《2025 年 AI 大模型教育行业白皮书》

《2025 年 AI 大模型教育行业白皮书》由爱分析发布，该报告探讨了教育数字化的发展历程、AI 大模型在教育行业的应用场景、实践情况以及面临的挑战，为理解教育行业的数智化转型提供了全面视角。

数智教育时代

教育数字化转型历程：教育数字化历经教育 ICT 建设、教育信息化、教育信息化 2.0，现已进入数智教育阶段，即数字技术与教育全要素深度融合，构建 “人机协同” 的终身学习体系 。

教育行业痛点与 AI 的切入：基础教育存在资源分配不均等问题，高等教育面临 “五唯” 难题，人才选拔需应对舞弊等挑战，职业教育存在人才技能与企业需求脱节现象，AI 技术的应用有望解决这些痛点，引领教育进入数智时代 。

数智教育市场规模与政策支持：数智教育市场规模庞大且增速稳定，财政性教育经费和教育信息化经费的投入为其发展提供了资金保障 。

AI 大模型技术趋势：RAG 工程化成熟，幻觉问题逐渐改善；推理模型基于 Scaling Law 优化，版本迭代加快；Agent 技术路线存在分歧；端侧大模型开始渗透，推理算力需求增长，异构趋势明显 。

AI 教育场景

基础教育：政策围绕公平与优质，构建优质资源供给体系。AI 应用涵盖教学、管理、备考、评价等多方面，如 AI 课堂、智能排考等，助力提升教学质量和教育公平性 。

人才选拔：数字化进程从标准化考点建设向智能化考试发展，推动考教融合。AI 应用于考前身份认证、考中智能监考、考后智能阅卷与分析等环节，保障考试公平公正 。

高等教育：政策聚焦教育数字化、人才建设和质量提升。AI 应用于课堂教学、实习实践、质量保障等场景，如智慧教室、实验教学数字化等，培养学生的实践和创新能力 。

职业教育：政策推进产教融合，鼓励企业参与。AI 应用于个性化教学、实验教学数字化等，提升学生技能，满足企业需求 。

AI 大模型教育实践

落地挑战与建设路径：面临能力建设、模型微调训练、Agent 平台成熟度和技术架构影响等挑战，建设路径包括能力与应用建设、模型微调训练、Agent 开发管理平台优化等 。

技术可行性：涉及数据与知识质量、回复准确性、算力资源、安全合规等方面，需通过科学治理提升知识质量，优化端到端链路保证回复准确率，确保数据和模型安全合规 。

业务收益：需规划落地路径，评估场景价值，选择合适供应商。高质量教育数据和强大算法能力是 AI 在教育领域竞争的关键 。