教育垂直大规模模式助力精准教学实现范式转变

大车型作为颠覆性的前沿技术，正在成为引领科技创新的现代新生产力，推动全社会新产业、新模式、新动能的创造。教育领域垂直大型模型的发展，不仅使大型模型在教育领域变得专业、精准、科学、可靠，也是科技在教育中应用的现实需要作为一个教学和教育企业。

目前，教育垂直大规模模式已经能够深度理解和适应不同的教学场景，为教师和学生提供多场景的精准化、个性化帮助，正在推动教育主体、教育模式、教育内容的范式变革。未来，随着大规模教育模式研发和创新的不断深入，精准教学、大规模因材施教、个性化学习将进一步实现，助力实现教育高质量发展。

大模型技术推动全社会

打造新产业、新模式、新动能

大模型技术的颠覆性前沿技术属性及其广泛的产业赋能特性使其成为现代生产力引领的技术创新。大模型技术的兴起意味着人工智能实现了从判别式发展到生成式发展的飞跃，这是一个里程碑式的创新。大型模型可以从大数据中进行训练和学习，使机器能够深入理解并准确模拟人类语言、图像、声音等多模态信息，使计算机能够准确高效地理解、识别和响应复杂问题。提供更好的个人服务。

大模型技术呈现出广泛的行业赋能特性，正在为工业制造、医疗健康、金融服务、交通运输等行业和领域提供精准化、个性化的解决方案，同时推动近万个数字化车间和智能工厂建设，展现出广阔的应用前景和巨大的赋能潜力。未来，大型模型技术将进一步深化和落地，赋能千行万业，推动现代产业转型升级、提质增效。

教育领域特种大模型技术的开发和应用，不仅使大模型在教育领域变得专业、精准、科学可靠，也代表了科技在教育领域应用的现实需要教书育人事业。教育领域的大模特就像行业里的专家。他们拥有精湛的领域专业知识和能力，可以针对该领域的任务进行指导学习，更符合特定领域的需求。通过使用更专业、更深入的教育相关数据进行训练，并引入教育专业人士的参与和专业知识的引导，对教育数据进行专业的标注和标注，让教育领域的大模型更好地理解教育领域的大数据。教育领域的具体方面。术语、概念和规则保证了输出内容的专业性、可解释性和准确性。

推动教育垂直规模化模式

教育主体、模式和内容的范式变革

大教育垂直模式的应用和推广，可以促进教育主体、模式和内容的转型升级，从而形成新的教育范式。

教育垂直大规模模式推动教育主体从师生向人机交互转变。在问答、解决问题和自主学习阶段，学生可以与大模型进行交流和互动，获得所需的知识和学习资源的智能推荐。教育垂直模式将教育模式从教师讲授、学生学习转变为学生提问、人工智能学科指导学习。学生在回答问题和学习的过程中，利用“人工智能提问，学生回答”的互动问答方式，引导学生逐步掌握所需知识，从而实现自主学习。同时，教育垂直模式推动教育内容从知识的传递向思维品质和知识应用能力的传递转变。大模型技术除了传授知识外，更重要的是可以通过模拟解决复杂问题的过程，培养学生的探索性、创新性思维品质和实践能力，引导学生从“学知”到“学”的转变。思考”和“学会做”。

数据驱动的教育垂直模式，通过对教师和学生在教育教学过程中产生的教育数据的采集和分析，实现精准教学、规模化因材施教和个性化学习，推动高质量发展。教育之中。数据驱动的大模型技术还可以准确跟踪学生的学习进度，准确识别学生的学习难点和强项，调整教学计划，提高教学效率，实现个性化教学。同时，通过智能教学评价，可以实现对学生学习过程和结果的综合评价，不仅有助于提高教学质量，也促进教育公平。推动大模型技术在教育领域的研究、开发和应用，实现科技与教育的深度融合，将推动教育领域的科技创新，提高我国教育的整体水平。

教育垂直大规模模式助力实现

“精准教学”与“个性化学习”

在教师的教学科研过程中，教育垂直模式一方面可以根据教师的教学需求提供丰富的教学资源和教学工具，生成高质量的教学设计方案；另一方面，借助强大的数据分析能力，可以为教师提供基于数据的学生真实情况，让教师更好地关注学生成长。在教师准备阶段，教育垂直模式可以根据教师的教学需求，整合并提供大量优质、丰富的数字化教学资源，并根据教师的教学需求，选择符合教学的资源。目标明确，适合教师教学，满足学生学习。按需数字资源。

教育垂直大模型除了帮助教师实现智能作业批改和分析外，更重要的是可以收集学生在学习过程中产生的各种数据，实现对数据的深度分析，并提供全面的反馈，从而调整课堂为教师教学。安排提供科学的指导和建议，提高教学活动的质量和效率。此外，大教育垂直模型还可以作为课堂教学的智能助教。基于具体教学场景和教师实时教学需求，提供课堂辅助问答、实时生成教学资源、开设跨学科课程，协助教师便捷地进行互动创新。性课堂教学活动。

大教育垂直模式通过在课后练习、自主学习和智能问答中不断收集和分析学生的学习数据，引入苏格拉底式提问式人机交互，引导学生学习和探索。为学生提供更加精准、全面的教学和评价。在课后练习环节，教育垂直模式一方面可以为每个学生生成定制化的课后作业，并实现智能批改和学业分析反馈。另一方面，还可以对练习结果进行智能分析，结合大模型的持续分析能力，实现过程和结果数据的综合分析，从而实现大规模的因材施教。大模型还可以通过大数据分析学生的学习行为和学习习惯，根据学生的学习需求和知识掌握情况向学生提供动态反馈。

未来，借助教育垂直模型对历史数据的记忆和分析能力，通过整合更多维度的学生数据，不仅能够提供基于个人的定制化学习建议、课程推荐和学习路径。从长远来看，它将发挥智能学习伴侣的作用，为每一位学习者提供智能学习服务，实现大规模精准教学和个性化学习。

（作者程群、黄志强：程群是首都师范大学人工智能教育研究院研究员、飞翔星球人工智能研究院院长。黄志强是飞翔星球人工智能研究院研究员。本文为《首都师范大学人工智能赋能首都教育改革与发展科研项目阶段性成果——基于课堂智能分析大模型的精准教学研究》。