刊林?jǐn)X思

四、生成式人工智能的賦能機(jī)制：技術(shù)特質(zhì)的視角

以DeepSeek為代表的生成式人工智能技術(shù)的突破正在重構(gòu)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)接受邏輯?；诩夹g(shù)接受模型（TAM）的“感知有用性—感知易用性”核心維度，DeepSeek展現(xiàn)的高性價(jià)比、開源生態(tài)和可視化推理三大技術(shù)特質(zhì)，增強(qiáng)了智能時(shí)代的技術(shù)接受效能。這些特質(zhì)不僅通過高性價(jià)比帶來的規(guī)模效應(yīng)，提升技術(shù)響應(yīng)精準(zhǔn)度，降低人機(jī)協(xié)同門檻，強(qiáng)化傳統(tǒng)TAM的作用路徑，還通過創(chuàng)造開源生態(tài)與教育普惠，拓展了教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐邊界。那么，這些技術(shù)特質(zhì)究竟為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來怎樣的機(jī)遇？究竟通過何種機(jī)制賦能教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型？總體來看，DeepSeek的技術(shù)特質(zhì)主要從三個(gè)方面影響技術(shù)接受意圖和行為。

（一）高性價(jià)比的規(guī)模效應(yīng)

高性價(jià)比的推理模型無疑能夠幫助業(yè)界更加廣泛地進(jìn)行模型調(diào)用、部署和調(diào)試，從而通過規(guī)?；腁I應(yīng)用提升科技普惠程度。對(duì)于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，高性價(jià)比的規(guī)模效應(yīng)能夠拓展技術(shù)普惠、響應(yīng)長尾需求、構(gòu)建可持續(xù)教育生態(tài)。

1.算力成本與教育普惠

DeepSeek的高性價(jià)比使其能夠在更多教育場(chǎng)景中發(fā)揮作用，如輔助教學(xué)設(shè)計(jì)、提供個(gè)性化解答和決策支持。而從長期來看，DeepSeek的算法創(chuàng)新全面壓低了大語言模型的算力成本曲線，不同參數(shù)的算力模型能夠在各種類型的設(shè)備上本地部署，從而極大地拓展了大模型的應(yīng)用場(chǎng)景和賦能潛力。（中略）同時(shí)，DeepSeek提供的多種類型的輕量化模型，能夠在網(wǎng)絡(luò)條件不佳或硬件配置有限的偏遠(yuǎn)地區(qū)實(shí)現(xiàn)本地化部署，助力當(dāng)?shù)貙W(xué)校開展教學(xué)研究與設(shè)計(jì)，保障最偏遠(yuǎn)的地區(qū)能與硅谷一樣同步享受世界領(lǐng)先的人工智能技術(shù)。這種高性價(jià)比帶來的規(guī)模效應(yīng)，不僅顯著提升了使用者的感知易用性，還進(jìn)一步影響了他們對(duì)技術(shù)的行為態(tài)度，從而推動(dòng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用與普及。

2.長尾教育需求的響應(yīng)能力

根據(jù)長尾理論，小眾需求同樣蘊(yùn)含著巨大的市場(chǎng)潛力，甚至能與主流需求相互補(bǔ)充，形成新型的市場(chǎng)供應(yīng)模式。而在教育領(lǐng)域，小眾需求的滿足往往面臨更加復(fù)雜的資源制約，通常需要多樣化的技術(shù)供應(yīng)加以解決。DeepSeek的高性價(jià)比使其天然具備在教育場(chǎng)景中的泛在能力。不同場(chǎng)景、層級(jí)、資源基礎(chǔ)的教育生態(tài)都具有使用DeepSeek進(jìn)行改造的潛力。因此，DeepSeek的高性價(jià)比使得生成式人工智能滿足小規(guī)模、個(gè)性化、場(chǎng)景化的教育長尾需求提供了可能。（中略）

3.可持續(xù)教育生態(tài)構(gòu)建路徑

DeepSeek的高性價(jià)比不僅體現(xiàn)在大語言模型的卓越性能上，還體現(xiàn)在其對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的深度整合中。目前，華為昇騰、摩爾線程、海光信息等17家國產(chǎn)AI芯片企業(yè)已經(jīng)宣布支持DeepSeek模型的快速部署與訓(xùn)練，能夠滿足使用者從硬件到應(yīng)用的全鏈路需求。（中略）這種整合不僅在硬件、技術(shù)和應(yīng)用層面推動(dòng)了技術(shù)路線的多元化競(jìng)爭(zhēng)，還基于我國活躍的教育市場(chǎng)和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建了以國產(chǎn)大模型為核心的教育發(fā)展生態(tài)，通過硬件替代、算法升級(jí)與應(yīng)用迭代的正向循環(huán)，形成具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的可持續(xù)教育生態(tài)，為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了新的活力與可能性。

（二）開源生態(tài)的教育重構(gòu)

2025年1月，OpenAI首席執(zhí)行官公開承認(rèn)閉源策略“站在了歷史錯(cuò)誤的一邊”。DeepSeek的開源策略為全球范圍內(nèi)生成式人工智能的發(fā)展提供了新的定位風(fēng)向標(biāo)。（中略）對(duì)于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，DeepSeek塑造的開源生態(tài)可能正在推動(dòng)教育信任、教育資源和教育場(chǎng)景的重構(gòu)。

1.技術(shù)透明與教育信任

DeepSeek的開源策略允許開發(fā)者不受限制地使用不同參數(shù)的算法模型，普通消費(fèi)者也可以通過封裝的集成化產(chǎn)品便捷地調(diào)用這些技術(shù)，這無疑大大提升了使用者的感知易用性。（中略）技術(shù)信任的提高能夠改善人機(jī)協(xié)作關(guān)系：教師能夠借助人工智能突破個(gè)體經(jīng)驗(yàn)邊界處理跨學(xué)科復(fù)雜問題，而人工智能則通過人類反饋持續(xù)優(yōu)化推理邏輯與內(nèi)容質(zhì)量。教師逐漸將AI視為教學(xué)創(chuàng)新的共謀伙伴而非工具。（中略）

2.社區(qū)協(xié)作與教育資源

DeepSeek的開源策略正在培育出一個(gè)圍繞DeepSeek構(gòu)建的開源社區(qū)。全球開發(fā)者可以通過社區(qū)共享模型部署、調(diào)試和使用的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)。與DeepSeek相關(guān)的海量知識(shí)正在通過社區(qū)協(xié)作的模式生產(chǎn)出來，這種知識(shí)能夠幫助使用者得到不同問題的專業(yè)解答，提升技術(shù)的感知有用性。（中略）DeepSeek社區(qū)正在驗(yàn)證一種教育普惠的新可能：任何個(gè)體都能在分布式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中即時(shí)獲取定制化學(xué)習(xí)資源，同時(shí)通過微貢獻(xiàn)參與全球知識(shí)拼圖的構(gòu)建。當(dāng)這種自組織模式突破臨界規(guī)模，將形成具備網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的教育資源生態(tài)，其持續(xù)演進(jìn)的內(nèi)生動(dòng)力源自無數(shù)參與者的自主協(xié)作，而非中心化機(jī)構(gòu)的單向規(guī)劃。

3.適應(yīng)改進(jìn)與教育場(chǎng)景

DeepSeek的開源策略使得全球開發(fā)者可以基于本地化情境開展模型部署和調(diào)用。一方面，這意味著在差異化的教育場(chǎng)景中，大語言模型能夠進(jìn)行針對(duì)性的功能改進(jìn)。（中略）DeepSeek的開源策略使得模型層面的個(gè)性化體驗(yàn)成為可能，大語言模型可以根據(jù)不同情況的需求輸出完全不同的內(nèi)容與結(jié)果，從而塑造千人千面的使用體驗(yàn)，適應(yīng)不同類型的教育場(chǎng)景。（中略）不同地區(qū)教師的教學(xué)反饋、學(xué)生的交互偏好、特定知識(shí)領(lǐng)域的優(yōu)化路徑，都在通過開源接口持續(xù)轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，推動(dòng)基礎(chǔ)模型突破原有算法邊界。特別是在多語言文化碰撞中形成的差異化調(diào)優(yōu)方案，通過參數(shù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)了跨場(chǎng)景的知識(shí)蒸餾，使得模型既能保持通用智能基底，又能吸收細(xì)分領(lǐng)域的進(jìn)化養(yǎng)料。這種由終端應(yīng)用倒逼核心算法升級(jí)的機(jī)制，本質(zhì)上構(gòu)建了人工智能教育產(chǎn)品的自適應(yīng)進(jìn)化循環(huán)，最終形成教育需求牽引技術(shù)迭代、模型升級(jí)反哺教學(xué)創(chuàng)新的共生格局。

（三）可視化推理的認(rèn)知強(qiáng)化

DeepSeekＲ1與OpenAI o1等大語言模型類似，都具有基于自然語言的推理能力。然而，DeepSeek的突出特點(diǎn)是能夠以可視化的過程輸出自然語言思維鏈，幫助使用者在圖形層面理解大模型的推理過程。而對(duì)于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，可視化推理不僅在教學(xué)應(yīng)用層面帶來了全新的應(yīng)用機(jī)會(huì)，還有望在元認(rèn)知培養(yǎng)、跨學(xué)科能力等方面產(chǎn)生新的賦能作用。

1.思維顯性的教學(xué)價(jià)值

DeepSeek能夠?qū)⒋笳Z言模型的思維過程顯性化，使用者能夠直觀地理解大語言模型的推理過程，并學(xué)習(xí)其如何在各種資料中展開結(jié)構(gòu)性思考的過程。因此，思維過程顯性化能夠顯著地提升使用者的感知有用性，從而幫助學(xué)生從思維層面理解問題分析的基本模式，而不是僅僅局限于得到某個(gè)問題的答案。（中略）通過手把手的思維教學(xué)，共同形成結(jié)構(gòu)化的思維模式，從而進(jìn)一步提升大模型在教育場(chǎng)景中的價(jià)值與意義。

2.錯(cuò)誤診斷與認(rèn)知培養(yǎng)

作為少數(shù)具有推理能力的大模型，DeepSeek更加突出的優(yōu)勢(shì)是輸出自然語言的思維鏈。DeepSeek通過可視化語言思維鏈，強(qiáng)化了語言編碼能力，使語言符號(hào)與視覺表征形成動(dòng)態(tài)耦合，從而突破了傳統(tǒng)單模態(tài)表達(dá)的局限性。（中略）換言之，DeepSeek不僅輸出答案，更通過語言編碼重構(gòu)使用者的認(rèn)知路徑，使思維過程從黑箱操作轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢暬?、可干預(yù)的動(dòng)態(tài)認(rèn)知流。這種能力不僅幫助學(xué)習(xí)者更好地理解復(fù)雜問題，還促進(jìn)了知識(shí)的內(nèi)化與認(rèn)知的進(jìn)化。通過線性化思維鏈，學(xué)習(xí)過程從被動(dòng)接受轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)求索，最終實(shí)現(xiàn)認(rèn)知能力的全面提升。

3.跨學(xué)科問題解決能力培養(yǎng)

DeepSeek將復(fù)雜的思維過程轉(zhuǎn)化為可視化推理路徑，將混合推理引擎與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來，使得大語言模型能夠調(diào)動(dòng)不同學(xué)科的知識(shí)模塊，進(jìn)而突破傳統(tǒng)意義上的學(xué)科邊界形成協(xié)同效應(yīng)。（中略）通過構(gòu)建跨維度知識(shí)圖譜，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從單一領(lǐng)域思維向復(fù)合認(rèn)知體系的躍遷。這種突破學(xué)科壁壘的思維能力，本質(zhì)上源于系統(tǒng)構(gòu)建的動(dòng)態(tài)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，使得數(shù)學(xué)建模、哲學(xué)思辨、工程思維等不同認(rèn)知范式能夠自由流動(dòng)、交叉驗(yàn)證，最終生成面向復(fù)雜問題的創(chuàng)新解決方案。

——摘自駱飛、馬雨璇、焦麗珍《迭代驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型：DeepSeek 的技術(shù)特質(zhì)如何賦能教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型》，《蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（教育科學(xué)版）》2025年網(wǎng)絡(luò)首發(fā)版