专题丨算力驱动下的教学模式创新与价值评估

算力驱动下的教学模式创新与价值评估

狄雅宁¹  王小乾²

（1.北京教育学院丰台分院附属学校，北京 100070；

2.天翼云科技有限公司，北京 100083）

摘要：算力是数字经济时代新的生产力，不断为千行百业的数字化转型注入新动能。致力于探讨算力驱动的教学模式创新及其价值评估体系，细致分析了算力如何助力构建个性化学习生态系统、提升智慧课堂的教学体验以及开拓沉浸式学习的新范畴。通过构建一套教育智能化转型的价值评估框架，从价值导向、成本效益分析以及可持续性考量等多个维度，为教育领域的理论研究与实践应用提供了指导策略与建议。

关键词： 算力；智能化转型；数字化教育

0  引言

在数字技术的迅猛进步下，教育智慧化升级正逐步成为全球教学领域不可逆转的方向。在互联网、云计算、大数据、人工智能等技术的推动下，教育领域正经历深刻变革，算力带动行业数字化加速转型，教育行业算力份额进入国内前八^[1]。国家智慧教育平台的用户覆盖范围包括200余个国家和地区，海外用户规模达到1 000万以上，访问量超过500亿次。在基础教育、职业教育和高等教育领域，国家数字化教育战略提供了重要的数据支持，成效显著^[2]。然而，转型过程中也面临技术融合难度大、教育资源分配不均、评价体系滞后等挑战。算力作为信息技术的核心，在教育领域应用广泛，成为推动教育创新的关键。本文旨在探讨算力如何促进教学模式创新及其价值评估，深入分析算力应用场景与效果，构建合理的价值评估框架，为教育智能化转型提供理论支持与实践指导。

1  算力技术的发展及其在教育领域的应用现状

1.1  算力技术的发展

算力技术是指提供计算能力的技术体系，是支撑现代信息技术和数字经济发展的关键基础设施。随着大数据、人工智能、云计算等领域的快速发展，对算力的需求呈指数级增长，推动了算力技术的不断创新和进步。

首先，硬件技术的突破是算力提升的重要基础。高性能处理器（如中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）、张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）等）的不断迭代，使得计算能力大幅提升。特别是GPU和TPU等专用处理器的出现，极大地加速了深度学习等计算密集型任务的处理速度。此外，量子计算技术的发展也为未来的算力提升提供了新的可能。

其次，软件技术的优化也是算力技术发展的重要方向。通过算法改进和并行计算技术的应用，可以更高效地利用现有硬件资源。例如，分布式计算框架（如Hadoop和Spark）和深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的普及，使得大规模数据处理和模型训练变得更加便捷和高效。

此外，云计算和边缘计算的兴起进一步扩展了算力的应用范围。云计算通过集中式的数据中心提供按需分配的计算资源，大大提高了资源利用率和灵活性。边缘计算通过将运算资源迁移到终端设备附近，缩短了传输时间，优化了实时性能，广泛应用于物联网、自动驾驶等场景。

1.2  算力技术在教育领域的实践应用现状

算力技术的发展深刻改变着各行各业的发展格局，其在教育领域的实践应用也日趋广泛和深入，这些实践应用呈现出多样化、深入化的特点。

教育资源的数字化和网络化方面，算力技术为教育资源的制作、存储、传输和共享提供了强大的技术支持。通过算力技术，教育资源可以实现高效的数字化处理，形成丰富多样的数字教育资源库，为师生提供便捷的学习资源和工具。

个性化学习方面，算力技术通过学生的学习习惯和特点，系统可以为学生定制学习轨迹并推送相关内容。通过基于数据的因材施教方式，既提升了学习效果和积极性，又为教师提供了针对性的教学支持。

在线教育方面，算力技术为远程教育的实时互动和高效管理提供了基础保障。通过算力技术，教师和学生可以实现跨越地域的实时互动和交流，同时，教育管理机构也可以对在线教学过程进行实时监控和管理，确保教学质量和效果。此外，算力技术支撑了在线教育教学的实践，真正实现“停课不停学、停课不停教”，有力保障了教育的连续性^[3]。

在智慧校园、智能评测、教育数据挖掘等创新领域，算力技术也发挥着重要作用。智慧校园通过算力技术实现校园管理的智能化和便捷化；智能评测则利用算力技术对学生的学习成果进行精准评估；借助先进的算力手段，数据挖掘深入探索教育数据的内在价值，为教育决策和科研活动提供强有力的信息支撑。

2  算力驱动教育智能化转型

2.1  算力技术的核心要素与关键技术

算力驱动的教育智能化转型，其核心在于算力技术的不断革新与应用。算力技术作为信息技术的核心组成部分，其核心要素与关键技术主要包括互联网、云计算、大数据和人工智能等。

互联网为教育智能化转型提供了基础设施。通过互联网技术，可以实现教育资源的广泛共享与快速传递，使得远程教育和在线教育成为可能。然而，随着数据流量的迅速增长，现有网络带宽已经不能满足中国教育网的快速发展的要求，全光教育专网及5G双域校园网成为了新的选择，为教育公平奠定网络基础^[3]。

云计算在教育领域的应用为算力提供了重要支持。云计算通过虚拟化技术，将计算资源、存储资源和网络资源作为服务提供给用户，实现了资源的按需分配和高效利用。同时使得教育机构可以构建灵活、可扩展的教育信息化平台，满足大规模在线教育、数据存储和处理等需求。“云电脑”的出现，也助力校园信息绿色低碳安全流转。

大数据技术的应用则显著提升了教育智能化程度。大数据技术通过汇聚并分析学生的学习行为与成绩数据，能够洞察学习趋势与个性化需求，为教育定制更为精确且贴合个体的方案，还可以帮助教育机构优化课程设置、教学方法等，提高教育质量和效果。

人工智能是算力驱动教育智能化转型的关键技术。人工智能技术具有强大的数据处理和模式识别能力，可以自动批改作业、分析学习数据、提供个性化学习建议等，极大地减轻了教师的工作负担，提高了教学效率。此外，人工智能技术还可以构建智能导师系统、智能评测系统等，为学生提供更加智能化、个性化的学习体验。

2.2  算力如何驱动教育智能化转型

算力在教育智能化转型中发挥着重要作用，通过赋予数据处理强大能力，加速智能教育系统研发与应用，进一步促进教育资源的优化配置与广泛共享，从而推动教育向智能化方向迈进。

一是提升教学效率和质量。智能教学解决方案能够精准识别学生的学习特点与需求，进而推荐个性化的学习资源与规划学习道路。通过大数据分析和机器学习技术，系统能够精准地评估学生的学习进度和能力，从而调整教学策略和内容，提高教学效率和质量。例如，张治等^[4]基于上海市宝山区在2022年12月至2024年6月间实施的人工智能课堂分析项目覆盖的161所学校，分析了10 109节课，构建了纵横交错与多元驱动的分析路径，为教学评估提供了新视角。

二是优化教育资源配置。通过智能化的管理系统，学校可以更加精准地掌握各种资源的使用情况，如教室、实验室、图书等，从而实现资源的合理调度和高效利用。同时，算力还支持教育资源共享机制的建立，促使高质量教育资源跨越地域界限，广泛惠及各地学生。

三是促进教育公平。通过智能化的教学和管理系统，偏远地区的学生也能够享受到优质的教育资源和服务。此外，算力还支持智能化的学习评估和反馈系统，使得每个学生都能够得到个性化的指导和支持，从而缩小教育差距，实现教育公平。

四是推动教育创新。通过智能化的教学和管理系统，教师可以更加便捷地开展创新性的教学活动和实验项目。同时，算力还促使虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）等技术的创新应用，教育模式得以革新，使得教育更加生动、有趣和富有挑战性。宜以应用为牵引，推进算力赋能教育产业^[5]。

3  算力驱动的教学模式创新

3.1  教学模式的传统与变革

传统教学模式主要依赖于教师的课堂讲授和学生的被动接受，这种模式在时间和空间上具有较大的局限性。首先，在空间上，传统教学模式局限于固定的教室，学生无法随时随地获取知识和信息。其次，在时间上，传统教学模式受到课程表的严格限制，师生之间的交流和学习往往仅限于课堂时间，缺乏灵活性和延续性。此外，传统教学模式还存在主客体互动不足的问题，教师难以全面了解学生的学习情况，学生也难以获得个性化的学习指导。

随着算力技术的快速发展，教学模式正在经历深层次的变革。算力技术的应用使得在线教育、远程教育等新型教育模式得以快速发展，打破了传统教学模式的时空限制，促进教育数字化取得新突破。通过算力技术，学生可以随时随地访问丰富的教育资源，与教师进行实时互动和交流。同时，算力技术还支持了个性化学习、智能辅导等新型学习方式，能够根据学生的学习情况和兴趣提供定制化的学习资源和指导^[6]。

算力技术还推动了智慧校园的建设，通过物联网、大数据等技术实现校园管理的智能化和便捷化。智慧校园的建设不仅提高了学校的管理效率，还为师生提供了更加安全、舒适的学习环境。

3.2  算力重塑个性化学习生态

个性化学习是教育模式创新的重要方向，而算力技术为其提供了强有力的支持。在个性化学习中，算力技术主要应用在以下几个方面。

一是个性化学习路径的生成。算力技术的核心优势之一在于能够处理和分析大规模的教育数据。通过机器学习和数据挖掘算法，教育平台可以对学生的学习行为、成绩和偏好进行深入分析，生成个性化的学习档案。这一档案为教师提供了精准的教学参考，也为学生的自我评估和调整提供了依据。例如，通过大语言模型整合各类教育数据产生的个性化学习助手，可以根据学生学习数据和行为，结合学生的学习路径与接受程度，动态适配教学内容及其难度级别，让每位学生都能在自己舒适的节奏中稳步前进。通过个性化学习规划，学生在提升学习效率的同时，也培养了更浓厚的学习兴趣和持久的学习^[7]。

二是智能推荐系统的应用。算力技术还支持智能推荐系统的开发和应用，这些系统能够根据学生的学习历史和兴趣，推荐最合适的教育资源和活动。例如，通过分析学生在在线学习平台上的点击行为和学习时间，推荐系统可以提供相关的课程、练习题和学习材料，帮助学生巩固和扩展知识。采用个性化推荐机制，不仅为学习者提供了丰富多彩的资源，还提高了学习的针对性和有效性。

三是实时反馈的多元化评价机制。算力技术使得实时反馈和多元化评价成为可能，教师和学生可以即时了解学习进展和存在的问题。通过大数据分析，教育平台可以自动检测学生在学习过程中遇到的难点和错误，提供即时的反馈和纠正建议。这种即时反馈机制不仅帮助学生及时纠正错误，还使教师能够更准确地了解每个学生的学习状况，从而进行更有针对性的教学干预。通过算力技术重塑总结—评价—反馈—改进—再评价的评价环形体系，使得多元化评价可以良性发展^[8]。

四是有助于学生幸福感的提升。通过虚拟现实、人工智能等先进技术的应用，使得学习过程更加生动有趣，增强了学生的学习兴趣和参与度，在这种积极向上的学习氛围中，学生更容易感受到成就感和满足感，进而提升整体的幸福感。而涉及身体、心理和情感健康等方面，则需借助物联网等技术，实时监测和分析多模态数据，为教师提供有关学生状态和需求的分析报告，帮助教师了解他们的心理和情感健康状况、身体健康状况、学习成绩和学习满意度等，从而不断优化学生的学习体验和幸福感^[9]。

个性化学习模式的实施，对提高教学效果产生了显著影响。一方面，个性化学习使每个学生都能得到适合自己的学习资源和指导，从而提高了学习的针对性和有效性。另一方面，个性化学习还激发了学生的学习兴趣和动力，使他们在学习中更加主动和积极。因此，算力支持下的个性化学习模式，无疑为教育行业的创新和发展提供了新的思路和方向。

3.3  算力助力智慧课堂交互体验再升级

在算力技术的推动下，智慧课堂的交互体验得到了进一步的提升。这一变革不仅提高了教学质量和效率，更优化了学生的学习体验，使教育更加智能化和个性化。

算力技术为智慧课堂提供了强大的数据处理和分析能力。通过收集和分析学生在课堂上的各种行为数据，如参与度、答题情况、注意力分布等，系统能够实时追踪学生的学习动态，为教师提供明确的教学导向，使教师能依据即时的反馈灵活调整教学策略。这种即时的数据反馈，使得教师能够更好地调整教学策略，满足学生的个性化学习需求。

算力技术还促进了智慧课堂中的多维度交互。在算力支持下，师生、学生之间的交互不再局限于传统的问答模式，而是可以通过虚拟实验室、在线讨论、小组合作等多种形式进行。特别是以小组形式开展的协作学习，增强了师生间的互动，进一步巩固了学生在学习过程中的主体地位^[10]。

此外，算力技术还为智慧课堂带来了更加丰富的教学资源。通过云计算和大数据技术，教师可以轻松获取和整合各种优质的教育资源，诸如教学录像、网络讲堂、数字书籍等资源，极大地丰富了教学内容，并为学生开辟了更多学习的新渠道。

3.4  算力开创沉浸式学习新境界

随着算力技术的飞速发展，沉浸式学习成为算力技术应用的新亮点。算力技术的强大支持，为沉浸式学习提供了前所未有的可能性和新境界。

算力技术的提升，使得VR、AR等先进技术得以在教育领域广泛应用。通过算力驱动，这些技术能够构建出高度逼真的虚拟环境，学生能够更加身临其境地理解和应用所学的知识，提高学习的兴趣和动力^[11]。这种身临其境的感觉，不仅极大地提升了学生的学习兴趣和参与度，还使他们在学习过程中能够更加深入地理解和掌握知识。

在沉浸式学习中，算力技术还促进了学生与学习内容之间的深度交互。通过高精度的动作捕捉和传感器技术，学生的行为和反馈成为调整虚拟学习环境中内容与难度的依据，这种个性化的学习安排，让每位学生都能按自己的步伐前进，获得最适合自己的学习资源和指导。

此外，算力技术还为沉浸式学习提供了丰富的数据支持。利用虚拟环境中的学习数据收集与分析手段，教师可以深化对学生学习状况的理解，并据此为学生提供更加贴合其需求的个性化教学支持。

4  算力在教育智能化转型中的价值评估

4.1  教育智能化转型的价值维度

教育智能化转型是未来教育领域的重要趋势，在提升教学效率、实现个性化学习、促进教育公平、支持科研创新和优化管理决策等多个维度上展现出显著的价值，为教育系统的全面升级提供了有力支撑。

一是提升教学效率。智能化技术能够自动化处理大量教学任务，减轻教师的工作负担，使教师有更多时间和精力专注于教学设计和学生指导。例如，阿拉伯联合酋长国教育部人工智能导师项目，通过人工智能驱动的辅导软件，使参与项目的学生平均成绩提高了10%^[12]。

二是实现智慧化学习。利用大数据分析与机器学习技术，教育平台能实现对每位学生学习需求的精准捕捉，进而提供个性化的学习路径与资源，这种智慧化的教学方式极大地优化了学习成果，还增强了学生的学习兴趣和动机。智能辅导工具依据学生的学习轨迹与掌握程度，动态优化教学内容的深度与广度，让每位学生都能在最适合自己的速度下稳步前进。例如，卡巴库学院利用人工智能虚拟导师为学习者提供全天候支持，其试点项目显示学习者的数字技能水平提高了23%^[12]。

三是促进教育公平。借助现代算力技术，优质教育资源得以超越地域界限，惠及偏远地区及弱势群体，缩小教育差距。在线教育平台和虚拟实验室使得优质教育资源得以广泛传播，缩小了城乡、区域之间的教育差距。例如，基于5G+三级云架构的教育算力网络组网架构，可以以5G替代Wi-Fi，实现校园设备万物互联，降低维护Wi-Fi成本^[13]。

四是助力科研与创新。算力技术为教育科研提供了强大的支持，使研究人员能够处理大规模的数据集和复杂的计算任务，加速科研进程。高性能计算资源和大数据分析工具促进了跨学科的合作与创新，推动了教育科学研究的发展。

五是赋能管理与决策。教育管理层借助大数据的力量，可以全面审视学校的教学综合情况，涉及学生的学习进展、教师的教学质量评估以及教育资源的有效利用率等多个维度。教育管理者通过数据赋能，能够作出更为合理的决策判断，制定出更贴合实际的教育政策与管理措施。学习数据的分析利用，有助于快速定位并帮助学习困难的学生。

4.2  算力投入与效益分析

在教育智能化转型过程中，算力的投入与效益分析是评估其价值的重要环节，通过合理的投入和科学的管理，可以最大化算力技术在教育领域的应用价值。

一是科学规划算力投入。教育智能化转型过程中，应充分考虑教育需求和算力供给的平衡，科学规划算力投入，避免资源浪费。同时，应关注算力技术的最新发展，适时更新升级算力设施，确保教育智能化转型的顺利进行。

二是构建教育算力共享网络。通过搭建教育算力共享网络，实现算力资源在教育领域的优化布局与有效利用。这不仅可以降低单个教育机构的算力成本，还可以促进教育机构之间的合作与交流，共同推动教育智能化转型。

三是强化算力人才培养。算力投入与教育智能化转型的成功离不开专业人才的支撑。因此，应加强算力人才的培养和引进，提高教育领域内算力技术的应用水平。同时，还应加强师生对算力技术的普及和培训，提升他们对教育智能化转型的认知度和参与度。

四是完善算力安全保障体系。在算力投入与教育智能化转型的过程中，应高度重视算力安全保障问题。通过建立健全的算力安全保障体系，确保教育数据的安全性和隐私保护，为教育智能化转型提供坚实的安全保障。

4.3  教育智能化转型的可持续性评估

教育智能化转型不仅需要短期内的高效投入和显著效益，还需要长期的可持续发展。可持续性评估是确保教育智能化转型能够持续发挥作用、不断优化和适应未来变化的关键环节。

一是技术可持续性。智能化技术快速发展，教育机构需要建立灵活的技术更新机制，确保使用的软硬件始终处于先进水平，定期的技术评估和更新计划可以避免技术落后带来的风险。不同技术平台和系统的兼容性是确保技术可持续性的关键，教育机构应选择开放标准和技术架构，促进不同系统之间的无缝对接和数据共享。

二是经济可持续性。长期的成本效益分析是确保经济可持续性的基础，需要定期评估智能化转型的投入与产出，确保资源的合理配置和高效利用。另外，除了政府投入，还可以通过社会捐赠、企业合作和市场运营等多种渠道筹集资金，形成多元化的资金保障机制，降低单一资金来源的风险。

三是社会可持续性。教师和学生对智能化技术的适应性是确保转型成功的关键。教育机构或平台应提供持续的培训和支持，帮助教师和学生掌握新技术，提高其数字素养。建立多方参与的教育生态系统，包括家长、社区和企业的支持，可以增强教育智能化转型的社会基础。通过社区活动和公众宣传，提高社会各界对智能化教育的认可和支持。

四是环境可持续性。智能化技术的广泛应用需要大量的能源支持。教育系统应采用节能技术和设备，优化数据中心和网络基础设施的能效，减少碳排放。同时要确保数据的安全和隐私，建立严格的数据管理和保护机制，防止数据泄露和滥用，增强用户信任。

五是政策与法规支持。政府应出台相关政策，促进教育智能化转型。同时，建立完善的法律法规体系，保障教育智能化的合法性和规范性。制定统一的技术标准和规范，确保教育智能化系统的互操作性和数据的一致性，促进市场的健康发展。

5  结束语

本文聚焦于深度算力驱动下的教学模式创新，通过对传统教学模式与变革趋势的深刻剖析，深入探讨了算力在塑造个性化学习生态、促进智慧课堂体验升级及开创沉浸式学习新领域等典型应用场景中的核心作用。在此基础上，本文进一步构建了算力赋能教育智能化转型的价值评估框架，该框架涵盖了价值维度分析、投入产出效益考量及可持续性评估等多个层面，旨在为教育实践提供理论指导与实践建议。展望未来，深化算力技术与教育领域的融合路径探索，以及建立更为科学完善的价值评估体系，将是评估教学模式创新成效、驱动教育事业高质量发展的关键所在。

Innovation in teaching models and value assessment driven by computing power

DI Yaning¹, WANG Xiaoqian²

（1. Beijing Institute of Education Fengtai Branch Affiliated School, Beijing 100070, China；

2. China Telecom Cloud Computing Corporation, Beijing 100083, China）

Abstract: Computing power is a new form of productivity in the digital economy era, continuously injecting new momentum into the digital transformation of various industries. This paper aims to explore the innovation in teaching models driven by computing power and its value assessment framework. It provides a detailed analysis of how computing power assists in building personalized learning ecosystems, enhancing the teaching experience in smart classrooms, and opening up new frontiers in immersive learning. By constructing a value assessment framework for the intelligent transformation of education, this paper offers guidance strategies and recommendations from multiple dimensions, including value orientation, cost-benefit analysis, and sustainability considerations, for both theoretical research and practical applications in the field of education.

Keywords: computing power; intelligent transformation; digital education

本文刊于《信息通信技术与政策》2025年 第2期

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