现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作 强化的期待，也引发AI挑战教师主体地位的思考； 在教学载体方面，AIGC有望赋能教师并实现规模化的因材施教，但也挑战传统学习模式和评价工 具；在教学内容方面，高阶通识能力、跨学科复合能力的重要性被重提，并辅以AIGC技术素养要 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在 学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。从落地速度来看，表现为C端>B端>G端， 成人教育>高等教育>K12>幼教，教师>学生>管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程 闭环服务、兼具高难度与高天花板的AIGC学术科研都是潜在机会方向。从商业模式来看，当前， 软件增值服务、硬件整体售卖、MaaS服务、AIGC技能培训是主要的商业模式，各厂商根据模型

运营分析 统一认证 统一用户 统一接口 统一客服 统一数据 统一门户 资源学习 课程学习 作业管理 招生报名 。。。 电子备课 网络教研 教师培训 课题管理 网络阅卷 。。。 招生管理 考务管理 网络阅卷 评价报告 教师发展档案 学生成长档案 教育辅助决策 公文管理 工作流管理 协同办公 内容发布 网站管理 统计报表 教学质量评估 组织 商品管理 家长空间 教学资源 教师空间 学生空间 个人 老师、学生、家长 家校互动 基 础 设 施 域 (I A A S ) 智慧教育概述 教学 学习 新高考 - IDV 云桌面 - 智慧课堂 - 资源共享平台 - 题库管理 - 云教学 - 智慧录播 - 作业管理系统 - 个性化学习 - 教学检测质 量与评价 - 综合素质评价 - 课情分析 - 教师管理 - 学生管理 管理 测评 教研 安全 360 度全方位分析 文本识别 语音识别 文档图像分析 AI 引擎层 设备管理 应用管理 内容管理 设备数据 用户数据 教育 PaaS 平台 OTA 数据平台 教师空间 学生空间 错题集 资源 ( 课件、试题、微课 ) 智慧教育 云平台 智慧教育概述 云支撑服务平台 网络及安全 主机 云存储 负载均衡 教学资源中心

息推送 等功能，满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。 人脸识别 视频结构化 大数据 行为识别 建设目标 AI 3 优势价值 方案亮点 核心优势 用户价值 1 背景分析 政策现状 需求分析 建设目标 2 方案设计 整体架构 系统设计 应用设计 目 录 方案整体架构 系统设计 1 设备组成、设备架构、设备亮点 教师摄像机： 4K 深眸摄像机（ 深眸摄像机（ poe ）或者 4K EPTZ 摄 l 像机 学生摄像机：二代学生人脸抓拍机或者智能分析摄像机 系统架构 教师 4K 深眸摄像机（ poe ） 二代学生人脸抓拍机 K 系列智能录播主机（ poe ） 说明 学生拾音器 教师拾音器 技术参数 l 支持同时输出 2 路 1080P 高清图像 l 最高分辨率可达 800 万像素（ 4096x2160 ） l 支持区域裁剪，小带宽看清大细节 支持区域裁剪，小带宽看清大细节 l 适应不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 技术参数 l 由三目定焦摄像机与高性能 GPU 模块组成 l 内嵌双目立体视觉算法与深度学习算法 l 分辨率为 800 万像素 系统架构—教师摄像机 技术参数 全景镜头： 105° 视场角、 200 万分辨率 特写镜头： 4 倍光学变倍、 400 万像素 功能亮点 双镜头配置：全景相机 + 特写相机 画 面 输 出

北京交通大学教学运行中心在智慧教学课程平台中全面接入 Deep-Seek-R1 大模型 ，利用其在数学、代码、 自然语言处理 等方面的强大推理能力 ，帮助教师高效解决教学过程中各类复 杂问题。该校表示 ， 目前“深度思考 ”功能对全校教师开放 ， 后续将逐步对学生开放 ，并上线更多功能。 北京师范大学利用该校培养方案、教学手册、教学大纲等高质量 语 料 ， 为近万门课程本地化部署 应用实 践 图像识别 图像修复 图像增强 图像生成 5.3 图片类 AIGC 应用实践 案例： DeepSeek+ 即梦 AI ， 生成教师节海报 第 1 步 ：登录 DeepSeek ，输入如下提示词： 我想用 Al 绘图软件绘制一张教师节海报 , 要加入厦门大学元素 , 请帮我写一段提示 词 第 2 步 ：登录 “即梦 AI” ，进入 “ A I 作图”的 “图片生成” ，在提示词输 智能语音助手 智能客服 语音翻译 高校老师怎么用？ n 高校教师可以使用语音类 AIGC 工具（喜马拉雅音频大模型、腾讯智影） ，根据自己教学课 件 的文本内容， 自动生成专业的配音 ，可以采用专业播音员的音色 ，也可以使用 AIGC 工 具（比 如米可智能）“克隆” 自己的讲课声音 ，用自己的音色生成配音 n 高校教师使用鬼手剪辑 GhostCut 进行语音翻译 ，可以把一种语言的讲课视频自动转换成另

3，中小学 网络接入率达 99.7%，拥有多媒体教室的中小学校比例达 95.2%，已接受过不同程度信息技术应用能力培训的教师人 数也超过 1,000 万 4，基于网络开展教与学的大环境已经基本 形成。 在信息技术应用规模快速扩展的同时，K12 和高等教育领域 的信息化基础环境和教师信息化素养也已得到全面提升。新 冠疫情下的 “停课不停教 , 停课不停学” 大规模在线教学实践， 进一步推动了信息技术与教育教学深度融合与应用，展现了 现教育的优质、均衡发展；另一方面，借助课堂行为分析等 应用，能够通过动态、实时的教学数据分析，帮助教师和教 学管理人员获得智能化的课堂观察和分析能力，让 “教” 与 “学” 实现精准化。 • 练习测评场景：人工智能技术的引入大大丰富了练习测评 的形式。一方面，师生可将教学练习与测评的场景延展至 课堂之外，并获得来自智能系统和教师的双重反馈；另一 方面，在 NLP、ASR 等人工智能技术的帮助下，课程评测 教育机构得以在校园部署更多的人工智能应用，进而能够 通过更为快捷的数据交互和处理方式来对教学过程实施灵 活的调度和管理。例如，通过智能教学辅助能力，学校管 理人员可以快速远程巡课、智能排课、获取教学大数据， 教师可以进行智能备课，以及基于知识点地图和资源库开 展教学等。 教学环节 练习测评 教学管理 • AI LAB • 课堂行为分析 • AR/VR 教学 • 双师课堂 • 互动白板 •

息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 应”。 信息化 教育 时代催化剂 智慧教育” 智慧教育体系  智慧教师  智慧管理  智慧学习者及智慧学习  智慧课程  智慧教学  智慧教育资源  智慧评价（教、学）  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 学习、生活与工作的连通 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通； 手机、平板、 PC 、学习机、电视 等各种终端设备的连通。 三 方 连 通 智慧教育：促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下，利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在 Learning environment 智慧课堂的功能 智慧呈现学习内容； 泛在获取学习资源； 生生和师生的立体、多样化交互； 现实学习空间与网络学习空间相互融通； 学生主体作用和教师主导作用充分发挥； 智能管理情境； 自动感知环境。 46 智慧课堂：促进学生成功的新智能 在校学生的绩效数据增长非常快 46 智慧体现在什么地方？ 将学生的绩效数据集成在一起，以更好

领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 | 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领  AI+学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程  AI通识教育 面向院校所有学生、教师和教职工 基础概念 | 技术认知 | 伦理思考 | 社会影响 | 应用场景 | 未来趋势 02 对AI教育的思考：AI如何赋能教育  方式 1. AI赋能学习 • 个性化学习系统 教育质量与学生发展 4. 教师角色与职业转型 5. 教育公平与数字鸿沟 6. 组织转型与系统适应  应对措施 1. 加强信息安全 • 建立安全分类框架，制定安全保护政策，进行安全培训 2. 警惕AI的幻觉和偏见 • 技术层面：代码，算法，数据，提示词 • 思维层面：理解原理，鼓励批判性思维 3. 为教与学提供具体的指导 • 教师：教学培训，交流和社区，AI教学助手 我们的AI教育实践：智能录课 • 用于录制课程、短视频等 • 可以参照真人快速生成数字人形象，智能匹配口型和手势 • 可以训练真人的声音，调整个性化音色 • 可以根据课件图片自动生成讲解文稿，并辅助教师进行文稿优化 • 可以根据文稿自动生成授课语音并合成授课视频，自动根据语义增加语气词等 03 我们的AI教育实践：智能助教 • 用于7X24的学习陪伴 • 通过人工智能、计算

在这些领域的关键作用外，报告还探讨 了 AI 与其他创新技术的协同效应，以及转型可能带来的社会和经济影响。 例如，在 AI 大模型和云计算技术的支持下，教育应用将能够动态分析学生的知识掌握情况， 帮助教师实时生成个性化的教学方案，确保每个学生都能享受量身定制的学习体验。医疗行业将不 再局限于“治病救人”，而是完全融入一个由 AI、数字行为建模、远程医疗和合成生物学等前沿技 术驱动的全球健康生态系统。 年全球中小学教师缺口预计仍将达到 4400 万 [14]。教师短缺不仅影响教育的普及和 质量，还加剧了教育不平等。根据中国教育 部《2024 年全国教育事业发展统计公报》数 据，全国各级各类学校教育平均生师比大约在 15:1 [15]，经济合作发展组织（OECD）数据显 示在一些发达国家这一数值更低 [16]。生师比过 大和繁重的教学任务仍然制约着教育公平和高 质量发展，教师无法及时关注每个学生的学习 把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创 新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新 模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为 本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育 质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学 习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的 自主学习，鼓励和支持全民积极学习人工智能 新知识、新技术 [17]。在亚太地区大多数国家的 教育体系中以教师为中心的模式和死记硬背的 学习方法占据主导地位

预训练模型（ “教师模型” ） 的行为。 • 1. 数据蒸馏 在数据蒸馏中 ，教师模型生成合成数据或伪标签 ，然后这些数据用于训练学 生 模型。 • 2. Logits 蒸馏 在 logits 蒸馏中 ，学生模型被训练来匹配教师模型的 logits ，而不仅仅是 最 终的预测。这种方法保留了更多关于教师模型置信水平和决策过程的信息。 • 3. 特征蒸馏 特征蒸馏涉及将教师模型中间层的知识转移到学生模型中。通过对齐两个模

AI+教育场景的革新注入了多重动力： 1）教学效率与个性化学习的双重提升。国产大模型通过自动化工具显著减轻 教师负担。例如，AI 助教可快速生成教案、PPT，并设计分层练习题，节省教师备 课时间；自动批改系统能够扫描手写作业或试卷，识别错题并提供反馈，甚至生成 成绩分析报告，帮助教师精准定位学生薄弱点。在个性化学习方面，大模型通过分 析学生的错题记录、学习习惯等数据，生成定制化复习计划。 确掌握的痛点，创 新性地将人工智能技术融入于教学质量评估，通过采集、挖掘、分析，丰富多样的 课堂教学状态数据，并通过算法进行量化处理，训练出教学质量评价大模型，不仅 为教师提供教学质量诊断、课堂教学合理化建议，帮助教师持续改善教学质量，还 为教学管理者从课堂教学质量、课程建设质量、专业质量、就业质量等方面进行了 多维度的数据汇总、分析以及决策支持。 在 2024 年 11 月 20 资料来源：竞业达公司公众号，民生证券研究院 我国教育体系庞大，AI+教学市场空间广阔。根据教育部的数据，截至 2023 年末我国拥有小学、中学、普通高中数量分别为 14.35、5.23、1.54 万所，小学、 初中、高中的教师人数分别为 666、408、222 万人。面对如此庞大的教学体系， 通过 AI 手段辅助，有望大幅提升整个教学水平的评估能力，进而更加针对性的优 化，提升整体教学水平。