校園里的大模型

最近校園里有個新變化：交論文前，不少同學會先丟給 AI 修改語法；寫代碼卡殼了，會習慣性跟智能助手聊幾句找靈感；就連老師布置參考文獻或準備教案，也會扔給 DeepSeek 處理，自己再做修改。

這些微小的習慣，正在潤物細無聲地改變學習模式和教學方式。大模型進入校園，減少了許多繁雜瑣碎的流程和工作，提升了效率。但另一層面，它也可能讓大腦變得越來越懶，就像麥克盧漢隱喻的中樞系統的麻痹與截肢。

論文寫不出了，交給 ChatGPT 吧，他在 AI 里輩分最老，出錯可能性最小；文獻查不到了，問問 kimi 吧，他的上下文檢索功能最強大，還能聯網，幻覺也不高……

無意識地依賴意味著，技術帶來了硬幣的兩面。而如何在技術掀起的汪洋中乘風破浪，值得更加深入地討論。

DeepSeek 的火熱掀起了一股高校部署大模型的熱潮，AI 仿佛有無數只觸手，延伸到了校園里每一個具體可感的角落。

有了它，學生可以找一個 24h 在線的百科全書式好老師。以前，一個老師需要解答 50 個學生的疑問，這意味著，一堂課，1v1 的教學時間只有一分鐘。現在，強大的自然語言理解能力讓好奇心隨時隨地被快速滿足，答疑準確性也上了一個檔次。四川大學的華西口腔智聯大模型學習了海量臨床案例，能夠讓醫學生在虛擬環境中進行口腔正畸訓練，再也不用拿著難以模擬真實口腔環境的模型練手了；復旦大學考古專業專門研發了一款 " 馬良 "AI 大模型，能夠精準識別脫落、劃痕等文物病害，僅需 1 分鐘就能完成對壁畫的數字化修復。

有了它，老師的備課效率大幅提升。AI 將教師從重復性強的批改、做教案等低端教學過程中解放出來，投入到思維啟迪、心智引導等更加有意義的教學任務上去。廈門雙十中學，部署大模型以后，一名老師一天的制圖代碼工作現在只要 7min，效率提升了 40%；廈門外國語學校附屬小學，體育老師能結合智能助手分析立定跳遠的起跳姿勢和角度，因材施教、趣味教學。

有了它，學校管理不再復雜繁瑣，精簡高效的數字流程能讓每一位師生在對話中得到更加有序、安全的校園環境保障。立達信的 AI 校園物聯系統能夠分析用電、自動斷電；AI 安全管家實現了從事件倒查到提前預警、及時響應的轉變，能夠及時追蹤每一個進入校園的人的行為，在語音檢測到有學生呼救或大喊時能夠及時匯報給老師。

大模型在各種場景的遍地開花證明了其賦能校園的潛力，AI 落地的大趨勢已不可逆。但值得注意的是，作為一門新技術，AI 在賦能校園的同時，也面臨著不容忽視的挑戰。

雖然 DeepSeek 的開源大大降低了大模型的使用成本，但作為高數據敏感、場景垂直性強的學校，學生的使用數據涉及隱私問題，是不能在云端被處理的，在本地化處理就面臨著一筆價值不菲的本地化部署費用。不同教育資源的學校經費不同，可能進一步加劇北上廣與鄉村偏遠地區的差距。

就算成功落地，學校也需要一批專業的技術人員來維護運營。大模型發展日新月異、參數、架構一直在升級、變化。如果沒有技術人才，剛部署一個月的模型就可能面臨著被淘汰的風險，而學校不同于企業，這樣的技術能力顯然不是每一所學校都具備的。

部署后，學生在使用大模型時也會產生兩大難點，一是隱私，一是依賴性。現在的 AI 發展最缺的就是數據，大規模的數據是其亟須的燃料，但學生行為需要高度保密，如何避免其淪為出售 " 商品 "，是一大挑戰；另一方面，過度依賴導致動腦能力下降，小學過度沉迷、中學依賴答題、大學論文擺爛。沉迷 AI 可能會降低人的獨立思考和批判能力，而充滿幻覺的 AI 也可能會讓心智尚不成熟的中小學生建立錯誤的世界觀。

如何破題，讓 AI 的部署應用健康可持續化，真正做到為教育保駕護航，是亟待解決的難題。

如何解決妨礙 AI 進校園的攔路虎？

第一個錦囊的答案是校企合作。高校有研究人才，企業有技術資金，兩相結合就是錦上添花。在助力高校部署大模型的路上，華為就給出了自己的答案。沈陽工學院里，基于華為昇騰平臺的 DeepSeek 模型全面賦能教學，實現 671b 滿血版的模型能夠在答疑、測評等核心場景為教學提供個性化的服務，"RAG+ 本地知識庫 " 的結合控制了幻覺風險，AI 胡言亂語的概率大大減少。

在運維難題上，華為與沈陽工學院的結合以 FusionModule2000 智能微模塊 6.0 解決方案為核心，提出了相應的解決方案。" 智擎 · 身空 " 平臺為模型升級提供了高性能算力保障，后期的運維、更新門檻下降；在供電系統上，華為 iPower 配電鏈路可視能自動定位故障、主動隔離，7*24h 的 " 巡邏 " 大大降低了人工成本；在制冷系統上，華為采用空調冷媒泄漏檢測技術，可以實時監測、提前預警，降低機房高溫風險。

隱私層面，項目提出了數據隱私保護與權限分級管理的模式，依據角色與職責對訪問權限進行精密劃分，每個人只能訪問自己的問答數據和上傳信息。后臺管理員的方位也會設置嚴格的身份限制，需要用戶名、密碼、指紋等生物數據都匹配才能開啟權限。黑客難以突破嚴密設防的層層驗證體系，高校師生在使用 AI 的過程中更加安全。

對于 AI 依賴問題，學校應該形成大模型與教學、校園生活的合理管理方案，在使用權限、時間段做出設置。例如，學校可以設置每個學生每天對話的次數，設置 token 使用權限，超出使用次數后立刻關閉學生賬戶；同時，為了防止 AI 生成論文等學術失范問題，學校可以設立相關的關鍵詞語料庫，如 " 生成論文 "" 完成作業 " 等，一經發現在系統后臺對學生做出紅線警告和相應的懲罰。

AI 的部署、運維和使用是一個系統化的工程，需要在日復一日的實踐中加以檢驗。但隨著各種技術的發展完善，走向智能化校園，已經是一個不可逆的大趨勢。

就像計算機、電子大屏進入學校課堂一樣，大模型作為一種輔助工具落地校園的趨勢已不可逆。

如今，AI 技術正在改變課堂，讓學習變得更高效、更生動。比如，學生遇到難題時，可以直接向 AI 提問，得到即時的解答和講解，就像身邊多了一位智能家教。AI 還能根據每個學生的掌握情況，推薦適合的學習內容，讓因材施教不再是空談。

課堂上，虛擬數字人讓教學形式更加豐富——漢武帝、曹操等充滿爭議的歷史人物可以 " 活 " 過來講故事，化學反應等抽象的科學原理能通過動畫演示變得直觀。老師們從繁重的作業批改中解放出來，把更多精力放在啟發學生思維、培養創造力上。

更讓人期待的是，隨著大模型成本的降低，偏遠地區的學校也能用上這些工具。比如，鄉村學生可以通過 AI 接觸到優質的教學資源，彌補師資不足的短板。這讓教育更公平，也讓技術真正成為推動進步的力量。

然而，技術用不好，也可能帶來新問題。

學校部署層面，資金技術的不平衡布局會讓城鄉之間的教育鴻溝反而被拉大。發達地區的學校能快速升級 AI 教學工具，而偏遠地區可能因為資金、網絡等問題跟不上，導致教育差距進一步擴大。政府可以設立專項基金，幫助農村和偏遠地區引入 AI 教育資源，避免技術加劇教育不平等。

部署大模型也并非一本萬利的事。AI 技術更新太快，可能導致重復建設。今天買的設備，明年可能就過時了。如果學校盲目跟風采購，缺乏長遠規劃，很容易造成浪費。學校在部署大模型時，應結合長期教學規劃，選擇可持續更新的方案，避免重復建設和資源浪費。

還有一點不容忽視，學生如果一遇到難題就找 AI，自己不動腦，久而久之，可能會喪失獨立思考的能力。就像計算器普及后，有些人的心算能力變差了，AI 輔助學習也需要合理使用，不能變成偷懶神器。學校需要對 AI 學習工具設定使用時間段，禁止在課后作業時過度依賴 AI，鼓勵學生先獨立思考。

在技術可能帶來的影響上，低年級的學生尤其需要關注。AI 雖然能回答問題，但無法像真人老師那樣給予情感支持。如果孩子習慣了和 AI 互動，卻減少了和老師、同學的交流，會影響社交能力的培養。學校需要加強智能素質培養，讓他們明白 AI 只是工具，并非百無一失、萬般可靠。

AI 本質是工具，如何使用工具實現人的發展是一個緊要的問題，不能本末倒置，讓人在使用技術的過程中被異化。尤其，不同年齡段的學生，心智、三觀成熟度不一樣，我們需要一套可持續的使用流程與標準，讓 AI 賦能校園的同時，標準規范、未來可期。