AI时代，大学信息化建设部门的职责实现了从单纯保障到深度赋能的华丽转身。大语言模型和智能体逐渐取代传统应用生态系统，为高校信息化注入全新活力。

 

 

　　从过去到现在，再展望未来，人工智能始终与人类发展紧密相连，深度嵌入人类社会的每一步进程之中。2024年全国教育大会强调，高校需加快推进教育数字化转型，而在这一关键进程里，AI驱动无疑是核心要素，更是蕴含无限可能的机遇所在。回顾AI的发展轨迹，数据的关键地位清晰可见。数据作为信息化、数字化、数智化的基础，源源不断地为AI的发展和应用注入强大动力。近年来，四川大学以教育数字化转型为目标，坚定不移地推进教学大资源建设，围绕AI技术赋能教育教学进行了多项应用的探索。在智慧教学平台搭建、智能教学工具研发、个性化学习支持体系构建等方面均取得了阶段性成果，为师生创造了更为优质、高效的教育教学体验。未来，还将继续走在AI驱动的教育数字化转型前沿道路上，依托创新迈进更加美好的数字未来，为推动高等教育的高质量发展贡献川大力量 。

 

 

　　2024年9月9日至10日，全国教育大会在北京隆重召开，这场意义非凡的会议为建设教育强国锚定了清晰的战略目标，在我国教育发展的漫长征程中，树立起一座具有划时代意义的里程碑。习近平总书记在大会上发表的重要讲话，全面回顾了新时代教育事业取得的历史性成就，深刻阐释了教育强国的内涵与实现路径，为教育发展指明了前行方向。

 

　　教育部紧跟大会指引，积极推进教育数字化转型，并启动了教育数字化战略行动计划。这一转型浪潮中，AI驱动成为关键引擎与重大机遇。人工智能的迅猛发展在感知、理解和运动能力等多个维度，极大地拓展了人类的认知与实践边界，正深刻重塑着教育的形态。

 

　　如今，以认知大模型为代表的人工智能技术，已成为推动教育数字化变革的核心力量。从精准教学助力教师优化教学设计，到个性化学习为学生定制专属学习路径，再到数据驱动帮助教育管理者实现智能治理，人工智能在教育领域的应用成果斐然。面对国家教育数字化战略行动2024年工作要点，社会各界纷纷投身实践，积极探索人工智能与教育融合的最优模式，在不断的尝试与反思中，努力推动教育数字化转型迈向新高度，为建设教育强国添砖加瓦。

 

 

　　众所周知，数据、算法和算力作为构成AI的三大核心要素，相互关联、缺一不可。以我之见，算力作为AI运行的基础，决定着AI系统能否稳定、高效地运行，从根本上划定了AI应用能力的下限。优秀的算法能够赋予AI“举三反九”的能力，让其在不同的场景和任务中灵活运用。因此，算法决定了AI应用能力的广度。而数据，无疑是AI成长的养分源泉，决定着AI应用能力的上限。数据越丰富，AI学习的样本就越多样，它便能从这些数据中挖掘出更深刻的规律和模式；数据质量越高，AI做出的决策和预测就越精准。

 

　　关于对数据的认识，我有一个小故事。2024年，ChatGPT开放使用之际，我和团队对ChatGPT3.5版本、文心一言以及Kimi展开了一次特别的“测试”。我们向这几款AI同时抛出了一个问题：四川大学的发展历史是怎样的？

 

　　ChatGPT的回答很简单，它提到，川大是一所历史悠久的学校，可追溯到西南联合大学。但凡对川大校史稍有了解的人看到这个回答，脑海中都会瞬间浮现出八个字：一本正经，胡说八道。这明显是大模型出现了“幻觉”，输出了与事实不符的内容。再看文心一言，它的回答十分完整，详细阐述了川大1896年开启的创校历史、发展理念以及所取得的各项成果。不过，其表述方式明显带有标准的百度百科文本风格。而Kimi的回答则令人眼前一亮。它的第一句话是：“川大的发展历史是一部融合了教育科研和国家命运的史诗。”这个表述站位颇高，极具感染力。事实上，在开国大典的油画里，毛主席身边确实就有四位川大校友，如此看来，Kimi的这个表述十分精准。紧接着，Kimi用十个要点概述了川大的发展历程，涵盖了起始阶段、1994年的院系合并、2000年的合校、双一流建设以及科研成果等重要内容，逻辑清晰，内容详实。对每一要点还拟定了四字标题，符合我们的日常语言习惯。

 

　　但是，为什么ChatGPT的回答却不尽如人意呢？单从推理能力来看，ChatGPT并不逊色，究其原因，是在训练过程中，ChatGPT未能学习到有关川大校史的相关内容，所以面对这一问题时，它无法给出准确答案，只能凭借已有的一些不相关信息进行拼凑糅合，最终导致了“幻觉”现象的出现，输出了与事实严重不符的内容。可见，在缺乏数据的情况下，ChatGPT也只能陷入“巧妇难为无米之炊”的困境。

 

　　2024年4月，中央电视台聚焦我校，对一项意义非凡的科研成果进行了特别报道——利用生成式人工智能技术成功复原烈士容貌。在采访中，参与该项目的研究人员详细阐述了技术背后的科学原理。AI 技术依托强大的算法，深入剖析颅骨结构对颅面形态的影响机制。通过大量数据的深度学习，AI系统能够精准捕捉两者之间的复杂关联。当输入颅骨三维模型时，基于已学习到的映射关系，系统便能自动生成与之对应的颅面形态。值得注意的是，这项技术的成功应用依赖于两个关键要素：其一，构建高精度的颅骨扫描数据库，确保输入数据的准确性和完整性；其二，运用丰富的历史数据，优化算法模型，使生成的颅面更贴合真实情况。这两个关键环节相辅相成，共同为烈士容貌的精准复原提供了坚实保障。

 

　　从以上种种不难看出，数据堪称人类智能的根基，在人类认知与科技进步的宏大进程中，数据扮演着不可或缺的源头角色。数据，作为对客观事物的性质、状态及其相互关系进行记载的物理符号或这些符号的组合，是对世界最本真的记录。当这些原始数据经过精心的加工处理，便蜕变成为信息。信息不再是单纯的记录，而是对接受者（人）的行为产生切实影响的数据。随着时间的推移和人类实践的积累，信息不断沉淀、升华，进而形成知识。知识是人类从实践和经验中获得的有关事物、现象、规律等方面的深度认识、理解与掌握。而智能，则是智力与能力的有机融合，是人们运用知识解决实际问题的综合体现。数据、信息、知识与智能，层层递进，共同构成了人类智能发展的完整链条。

 

　　回溯历史，在第一次技术革命，人们巧妙地将蒸汽能转化为强大动力，开启了人类工业化进程的新纪元；在第二次技术革命，电动机的发明与广泛应用，使得电能成功转化为驱动社会发展的强劲动力，让世界变得更加丰富多彩。而如今，我们正置身于新一轮技术革命的浪潮之中，数据能成为了新的宝贵资源。借助大数据分析、人工智能等前沿技术，我们能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，进而转化为解决问题、推动创新的智慧力量，为未来发展开辟出无限广阔的可能性。

 

　　如今，我们身处数字化时代，教育的变革仍在持续，教育领域迎来了极具变革意义的智慧学习阶段。

 

　　在AIGC火爆全球的现象背后，大语言模型（LLM）为其提供着核心支撑。可以说，大语言模型堪称将数据转化为智能的超级发动机，它重塑了人们与技术交互的方式，也开启了AI发展的全新篇章。首先，大语言模型具备强大的自主学习能力，能自动学习，且学习过程不需要人的介入，还能灵活应用解决实际问题，由于数据是海量的，要吸收所有知识就需要非常多的模型参数来存储知识，这必然是一个巨无霸模型。其次，大语言模型能解决自然语言处理（NLP）任何子领域的问题，最好是任意领域的问题都能很好地回答。最后，大语言模型应该理解人类的命令，因此它要适配人，而不是反过来，让人去适应模型。

 

　　从本质上讲，大语言模型成功攻克了多模态数据输出这一关键难题。大语言模型能够听、读、看，这是理解多模态输入；还能说、写、画，这是给出多模态输出。通过模态之间的转化，我们可以以文生图，以图生视频，以文生视频，以此类推，反之亦然。通过模态组合，我们可以完成视觉+文本、音频+视觉、音频+文本等多种任务类型。

 

 

　　教育的发展历程，记录着人类智慧传承与创新的脚步。在教育的萌芽时期，言传身教是知识传递的主要方式。课堂上，老师讲、学生听。当然，教育从来不是单向的灌输，教学相长。学生们在学习过程中提出的疑问、发表的见解，也会成为老师教学思路的启发，这便是教育最本真、最初始的模样。随着科技的进步，电化教学应运而生，这一时期，教学辅助工具和视听设备纷纷走进教室，投影仪投射出五彩斑斓的画面，录音机播放着生动的音频，这些新鲜事物不仅丰富了教学内容的呈现形式，更营造出全新的教学环境。枯燥的知识变得鲜活起来，抽象的概念变得直观易懂，学习不再是单调乏味的苦差事，而是充满乐趣与探索的奇妙之旅。互联网技术的蓬勃发展催生了慕课这一创新的教育模式。它打破了时间与空间的束缚，创造了全新的学习途径，将全球优质的教育资源与求知若渴的学生紧密相连。

 

　　如今，我们身处数字化时代，教育的变革仍在持续，教育领域迎来了极具变革意义的智慧学习阶段。人类积累的海量知识，为AI提供了丰富且多元的学习素材，使其能够在深度学习中不断优化算法、提升理解能力，逐渐成长为一个知识渊博的“智能导师”。当AI完成知识的深度学习与沉淀后，便转身以独特的方式将所学知识传授给学生。无论是为学生答疑解惑、提供针对性的练习，还是引导学生进行深入探究式学习，AI都能发挥其高效、精准的优势，成为学生学习道路上的得力助手。

 

　　教育数字化转型的核心之一就是用哪些数据来教 AI。数据，堪称AI的“专属教材”，其质量优劣直接决定了AI能否充分施展效能，高质量的数据更是AI 发挥作用的根基所在。而数据来自不同的部门和机构，如果数据留存散落，则无法发挥出其更多价值。那么，如何有效提升数据质量呢？在实际应用的模型构建中，我们常常会面临预期输出与实际性能之间存在落差的问题。此时，数据标注便凸显出至关重要的作用。需要明确的是，数据标注并非旨在训练整个模型，而是帮助优化模型，使其能够完美契合实际应用场景的复杂需求并高效运行。

 

 

　　近年来，四川大学基于大语言模型进行了多项应用的探索，并坚持教学大资源的建设，取得了阶段性的成果。

 

　　基于大语言模型，我们做了诸如语音识别、关键词提取、知识点识别、AI赋能教学督导、AI赋能教学答疑、AI赋能迎新答疑等应用。如今，AIGC在川大已然落地生根，开花结果。AIGC能够生成诗词与音乐，“墨绘诗音”让人“听”见风景；“华西黉医”医学大模型发布，为医学知识的深度挖掘与临床应用提供了强大助力；多模态AI系统在肺部感染性疾病的精准治疗中发挥关键作用，大幅提升了医疗诊断与治疗的准确性和有效性；数字化技术则成功助力口腔实验教学生态的重构，为口腔医学教育带来了全新的活力与变革。这一系列成果的背后，是川大师生对教育数字化转型的深刻洞察与积极实践，也为未来的持续创新奠定了坚实基础。

 

 

　　“大川学堂”构建一站式教学资源供给模式，融合多模态智能处理、专业媒体处理、知识图谱、教学大数据分析等前沿技术，对教学资源进行知识点结构化处理，实现资源实时共享。这不仅提升了知识创新能力，也为师生提供了更优质的知识服务，推动教育数字化迈向新高度。此外，我们打造的“数字课栈”，构建集教学资源开发、教师教学发展、电教校史陈列于一体的数字化教学服务中心。作为智慧教学平台的线下部分，它与线上平台联动，搭建混合式教师发展空间，为数字化教育改革提供有力支撑。

 

 

　　在数字化、网络化、智能化浪潮奔涌的当下，AI技术正以雷霆万钧之势重塑各行业生态，高等教育领域也不例外。诚如习近平总书记在2024年世界互联网大会乌镇峰会开幕式致辞中所强调，把握这一发展大势，是迈向美好“数字未来”的关键，高校信息化建设亦迎来前所未有的机遇。

 

　　AI时代，大学信息化建设部门的职责实现了从单纯保障到深度赋能的华丽转身。大数据时代，数据成为推动学校发展的核心要素，智慧校园架构向“存储-算力-模型-数据-算法”体系转变，这一变革过程恰似螺旋上升，不断攀升至新高度。大语言模型和智能体逐渐取代传统应用生态系统，为高校信息化注入全新活力。海量数据存储需求和强大算力支持，虽带来挑战和压力，却也为提升信息新基建水平创造了发展机遇。

 

　　谈及推动人工智能在高校的应用，检索增强生成（RAG）值得关注。它作为一种相对简单且易实现的智能体，基于此结合生成模型与检索模型，能广泛应用于智能问答、聊天对话、内容生成、知识图谱构建、内容推荐及语言翻译等知识密集型任务，为高校教学、科研、管理等环节提供智能化解决方案。

 

　　随着AI技术的深度融入，高校信息化建设在教学、科研、管理等方面均呈现出无限潜力。教学上，实现个性化学习方案制定，满足不同学生学习节奏与需求；科研中，助力科研人员处理海量数据、挖掘潜在规律，加速科研突破；管理层面，提升管理效率与决策科学性，实现校园资源优化配置。

 

　　AI时代为高校信息化建设带来了全方位、深层次的发展机遇。高校应积极拥抱变革，充分挖掘AI技术潜力，加强基础设施建设、深化产学研合作、创新人才培养模式，在AI浪潮中勇立潮头，为推动高等教育现代化、培育创新型人才贡献力量，携手共创更加美好的教育“数字未来”。