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大模型及其应用系列第八篇——大模型在教育行业的应用案例

发布日期：2025-05-01 07:24:37 浏览次数： 1573 作者：肖鹏互联网老兵

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大模型在教育领域已经深入应用到校内、校外，涵盖学前教育、基础教育、高等教育各个阶段，广泛应用于自动评阅、听说考试、生理化实验、体育测评、精准教学等应用场景。本篇介绍大模型在教育行业的几个典型案例。（大模型及其应用系列第八篇，请在文章底部#大模型及AI应用#目录下浏览其它文章）

AI+教育发展概况

当前我国仍然面临着传统教育领域的不可能三角挑战：即在规模化、公平化与个性化之间寻求平衡的难度。现阶段我国教育体系在规模化与公平化上已取得显著成就，但在实现个性化教育的道路上仍有待提升。而 AI 技术作为模拟人类智能、辅助决策并具备部分替代人力、拓宽人力边界智能化工具为这一挑战带来了转机。通过深度融合 AI 技术于教育教学之中，赋能教学主体、教学载体、学习主体，从而提升普惠教育下的基本教学质量，并实现教育过程中对个性化的追求，逐步改变这一局面。

在政策、资本、用户关注等多方推动下， AI+ 教育已在校内外多点落地应用。从学段维度来看，中小学阶段在校内外场景中均为应用成熟度最高的阶段。在校内场景中，考试测评应用成熟度最高，其次是教学应用；在校外场景中，居家学习已达到高成熟度阶段。此外，语言学习应用整体成熟度也较高，该场景对多模态数据要求相对较低，且学习标准较为统一。相对中小学阶段，成年人教育阶段、早幼教阶段的 AI+ 教育应用成熟度则相对较低，这主要缘于成年人教育内容及目标多样化，高校学科知识图谱构建难度大、职教及兴趣培训知识点分散、模型构建难度大等原因。

AI在自动测评方面的应用

自动评阅主要分为四大核心流程：首要步骤是试卷的电子化转换即将纸质试卷扫描为电子图像，并实现客观题的自动评分。其次是主观题数据的预处理，其核心环节是对文本的识别与转换。而后是主观题的评分环节，其核心在于生成评分模型后实现主观题评分，不同利害场景对评阅精度的要求各异。最后一步则是对所有评阅数据进行汇总与数据分析。受技术所限，当前中英作文领域的自动评阅较为成熟，文、理科大题均只能覆盖较低年级，未来有望通过技术提升及模型优化进一步拓宽覆盖年级、科目与题型。其中智能口语测评系统也已参与多省市的英语听说考试批改，从而解决传统语言类考试人工评分组织难度大、测评结果受主观影响大等问题。

中英文作文评阅功能主要基于OCR 、数据标注、、大语言模型等技术。基础功能主要包含基本筛选功能与基本评阅功能，如中文作文中的文字、成语检错，英文作文中的单词拼写、词汇用法等。高级功能主要包含语义理解、结构评价和优秀例文推荐；并逐渐拓展至文章立意、上下文逻辑、跨学科内容、个性化内容优化等能力。

从2020年起，体育测评项目更加灵活多样，篮球、足球等项目逐渐被纳入选考范围，且过程性评价开始受到重视，如上篮动作是否标准。传统的人工和传感测评方案无法实现完整、高效且公平的实现测评。通过对人体骨骼进行关键点采集，实现识别和动作判断的AI视觉方案逐步被采用。

格灵深瞳是一家行业领先的人工智能上市公司，致力于在智慧校园体育领域打造一个研、学、练、赛、评、考一体化的教育生态系统。涵盖教研、教学、训练、测评、考试等多种场景旨在提供一个教育全流程、贯穿学生成长全周期、覆盖100 余项项目的智能体育教育平台。

自2024 年起北京市体育中考从8选3变为22选4，新增的14项运动项目包括足球、篮球、排球、健身长拳、健身南拳等过程评价与姿态分析类项目，该类项目要求精确的动作捕捉和基于数据的分析评估，AI 视觉技术则可以全面满足各项需求。格灵深瞳体育训考系统于2024年成功落地北京市多区体育中考，覆盖近10个考场总计数万名考生。单日考试人数超过2500人，平均考试时间较使用前缩短了三分之一，裁判人数减少60%，准确度大大提升。

AI在精准教学上的应用

精准教学主要指在行为采集、学情分析、知识图谱等技术的支持下，通过跟踪、记录和分析学生学习过程数据，为教师教学设计、教学决策等环节提供科学依据的一种教学形式。数据主要产生并流转于课前、课中和课后三个环节。课前环节中，教师可以基于历史学情数据对成熟教学资源进行班级个性化调整，高效形成班本课程；课中环节中，在智慧白板等智能硬件的加持下，教师可以快速获取为后续教学优化所需的数据；课后环节中，教师结合现阶段知识重点与班级学生分层、薄弱点，精准下发个性化专题作业，并在作业回收后借助 OCR 技术实现作业智能评分与数据归纳，动态更新学生学情数据。

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