开年第一例：教育大模型拥抱DeepSeek

开年第一例：教育大模型拥抱DeepSeek

1月20日，DeepSeek发布DeepSeek-R1并很快在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现出与OpenAI顶尖模型比肩的实力。两周时间，华为昇腾、天数智芯、昆仑芯等多家国产AI芯片企业先后宣布适配或上架DeepSeek模型服务；腾讯云、阿里云、火山引擎等云计算与智算企业也同时期宣布对DeepSeek的支持。就在昨天，教育科技企业网易有道也宣布“全面拥抱DeepSeek-R1”。

据介绍，网易有道旗下AI全科学习助手“有道小P”结合DeepSeek-R1超长思维链所提供的思考及分析能力，将实现对个性化答疑的进一步升级。此外，Hi Echo、有道智云、QAnything等产品也将全面接入DeepSeek 推理能力，并于近日陆续升级；融合全新推理大模型能力的智能硬件新品及“有道小P” 2.0版本将在不久后正式推出……

作为开年第一例，网易有道的选择本身，也为教育大模型拥抱DeepSeek-R1的新技术的可能性，提供了一种参考。

理科教学中的应用

网易有道CEO周枫解读：“理科大模型的成熟将大大拓展AI在教育和其它行业中的应用。我们在去年预测理科大模型将快速成熟，实际的技术创新来得更快，短短几个月DeepSeek -R1就诞生了。”

“这对于教育应用非常关键，可以说教学过程中最大的场景，最难的问题都依赖理科大模型的能力，所以我们对R1及其它推理模型的应用非常看好。”周枫表示。

答疑场景中的应用

答疑是推理模型在教育领域应用的关键场景，DeepSeek - R1的推理能力本身，也会对过往网易有道旗下智能硬件的答疑功能进行提升和优化。

春节期间，多知在体验中也同样发现，DeepSeek-R1在数学、编程和推理等关键领域的表现优异，能力接近OpenAI o1，非常适合教育领域。

DeepSeek的“深度思考(R1)”这个功能非常重要，其思考过程能让学习者看到知识的关联性，引领学习者有思辨能力，从而培养自主学习的习惯，同时，其给出的解答细致入微，考虑周到。

“我们为什么能看到流星？”“太阳能为什么能发电？”“下雨后为什么能看到彩虹？”这些科学小常识轻松拿捏，点击“深度思考(R1)”按钮，会给出详细的回答过程。

以“我们为什么能看到流星？”为例，DeepSeek 思考过程解释了流星的形成过程，还有为什么在特定时间才能看到，甚至还有怎么观测到流星。一个非常简单的Prompt，就能看到它思考是方方面面的。可以说，DeepSeek 使用易上手，对于小白用户很友好。回答多维度思考，甚至还给出了补充说明，答用户所问，也答用户所未想到的地方……

编程学习中的应用

1月21日，在第55届世界经济论坛（冬季达沃斯）上，美国计算机科学家吴恩达表示，现在是学习AI的好时机，也是学习编程的好时机。

“因为未来，人们可以通过AI精确完成想要的事情，而能做到这一点的人会比不会的人更有竞争力。因此，现在是学习AI的好时机。特别是，要学习编程。这样可以更深入地理解AI，并能够掌控AI，让计算机按照你的意图运作。”吴恩达解读。

周枫也在自己的公众号中推文表示：“DeepSeek V3的R1作为通用和推理大模型，都展现出了令人瞩目的核心竞争力：卓越的编程能力。无论是代码生成的准确性、多样性，还是代码理解与优化的深度，DeepSeek都达到了业内领先水平。在与其他主流AI助手的对比中，我们看到 DeepSeek 凭借超长的上下文处理、丰富的多语言支持以及高性价比，成功占据了一席之地。这背后离不开其强大的模型底座（如大规模的代码语料训练和Mixture-of-Experts架构等创新）以及本土团队的持续优化。”

“有了 DeepSeek 这样的助手，编程将变得更加充满创造力和乐趣。相信在不久的将来，DeepSeek 会成为众多开发者工作中不可或缺的一部分，助力软件创新”，周枫解读。

教育大模型与DeepSeek融合的可能性

对于本身并没有大模型的教育科技企业来说，DeepSeek能够用更快、更便捷也更便宜的方式，为企业搭建属于自己的AI模型。

而对于已有或正在搭建大模型的教育科技企业来说，DeepSeek则更有可能与其产生协同效应。

同样以网易有道为例，据其官方信息，在技术层面，过往有道自研子曰大模型已积累教育场景下的垂直数据资源，结合DeepSeek-R1的通用推理能力，可构建“专业领域+通用智能”的混合架构，提升在教育交互过程等复杂场景下的精准度。

而其自研大模型可快速消化教育数据，生成高质量微调样本，优化DeepSeek-R1的本地化表现。

另一方面，网易有道首席科学家段亦涛认为，拥抱DeepSeek-R1的新技术有利于其将子曰打造成为更强大的教育大模型。“依托对教育行业的认知和产品用户数据的积累，有道此前已自研了教育领域的推理模型。开源技术会促进我们更好的利用这些资源优势，降低我们的试错成本，从而根据自己的需求定制、优化自有模型，筑牢子曰在教育领域的护城河。”

DeepSeek指出，教育大模型与DeepSeek的融合可以在多个方面实现优化：

1. 教育资源的智能化整合与检索

• 深度融合场景：教育大模型（如学科知识问答、个性化学习推荐系统）与DeepSeek（假设其为高效搜索或知识图谱技术）结合后，可通过以下方式优化教育资源管理：
• 精准知识检索：DeepSeek的快速索引能力可帮助教育大模型实时调取教材、论文、题库等资源，提升答疑的准确性和丰富性。
• 动态知识图谱：通过DeepSeek构建学科知识关联网络，教育大模型能更高效地理解知识点之间的逻辑关系，例如在数学解题中自动关联相关公式和例题。
• 应用示例：学生提问“如何证明勾股定理”时，教育大模型可调用DeepSeek检索历史经典证明方法（如欧几里得、赵爽弦图），并结合学生的认知水平生成分步骤讲解。

2. 个性化学习路径的优化

• 数据驱动的学习分析：DeepSeek可通过分析学生的学习行为数据（如错题记录、互动频次），为教育大模型提供实时反馈，进而动态调整学习计划。
• 自适应推荐：根据DeepSeek挖掘的薄弱知识点，大模型可生成针对性练习题或微课视频。
• 情感交互优化：通过分析学生的语言情绪（如挫败感、兴趣点），调整教学策略（如鼓励性回应或简化讲解）。
• 应用示例：对于常犯计算错误的学生，系统自动推送“计算技巧强化训练”，并结合动画演示减少枯燥感。

3. 跨模态教学体验升级

• 多模态内容融合：DeepSeek若支持多模态数据处理（如图像、音频），可增强教育大模型的应用场景：
• 视觉化教学：学生拍摄几何题目，DeepSeek解析图形后，大模型生成动态解题演示。
• 语音交互优化：DeepSeek的语音识别技术提升大模型对口语化提问的理解，尤其适用于低龄学生或语言障碍者。
• 应用示例：学生手写作文拍照上传，DeepSeek识别文字并分析结构，教育大模型提供润色建议和写作技巧指导。

4. 教育公平与资源普惠

• 技术赋能欠发达地区：结合DeepSeek的轻量化部署能力，教育大模型可在低带宽环境下运行，为资源匮乏地区提供：
• 离线知识库：预加载学科核心内容，支持无网络时的基础答疑。
• 多语言支持：DeepSeek的翻译技术帮助大模型覆盖方言及少数民族语言学习者。
• 应用示例：乡村学生通过手机APP提问，系统优先调用本地缓存的优质课程资源，减少流量依赖。

5. 教师与AI的协同教学

• AI辅助教学设计：DeepSeek可帮助教师快速整合教学资源，教育大模型则提供课堂互动设计建议：
• 智能备课：根据教学大纲，自动生成教案初稿及配套素材（如实验视频、互动问答）。
• 学情预警：通过DeepSeek分析作业数据，大模型标记潜在学习困难学生，提示教师干预。
• 应用示例：教师输入“高二电磁学单元”，系统推荐经典实验案例、常见误区解析及课堂互动游戏模板。

挑战与应对策略

1. 数据隐私与安全

• 联邦学习技术：在本地处理敏感数据，仅共享脱敏后的分析结果。
• 合规性设计：遵循GDPR等法规，确保学生信息的加密存储与授权访问。

2. 技术整合复杂度

• 模块化架构：将教育大模型与DeepSeek解耦，通过API实现灵活调用，降低系统耦合度。
• 持续迭代：通过A/B测试验证功能效果，优先落地高价值场景（如自适应学习、智能批改）。

3. 用户体验优化

• 自然交互设计：减少技术术语，提供“提问→解答→反馈”的闭环体验。
• 教师培训：开发AI工具使用指南，帮助教育者高效利用系统功能。

一切才刚刚开始。一切都值得期待。