EduChat-R1: 推理教育大模型开源及系列产品发布

2023 年 2 月，华东师范大学计算机科学与技术学院的 EduNLP 团队启动针对教育垂直领域的对话大模型 EduChat 相关项目研发。该项目主要研究以预训练大模型为基座的教育大模型相关技术，融合多样化的教育垂直领域数据，辅以指令微调、价值观对齐等方法，提供教育场景下自动出题、作业批改、情感支持、课程辅导等丰富功能，服务于广大教师、学生和家长群体，助力实现因材施教、公平公正、富有温度的智能教育。

2023 年 4 月，首个专注于教育领域的垂直大模型正式问世，开启了教育人工智能的新篇章。同年 6 月，团队发布了开源版本 EduChat 1.0，为智能教育的发展注入强大动力。8 月，进一步公开了详尽的训练报告与参数信息，为教育行业研究提供了坚实基础。10 月，重磅推出“华师-学海无涯”教育语料数据集，涵盖超过 13TB 的高质量数据，极大丰富了教育大模型的数据生态。进入 2024 年，研发重点转向功能优化与场景拓展，成功升级引导式教学功能，并创新性地将 AI 应用于心理健康领域，推出新一代教育大模型 EduChat 2.0，推动智能教育向更深层次、更广维度延伸。在过去三年中，团队深入调研一线教学场景，持续打磨技术，累计内测十余个版本，并在多款下游教育产品中不断迭代优化。最终，在 2025 年 7 月，正式发布 EduChat-R1，构建了“Thinking before teaching”的智能教育新范式，并研发多款智能化教育产品，实现了教育大模型在性能与应用生态的全面跃升。

EduChat发展史

EduChat 1.0 论文链接：

https://arxiv.org/abs/2308.02773

模型体验网址：

http://educhat.top/

GitHub开源网址：

https://github.com/icalk-nlp/EduChat

Huggingface开源网址：

https://huggingface.co/ecnu-icalk

为了全面提升大模型在教育场景中的规划与推理能力，实现一切交互过程有据可依，团队在前期研究基础上，进一步研发了具备深度推理能力的教育大模型EduChat-R1。在教育认知理论指导下，构建了面向多场景的高质量教育推理数据集，并通过指令微调与强化学习等后训练关键技术，显著提升了模型在复杂教育任务中的深度推理能力。与传统的问答型AI助手不同，EduChat-R1 是一个具备教学思维、“三思而后行”的智能教学助手。它不仅能够精准回答问题，还能基于学科知识结构和学习认知规律，进行系统化思考与逻辑推导，从而更好地支持个性化教学与智能辅导。EduChat-R1 的推出标志着教育大模型从“信息提供”向“思维和能力培养”的重要跃迁，为实现智能化、个性化的教育应用提供了坚实支撑。

其核心功能包括但不限于：

功能 1: 引导式教学

融合苏格拉底式教学法，根据题目分析和学生认知水平，循序渐进引导学生解决问题，激发学生的思考能力和创造能力。从以下例子可以看出，在教学思维链中，包括学情诊断（如“学生表示不知道利息计算公式，需要从基础开始引导”）、题目分析（如“本题属于利息计算应用题，涉及本金、利率、时间、利息税等概念。解题步骤：①计算利息（本金×利率×时间）；②计算税后利息（利息×(1-税率)）；③计算本息和（本金+税后利息）”）和教学策略（如“先引导学生回忆公式，若学生不会则直接告知公式并引导计算。”）等多个阶段，对学生的知识状态进行追踪，并基于对题目的分析，给出对应的教学策略。同时，研究发现现有大模型容易信任用户的回答，而EduChat-R1模型可以准确发现学生的错误并进行纠正，具有良好纠错能力。

上线华东师范大学大模型应用平台

功能 2: 心理疏导

新时代对于教育的要求不仅要关注学生科学文化和创新能力的培养，还要注重其心理韧性的塑造。然而当前心理教师资源匮乏，且分布不均，因此亟需构建具备专业能力的AI心理疏导助手。同时，研究表明多流派融合的心理疏导方法往往比单一流派更有效，但其人工学习时间成本和难度高，如何汲取百家之长，实现多种心理学理论的融合和策略的灵活应用面临着巨大的挑战。为此，EduChat-R1通过心理思维链的方式，一步步深入剖析用户心理困境，并综合使用多种心理学理论（如认知行为疗法CBT、情绪聚焦疗法EFT、情绪ABC理论等）和相关策略，为学生提供自适应的个性化心理疏导。同时，EduChat-R1善于使用类比、比喻、拟人等高阶情感表达，让心理感受和建议描述更加形象生动，拉近和用户之间的心理距离。

功能 3: 作文批改

该功能致力于解决传统作文批改系统中“彩虹屁式”反馈、泛泛而谈、过度夸赞等问题。通过深度教育思考模式，不仅关注语言表达和结构完整性等表层问题，更深入理解学生写作意图与情感表达，提供精准、具体、深入的修改建议。通过引入发展心理学和认知心理学理论、写作过程和评价理论，模型能够识别不同年龄段学生的认知水平与写作能力，从而给出符合其发展阶段的个性化反馈。例如，在记叙文中，模型会鼓励学生运用更多感官细节和修辞手法，注重人物情感和事物发展变化的合理性；在议论文中，则侧重评价论点是否清晰、论据是否充分、论证是否严谨；同时，系统还会避免空洞的赞美如“写得很好”“很有创意”，而是指出具体优点与可提升之处，帮助学生真正理解“好在哪里”、“如何改进”。这种强调过程性、发展性和情境适应性的作文批改方式，不仅能有效提升学生的写作兴趣和能力，也为教师提供了更具针对性的教学依据，真正实现“以评促学”的教育目标。

功能 4: 教案设计

依托教育推理大模型EduChat-R1，深度融合多种教学理论、学科知识和教学方法，能够根据教师输入的教学目标、学生学情及教学情境等多维信息，自动生成结构清晰、内容科学、符合课标要求的高质量教案，以便供教师参考。相比传统人工编写方式，不仅大幅节省备课时间，还有效提升了教学设计的专业性和规范性。同时，系统具备强大的个性化适配能力，能够根据不同年级、学生认知发展水平等因素动态调整教学策略与活动设计，真正实现“因材施教”。

功能 5: 自动出题

基于EduChat-R1深度思维链技术，实现个性化、高可信的自动出题功能。通过模拟人类教师的思维过程，结合知识点关联推理减少题目幻觉，同时根据题目难度分层与学生认知水平分析，精准生成符合教育评价目标的高质量试题。教育特色主要体现在因材施教与思维能力培养上：一方面，系统可根据不同学生的学习情况动态调整题目难度，实现个性化训练；另一方面，强调对知识本质的理解与综合运用，提升学生的逻辑思维与问题解决能力。

产品 1: 舒心阁（MindCare@EduChat）

学生的心理健康已成为当下教育中不可忽视的问题，也隐性影响着学习效果。以EduChat系列模型为核心基座，研发了涵盖心理评估、浅层情感陪伴、深层心理疏导的“舒心阁”（MindCare@EduChat）。

l 心理评估：以专业量表为基础，通过主动问询式对话交互，并结合语音、面部表情等多模态情绪识别，实现精准、高效的心理健康指数评估，赋能大规模人群的心理问题快速筛查和早期研判。

l 浅层情感陪伴：定制青少年喜爱的角色，并结合探索、安抚、共情等通用策略，提供特定角色的情感支持和陪伴。

l 深层心理疏导：针对当前大模型过早给出通用建议、过度共情（“彩虹屁”），难以深度溯因和真正帮助用户走出心理困境的问题，融合心理学中常用的情绪聚焦疗法（EFT）、认知行为疗法（CBT）等理论，研发了具备疗愈特性的深层心理疏导技术，引导大语言模型模拟咨询师进行心理困境分析、心理疏导目标拆分、分阶段计划任务设置、行动策略选择等，全面守护青少年心理健康。

产品 2: 价值观护盾（Shell@EduChat）

教育场景下的大模型，承载着知识传承与价值观塑造的双重重任。然而，当前大模型中仍或多或少存在对历史的片面结论、对隐性自伤的后知后觉、对不符合未成年阶段行为的不当鼓励、甚至竞争中的功利性行为和不良风气引导等“价值观漂移”隐患，正悄然影响着千万青少年的身心成长。为此，团队推出教育大模型的价值观护盾（Shell@EduChat），其精髓在于“场景规则驱动预校准”与“动态元认知自校准”双轮校准机制，为教育大模型构筑坚实的价值防线：

l场景规则驱动预校准：为模型构建强大的场景化规则引擎，内置具备自主进化能力的动态规则库。风险问题输入后，首先经过前置规则库进行价值观预校准，确保其内在价值导向与教育场景的严谨要求精准对齐。

l动态元认知自校准：在模型输出环节，Shell框架模拟人类高阶元认知能力，对生成内容进行实时、深度的自我审视与价值校验。基于元认知思维链的自动化加固策略，能敏锐捕捉并主动修正潜在疏漏、片面结论或不恰当倾向，实现深层次的价值加固。

l闭环进化与主动防御：框架外围集成自动化对抗性挖掘引擎，持续生成模拟真实风险的“攻击性”测试数据。这不仅用于压力测试现有防护能力，更驱动核心规则模块持续学习与进化，形成主动防御、自我完善的闭环生态。

团队提出的Shell框架具有很强的定制性和通用性，不仅可适应多种场景，也可在教育价值观在有调整的时候加以灵活定制，为教育大模型在广泛应用的同时规避价值观漂移提供了有效的防护。

产品 3: 奇迹疗愈（MiracleH@EduChat）

为了帮助学生学习过程中舒缓放松，研发了多模态的奇迹疗愈助手（MiracleH）。具体地，结合脑电（EEG）信号与微表情分析，实现对学生情绪状态的实时感知与响应。产品使用AIGC技术生成基于脑电以及微表情的实时疗愈音乐，并基于神经反馈疗愈理论，使用眼动设备矫正用户行为，帮助学生在专注学习与放松调节之间找到最佳平衡。系统通过采集学生的脑电波与微表情，动态监测认知负荷与情绪波动，并通过可穿戴设备播放个性化的疗愈音乐，缓解学生因高强度学习带来的焦虑或疲劳。此外，本项目集成了眼动追踪技术，基于神经反馈理论，为注意力分散或情绪波动明显的学生提供行为矫正训练，逐步提升自我调节能力与学习韧性。教师端则可通过管理面板查看学生整体的情绪变化与专注力状态，从而优化教学策略，构建积极健康的学习环境。此外，该产品可以根据不同年龄段的问题特征，迅速迁移到中年人和老年人群体（示例为老年人使用奇迹疗愈的场景）。

产品 4: AI 智慧黑板（AiBoard@EduChat）

为了更好赋能教师教学过程，研发了AI智慧黑板，赋能“课前-课中-课后-自习”全流程。具体地，本项目以教育大模型EduChat为核心驱动，液晶黑板+一体机/电视机+AI盒子为交互载体，配套专业AI教学软件与优势教育资源，实现教学全数字化、备课便捷化、课堂生动化，提供全栈式AI教学新体验。具体地：

l 课前：深度集成WPS，覆盖日常教师教案生成、AI对话、素材生成等需求。所有课件，支持平台共享及各教师互相引用。教师选定课件，一键下发即可秒速同步具体教室，方便课中使用。为更好贴合实际教学，华师大优势资源和校本题库快速构建，实现基于本地知识库问答。

l 课中：教师可根据不同学段需求自定义AI功能，打造沉浸式课堂。书写内容实时同步至电子白板，一键触发AI教学功能，融合传统书写与数字互动。课件播放中可标记重点，提升教学流畅度。课堂全程记录，课后自动生成结构化笔记，支持下载分享，助力复习与教学复盘。AI Board实现精准教学，增强互动性与课堂温度。

l 课后：聚焦教学闭环最后一环，平台提供高效、精准的课后辅助功能，帮助学生巩固课堂所学。通过AI技术赋能，实现从知识检测到针对性练习的全流程覆盖，全面提升学习效率与教学质量。

l 自习：打造课后自主学习新场景，平台为学生提供智能化、个性化的自习支持服务。AI助手全程陪伴，助力学生查漏补缺、精准练习，引导学生主动思考、独立探索，在巩固知识的同时提升自主学习能力与效率。

产品 5: AI 编撰助手（AgiEdit@EduChat）

随着大模型技术的迅猛发展，AI在文字撰写、图片设计等方面展现出强大能力，推动教材编撰全面迈入“敏捷时代”！为此，团队探索AI驱动下的教材撰写新范式，通过AI赋能内容生成、结构优化、智能审校与个性化定制，实现教材编写从“单点创作”到“协同共创”、从“静态出版”到“动态更新”的跨越式升级。这不仅可以大幅提升编写效率与质量，更开启以学习者为中心的教育内容新生态。具体地，团队以职业教育的《人工智能》教学场景为例，实现了人机协同模式下的教材撰写，通过AI赋能目录生成、内容生成、图片生成以及内容矫正等全流程，将教材编撰时间从多人3-6个月压缩到单人2-3个月，效率提高超过3-4倍。

审核 | 陈琴、周杰、应振宇

责编 | 代洋涤、周友根