跨学科知识串联在一起，将知识体系从点拓展到面，实现个性化学习。在科研层面，大模型可作为跨领域专家提供全局的视角，使人迅速了解其他学科的知识体系，极大地提升科研的效率。在管理层面，今后可将全校的通知、服务等业务交给大模型做，实现管理流程的简化和提速。

　　此外，广大高校还积极展开了对人工智能技术在校园中应用场景的探索，在教学、科研、管理场景下的应用案例层出不穷。

　　人工智能在高校中的应用探索

　　2024年，教育部高等教育司先后发布了2批共50个《“人工智能+高等教育”应用场景典型案例》的通知。据悉，教育部组织开展“人工智能+高等教育”应用场景典型案例遴选工作，是旨在发掘一批在人工智能技术应用方面具有引领性、创新性，且对高等教育改革与发展具有显著推动作用的实践案例。

　　在教育部发布的案例名单中，包含了智能教学平台、AI智能助手、虚拟仿真智慧实验室、智慧招生管理平台等典型应用场景，覆盖了人才培养、科学研究和校园管理等环节。《通知》要求，各高校加强研究交流，结合实际进一步深化“人工智能+高等教育”的探索和实践，在人工智能技术的辅助下优化教学模式、创新人才培养、提升教育治理效能，在更广的范围内推动人工智能赋能教育教学的创新发展。

　　近年来，全国许多高校积极展开了对人工智能技术的探索，人工智能给高校带来了前所未有的机遇。

　　在教学层面，人工智能正从辅助工具转变为教育生态的重构者。通过个性化学习路径推荐，可实现学生的学习内容与节奏的定制化；通过使用智能教学辅助工具，可提升教师的教学效率；VR/AR技术构建的高仿真实践环境，可实现沉浸式教与学；通过学科交叉与创新实践，可实现跨学科与创新能力的培养。

　　四川大学“大川学堂”利用多模态智能处理、专业媒体处理、知识图谱、教学大数据分析等技术对教学资源进行知识点结构化处理，实现资源实时共享，助力学生构建系统化的知识体系。

　　在科研层面，AI for Science正成为科研范式转型的核心驱动力。在数据驱动的预测与实验优化、跨学科协作与创新、智能文献分析与知识发现等方面，人工智能的应用显著提升了科学研究的效率。

　　复旦大学将人工智能广泛应用于多个学科领域实践，发布了一系列突破性垂直领域大模型，如气候科学大语言模型，“女娲”系列生物结构大模型、基因导航大模型、生命流体大模型，为多种疾病机制研究提供支持。此外，复旦大学还提出了“核心圈-进阶圈-培育圈”学科融合框架，核心圈聚焦人工智能顶级学科，进阶圈推动数据密集型学科交叉，培育圈鼓励新兴领域的探索。

　　在管理层面，人工智能技术通过智能化、数据驱动和个性化服务，推动高校的校园管理向高效化、精准化转型。

　　西安交通大学打造了教学质量实时监测大数据平台，旨在解决教育评价中的数据精准采集难、课堂精准评价难、课堂精准督导难、学生精准帮扶难等关键问题。通过结合大模型能力，创建人工智能助手，优化教学信息查询方式，提高检索效率；同时，提供学情、评价数据多维综合分析能力，利用分析结果辅助教学质量优化决策。

　　春节期间，DeepSeek、具身机器人的出现给人们带来了极大的想象空间，技术的突破带来了震撼人心的创新。这是一个最好的时代，是人工智能时代的开端。如果说人工智能的发展是一条绵延不绝的时间长河，那么现在可能只处在河流的发源地。

　　通过技术解决教育领域的痛点问题，建立跨学科的教育资源平台、教学工具与大数据应用，智能化课程体系建设与智慧校园搭建，教师助手与智能教室支持工具的开发，个性化辅导......可想象的应用场景很丰富。随着生成式人工智能与教学、科研的深度融合，一场全方位的教育变革正在全球悄然发生。

　　虽然DeepSeek满血版的部署为高等教育的变革带来了无限可能，但前路依然漫漫。大模型的真正价值在于应用，目前人们所能看到的关于DeepSeek的应用，基本上还是知识问答、文献分析、文本创作等提升日常效率的应用，并未摆脱过去两年人工智能应用的总体范式。而真正要在教学、科研中进行更深入的应用，还存在多学科适配性不足、缺乏高质量数据、应用能力有限、模型“幻觉”现象等诸多挑战。此外，还需开发具象化的门户和工具、配备载体和终端，才能方便师生使用。

　　如何将教育场景与大模型相结合？从应用落地的角度而言，教育智能体（Agent）也许是其中一个研究方向。清华大学教授李星认为，借由DeepSeek这样的开源大模型，只需一台性能好的设备，人们完全可以自己调优、嵌入本地知识进行蒸馏，将自身的专业知识与大模型共享共生，诞生出各种智能体，这将改变世界。

　　当前，全球多所高校和机构正在积极探索智能体的研发和部署。如浙江大学的DeepSeek就是部署在“浙大先生”之上，“浙大先生”是一个应用开发平台，旨在打通从大模型到校园应用的“最后一公里”，让师生可以像搭乐高一样搭建智能体。美国的可汗学院（Khan Academy）推出了智能助手Khanmigo，Khanmigo是基于GPT-4的AI助手，可作为学生的虚拟导师给予个性化指导，也可作为教师的智能助手辅助因材施教。

　　人工智能的治理

　　虽然对于应用场景的想象空间无穷，但当前，人工智能对于高校而言仍是一股相对新兴的势力，人们都在摸索，如何将人工智能应用的价值最大化？使用人工智能工具的风险是什么？如何使技术以人为本、智能向善？在利用技术的同时，其所带来的伦理、安全等问题也不容忽视。

　　针对人工智能在高校中的应用安全问题，天津大学信息与网络中心主任于瑞国表示，高校需采取具体的应对策略，弥补大模型软件漏洞，防范应用系统遭受攻击。华南理工大学网络安全与信息化领导小组办公室主任陆以勤认为，可以参考网络安全中“谁主管谁负责，谁运行谁负责，谁使用谁负责”，对于人工智能也采取相应措施，明确安全职责。参照网络安全的应急响应机制进行事前防范、事中干预、事后优化加固修复的全生命周期闭环处理，建立类似的人工智能响应机制。

　　当前，高校各个院系的人工智能应用研究遍地开花，学校需做好统筹和管理工作。南昌大学信息化办公室主任周辉林认为，高校的人工智能应用也存在信息孤岛现象，其根本原因是线下业务逻辑问题，各部门因为种种原因不愿共建共享数据。对此，可以让各部门自建系统，但安全性评估应集中到学校网信中心的统一框架上。

　　同时，高校也期待看到由主管部门出台的人工智能安全应用相关的指南和政策。电子科技大学信息中心主任任立勇表示，人工智能带来的安全问题既需要网络中心予以关注，也需要从事人工智能研究与应用的所有部门协同。也希望主管部门牵头的关于人工智能安全的防护体系、评估体系尽快出台，让高校可以借鉴和应用。

　　长远来看，人工智能将对教育和科研产生巨大的变革，不仅教学模式会发生巨变，教育评价体系也将有重大变革。清华大学教授李星认为，未来不能再用现在做科研的思路生搬硬套了。人工智能生产论文的速度非常快，质量越来越好，如果还要求论文必须是人类自己写，用人工智能写就被视为学术不端，人类写的论文质量将远低于人工智能生成的论文，这将带来问题。

　　在生成式人工智能成为主流词汇两年之后，高校依然在摸索如何与之相处，如何使其价值最大化。新技术既能带来无穷潜力，也将带来无数问题。如果高校被动应对，那么将疲于应付学术不端、教育资源分配不均、数字鸿沟扩大、学科衰退等种种问题。

　　对于高校而言，要从更深层次思考教育的意义，借助人工智能完善自身的数字化能力建设，研究和制定相关政策和治理方式，开展人工智能相关实践和课程教育，提升全校师生的人工智能素养，强化基础设施（人员、资金、技术）建设，加强校企合作，培养能够驾驭人工智能的人才。

　　对于信息化部门而言，要抓住机遇，勇挑重担。在人工智能时代，信息化部门将转变为高校高质量发展的引领者、建设者和推动者。除了进行信息化基础设施的建设，还可凭借对技术的敏感度和专业度，推动全校师生提升人工智能素养。在这个大时代，信息化部门可以将所有事物与人工智能结合。将过去做过的业务基于人工智能重新做一遍，过去没做过的业务使用人工智能进行探索，让技术真正实现为教育赋能。

　　东南大学网络与信息中心副主任胡轶宁认为，信息化部门不能只满足于基础设施建设，而要作为基础能力、技术服务的推进器和动力源。仅仅搭建平台、适配模型，等着全校的师生来使用是不够的，而应开发大模型的相关服务系统，真正投入精力和技术来深度参与。此外，信息化部门还可积极推广国产化生态，提供人工智能相关的培训与沙龙，教会大家如何使用新技术。

　　两年前，大部分有关人工智能的话题都围绕着将导致学术不端展开。一年前，越来越多的高校开始探索人工智能的应用场景。今年，人工智能已经成为了高校不可回避的必选项。

　　人工智能技术正迅速扩大其在校园中的应用，并以独特的方式深刻地改变着教与学的体验。在学习如何驾驭技术、让技术赋能的同时，高校也要从更深层次思考教育的意义，构建“技术+规则”双轮驱动的人工智能治理体系，推动技术在高校中的广泛应用和深度融合。2025年，在人工智能的赋能下，高等教育必将呈现出无限可能。

　　来源：《中国教育网络》2025年1月刊

　　撰文：陈茜

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