教育领域“知之”大模型：山东大学软件学院2024年实训实践

一、项目背景与目标：教育大模型的实践探索

在人工智能技术快速渗透教育领域的背景下，如何通过大模型解决传统教育场景中的知识传递效率低、个性化服务不足等问题，成为高校与行业共同关注的课题。山东大学软件学院2024年项目实训以“知之”大模型为核心，旨在通过实践验证大模型在智能教学、知识问答、学习路径规划等场景中的技术可行性，并探索其与教育业务深度融合的路径。

项目目标明确为三点：一是构建面向教育领域的垂直大模型，提升对学科知识、教学场景的理解能力；二是验证模型在低资源环境下的适应性，解决教育场景中数据分散、标注成本高的问题；三是通过实训培养学生从需求分析到模型部署的全流程工程能力，为教育行业输送复合型技术人才。

二、模型架构设计：垂直场景的优化思路

1. 基础架构选择与优化

实训团队基于主流预训练模型框架（如Transformer结构），针对教育场景特点进行定制化改造。例如，在输入层增加多模态处理模块，支持文本、公式、图表（如数学函数图像）的联合解析；在注意力机制中引入学科知识图谱，强化模型对概念关联性的理解。

# 示例：基于知识图谱的注意力权重调整伪代码
def knowledge_aware_attention(query, key, value, knowledge_graph):
    # 计算基础注意力分数
    base_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
    # 结合知识图谱中的概念关联度调整分数
    relation_weights = get_relation_weights(query, key, knowledge_graph)
    adjusted_scores = base_scores * relation_weights
    return torch.matmul(softmax(adjusted_scores), value)

2. 数据工程：低资源场景的解决方案

教育领域数据存在长尾分布问题（如冷门学科数据稀缺），团队采用三步策略：一是通过数据增强生成合成问答对（如基于模板的数学题变式）；二是利用迁移学习，先在通用领域预训练，再在教育数据上微调；三是构建半监督学习流程，利用少量标注数据训练教师模型，生成伪标签指导学生模型训练。

3. 轻量化部署：边缘计算的适配

考虑到部分教育机构算力有限，团队对模型进行量化压缩，将FP32精度降至INT8，同时采用动态批处理技术优化推理延迟。测试数据显示，在某主流边缘设备上，模型响应时间从1.2秒降至0.3秒，满足实时交互需求。

三、教育场景适配：从技术到业务的落地

1. 智能教学助手开发

模型被集成至在线教学平台，实现三大功能：一是自动生成课程知识点总结，例如从长文本中提取核心公式与定理；二是支持多轮对话式答疑，学生可追问“为什么这个公式需要满足XX条件”；三是学习路径推荐，根据学生历史答题数据动态调整练习题难度。

2. 个性化学习服务

通过分析学生答题日志，模型构建能力画像（如“空间想象能力薄弱”），并推荐针对性资源。例如，对几何题错误率高的学生，系统推送三维图形可视化工具与交互式练习。

3. 伦理与安全设计

针对教育场景的特殊性，团队实施三重保障：一是内容过滤层，屏蔽敏感信息与错误知识；二是可解释性模块，输出答案时附带依据来源（如教材章节）；三是人工审核接口，允许教师修正模型生成内容。

四、实训过程与关键收获

1. 开发流程管理

项目采用敏捷开发模式，以两周为周期迭代。每个周期包含需求评审、模型训练、效果评估、部署测试四个环节。例如，在第一周期中，团队发现模型对物理实验题的解答准确率仅62%，通过增加实验步骤描述数据后，第三周期提升至85%。

2. 学生能力提升

参与实训的学生普遍反馈，通过实践掌握了三项核心技能：一是大模型微调与评估方法，包括如何选择超参数、设计对比实验；二是教育业务需求分析，例如如何将“提高学生数学思维”转化为可量化的模型指标；三是跨团队协作，技术组与教育专家组需频繁沟通以优化数据标注规范。

3. 挑战与应对

项目遇到两大挑战：一是教育数据的多义性（如“三角形”在不同学科中含义不同），解决方案是构建学科专属的分词器与嵌入层；二是模型幻觉问题，通过引入外部知识库（如教材PDF解析）进行后校验，将错误率从18%降至7%。

五、行业启示与未来方向

本次实训验证了教育大模型的可行性，其核心价值在于将通用AI能力转化为教育场景的专用解决方案。未来可探索的方向包括：一是多模态交互，如通过语音与手势识别辅助特殊教育；二是与物联网设备结合，实时采集学生操作数据优化模型；三是构建教育大模型生态，联合多所高校共享数据与算法资源。

对于教育机构而言，启动类似项目时需重点关注三点：一是明确业务痛点，避免为用技术而用技术；二是建立数据治理机制，确保合规性与质量；三是培养既懂教育又懂AI的复合型团队。此次实训为行业提供了可复用的技术路径与实施框架，助力教育智能化转型。