2024教育科技十大趋势洞察报告：迈向"人机共智”的教育新时代

Tencent腾讯 腾讯研究院 迈向“人机共智”的教育新时代 一2024教育科技十大趋势洞察报告 序言PREFACE 本报告综合专家坊谈，数据分析，亲例研究等多种方法，甄选出在当前和未来对教育变革影屿潜力最大的十项科技趋势，涵盖人工智能，扩展现实，数字人，实时音视频，远程协同工具，大数据、云计算，数字安全，区块链 及元宇宙，深入分析科技发展与教育“教-学-练- -评- -测- -管- "等- 各环节结合与创新趋势。 整体而言，未来教育和科技持续深度融合是大势所趋，有望推动教育迈向”人和共智“的新阶段，即： 教育物理空间与数字空间深度融合，人类智能与人工智能高效协作，实现在数实融合空间共创，共享知识成果，教育与学习的效率和效果将大幅提升，不性化教育有望全面普及。 在科技的助力下，我们期望中国乃至世界教育事业，迈进更加公平，优质，高效，并充满个性化的新纪元。 摘要 SUmmARy OFVIEW5 学习篇·趋势1：GP引领人工智能技术飞跃，激发教育深层变革 趋势2：扩展现实尺升送代，打开浸式学习新空问 趋势3：R数字人快速发展，有望实现陪伴式助学 教学篇·趋势4：实时音视频R正成熟，支持优质教学资源跨时空普惠趋势5：远程协同类应用普及，提升混合式教学效率 趋势6：太数据与结合，加快多元测评和精准教学实施 管理篇·趋势7：云计算走向云原生，助力教育系统及应用开发部署降本增效趋势8：数字安全免疫力建设兴起，搭建智能的教育安全预防体系 趋势9：区块链等技求方亲持续完善，可提高教育数据应用的效率与安全 综合篇趋势0：元宇宙技术组合逐步丰富，驱动学校形态和运营管理模式创新 1时代篇 二十大报告首次将教育，科技，人才作为一个整体进行论述，强调教育，科技，人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性，战略性支撑”。科技创新成为我国发展的主导力重之一，，大数据，云圩异，人工智能，XR等前诏科技领域已职得显著进展，为教育发展尊定了坚实的科学技求 基础；教育也将科技人才培养作为重点，旨在为科技创新输送更多优秀的人才资源。 科教兴国：国家顶层战略更加重视科技与教育互促互进 22002222年中国科技发展进程 人工驾能产堂规校了58亿 以效冬！开至第位 大款出产业形款157万亿元 科技内容、科研方法与教商工具 教育 科技 科技人才与培养方法 学科建设、 全同数户西益授人61344亿元 其+与表盗录型数高丝4门478亿元 各级政底在致育经需中政个他十8%岛比创划支教 专体教端1880.361 2022年中国教育及信息化发展进程 ：次：款育会：202，生当款育T业安点经：公发：，202全生款 近年来我国陆续出台了一系列教育科技租关的指导与支持政策，推动实施教育数字化战略行动，加快推进教育数字化，智能化的转型升级，并坚持实施积极的财政政策，保障教育科技等重点领城的财政支持。 政策支持：政策持续剂强支持教育科技发展与应用落地 维度 时间 发文单位 文件名称 支持教育科技发展相关内容 宏观指引 2033.7 27.? 中共中皮 r22.1 252222919.2 探案项价信总技术与做音的全询深息副合，以信点化引额费音量点品费好计的品新，充分家择受育信点 具体部署 2021.7 核户新型上础说验是以就发最理逼为型成，以信总化为士宁，深入座人！驾能、人敬提、云计算、区做 等折化信总校小，诺总阿俗，下台仙班，数学密源、驾忌校贝，卧新应用，可信密全等豆的新型 技术变迁：技术与教育伴而行，正在迈向“人机共智新阶段 传统技术阶段19005视听技水阶段19205计算机技术阶段19705网络技术阶股19905 源件，与联易 黑款，实验设备 传统教育 广播、它影、它电化教育 计算机辅助教育 数学软件、学动快件 在线远程教育 物理空问与数字 教育应市工点 六款点，六！异 空间深度融合AI -人类智能与人工智能高效协作 -通识教育与个性 成长相互促进 人机共智 智能技术阶段20205 移动网络技术阶段20005 智能教育 移动教育 在全球投融资总体趋冷的大环境下，教育科技额域在202了年达到投资高峰后回落，也面临投资收缩压力。预计2023年全球教育科技颚域的风险投资总额，可能回落到2016年水平，在50亿至60亿美元之间。这种形势下投资可能会更加聚蕉，从当前全球额先教育科技企业类型看，人工智能、云计算，扩展现实X以及音视频占比明显高，反映出投资主要关注方向的一些特症。 1403 7414 1244 1302 1.2/ 1075 1177 F/5 966 1/5 t - 40 59 40 77 150 201 91 -ii/ ."jri! 2014-2023H7年全球教育科技企业融资情况 全球领先教育科技企业技术分布 云计算,28.3% XR.17.T% 1OT 2.6% ： 15.2.5% 81.37.53 音视频，百.8弟 投资聚焦：全球投融资市场收缩形势下，李教育科技投资更加聚焦 学术与社会关注：教育科技成为学术研究热点和社会关注焦点之一 2013-2023年教育科技相关文献数量 2023年中国“教育科技”相关热词词云 97.2 F'55 . 73 62.9 .2r. 55.: 31.6 33 j/ 14.0 144 12.5 0.2 77.9 772 7.4 9.2' 2.5 9.2 , 10.8 6.5 7.5 7 8.7 0. 5.5 4.9 5.6 3.5 与投融资市场活跃度下降相反，对于教育科技，学术界的研究热情和社会客界的关注度持续升温。全球教育科技相关的研究文献数虽持续增长， 育科技及大数据，数据库，人工智能汇hztGPT，5C，云计算，RR/VRXR等关键词，更成为当前国内瞩目的热门话题。 2512 20:4 2015 2515 2517 20.2 27:9 E020 E021 =0252 文文：文文两产 以小，7满，5gr 计算机视觉 三些检：台：以上心欧和A2。 运程教数据安全 性化学习 欧招中台 在线教育 数据库 生成式A 数A字李生R低代大码 元宇亩 5GAI物联网 云服务 RPA 教育科技 数据VR 区块链 MR 协同办公 XRchatgpt 云计算数字人 necX=个 2022 2学习篇 趋势一：GP引领人工智能技术飞跃，激发教育深层变革 222年底口月推出aP，凭借实时卸准确的应菩能力，掀起全球新一轮人工智能发展热潮。大规模频谢练模型参数规模走向干、万亿级别，提高了模型的语文理 解和内容生成能力，并向多模态持续扩展，大幅提升人工智能“听说读写画“的能力，呈现超人类智能处理效率和效果的趋势。 尤其在与人类智能和却识密切相关的教育领域，大模型支持的生成式应用显现出巨大的可能性。长期看，学习者可以通过自然对话即时获得所需的任问知识，将速促进 从以教师为中心的传统标准化教学憬式，向以学习者为中心的个性化学习憬式的转变。 通用性 大规模预谢练模型参数规模走向万亿级别，推动P的培义解析及生成能力发生质变 趋势要点 可对齐 人类反馈强化学习【RLHF的微调技术，提高生成文本的质量和运 用性，同时显著增强了模型的安全性，价值对齐对教育尤其重要 多模态 以G户为代表的大规模预珊练模型，正逐步发展成多模态和跨模 态模型，将拓宽其应用范围，为教育场景提供丰富的内容和交互 专业化 通过碧、量化、蒸饰、专居知识训练等技求手段，基础大模型能够练出特定行业/业务版本，从而实现教育大型等专业应用 趋势简介：GPT引领人工智能技术飞跃， 激发教育深层变革 在传统课堂教学模式中，教师面对众案学生时往往难以满足单个学生的个性化需求。操堂时间主要用于讲授知只，学生个性化需求更多靠自学、课外辅导，面临或者效率低 理议等，帮助学生及时弥补知识不足提升学习成效。 辩论//沟通能力提升受限 2 真实职业能力提升受限 3 师能力区人而，学可 问题有可能得不到有效解管 2 学生可能不敢提问 3 全周期学习提升难 2 教育需求痛点：教师数量及精力有限，学生较难得到及时、有效的学习反馈 学生有问不一定有答 1 课后问题难以得到实时解管 语言淘通等能力培养受限 1 外语口语能力提升受限 无法个性化，全周期学习提升 1 个性化学习提升难 间学4的学与运层权效出，学牛难 FAO 片 生成式的可通过学习助手等方式随时随地支持学生，实时为每位学生管疑解惑，辅助学生练习提升沟通等技能，并能基于长期交互积累的多模态数据，为学生提供个性化，全同期的学习评价和建议。未来随首大模型多模态理解及逻辑推理能力增强，类人辅学功能的应答结果将更精准、辅学功能更丰亩、辅学学科更全面。如伴随翻转课堂等新模式的发，R学习助手可能不断发唇完善出学习引导，总结提炼，资料推荐等新功能井嵌入教学流程中。 知识库搜索及简单推理能力 不磺型兵备基于现识医，治制压的多轻对适功能，兵冬 闪题生成案，能诊断、优化文亨。 克森推理能力 密点东问驱的斑理和解管能力。 客轮问管能力 六想型象改的片大，我训综码的法与，实存对运机器 人万备了多解对证、逻择理，上下文理解的能. 多颜恋分析能力 人误"专高多连离及检连离，志来将能理并处理视 觉、文小、听堂等跨税念信息，在沿律综当与离运下 整经电好地法行综台识热与辰演 长期数据积累能力 基于大模型的对运观器人，学与施工等应早作为软们再 多维效据伴估能力 六标型逐步具畜盲频、被数，图尺、文字等多积念信 总的处理与生成能力，造对多识盈学杭出运行多范 技术价值：生成式能随时随地生成知识，有效支持个性化学习发展 场景一：实时答疑 场景二：实时陪练 场景三：综合评份和建 技术能力 图技术能力 技术能力 技术价值 相技术价值 技术价值 T总对运码器人影、为学生的各学科、各类型 问及需之，误供一剂一、安则，引导式前菩好， 决学生航于小及过治满病点 5T缩成培百对适的影：，为学生提仪对实时 别及反，为学生损供次浸式、项景化的学划体验 与学生长的间管交中，家了学主大品个节，多楼态学效得，可以针州年个学个的同期学给出许价品建议，做到要带学生” 关键技术：剪枝、量化、蒸馏与微调，形成更高效、专业的教育行业大模型应用 输入垂类知识 主化 5Lm行业落地应用能力增强 基础大模型在垂直行业应用时有两个关键障碍：谢缔成本高；2」难有效处理特定行业的深度知识。解决方案之一，是建及谢练更为炼，专业的垂直行业或业穷模型增强大型在特定领域应用上的广度与深度。具体主要是，通过型要枝和量化技获来减少萃数规模，降逛对计算资源的需求，并将型与行业特定的知识库结合，进行定向珊练和微调，使得回答可聚集在特定数据信息范围内。 LL LLM 量化后SLM 是72款04位点型计票 剪技 • • ，缩小模型体量， 通过剪枝，化等方式可以有效缩小模型体量，通过知识蒸遛、迁移学习垂类信息等方式可以有效将通用大模型的能力细化到垂类行业中。 • 32位/64位 浮点型 更小的模型尺寸 • 知识蒸馏 迁移学习垂类信息 更广的适用范国 总适应无影处理品 • 开始细化理解垂类频城知识 垂类大楼型 知识蒸后 E75 教师 学生 败小化 格型 更细化的赖域内容 入 通州大型 解决跨频域问题 • 案例实践：可汗学院整合GPT推出AI助手，并与学习管理系统集成同时赋能师生 有数学，科学和人文学科等,0+练习题，视频和 角色扮与共创．编程指导等服务，又可作为助教 有效结合实现智能交互与同步， 学 f 应用案例 公司会作：Jnstructure+KhanHcademy 可汗学皖「行adeM是一家非营利组织，使命是为任何