FER丨DeepSeek 在教育领域的应用：探索人工智能驱动教育智能化所蕴含的变革潜力

人工智能深度融入教育却受限于可扩展性、可解释性与多模态适应性，传统 AI 教育工具的 “黑箱” 推理、高硬件需求等问题，制约了教育智能化落地。为此，本研究围绕 “AI 驱动教育智能的变革潜力”，聚焦 DeepSeek 模型，解构其 DeepSeek-R1 深度思考能力、轻量化部署、Janus-Pro 多模态融合三大核心技术，结合相关案例展示其在学习、教学、教研、管理、评价五大教育场景的应用效果，通过对比分析凸显其相较于传统 AI 及其它大语言模型的优势，同时剖析思维链依赖、幻觉风险等挑战并提出未来发展路径，旨在为破解教育智能化难题提供技术与实践参考。

本研究以“AI驱动教育智能的变革潜力”为核心，采用理论与多维案例结合的方法展开。

首先，通过技术框架解构，模块化分析DeepSeek系列模型的关键技术，包括：DeepSeek-R1的思维链机制，轻量化模型中混合MoE架构、GRPO优化与知识蒸馏的协同，以及Janus-Pro多模态模型的自适应与跨模态整合能力，验证其对教育场景的适配性。

其次，通过案例研究展示Deepseek技术应用场景及潜力，覆盖五大教育场景：学习（如基于DeepSeekMath的个性化自适应学习系统）、教学（如Deepseek通过结合文本与可视化材料帮助学生理解复杂物理概念）、教研（如Deepseek生成教案）、管理（如山东大学本地知识库与北理工“SmartEdu”系统）、评价（如多模态自适应评价系统）。

同时，通过文献梳理以明确研究定位与创新点，结合模型性能与部署数据评估技术优劣；对比传统AI教育工具，凸显DeepSeek在可解释性、轻量化部署与多模态融合等方面的优势；并系统分析当前挑战，结合教育理论提出未来发展路径。

其一，DeepSeek 凭借三大教育应用优势提升技术可及性。Deepseek-R1 模型通过链式思维和强化学习实现决策透明可追溯；轻量化模型以 MoE 架构及知识蒸馏等技术降耗保性能；Janus-Pro 系统支撑多模态深度融合，助力跨学科教学与沉浸式学习。

其二，DeepSeek 重构五大教育场景范式，推动教育向个性化、智能化转型。学习场景实现自适应认知导航，教学场景引入思维可视化干预与智能助教，教研场景升级为教学策略实验室，管理场景转型为教育生态模拟器并保障数据安全，评价场景转向元认知全面诊断。

其三，DeepSeek 面临三大核心挑战。深度思考层面易抑制创造性、大模型幻觉既然存在并可能误导学生；轻量化部署存在资源浪费与可持续难题，加重匮乏地区负担；多模态整合存在关联能力不足、文化解读偏差及实时干预时延问题。

最后，其未来发展需政策、角色、技术协同。政策建立 AI 干预阈值与可持续标准；教师、学生、家长明确转型角色；技术聚焦可信证据推理，如采用增强检索+知识图谱范式，并协同智能部署及多模态深度融合。研究建议构建人机协同教育生态，政策完善伦理与数据规范，学校理性推进本地化部署，教师强化 AI 批判应用能力，技术研发聚焦场景痛点优化核心性能。

DeepSeek in Education: Exploring the Transformative Potential of AI‐Driven Educational Intelligence

Jian Liao，et al.