智能體打開教育擁抱大模型的入口

核心觀點

教育智能體作爲連接大模型與多元化教育場景的關鍵橋樑，融合了大模型的強大認知推理能力與智能體的精準任務執行能力，成爲當前數字化教學模式轉型的研發和應用熱點，將助力構建人機間的“協同教學”“協同學習”和“協同決策”的應用場景

近年來，生成式人工智能技術的迅猛發展，尤其是大規模預訓練語言模型（如ChatGPT、ChatGLM、DeepSeek等），掀起了新一波技術革命浪潮。DeepSeek R1的開源策略降低了技術門檻，推動全球開發者自由探索與創新，也加速了開放、共創與快速迭代的“人工智能+教育”生態建設。

面對生成式人工智能的快速迭代，人機協同將成爲未來工作新常態，傳統知識生成和傳授模式已難以滿足未來社會對高階思維、創新能力與智能素養的需求，必將催生“人機共育”的教育新形態。DeepSeek R1引發的大模型高開放性效應將快速傳遞到教育領域，從關注教育大模型的開發轉向教育智能體的落地應用。教育智能體作爲連接大模型與多元化教育場景的關鍵橋樑，融合了大模型的強大認知推理能力與智能體的精準任務執行能力，將助力構建人機間的“協同教學”“協同學習”和“協同決策”的應用場景。

1 智能體是連接大模型和教學的關鍵橋樑

憑藉語言理解、邏輯推理和對話能力，大模型能夠在教師備課、課程設計、作業批改和輔導答疑等方面有效減輕教師負擔，提高教學效率。通過文生圖、文生音頻、文生視頻等技術，大模型能夠自動生成多樣化的教學資源，爲師生提供更加沉浸式的學習體驗。無論是通過微調已有大模型，還是開發專屬的教育大模型，人工智能大模型爲教育變革帶來了無限的可能。

然而，大模型在教育應用中仍面臨諸多挑戰，如多學科適配性不足、缺乏系統性教育理論支撐和高質量訓練數據的匱乏；大模型的“幻覺”現象、精準度、可解釋性及實時個性化支持方面也亟須改進。此外，大模型還需要開發具象化的門戶和工具、配備適用的載體和終端，才方便師生直接和便捷應用。

從落地應用的視角，教育智能體將成爲連接大模型與教育場景的重要紐帶和具象體現，成爲當前數字化教學模式轉型的研發和應用熱點。

大模型擅長語言理解、內容生成和邏輯推理，其核心優勢體現在自然語言交互與生成、多模態內容生成，以及大規模推理與快速迭代；而智能體則具備自主規劃、實時反饋和任務執行能力，能夠主動感知環境、調用外部工具並進行多輪交互。

通過自主決策與環境交互、個性化與本地化適配、持續迭代與多角色協作，智能體能夠彌補大模型在個性化和實時反饋方面的不足，包括根據教學場景和學生反饋，動態調整教學策略、調度資源，精準輔導學生，並通過多智能體協作實現教學管理的優化，最終提升教育質量與效率。此外，相比於大模型的通用性，智能體能夠針對特定學科、不同年級及教學大綱進行本地化適配，確保教學內容的精準度和有效性；智能體還可以在教學過程中持續學習和優化，通過累積學情數據，提升個性化輔導的精準度，並實現多角色協作。

在實際應用中，具象化的智能體作爲大模型的“執行層”，承擔從認知到行動的關鍵環節，打通大模型與實際教學場景的“最後一公里”。通過調用大模型增強推理能力，同時結合外部工具和知識庫，智能體可以執行更復雜的任務，實現自主交互、持續學習和個性化優化，即大模型提供認知與推理能力，智能體負責執行與決策，二者協同構建“人工智能+教育”體系。

2 智能體支撐構建人機協同教育新範式

智能體不僅可以在通用大模型與本地化教學場景之間架起橋樑，還能實現個性化適配、持續交互學習、實時監測與精準反饋，重塑“人機協同”的教育新範式；智能體可以通過彌合“通用”與“本地”之間的差距，構建“發現問題—干預—反饋—追蹤”的教學閉環，推動數字教育集成化、智能化和國際化發展。

當前，全球多個國家正在積極探索智能體在教育中的應用。如美國的Khan Academy（可汗學院）推出智能助手Khanmigo輔助教師規劃課程並提供個性化輔導；慕課平臺edX推出的edX Xpert學習助手爲學習者提供實時、個性化的學術支持；智譜清言智能體讓想象說“畫”，AI助教系統應用於清華大學8門人工智能賦能教與學試點課程。這些探索都推動了智能體在教育場景中的深度應用。

隨着生成式人工智能的快速發展，教育智能體不僅能夠提供個性化學習支持，還能通過多智能體協作顯著提升學習效果。未來，應結合大模型的推理能力與智能體的自主決策能力，使其適配不同國家的教育體系與文化背景，並深化智能體與教師的協同，不僅輔助內容生成，更能主動支持課堂互動、教學反饋和個性化干預。

同時，多模態智能體將兼容文本、音頻、視頻、VR/AR等多種媒介，爲教育提供更精準的資源匹配與學習支持。例如，在跨學科教學中，智能體可融合多學科知識，實現協同教學與探究式學習；通過角色扮演、項目式學習等方式強化學生的自主學習與團隊合作意識；在教學決策中，智能體可提供精準的數據分析與優化建議，幫助教師和教育管理者作出更科學的決策。

此外，智能體結合情感計算技術，還能提供情感支持並模擬真實學習環境，增強沉浸式互動體驗；藉助元宇宙、AR/VR、智能機器人等設備打造沉浸式科學實驗環境，激發學習興趣並提升動手能力；通過跨學科知識整合與個性化反饋，引導學生解決複雜開放性問題，促進批判性思維、創新思維和協作能力的全面發展。

3 智能體與開源體系共築智慧教育新生態

DeepSeek的技術突破爲教育生態提供了堅實基礎，並將加速智能體的普及與應用。其系統優化涵蓋從底層硬件到上層算法，在高效算力利用、適應性增強和協同優化方面實現了重要突破。同時，相比於閉源模式的大模型，DeepSeek的開源生態爲開發者提供了更高的靈活性和創新空間，將推動智能體在助學、助教、助管和助研等場景的廣泛落地。

在雲—邊—端協同架構下、大模型通用能力支撐下，智能體將推動構建多元跨域的人機“協同教學”，實現雙向賦能的人機“協同學習”和形成安全可信的人機“協同決策”，共築智慧教育新生態。人機協同的教育體系將加速傳統“師—生”向“師—生—機”教學結構的轉變，形成人機共存、多維交互的“人機共教”模式。對於學習者而言，學習方式也從單向知識吸收轉變爲人機協同探索，展現“人機共學”特徵。

同時，在教育治理領域，推動教育向循證決策、數據驅動與人機協同的高水平發展。目前，北京師範大學發起建設的人工智能與教育規劃國際聯合實驗室，推出教育政策與規劃AI智能體（EduPX），實現政策精準檢索、政策知識問答、跨國政策分析與評估、智能輔助政策撰寫，以及基於數據的政策趨勢預測等功能，爲教育治理與決策提供智能支持，推動教育治理現代化。

面向未來，爲保障大模型和智能體在教育中的安全、高效與可持續應用，需要持續提升智能時代師生的勝任力和管理者的數字領導力，優化智能產品的學校準入機制，有序開展人機協同的教育教學實踐，制定生成式人工智能教育應用的技術、質量和服務標準，構建大模型和智能體的技術、算法和數據安全與倫理規範體系等。

（作者黃榮懷系北京師範大學教授、達婷系北京師範大學博士後）

《中國教育報》2025年02月15日 第04版

作者：黃榮懷 達婷