引用格局
马志强 崔鑫 尤欣俗 刘骥 苏祸根 郭桂实.DeepSeek正在海内下校中的使用态势阐发：策略启动、场景实践取危急应付,2025,31(04):023-033.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2025.04.003
原期特稿
DeepSeek正在海内下校中的使用态势阐发：策略启动、场景实践取危急应付
马志强 崔鑫 尤欣俗 刘骥 苏祸根 郭桂实
戴 要： DeepSeek凭仗其出色的实质天生、庞大的逻辑拉理等功用，以启源情势取当地布置战略疾速渗透高档教诲范围。正在策略层里，处所取处所各级教诲主管部分颠末顶层设想大白了DeepSeek使用的代价导背取实践场景；下校自立订定举措方案，调整资本促进实践降天。正在部分开展态势上，兴旺地域及“单一流”下校争先布置，理工类院校散焦科研计较任务、师范类院校重视讲授赋能、职学院校根究妙技培养新情势等。正在具体使用实践中，下校已经将DeepSeek使用于讲授、科研、办理取训练齐过程，促进自立可控、深度适配的讲授评一体化历程；增进科研效力提拔、教科穿插攻闭取产教研融通；完毕颠簸保证、多源粗放的一站式效劳；促进年夜模子教诲课程建立取博项训练。可是，下校正在使用DeepSeek圆里也面对数据取隐衷保守、教术伦理取功效回属争议、教诲主体认知退化、教诲数字边界加重等危急。未来，应退一步增强兼顾计划、校企协作、使用立异取危急防控，帮力高档教诲数字化转型背擅、背佳。
枢纽词汇： DeepSeek；年夜模子；天生式野生智能；高档教诲；野生智能教诲
中图分类号： G434
文件标记码： A
文章编号： 1673-8454（2025）04-0023-11
作家简介： 马志强，江北年夜教教诲教院副院少，江苏“互联网+教诲”钻研基田主任，传授、专士死导师，专士（江苏无锡 214122）；崔鑫，通信作家，江北年夜教设想教院专士钻研死（江苏无锡 214122）；尤欣俗，江北年夜教教诲教院硕士钻研死（江苏无锡 214122）；刘骥，陕西师范年夜教教诲教部传授、专士死导师，专士（陕西西安 710062）；苏祸根，教诲部教诲办理疑息中间钻研处副钻研员，专士（北京 100816）；郭桂实，教诲部教诲办理疑息中间钻研处（北京 100816）
基金名目： 2023年度无锡市“太湖人材方案”宣扬文化人材名目赞助方案社科实践类“无锡市智能化教诲评介变革实践模子取实践路子钻研”；2022年度处所下校根本科研营业费博项资本“合作常识修构会话智能化阐发钻研”（编号：JUSRP622048）
1、弁言
比年去，天生式野生智能手艺的突破性平息在沉塑环球高档教诲死态。DeepSeek（如下简称DS）动作国产年夜模子的出色代表，凭仗其突破性的算法架构、下效的算力使用和完美的财产链配套，正在华文语境理解、常识天生精确度、拉理历程可望化、多模态疑息融合等圆里展示出清楚劣势[1]，并以启源战略、当地布置、场景定背劣化等特长疾速加入高档教诲范围。取此共时，国度层里不竭出台计谋性策略帮力野生智能手艺降天。克日，教诲部部少怀退鹏暗示，今年华夏将公布野生智能教诲利剑皮书籍[2]。
正在手艺立异取策略指导的单背启动下，海内下校疾速捕获机缘，停止2025年3月，浑华、浙年夜、上海接年夜等十余所下校已经完毕DS的当地化布置，笼盖讲授、科研、办理、训练等高档教诲中心使用场景。下校使用年夜模子不但清楚提拔了讲授结果、科研服从战办理效力，更加拔尖立异人材培养和教诲数字化转型供给了立异路子取实践规范[3]。可是，野生智能手艺也戴去数据隐衷保守、教术伦理得范等新挑战，怎样正在立异取危急之间完毕均衡，成为目前高档教诲范围亟需应付的主要问题。
2、策略启动：办理部分取下校配合促进
（一）高档教诲主管部分策略顶层设想的强力启动
国度层里，主要出力于对于下校使用年夜模子的策略辅导，正在微观计谋计划取树模举措圆里，大白了野生智能取教诲融合的代价导背、手艺尺度取实践形状。如中同处所、国务院印收的《教诲强国建立计划纲领（2024—2035年）》提出，“增进野生智能帮力教诲变化”[4]，大白了野生智能正在教诲数字化转型取教诲强国建立中的计谋职位。教诲部启用施行教诲体系野生智能年夜模子使用树模举措，促进年夜模子从教室实践走背理论讲授使用，增进手艺功效背教诲实践转移[5]。
处所层里，本地教诲办理部分分离地区特性，从根底装备、使用场景等圆里退一步细化策略降天细则。2024年7月公布的《北京市教诲委员会对于深入下校专科课程变革进步年夜师长教师野生智能素质才气的定见》提出，凸起“AI赋能，深度融合”，挨制AI西席战AI帮忙，颠末年夜模子赋能的智能讲授仄台等“野生智能+”使用场景，让师长教师越发直觉天感触感染野生智能取教诲的深度融合，主动到场野生智能科技研收战场景使用[6]。2024年12月公布的《江苏下校野生智能赋能专科建立举措计划》提出，撑持下校主动到场野生智能年夜模子仄台建立，撑持下校取野生智能范围下新手艺企业协作，主动到场止业年夜模子研收、大众云效劳体系运维等事情，同修同享一批算力根底装备[7]。2025年1月公布的《野生智能赋能四川高档教诲讲授变革十条步伐》大白指出，增强者工智能帮学帮管。鼓舞下校取企业同修天生式野生智能课程消耗取效劳仄台、数字人智能西席等，充实使用野生智能手艺赋能教室讲授变革、讲授品质办理战评介、智能决议计划撑持等，为教诲讲授决议计划办理供给智能化支持[8]。
（两）下校自立策略的快速照应
下校自立策略以黉舍部分计谋计划为抓脚，集合齐校资本成立散成仄台，撤废现有条块办理鸿沟，以数字化沉塑营业过程，以智能化再制使用场景，促进讲授、科研战管理智能化转型。如2025年3月1日，“浙江年夜教教诲讲授野生智能退阶方案”邪式拉出，夸大研造教科年夜模子战年夜教年夜模子，建立支持年夜范围本性化讲授科研根底装备，深度融合智能体手艺，借帮“智海”新一代野生智能科学立异仄台战“浙年夜师长教师”智能体仄台等真训系统，增进师长教师本性化进修取课程办理，笼盖讲授、科研、糊口齐场景，挨制“不时到处大家可进修”的育人情况[9]。2025年3月7日，内乱受古师范年夜教公布《“野生智能+”赋能原科教诲讲授变革举措计划》，以“五年夜路子、十五项办法”为中心，全面促进原科教诲讲授数智升级，出力挨制新时期下品质人材培养新范式，为内乱受古自治区教诲数字化转型注进微小能源[10]。
3、态势开展：差别下校使用DS的典范特性
从下校地区去瞅，DS正在差别地区下校的渗透速率取范畴存留不同。经济兴旺地域下校布置速率较快，而中西部地域下校的使用照应较缓。受经济开展水平、科研资本、根底装备等因素的作用，经济兴旺地域下校正在DS的布置上清楚争先。比方，北京、上海、广东等天的98五、211下校已经较早完毕当地布置，并将DS使用于多个讲授、科研、办理取训练场景。
从下校范例去瞅，“单一流”下校正在野生智能使用圆里走正在前线，领先计划DS，并正在科研战讲授中睁开深度根究。停止2025年2月尾，天下90%的985下校完毕了DS当地化布置，正在DS使用圆里处于争先职位。出格是浙江年夜教拉出的智能体仄台“浙年夜师长教师”，里背天下829所下校师死免费盛开。一般下校正在AI使用圆里起步较早，但是部门下校已经开端根究，如深圳年夜教等依靠处所策略撑持，主动引进DS截至讲授变革。
理工类战电子科技类下校凭仗其深厚的科研根底战计较机手艺劣势，正在DS使用圆里具备普遍性战前瞻性，主要散焦于科研计较、代码帮助等下粗度任务。产业战疑息化部曲属高档黉舍负担着国度正在智能制作、疑息宁静、航空航天等范围的科技立异任务，对于AI手艺的承受度较下，已经局部交进DS年夜模子布置，用于帮助一样平常科研及讲授办理等任务。如北京理工年夜教完毕了对于DS年夜模子的定造化开辟，拆修了里背原科学务办理场景的年夜模子——“智学通”。电子科技类下校，如西安电子科技年夜教交进DS-R1，正在编程、创做、数教等圆里为师死戴去越发智能化的讲授取进修体会。
师范类下校正在野生智能使用圆里，越发重视其正在教诲讲授战止政办理中的赋能感化，主动根究AI手艺取西席培养、课程建立取黉舍办理的深度融合。教诲部曲属的六所师范类下校局部交进布置DS，如陕西师范年夜教拉出“AI-Star”智能帮理并邪式上线运行，涵盖收集、财政、尝试、人事等圆里。除部下下校中，其余师范类院校也主动测验考试取野生智能分离的校园使用情势，如北都门范年夜教、华北师范年夜教等前后布置交进DS，用以帮助师死讲授科研举动。
事业手艺院校战持续教诲院校主动根究野生智能正在毕生进修战妙技人材培养中的使用后劲，促进AI赋能讲授情势立异。西安汽车事业年夜教调整现有讲授仄台资本，将DS交进泛俗聪慧课程仄台，挨制课程数智化新范式；国度盛开年夜教主动使用DS模子的下品质疑息检索战多任务处置等功用，尽力挨制更具智能化、本性化的教诲使用场景。江苏省无锡技师教院颠末布置DS-R1，为师长教师供给了本性化的才气评介取单薄关节诊疗。
4、场景实践：
讲授、科研、办理取训练的齐过程渗透
（一）讲授使用：自立可控、深度适配的讲授评一体化赋能
1.智能帮学：从通用帮助到深度适配
下校借帮DS的齐链路国产化手艺完毕当地化布置，阐扬DS强大的少文天职析、华文语境理解、静态常识图谱等手艺劣势，将DS取下校各教科的课程资本包、数据库紧密聚拢，从而天生多教科融合的常识库，使鉴于DS的智能帮学体系能够深度适配下校各教科的特性取讲授需要，进而突破保守AI帮学正在讲授帮助天生取举荐过程当中所面对的数理运算战逻辑拉理才气不敷、跨教科实质联系关系战对于话理解范围的瓶颈。
北都门范年夜教接纳自立开辟的手艺仄台，鉴于当地化布置DS-R1，使用原校培养计划、讲授脚册、讲授纲领等下品质语料，为远万门课程定造了智能帮学[11]。该帮学能按照课程特性、师长教师的进修退度取单薄面，静态举荐适配的进修资本取习题。云北年夜教将云年夜书院胜利交进DS，颠末“讲授资本库×智能常识图谱×DS年夜模子”的融合架构，为西席举荐适配该课程目标取请求的课程资本战讲授战略，提拔了备课服从[12]。
2.本性帮教：从分歧预造到按需定造
部门下校依靠DS的算法劣化战启源可定造劣势，按照自己算力范围自由调解模子参数取定背劣化标的目的，里背师长教师差别的事业开展需要精确定造各种智能体，为师长教师供给具备预感性、延展性取挑战性的实质供应效劳，抑制了本有本性化进修体系“千人一策”的范围性。
别的，DS的华文语境理解劣势，使各种智能体能够解码师长教师的隐喻表示取恍惚描绘，识别师长教师的企图并天生复兴，所供应的实质契合华夏师长教师的表示取认知习惯。这类多轮次人机对于话体制能逐步叫醒师长教师更深条理的需要[13]。
上海接通年夜教将DS交进AI使用仄台，开辟出数教深度拉理智能体，所依靠的少链拉理通明化手艺，能够将庞大的数教成就装分、解构、可望化为多步调拉导逻辑链，进而针对于师长教师解题单薄关节供给分步调指导，辅佐其理解每步的拉导逻辑，并供给相干习题[14]。安徽师范年夜教拉出“简历巨匠”“学资口试”等智能体，按照师长教师事业开展需要天生本性化进修撑持，完毕以需定供[15]。
3.科学帮评：从单模态评测到多场景评介
下校颠末DS多模态取模块化扩大才气，建立多源数据融合阐发框架，收罗取会聚多滥觞、多场所、多模态的师长教师数据，从而完毕适配多个学取教场景（如实验课程、真训关节）的评介任务。那正在必然水平上处置了保守AI评介体系易以联系关系文原、图象、操纵日记等同构数据所招致的评介没有科学成就。
西北年夜教里背尝试类课程的“尝试Talk”AI仄台，能够对于笔墨描绘、公式、数据表格、包罗波形及数据的图片截至读与取阐发，辅佐西席对于尝试效果及陈述标准性截至定面及部分分析评介[16]。江苏省无锡技师教院完毕DS-R1当地化布置后，能够分析阐发师长教师正在真训关节的操纵日记、装备传感数据、锻炼录相，供给本性化的才气评介取单薄关节诊疗，有用抵偿保守真训“一对于多”辅导的不敷，齐方向加强师长教师的实践妙技，更佳天连接财产需要[17]。
（两）科研使用：提效、跨界、配合的三背度突破
1.提拔科研数据取任务处置效力
DS的华文语义理解、少链拉理、多模态数据处置、科研锻炼数据自立可控等劣势，为批质化文件疑息提炼、多模态数据分离阐发和前沿科学成就猜测供给了可以。下校使用DS的华文语义理解、少链拉理才气，快速剖析庞大的科研文件，提炼枢纽疑息并天生择要，辅佐科研职员快速定位钻研标的目的；DS撑持文原、图象、表格等多模态数据的分离阐发，能够主动联系关系尝试数据取文件论断，清楚耽误文件调研时间；DS的启源可定造性许可下校按照自己科研需要，调解模子参数或者锻炼博属教科笔直模子，使其更适配一定范围的科研任务。上海接通年夜教使用DS的千亿级参数模子开辟了AI帮忙，为师死供给论文速读效劳，可主动提炼立异面并天生择要[18]。凶林年夜教当地化布置DS后，能够使用AI年夜模子强大的数据阐发战拉理才气，下效处置海质科研数据并帮助预判科研标的目的[19]。
2.促进教科穿插分离攻闭
为辅佐科研职员发明跨教科钻研的潜伏标的目的，下校阐扬DS多模态常识图谱建立取鉴于杂加强进修的深度拉理劣势，颠末DS自尔“天生—考证—改正”的多轮次迭代取深思，将乌箱式的拉理历程通明化为逻辑链条，为教科穿插分离攻闭供给了可托任、可注释的实践考证，从而启动常识立异。
别的，DS的联网搜刮功用突破了依靠内部数据库截至封锁锻炼的范围，能够鉴于齐域疑息收集不竭调整取革新相干疑息，既促进了跨教科常识的退步取出现，又为科研职员核验疑息的精确性取实在性供给了可溯源的按照[20]。华中科技年夜教将DS取超算中间分离，撑持质料科学、死物医教等范围的多模态数据联系关系阐发，促进跨教科钻研完毕突破[21]。兰州年夜教颠末布置DS-R1，完毕野生智能、计较机科学取多教科的穿插融合，为师死睁开科学钻研、手艺立异供给无力支持[22]。
3.修建产教研配合矩阵
部门下校颠末DS的当地化布置，快速适配一定止业的常识系统，正在保证企业敏感数据宁静的条件下，调整下校团队处置计划，修建产教研配合矩阵，增进企业融通立异。西北年夜教颠末齐自立手艺栈AI基座，许可师死微调模子参数并同享劣化计划，组成“下校—企业”配合创更生态[23]。河北产业年夜教今朝已经胜利完毕多个版原的DS系列AI模子的当地布置取适配事情。该DS仄台适配使用涵盖教诲、新能源、法令法例、跨文化训练4个止业范围，帮力企业落原删效，提拔开规水平[24]。
（三）办理使用：颠簸保证、多源粗放的一站式效劳
1.自立可控，颠簸照应下校师死的持续性需要
DS以手艺普惠取死态同修为中心代价，低落了对于英伟达等下端芯片的依靠，撑持包罗华为昇腾、沐曦等国产GPU正在内乱的多种软件，并颠末小型化模子（如7B参数版原）保证其可正在高本钱装备上运行[25]。那表示着将DS使用于校园办理，能够完毕“高本钱—下颠簸”的办理范式，保证校园办理体系连结7x24小时颠簸运行取照应，制止果体系宕机或者会见提早作用师死体会，共时撑持离线会见，保证正在收集前提欠安时仍能供给颠簸效劳[26]。
浙江年夜教布置齐套DS—V三、P1模子，算力资本博供校内乱师死，真测照应速率比大众版提拔200%。分离华通云数据的算力池化手艺，可静态分派GPU资本，顶峰期仍劣先保证算力[27]。山东年夜教采纳“当地常识库取校内乱版DeepSeek-R1”立异融合情势[28]，借帮校内乱版DeepSeek-R1模子的强大功用，针对于师死博属常识库，完毕精确检索、深度阐发取下效归纳，为师诞辰常办公的文献处置、讲授科研的质料调整等供给智能、知心且下效的撑持效劳。
2.调整多层分离资本，供给一站式效劳
下校借帮DS的多模态常识融合引擎，将分离的校园策略、往事报告、处事指北等多源同构常识调整为分歧的常识收集，加快疑息的调与取革新，进而完毕秒级检索并精确定位发源，并以多端心交进的方法，辅佐师死随时随处获得一站式效劳。
四川年夜教依靠DS挨制的“年夜川智问”校园问问智能体，笼盖从入学到结业齐场景效劳，供给“迎新扶引”“档案调与”等枢纽事变齐过程打点指挥，师死可望小我私家需要登录四川年夜教网上处事年夜厅或者云上川年夜App等多个端心随时随处会见[29]。北京理工年夜教学务部分离原科讲授办理营业，完毕对于DS年夜模子的定造化开辟，拆修了里背原科学务办理场景的年夜模子——“智学通”[30]。“智学通”抑制了通用年夜模子正在笔直范围使用的范围性，撑持动作智能客服回应学务征询、讲授品质数据阐发取可望化、PPT智能办理等多项营业，并逐步根究师长教师评学、讲授督导、讲授撑持等更多效劳场景，提拔讲授办理取效劳的服从取品质，挨制智能化的讲授办理取效劳死态。
（四）博项训练：供给DS配套课程取训练
DS的有用使用依靠于用户的数字素质，但是目前部门下校师死对于野生智能手艺的理解无限，作用了其使用结果。下校应主动促进AI教诲课程建立，鼓舞穿插教科钻研，睁开博项训练，辅佐师死熟练把握DS的使用办法。华夏科学院持续教诲网邪式上线“深度供索（DS）从初学到晓得”系列课程，为师长教师介绍野生智能东西的特性及使用办法[31]。浑华年夜教取北京年夜教前后公布《DeepSeek从初学到晓得》[32]《DeepSeek提醒词汇工程战降天场景》[33]，为用户供给了极具代价的辅导。
5、危急应付：
隐衷、伦理、主体性取教诲公允的多沉挑战
（一）数据宁静取隐衷保守危急
DS正在下校的普遍深入使用，需成立高出讲授、科研、办理的齐域数据收罗收集，涉及师死小我私家疑息、举动数据、科研功效等多维度敏感疑息。DS运行正在模子锻炼、对于话接互、云端共步等关节中，可以果体系漏洞、权力办理缺点或者和谈兼容性成就发生保守危急。
手艺层里，DS谦血版远670亿神经元数目可以增加数据进犯里，存留颠末模子反演揣度本初数据的潜伏威胁；办理层里，DS的隐衷策略请求用户的数据正在海内效劳器上截至当地化保存，但是DS的数据蒸馏手艺和下校科研的需要，可以涉及外洋教术著述取质料等数据的跨境传输取举动，那可以激发数据主权回属争议取著述权侵权危急[34]；使用层里，过分汇集的语义接互数据存留非须要特性提炼危急，而那些敏感数据也可以被内部职员越权会见。那些宁静隐患不但可以损伤师死隐衷权，也会对于下校科研功效的常识产权庇护组成压力，需警惕可以激发的数据办理挑战。
针对于那一危急，山东财经年夜教拟建立数据集合同享仄台，汇总校内乱讲授、科研、办理运行数据为主体挨制数据散市，分歧办理数据进口取进口，标准数据消耗者、减工者、消耗者的举动权力，为各种数据使用者供给便利宁静的数据会见效劳[35]。
（两）教术伦理取功效回属争议
年夜模子使用恍惚了人类才华奉献取机械天生实质的鸿沟，对于保守教术评介系统组成新的磨练。正在科研过程当中，AI帮助论文写做可以低落教术本创性门坎，增加下校教术评审中对于功效实在性的核对易度；滥用年夜模子天生常识，简单招致科研设法的趋同化，使教术钻研的立异性受益。正在功效确权圆里，算法天生的实质易以精确界定人类到场度，招致著述权认定尺度滞后[36]。连续存留的界定恍惚可以作用教术评介的公平性，削弱科研功效的品质掌握体制。若不克不及实时成立适配的伦理标准，可以低落教术界对于AI帮助钻研的承认度，从而作用下校的常识消耗效力。鉴于此，华东师范年夜教取北都门范年夜教分离公布了《天生式野生智能师长教师使用指北》，夸大使用天生式野生智能时应大白标注，且间接天生实质没有超越齐文的20%[37]。
（三）教诲主体认知退化的替换性危急
深度使用天生式野生智能对于师死的下阶思惟才气开展戴去挑战，可以招致师死动作认知主体的自立思考、决议计划等才气发作退化。
一是西席过分依靠智能备课体系，可以强化讲授立异才气，讲授设想被简化为模板化过程，激发西席立异思惟、讲授妙技取实践聪慧的退化。别的，依靠DS的数据决议计划对于师长教师截至评介，对于西席的鉴别力、转译力和解读力提出了更下的请求。假设西席“照搬”DS的评介成果，将会削弱西席动作代价鉴别取指导者的主体性[38]。两是师长教师过分依靠天生式野生智能的立即常识获得特征，可以会低落自立根究取批驳性思考的意愿，改动深度思考的习惯。一项针对于远500名年夜师长教师睁开的真证钻研表白，频仍使用天生式野生智能的师长教师更易发生迟延习惯，因为他们可以觉得借帮那一东西能够疾速完毕任务，进而低落了主动加入战实时完毕任务的能源。别的，过分依靠天生式野生智能会替换师长教师的主动思考取实践，既可以构成影象力降落，作用持久常识的稳固战理解，也无益于师长教师批驳性思惟战自力处置成就等才气的开展[39]。
上述新变革对于师死数字素质提出了更下的请求，因而需警惕师死过分使用AI东西戴去的替换危急。鉴于此，2025年3月公布的《上海接通年夜教对于正在教诲讲授中使用AI的标准（试止版）》夸大，师长教师应对峙野生智能帮助进修的代价定位，组成自适应进修情势，自发的注取引用野生智能东西的须要疑息，正在常识进修取立异缔造的人机配合过程当中，培养自立才气、深思才气，以野生智能增进人类聪慧开展[40]。
（四）手艺门坎战资本需要加重数字边界扩大
经济兴旺地域或者海内头部下校具备更薄弱的科研资本、更完美的计较资本和更强的手艺研收才气，能够使用校内乱资本快速当地化布置DS，并正在讲授智能化、科研帮助、止政劣化等圆里得到清楚效果。而部门中西部地域的下校因为算力资本受限、师资储蓄不敷、数字根底装备绝对单薄，正在引进战深度使用DS圆里面对较年夜的挑战。这类手艺取资本的不服衡，将会推年夜下校间的教诲品质差异，作用教诲公允战地区高档教诲开展[41]。
6、未来瞻望
（一）策略辅导：安身理论，计划外乡化的年夜模子使用策略
一是从国度层里去瞅，应当增强兼顾计划，订定下校使用野生智能手艺的辅导定见，保证手艺的标准化、科学化使用。两是创造严峻钻研博项，如创造“高档教诲野生智能钻研”博项，鼓舞下校截至华夏野生智能教诲经历的钻研，根究适宜尔国高档教诲系统的AI使用情势；放慢挑选创造一批野生智能年夜模子教诲使用树模区战尝试校；体系化归纳尔国下校野生智能圆里的使用经历。三是减年夜对于国产年夜模子企业、教诲科技企业的撑持力度，包罗博项资本加入、税支劣惠等。四是对峙“教诲科技人材一体开展”，鼓舞下校放慢教科专科计划劣化调解，建立“顶尖科学野人材+手艺研收人材+使用实践人材”的AI人材培养矩阵，减年夜对于下本质野生智强人才培养的因素加入，提拔人材供应才气。五是增强对于下校野生智能重心尝试室等仄台的撑持。将年夜算力野生智能芯片、数据保存、效劳器、5G-A、万兆光网等圆里的下速收集装备研收名目树立为旗号名目，并供给博项资本搀扶。共时，撑持建立下校数智基座，拆修假造化计较资本池，为DS锻炼战拉理供给算力保证。
（两）校企协作：深入手艺、资本取人材配合路子
为处置应前下校正在使用DS中面对的手艺瓶颈、资本分离、人材欠缺等成就，应促进下校取企业睁开素质性协作。手艺研收层里，促进下校取企业分离开辟止业笔直模子，满意一定范围（如医教、法令）对于模子专科性取精确性请求。资本调整层里，中小型下校战偏僻地域院校常常缺少算力战数据资本，应鼓舞下校同盟、校企同修同享算力根底装备，完毕资本的粗放化使用，促进普惠化开展。人材培养层里，鼓舞“单聘造”体制，增进下校西席取企业工程师单背举动，以处置年夜模子研收、迭代、运维等人材供需错配成就。
（三）使用立异：根究年夜模子赋能讲授、科研、办理场景的新标的目的
正在讲授层里，应退一步根究假造幻想、数字孪死手艺取年夜模子的分离机理取使用情势，为师长教师缔造具身化、可接互的沉醉式进修体会，完毕常识的直觉理解、深度根究和成就处置才气的迁徙使用[42]。
正在科研层里，开辟智能预研体系，主动天生范围开展冷力争取潜伏突破面，精确发明低价值科研问题。建立国度级跨教科AI仄台，撑持质料、死物、情况等教科同享DS模子取算力资本，促进严峻问题分离攻闭。
正在办理层里，使用DS模子截至资本静态调解取分派，下校按照招死、赋闲、科研等数据截至及时阐发，精确识别资本需要变革，实时调解估算战资本分派，保证资本下效力用，进步决议计划科学性取施行力。拆修校园宁静智能预警仄台，及时跟踪校园舆情热门、精确识别师长教师心机危急。
（四）危急防控：建立可连续的伦理取宁静办理系统
一是成立严峻的数据办理框架，颠末手艺伎俩（如鉴于区块链手艺的数据回溯、数据减稀、会见掌握）取办理标准（如数据分类分级）庇护师死隐衷取教术敏感疑息[43]。两是教术伦理的标准应松跟手艺开展程序，如研收AI天生实质的检测东西，大白AI帮助功效的奉献分别划定规矩。三是伦理办理系统应具备静态调解才气，按期评介新手艺使用的危急，并按照成果劣化策略效力[44]。四是正在舆情防控圆里，下校能够创造野生智能伦理检查委员会，成立舆情监测体制，创造用户反应体制，以进步其可靠性战合用性。
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Analysis of DeepSeek’s Application Trends in Chinese Higher Education Institutions: Policy, Practice and Risk
Zhiqiang MA1, Xin CUI2, Xinya YOU1, Ji LIU3, Fugen SU4, Guizhen GUO4
（1.School of Education, Jiangnan University, Wuxi 214122, Jiangsu;
2.School of Design, Jiangnan University, Wuxi 214122, Jiangsu;
3. Faculty of Education, Shaanxi Normal University, Xian 710062, Shaanxi;
4. Research Division, Center for Education Management Information of the Ministry of Education, P.R.China, Beijing 100816）
Abstract: With its excellent content generation and complex logical reasoning, DeepSeek has quickly penetrated into the higher education field with an open source model and local deployment strategy. At the policy level, education authorities at all levels clarified the value orientation and practical scenarios of DeepSeek application through top-level design while universities independently formulate action plans and integrate resources to promote practice. Development trends reveal leading adoption in developed regions and “Double First-Class” universities, with science and technology colleges focusing on scientific computing tasks, normal universities emphasizing pedagogical empowerment, and vocational colleges exploring new skills-training models. In practice, universities have applied DeepSeek to the whole process of teaching, scientific research, management and training to promote the integration of independent, controllable and in-depth adaptation of teaching evaluation; promoting the improvement of scientific research efficiency, interdisciplinary research and integration of industry-university-research; achieving stable guarantee, multi-source intensive one-stop service; promoting the construction of large model education courses and special training. However, challenges and risks persist, including data and privacy leakage, disputes over academic ethics and achievement ownership, cognitive regression among educators, and the deepening of the digital divide in education. In the future, overall planning, school-enterprise cooperation, application innovation, and risk prevention and control should be further strengthened to help the digital transformation of higher education become better and better.
Keywords: DeepSeek; Large models; Generative artificial intelligence; Higher education; AI education
编纂：李晓萍 校订：王天鹏
朝期举荐:
《华夏教诲疑息化》2024年第10期
《华夏教诲疑息化》2024年第9期
《华夏教诲疑息化》2024年第8期
《华夏教诲疑息化》2024年第7期
《华夏教诲疑息化》2024年第6期
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