基于推理模型的低成本教育智能化转型的普惠路径探索

教育信息化步入“人工智能 +”深度融合的新阶段时，“传统生成式预训练模型”在文本生成、对话交互等领域应用虽然取得了明显进步，但高算力消耗、逻辑推理透明度不够、学科知识适配性受限等问题也逐渐浮现出来。在教育资源分布不均的情况下，智能技术应用甚至放大了城乡教育差距。这样的环境下，形成创新型技术框架来改善教育智能化发展方向变得十分关键。此研究重点放在推理模型的技术革新上，把“低能耗 + 高效推理”这两种机制融合起来，试图找到推动教育公平、提升教学质量的革新方案。

一、传统生成式模型在教育场景中的局限性分析

（一） 强算力依赖引发的高成本问题

传统生成式模型（比如 GPT 系列）在预训练及推理时，对高性能计算资源有着很强的依赖性。推理过程中需要大量的浮点运算（FLOPs），这会大大提升 API 调用的成本，并且给教育领域的应用带来明显的限制。在资源缺乏的地方，这样的技术想要普及就变得非常困难。某些商用闭源模型的年度运维费用可能达到几十万元 / 校，这对于经济欠发达地区的学校来说，构成了难以跨越的资金门槛。资金短缺成了制约部分院校采用先进生成式模型实施教学的一大因素，这使得区域教育资源分配的不均衡状况愈发严重。偏远地区学生在优质教育资源获取上碰到更多难题，与发达地区教育机会的差距不断拉大，给达成教育公平目标带来很大麻烦[1]。

（二） 学科能力失衡导致教育质量差异

生成式模型在人文社科方面的应用已经有了比较突出的成效，在完成诸如议论文生成等任务时有着很优秀的表现（以 BLEU 分数为例子），而到了理工学科那边就出现很明显的性能卡点。这样的情况吸引了教育界的实践者特别注意，并且从中显示出一种学科之间的表现差距核心的原因所在——也就是当下的各种技术无法做到真正跨学科的知识有效融合，尤其是对于那些像数学、物理这类最基础科学的教学支撑显得很薄弱。相关研究发现表明，在根据GSM8K数据集所完成的任务测试里头显示出来，传统模型面对数学推理类型的问题时候经常会遭遇高误差率的现象，而且比人类教师的水平要差很多层次。这就在某种程度上削弱了智能工具对学生整个知识体系及解题思考路径给予精确引导的效果，而且还直接地影响到整个教学过程的质量表现。另外，这也让智能化方案想要在理科课堂场景里推广使用变得十分困难且意义不大。

（三） 交互门槛过高导致的实施障碍

传统生成式模型的交互设计常常依赖于特定提示词的创建，这就对使用者的能力提出了较高的要求。在农村教育情境当中，教师要经过长时间的专业训练才可能熟练掌握提示词的设计办法以达到教学目的，学生同样需要耗费大量的时间和精力去学习有关的操作技巧[2]。这种高门槛的交互方式极大地限制了这项技术在教育领域的推广使用情况。在那些资源短缺、师资力量薄弱的偏远地区，教师没有机会接受系统的培训，学生也很难得到充分的练习机会。这样一来，当地师生就很难全面感受到智能化教育所带来的便利以及优化效果，这又进一步加剧了城乡教育资源分配不均的现象，并促使区域之间的教育差距逐渐扩大。

二、推理模型的技术革新与教育场景适配性

（一） 链式推理框架实现逻辑透明化处理

链式推理框架通过动态生成的推理路径树，明显改善了多阶段问题求解过程中的逻辑透明度。它的关键之处在于利用知识图谱里的实体链接技术执行语义映射，把复杂问题的解决流程变成可追踪并直观表现的过程。在数学证明领域，这个模型冲破了传统单向结论输出的限制，采用逐步演绎的方法显示定理验证的全部流程，而且清楚地表明各个部分之间的因果联系。这样的设计有益于学生加深对每步推理的理论根据及其相互联系的认识，促使从机械记忆迈向批判性思维，从而做到对核心解题策略和思维方法的全面把握。这种逻辑透明化推理模式在提升学生的认知能力上有着明显的优势，它可以很好地激发学生探索的兴趣，促使主动地去学习。对于教师来说，这是一种非常直观且有效的辅助教学手段，通过模型所展示出来的推理过程，老师可以清楚地阐述一些重要的概念，深入分析那些复杂的难题，进而改善课堂讲解的效果和品质，增进老师与学生之间的深度交流与合作。

（二）轻量化架构优化算力成本

混合专家系统（MoE）属于一种轻量级推理框架，它要改善计算资源的利用效率。MoE的主要优点就是依靠动态路由机制来明显缩减模型参数数量，而且在多任务情形之下保证性能稳定 [3]。凭借 FP 混合精度训练和梯度缩放技术，这种架构可以有效地缩减单卡推理时延，并且大幅改进能效表现。在教育信息化范畴内，这种轻量化设计有着非常重要的应用前景和实际意义。传统推理模型因为高昂的部署费用，在偏远地区的学校推行智能化教育工具时碰上很大麻烦。近些年来，轻量化架构的出现大大削减了技术应用门槛，这些学校得以跨越资源束缚，慢慢引入先进的教学辅助系统。这不但给欠发达地区师生给予接触前沿科技成果的机会，有益于改进学习成果，而且对解决区域教育不均衡问题有积极影响，促使教育资源朝着更公平、更均衡的方向发展。

（三） 知识图谱融合助力理科教学能力提升

知识图谱和图神经网络的深度结合给实体嵌入改良给予了更新颖的想法，也为理科教育效能改善开拓了新的道路。特别在数学推理任务上，这种结合有着明显的长处。借助知识图谱的帮助，模型可以更加精确地剖析复杂的数学概念及其深层联系，极大提升了预测的准确性，很好地解决了传统方法在理科领域固有的问题。从实际教学的角度来说，这种技术有益于学生形成系统化、细致化的知识体系，推动核心学科能力的培育，而且还能为跨学科学习给予更精确也更多元的知识支撑。知识图谱的加入使得各学科之间的内在联系变得可见，学生通过模型能深入领会不同学科之间的逻辑关联，从而加强批判性思维和创新能力，为自己的终身发展塑造根基。

（四）多模态交互增强教学体验

本研究设计的多模态输入融合模块，把文本、语音和手写数据整合起来，给教育交互领域带来新突破。依靠强化学习框架，这个模型可以即时改善教学策略，依照学生答题是否正确来调整题目的难易度。学生答得好，题目就慢慢变难，加深理解；答得差，题目就适当变简单，稳固基础。这种个性化指导机制很好地符合不同层次学生的需求，明显改进了总体的教学效果。在学生当中，多种多样的交互形式能极大地加强学习过程的趣味性与互动性，从而有效地唤起学习动机并改善参与程度；对于教师而言，多模态交互给教学实践给予了更为灵活且高效的技术支撑。依靠模型对学生的各种学习行为数据加以细致分析，教师可以随时调整自己的教学计划并改进策略规划，以此达成个性化教育目的，从而改善教育品质和成果。

三、推理模型驱动下的教育普惠路径策略

（一） 构建“推理即服务（RaaS）”教育应用模式

智能化教育快速发展时期，“精英化”趋势和城乡教育资源失衡现象不断加剧，成为阻碍教育公平与普及的关键障碍。经济发达地区凭借强大的资金支持和技术手段，率先采用智能教学工具，给学生创建个性化的学习道路，并供应大量的数字资源。而资源短缺的农村地区由于高成本投入和技术壁垒无法分享智能化教育成果，造成不同区域教育品质差距进一步扩大。要解决这个难题，本研究开创性地给出了“推理即服务（RaaS）”教育模式架构。该模式依靠国家级教育资源平台，给予标准化的 API 接口服务，其关键价值在于冲破地域和资源约束，助力资源短缺地区快速创建学科支撑体系。农村学校不用花费大量资金去购买或者部署繁杂的模型，只要调用相关API 就能达成本地推理功能，这给智能教育技术的普及赋予了可行途径。“推理即服务（RaaS）”就像给农村地区打开了一扇通往智能化教育的大门，使得这些地方能够以较小的成本得到优良的教学资源变得可行。在偏远农村中学，有些学校缺少专门的理科教师，所以在数学、物理等科目上碰到很大麻烦。“推理即服务（RaaS）”框架让这些学校通过 API接口调用相应学科模型，给学生给予准确答疑和知识讲解，从而解决教学困境，改善学习成果。该模型有着高效响应的特点，可以准确回答学生的提问，并给出系统的逻辑推导过程，让学生更好地理解重点概念。依靠本地化推理机制，该技术很好地解决了地域信息不对称引发的教育不均衡状况，促使优质教育资源得到合理分配。农村地区的学生借助智能化的教学工具来获取高质量的学习资源，明显减小了同城市学生在知识掌握方面的差距，为达成教育公平给予了有力支持。

（二） 促进国产开源生态建设与政策支持

智能化教育推广碰上技术应用门槛高的瓶颈状况，在农村地区学校中尤为突出。要冲破这个难题并促使更多学校高效开展智能化教育，此研究把构建国产化开源生态系统当作关键部分，而且把依靠国产昇腾芯片研发轻量化推理终端设备当作主要环节。这个芯片具有自主可控且性能强劲的特点，给轻量化推理终端的研发给予了有力的技术支持。通过采用模型剪枝、混合精度训练等改良办法，大幅削减了计算资源的需求。模型剪枝技术可以去除多余的参数，精简网络结构，进而改善模型运行效率；混合精度训练则在保证模型准确性的前提下，凭借动态调节运算精度做到能耗降低和计算复杂度改良。该方案依靠低成本的硬件设施（大约万元级的投入），大大缩减了设备购置的成本。依靠联合教育主管部门出台政策文件，促使学校同人工智能企业共同创建学科评估体系。在这个体系之下，学校可以随时反馈智能化教学工具的应用情况及其存在的问题，给 AI 企业模型改善给予数据支撑。这样的合作有助于塑造教育领域的专属开源模型生态系统，按照开源模式开展知识共享并不断改良，可以激起更多的开发者参加进来，进而推动技术创新，推动行业健康发展。这些政策性扶持举措给教育智能化转型给予了关键保证，极大地提高了学校采用智能教育技术的热情和信心。有些农村地区通过政策引导，自动联系本地的人工智能企业，一同推动学科能力测评、算法改良等项目。经过实际验证，学校自行开发的学科辅助系统慢慢符合了学生的个别化需求，明显改善了教学质量以及运行效率。

（三） 加强教育伦理与数据安全治理体系建设

大模型技术在教育领域被广泛运用之后，伦理争议和数据安全风险便受到大家的关注。由于训练样本存在偏差情况，大模型算法就可能会出现偏见现象，这势必会影响到教育公平性。而且学生个人信息以及行为数据存在泄漏风险，这种状况或许会对权益带来某种潜在威胁。在试图解决上述问题时，这项研究创建起一种包含“技术可控性”和“制度约束性”的综合治理框架。从技术角度来讲，采用本地化部署方案，再配合上轻量级同态加密算法，可以保证学生敏感信息一直待在校园内部环境中。这样做的好处是限制了数据跨域流动，从而把网络传输过程中的安全风险大幅降低。轻量级同态加密技术可以在不外泄原始数据的情况下执行运算操作，这样既保护了隐私安全又不会影响到数据处理效率。从制度方面来讲，可以由教育部门牵头制订《人工智能教学工具准入规范》，系统化地制订算法透明度和偏见校正的具体标准。此规范要对教育范畴所引入的人工智能教学工具执行严格的准入控制和动态监控，促使开发者公开算法的设计思路和训练数据来源，保证技术具有可追溯性并做到公平。针对可能存在的算法偏差风险，要督促相关方尽快改正，切实捍卫教育公平，塑造起完备的伦理审查体系和安全评定机制也很关键。组建专门的伦理评审团队，改良安全测评步骤，全方位检测应用场景、数据处理手段以及核心逻辑等要素，以此来保障人工智能技术在教育领域合法合规地使用。学校在采用新的人工智能教学工具的时候，应该依照《AI 教学工具准入规范》来创建起系统的筛选制度，把任务交给第三方专门机构，对有关模型展开伦理审查和安全评定，只有经过全方位检测并符合标准的工具才可以投入实际教学应用当中，这样才能保证教育信息化改革稳步前行，切实保护学生的权益。

（四） 多模态教育助手与自适应学习系统研究

为了推动教育信息化进程并符合学生个性化学习需求，本研究要创建一个包含多模态交互与自适应算法的教育辅助系统。这个系统会整合语音识别、手写文本解析以及图像处理等先进技术，形成起多层次的教学支撑架构。在语音交互模块当中，学生可以通过口语表达同系统开展即刻互动，得到课程讲解、知识点拓展等相关服务。其关键之处在于准确捕捉并智能解析用户的语音数据，进而产生详尽而精准的回馈消息；手写识别功能则用于自动评判学生的书写作业品质，通过对比标准答案找出潜藏的错误点，并给予相应的改进意见。尤其在数学学科情形之下，系统可以迅速提取并剖析学生手写解题过程中的关键要素，找到运算失误或者逻辑漏洞，进而助力学生改善解题思路和方法。自适应学习系统依靠动态调节机制，按照学生推理能力的个体差异特点，做到教学方案的细致化和个性化设计。它会及时搜集并剖析学生在学习过程中的一些行为数据，包含进度记录、知识掌握程度以及推理技能发展路径，进而形成契合个体需求的定制化学习资源和任务分配策略。当学生显示出较强的逻辑思维能力时，系统就会给出认知难度较大的任务来激发潜力；相反的情况则是从基本的知识点开始慢慢推进，以此帮助稳定地加强推理能力。

四、结束语

本研究关注新型推理模型于教育智能化转型期间的潜在价值，通过系统实证分析来体现它在数据处理及精准决策方面的技术优势。在此基础之上，首次提出“推理即服务（RaaS）”教育应用模式，目的在于妥善应对优质教育资源分布不均的问题，从而为教育公平与质量改进给予操作依据。放眼未来，在国产开源生态不断改善且政策扶持力度持续加强的情形下，推理模型在教育领域的应用前景会愈加宽广。这项技术大概会促使教育智能化由“精英化试点”迈向“普惠化覆盖”，进而给创建优质均衡的教育服务体系赋予助力。

参考文献

[1] 生成式人工智能的教育应用 [J]. 李艳燕 ; 郑娅峰 . 人民论坛 ，2023（23）

[2] 教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望 [J]. 曹培杰 ; 谢阳斌 ; 武卉紫 ; 杨媛媛 ;沈苑 ; 左晓梅 ; 黄宝忠 . 现代教育技术 ，2024（02）

[3] 人工智能教育大模型：体系架构与关键技术策略 [J]. 刘邦奇 ; 喻彦琨 ; 王涛 ; 袁婷婷 ;韩萌 . 开放教育研究 ，2024（05）

课题来源：该文章受到大学生创新创业训练计划项目资助

课题名称：基于推理模型的低成本教育智能化转型的普惠路径探索

课题号：S202511047079

指导教师：王艺红