1、AI大模型教育行業白皮書2025年3月目錄Contents數智教育時代AI教育場景AI大模型教育實踐02.03.01.數智教育時代教育數字化進入全面AI時代建設內涵技術應用政策支持以計算機和網絡基礎設施建設為主，推動教育資源的初步電子化基礎教育環節：校校通建設、多媒體教室建設高等教育環節：計算機輔助教學、校園網絡建設1999年關于深化教育改革全面推進素質教育的決定教育ICT建設2010年以前教育信息化2.0從“技術驅動”轉向“教育本質驅動”，數字化賦能人才培養全過程基礎教育環節：課堂質量人才選拔環節：數字考務高等教育環節：課堂教學職業教育環節：產教融合2018年教育信息化2.0行動計劃2018

2、-2022年教育數字化轉型階段教育信息化以軟硬件基礎設施推動智慧教室、標準化考場、智慧校園建設2012年教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）2011-2017年基礎教育環節：在線課程、遠程教育人才選拔環節：標準考場高等教育環節：智慧教學、平安校園職業教育環節：職業實訓數智教育數字技術與教育全要素深度融合，實現“人機協同”的終身學習體系基礎教育環節：個性化學習人才選拔環節：數字考試高等教育環節：專業建設、實驗教學、教育評價職業教育環節：就業創業服務2025年教育強國建設規劃綱要（20242035年）2023年以后教育行業痛點教育信息化AI切入教育內容，引領行業步入數智教育時代信息基礎設

3、施與環境建設信息技術提升教育教學效率教育信息化進入收尾階段，教育基礎設施與教育環境建設完備，AI引領教育行業步入新周期基礎教育高等教育人才選拔職業教育教育資源分配不均；無法做到核心素養培育與因材施教教育評價“五唯”頑瘴痼疾；高校20%學科專業需要優化應對高科技手段下的考試舞弊；一師多評，過程無記錄人才技能與企業需求脫節，工程實踐動手能力差AI+教育數智教育AI+教育內容為高質量人才培養全方位賦能數智教育市場規模突破4,000億明確提出要確保財政一般預算教育經費支出每年只增不減，保證國家財政性教育經費支出占國內生產總值比例不低于4%。中共中央、國務院中國教育現代化2035各級政府在教育經費中按不

4、低于8%的比例列支教育信息化經費，保障教育信息化擁有持續、穩定的政府財政投入。教育部教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）（征求意見稿）財政性教育經費：教育信息化經費：4,300億2024年數智教育市場規模5%數智教育市場增速AI大模型技術趨勢異構算力能力域應用域管理域戰略域企業大模型技術架構快思考慢思考框架域上下文域視頻模態計算域端側大模型AgentRAGRAG工程化愈加成熟，幻覺“基本”消除只是時間問題推理模型進入基于Scaling Law的優化階段Agent技術路線面臨重大分歧端側大模型逐步開始滲透推理算力需求天量增長，算力異構趨勢愈加明顯推理模型進入基于Scaling Law的

5、優化階段強化學習不是唯一技術路線，依然有新路線在探索。2025年，眾多AI廠商將發布推理模型，版本迭代井噴。發布時間推理模型2024-9-12OpenAI o1 preview2024-11-20DeepSeek R1 Lite Preview2024-11-28QwQ-32B-Preview2024-12-20Gemini 2.0 Flash Thinking2024-12-21OpenAI o32024-12-31GLM Zero Preview2025-1-15訊飛星火X12025-1-16階躍星辰Step Reasoner mini2025-1-20DeepSeek R12025-1-

6、20Kimi k1.52025-1-24Baichuan-M1-preview2025-1-31OpenAI o3-mini2025-2-13OpenThinker-32B2025-2-18Grok 3即將發布豆包、Anthropic、GPT-5等語言模型推理模型GPT-5Latent Reasoning隱式推理RAG工程化愈加成熟，幻覺“基本”消除只是時間問題消除幻覺的理論成熟消除幻覺的實踐逐步成熟RAG2.0GraphRAGminiRAG2025年末“幻覺”基本消除“有理有據”的專家知識輸入端側大模型逐步開始滲透教育場景教學資源生成等教學場景個性化學習規劃等學習場景課堂教學質量診斷等評價場

7、景端側模型成為手機標配模型量化技術芯片設計適配DeepSeek在Qwen模型上的知識蒸餾測試，證實了端側模型能力大幅提升的可行性AI教育場景AI教育全場景地圖基礎教育管智慧排課智慧圖書館智慧辦公智慧安防備教師AI助手教AI課堂課堂數據分析智慧黑板AI錄播學智慧作業智能英語聽說智慧體育AI練字考智能排考評智慧心理健康教學評測教師評價數字考務-考前無紙化體檢智能身份采集考場智能編排數字考務-考中身份認證智能監考試卷跟蹤數字考務-考后綜合評價錄取高考志愿填報數字考試-題庫生成試題數字考試-組卷智能組卷數字考試-組考考場編排智能監考數字考試-閱卷智能閱卷智能賦分數字考試-分析考情分析錯因診斷成績分析備

8、AI教研個性化教案虛擬試講教雙師課堂學個性化學習計劃AI導師筆記整理練習題個性化推送智能錯因診斷個性化答疑考智能組卷評課堂質量評估教學質量評估師生匹配度評估互動監測AI助教考勤監測智能賦分智能監考考情診斷備AI教研個性化教案虛擬試講教雙師課堂訓在線虛仿課程線上真實實驗練線上真實實驗實驗過程評價實驗報告管理考智能組卷評課堂質量評估教學質量評估師生匹配度評估互動監測AI助教考勤監測智能賦分智能監考考情診斷智能題庫與作業設計智能教研協作平臺智能化教學資源生成智能監考智慧閱卷人才選拔高等教育職業教育基礎教育政策趨勢基礎教育核心圍繞公平與優質展開工作。到2035年，基礎教育普及水平和質量要穩居世界前列。

9、上好學圍繞“擴優提質”主線，構建覆蓋全學段的優質資源供給體系。通過集團化辦學、教師輪崗（“縣管校聘”）、新建改擴建學校，重點幫扶薄弱校。適人口建立基礎教育各學段學齡人口變化監測預警制度，優化中小學和幼兒園布局。支持人口20萬以上縣（市、區、旗）辦好一所達到標準的特殊教育學校。平衡發展加強義務教育學校標準化建設，縮小城鄉、區域、校際、群體差距。深入開展縣域義務教育優質均衡督導評估，有序推進市域義務教育優質均衡發展。提質量強化學校教育主陣地作用，全面提升課堂教學水平，加強對學習困難學生的輔導。提高課后服務質量，豐富服務內容。加強科學教育，強化核心素養培育?；A教育AI應用AI大模型、大數據、物聯網

10、管智慧排課智慧圖書館智慧辦公智慧安防備教師AI助手智能題庫與作業設計智能教研協作平臺智能化教學資源生成教AI課堂課堂數據分析智慧黑板AI錄播學智慧作業智能英語聽說智慧體育AI練字考智能排考智能監考智慧閱卷智能考試數據分析與預測評智慧心理健康教學評測教師評價學生綜合素質評價人才選拔政策趨勢中國人才選拔數字化進程趨 勢國家級考試區域級考試中考、學業水平考試、部分社會考試規范化，統一納入標準化考點?？紙鼋ㄔO數字考試鼓勵有條件的地區和學校運用智能化考試系統。部分高校建設數字考試平臺，打通考試-教學場景。信息化智能化深化大數據、AI、信創、國密等核心技術在考試場景的應用，進一步促進考試公平公正?？冀谈盍?/p>

11、考教融合教學知識點應用于考試題庫組卷，經考情分析后可反饋優化教學。教室環境數字化建設可同時滿足教學、考試場景共享復用。智能深入普及融合標準化考點建設2007-2013數字化考務建設2017-2020數字化考試建設2021-至今全面開展國家教育考試網上巡查系統建設14省試點國家教育考試綜合管理平臺建設全面開展國家教育考試綜合管理平臺建設網上巡查系統一個平臺+N個子系統融合AI應用、數字考試、作弊防控高考、研考高考、研考、學業水平考試、中考、部分社會考試主要工作建設內容應用場景建設階段高考、研考、學業水平考試、中考、部分社會考試、日?？荚嚾瞬胚x拔AI應用教學教學目標知識點考試數字化數字考試數字考務

12、考試題庫智能組卷考務組織智能閱卷智能分析標準化考場智能考場綜合管理應急指揮網上巡查作弊防控試卷智能追蹤無人監考身份認證考情分析人才選拔AI應用考前無紙化體檢智能安檢與屏蔽AI應用場景考中身份認證考后智能身份采集智能監考缺考智能分析試卷跟蹤智能保密室輔助決策智能運維高考志愿填報綜合評價錄取監考人員編排視頻應急指揮考生試卷其他題庫生成試題組卷智能組卷組考考場編排閱卷智能閱卷分析考情分析智能監考智能賦分錯因診斷數字考試數字考務教學人才選拔公平&安全&高效打通考試與教學高質量人才培養考場智能編排成績分析高等教育政策趨勢政策趨勢建專業到2025年，優化調整高校20%左右學科專業布點，新設一批適應新技術、

13、新產業、新業態、新模式的學科專業，淘汰不適應經濟社會發展的學科專業。重能力堅持能力為重，將教育與生產勞動和社會實踐緊密結合，在提高學生學習能力的同時強化實驗實踐環節，著力培養學習者適應未來發展的職業素養和創新創業能力。提質量堅決破除“五唯”頑瘴痼疾，推進評估分類，以評促建、以評促改、以評促管、以評促強，建立健全中國特色、世界水平的本科教育教學質量保障體系。抓技術深入應用5G、AI、大數據、云計算等新一代信息技術，推動物理空間與網絡空間一體化建設，創新教學、評價、研訓和管理等應用，促進信息技術與教育教學深度融合。為實現科教興國、人才強國、產教融合的遠大目標，核心在于深入推進教育數字化、高水平人才

14、建設，以推動教育高質量發展。建專業、重能力、提質量、抓技術成為當前政策重點方向。高等教育AI應用招生質量提升平臺招生能力指標體系生源大數據分析AI大模型、大數據招生專業建設專業（群）建設課堂教學智慧教室教學中臺課程平臺知識圖譜大模型智慧實驗室實驗平臺能力圖譜實驗課程數字化改造創新實驗課程工程訓練中心實驗教學考試評價智能考場科技考務線上考試命題與評價實習實踐畢業實習專業實踐/生產實習社會實踐/認知實習質量保障狀態數據采集與監測平臺AI督導與評價本科評估數字化專業建設與認證管理平臺就業創業指導產業需求大數據平臺學生就業大數據平臺人崗匹配就創指導鼓勵參與參與哪些方向有哪些具體行動職業教育政策趨勢加強

15、產教融合型企業孵化培育力度，對產教融合型企業給予“金融-財稅-土地-信用”組合式激勵政策。支持龍頭企業和高水平高等學校、職業學校牽頭，組建跨區域行業產教融合共同體。鼓勵企業參與戰略性新興產業：新一代信息技術、人工智能、工業互聯網、儲能、智能制造等。自主可控：重點加大IT行業國產化、自主研發和自主可控，構建打破海外封鎖的自主創新技術體系。深入實施職業技能提升行動和重點群體專項職業培訓計劃，廣泛開展新業態新模式從業人員技能培訓，有效提高培訓質量。辦學形態：推動校企共建共管產業學院、企業學院。培養內容：引導企業深度參與職業院校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓。通過“十四五”教育強國推

16、進工程，安排中央預算內投資支持一批產教融合實訓基地建設。優先考慮先進制造、新能源、人工智能等領域以及康養、護理等領域的實訓基地建設引導行業企業深度參與技術技能人才培養培訓，促進職業院校加強專業建設、深化課程改革、增強實訓內容、提高師資水平，全面提升教育教學質量。驅動因素產教融合建設目標面對海外封鎖、產教割裂、職業技能落后等問題，國家發布系列政策推進產教融合向縱深發展，明確了2023-2025年產教融合建設目標，并在鼓勵企業參與、聚焦新興產業、提升技能素質、深化校企合作、建設實訓基地、重視職業培訓等方面作出明確指示。聚焦新興產業提升能力素質深化校企合作建設實訓基地重視職業培訓50個國家產教融合試

17、點城市10000家以上產教融合企業200個高職及應用本科教育強國推進工程項目院校100個高水平產教融合實訓基地海外封鎖核心技術自主可控刻不容緩產教割裂人才創新與職業能力亟待提升職業技能落后從業者技能與新職業要求亟需適職業教育AI應用高質量人才培養實驗教學數字化虛擬仿真實驗個性化教學AI教研個性化教案虛擬試講個性化學習計劃AI導師筆記整理雙師課堂互動監測AI助教考勤監測習題個性化推送智能錯因診斷個性化答疑智能組卷智能賦分智能監考考情診斷課堂質量評估教學質量評估師生匹配度評估備教學練考評AI應用場景創 新 實 驗 課 程實 驗 課 程 數 字 化 改造實 驗 平 臺 能 力圖 譜智 慧 實 驗 室

18、工 程 訓 練 中 心AI大模型教育實踐AI大模型教育行業落地挑戰建設路徑1.能力建設與應用建設2.大模型微調與訓練3.Agent開發管理平臺成熟度4.大模型對于企業技術架構影響業務收益1.落地路徑規劃2.場景價值評估技術可行性1.數據與知識質量2.回復準確性3.算力資源供應商選型1.基礎大模型廠商與大模型應用廠商2.大廠與小廠4.安全5.合規6.技術架構建設路徑技術可行性業務收益供應商選型后臺大語言模型推理模型教育行業大模型企業大模型GPU服務器（AI芯片）湖倉一體向量數據庫算力調度平臺圖數據庫智算中心AI組卷分層思政教案生成AI專注力訓練教學視頻AI切片作文智能批改課堂教學診斷AI心理咨詢

19、AI編程教學職業教育AI實訓AI古籍教學前臺Agent開發管理平臺知識工程工具數據分析工具LLMOps工具中臺教育企業尚無需做模型訓練與微調工作。理由如下：1.大語言模型迭代進入平穩期，但推理模型迭代進入井噴期。微調工作很可能因為模型能力升級而失去價值。2.模型訓練與微調工作為準確率提升帶來的貢獻低于教育企業預期。3.模型訓練與微調工作成本高昂，對于教育企業而言，投入產出比低。1.Agent、知識工程、數據分析三件套工具，可以支撐幾乎所有前臺大模型應用。2.建議教育用戶大模型應用以插件方式集成至傳統應用中。Agent開發管理平臺成熟度尚不足以支持端到端的應用重構。大模型能力建設：“前中后”三層

20、架構科學治理提升知識質量 與數據治理一樣，知識也需要科學治理。知識質量，案例SOP。端到端鏈路優化 相關性排序多路召回知識治理。逆向流程，倒查問題根源。運營調優是長期保證回復準確率的必要手段?；貜蜏蚀_率=知識質量*召回準確率*排序準確率+運營查漏補缺知識抽取知識庫問題改寫與擴展Prompt生成惡意檢測文檔解析文檔拆分意圖理解安全性評估安全性1防止提示詞注入安全性2內容權限審核準確性1知識庫質量準確性2多路召回準確性3排序模型調優準確性4運營調優回復生成用戶問題語義檢索相關性排序最終回答RLHFQA知識Text ChunksText關鍵詞檢索向量表征RAG提升大模型回復準確性，兩次審核保證安全性

21、AI能力是實現因材施教的核心AI能力供應商高質量人才培養離不開教育端到端業務流程閉環業務閉環供應商內部能力閉環是構建業務良性循環，實現長周期增長的關鍵能力閉環AI大模型供應商選型AI能力：高質量的教育數據和強大的算法能力，構筑AI競爭壁壘AI能力的關鍵要素有哪些？AI能力構建的關鍵要素包括算力、算法、數據、生態 聚焦教育行業，數據和算法最為關鍵 高質量數據是最核心能力，構筑AI當前壁壘；優質算法加快模型迭代，強化AI長期競爭力教育AI 核心要素教育AI 非核心要素AI能力關鍵要素高質量數據是最核心能力，構筑AI當前壁壘優化算法加快模型迭代，強化AI長期競爭力算力人臉識別、目標追蹤步態識別、姿態

22、識別語音識別、語義理解核心算法教育教學場景教育考試場景實驗實訓場景行業場景考場私有化視頻教學私有化大數據數據資源通用大模型多模態私有數據場景數據訓練行業大模型場景攝像機邊緣計算網關AI分析服務器智能硬件引擎接入算法自訓練能力自成長AI中臺AI戰略布局高價值應用AI能力：強數據獲取能力、全流程教育數據沉淀手動數據自動化數據高獲取壁壘高價值含量數據閉環海量持續的自動化訓練 快速迭代持續優化全流程數據閉環持續優化模型精度核心算法應用于人才培養全業務場景海量持續的高質量數據資源輸入自研AI中臺加快模型迭代速度標準化低成本海量個體數據需大量應用客戶需全流程布局愛分析介紹中國數字化市場專業服務平臺關于愛分析規劃開發實施立項廠商選型運營達標企業數字化規劃與落地報告、媒體、活動等信息專家資源方法論工具咨詢匹配服務廠商資源愛分析優勢資源服務能力方法論 深耕數字化市場10年 3,000+數字化專家 5,000+實踐落地案例 央國企、教育、零售等諸多標桿案例 覆蓋企業用戶數字化規劃與落地全流程專業服務平臺 企業用戶視角，基于實踐與專家經驗總結 數字化旅程、應用場景規劃模型等多種方法論工具 158 1093 5409張揚：