校园里的大模型

最近校园里有个新变化：交论文前，不少同学会先丢给 AI 修改语法；写代码卡壳了，会习惯性跟智能助手聊几句找灵感；就连老师布置参考文献或准备教案，也会扔给 DeepSeek 处理，自己再做修改。

这些微小的习惯，正在润物细无声地改变学习模式和教学方式。大模型进入校园，减少了许多繁杂琐碎的流程和工作，提升了效率。但另一层面，它也可能让大脑变得越来越懒，就像麦克卢汉隐喻的中枢系统的麻痹与截肢。

论文写不出了，交给 ChatGPT 吧，他在 AI 里辈分最老，出错可能性最小；文献查不到了，问问 kimi 吧，他的上下文检索功能最强大，还能联网，幻觉也不高……

无意识地依赖意味着，技术带来了硬币的两面。而如何在技术掀起的汪洋中乘风破浪，值得更加深入地讨论。

DeepSeek 的火热掀起了一股高校部署大模型的热潮，AI 仿佛有无数只触手，延伸到了校园里每一个具体可感的角落。

有了它，学生可以找一个 24h 在线的百科全书式好老师。以前，一个老师需要解答 50 个学生的疑问，这意味着，一堂课，1v1 的教学时间只有一分钟。现在，强大的自然语言理解能力让好奇心随时随地被快速满足，答疑准确性也上了一个档次。四川大学的华西口腔智联大模型学习了海量临床案例，能够让医学生在虚拟环境中进行口腔正畸训练，再也不用拿着难以模拟真实口腔环境的模型练手了；复旦大学考古专业专门研发了一款 " 马良 "AI 大模型，能够精准识别脱落、划痕等文物病害，仅需 1 分钟就能完成对壁画的数字化修复。

有了它，老师的备课效率大幅提升。AI 将教师从重复性强的批改、做教案等低端教学过程中解放出来，投入到思维启迪、心智引导等更加有意义的教学任务上去。厦门双十中学，部署大模型以后，一名老师一天的制图代码工作现在只要 7min，效率提升了 40%；厦门外国语学校附属小学，体育老师能结合智能助手分析立定跳远的起跳姿势和角度，因材施教、趣味教学。

有了它，学校管理不再复杂繁琐，精简高效的数字流程能让每一位师生在对话中得到更加有序、安全的校园环境保障。立达信的 AI 校园物联系统能够分析用电、自动断电；AI 安全管家实现了从事件倒查到提前预警、及时响应的转变，能够及时追踪每一个进入校园的人的行为，在语音检测到有学生呼救或大喊时能够及时汇报给老师。

大模型在各种场景的遍地开花证明了其赋能校园的潜力，AI 落地的大趋势已不可逆。但值得注意的是，作为一门新技术，AI 在赋能校园的同时，也面临着不容忽视的挑战。

虽然 DeepSeek 的开源大大降低了大模型的使用成本，但作为高数据敏感、场景垂直性强的学校，学生的使用数据涉及隐私问题，是不能在云端被处理的，在本地化处理就面临着一笔价值不菲的本地化部署费用。不同教育资源的学校经费不同，可能进一步加剧北上广与乡村偏远地区的差距。

就算成功落地，学校也需要一批专业的技术人员来维护运营。大模型发展日新月异、参数、架构一直在升级、变化。如果没有技术人才，刚部署一个月的模型就可能面临着被淘汰的风险，而学校不同于企业，这样的技术能力显然不是每一所学校都具备的。

部署后，学生在使用大模型时也会产生两大难点，一是隐私，一是依赖性。现在的 AI 发展最缺的就是数据，大规模的数据是其亟须的燃料，但学生行为需要高度保密，如何避免其沦为出售 " 商品 "，是一大挑战；另一方面，过度依赖导致动脑能力下降，小学过度沉迷、中学依赖答题、大学论文摆烂。沉迷 AI 可能会降低人的独立思考和批判能力，而充满幻觉的 AI 也可能会让心智尚不成熟的中小学生建立错误的世界观。

如何破题，让 AI 的部署应用健康可持续化，真正做到为教育保驾护航，是亟待解决的难题。

如何解决妨碍 AI 进校园的拦路虎？

第一个锦囊的答案是校企合作。高校有研究人才，企业有技术资金，两相结合就是锦上添花。在助力高校部署大模型的路上，华为就给出了自己的答案。沈阳工学院里，基于华为昇腾平台的 DeepSeek 模型全面赋能教学，实现 671b 满血版的模型能够在答疑、测评等核心场景为教学提供个性化的服务，"RAG+ 本地知识库 " 的结合控制了幻觉风险，AI 胡言乱语的概率大大减少。

在运维难题上，华为与沈阳工学院的结合以 FusionModule2000 智能微模块 6.0 解决方案为核心，提出了相应的解决方案。" 智擎 · 身空 " 平台为模型升级提供了高性能算力保障，后期的运维、更新门槛下降；在供电系统上，华为 iPower 配电链路可视能自动定位故障、主动隔离，7*24h 的 " 巡逻 " 大大降低了人工成本；在制冷系统上，华为采用空调冷媒泄漏检测技术，可以实时监测、提前预警，降低机房高温风险。

隐私层面，项目提出了数据隐私保护与权限分级管理的模式，依据角色与职责对访问权限进行精密划分，每个人只能访问自己的问答数据和上传信息。后台管理员的方位也会设置严格的身份限制，需要用户名、密码、指纹等生物数据都匹配才能开启权限。黑客难以突破严密设防的层层验证体系，高校师生在使用 AI 的过程中更加安全。

对于 AI 依赖问题，学校应该形成大模型与教学、校园生活的合理管理方案，在使用权限、时间段做出设置。例如，学校可以设置每个学生每天对话的次数，设置 token 使用权限，超出使用次数后立刻关闭学生账户；同时，为了防止 AI 生成论文等学术失范问题，学校可以设立相关的关键词语料库，如 " 生成论文 "" 完成作业 " 等，一经发现在系统后台对学生做出红线警告和相应的惩罚。

AI 的部署、运维和使用是一个系统化的工程，需要在日复一日的实践中加以检验。但随着各种技术的发展完善，走向智能化校园，已经是一个不可逆的大趋势。

就像计算机、电子大屏进入学校课堂一样，大模型作为一种辅助工具落地校园的趋势已不可逆。

如今，AI 技术正在改变课堂，让学习变得更高效、更生动。比如，学生遇到难题时，可以直接向 AI 提问，得到即时的解答和讲解，就像身边多了一位智能家教。AI 还能根据每个学生的掌握情况，推荐适合的学习内容，让因材施教不再是空谈。

课堂上，虚拟数字人让教学形式更加丰富——汉武帝、曹操等充满争议的历史人物可以 " 活 " 过来讲故事，化学反应等抽象的科学原理能通过动画演示变得直观。老师们从繁重的作业批改中解放出来，把更多精力放在启发学生思维、培养创造力上。

更让人期待的是，随着大模型成本的降低，偏远地区的学校也能用上这些工具。比如，乡村学生可以通过 AI 接触到优质的教学资源，弥补师资不足的短板。这让教育更公平，也让技术真正成为推动进步的力量。

然而，技术用不好，也可能带来新问题。

学校部署层面，资金技术的不平衡布局会让城乡之间的教育鸿沟反而被拉大。发达地区的学校能快速升级 AI 教学工具，而偏远地区可能因为资金、网络等问题跟不上，导致教育差距进一步扩大。政府可以设立专项基金，帮助农村和偏远地区引入 AI 教育资源，避免技术加剧教育不平等。

部署大模型也并非一本万利的事。AI 技术更新太快，可能导致重复建设。今天买的设备，明年可能就过时了。如果学校盲目跟风采购，缺乏长远规划，很容易造成浪费。学校在部署大模型时，应结合长期教学规划，选择可持续更新的方案，避免重复建设和资源浪费。

还有一点不容忽视，学生如果一遇到难题就找 AI，自己不动脑，久而久之，可能会丧失独立思考的能力。就像计算器普及后，有些人的心算能力变差了，AI 辅助学习也需要合理使用，不能变成偷懒神器。学校需要对 AI 学习工具设定使用时间段，禁止在课后作业时过度依赖 AI，鼓励学生先独立思考。

在技术可能带来的影响上，低年级的学生尤其需要关注。AI 虽然能回答问题，但无法像真人老师那样给予情感支持。如果孩子习惯了和 AI 互动，却减少了和老师、同学的交流，会影响社交能力的培养。学校需要加强智能素质培养，让他们明白 AI 只是工具，并非百无一失、万般可靠。

AI 本质是工具，如何使用工具实现人的发展是一个紧要的问题，不能本末倒置，让人在使用技术的过程中被异化。尤其，不同年龄段的学生，心智、三观成熟度不一样，我们需要一套可持续的使用流程与标准，让 AI 赋能校园的同时，标准规范、未来可期。