DeepSeek對教育范式的變革與影響

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2909（2025）04-0001-12

一、問題提出

生成式人工智能（GAI）作為一種新興技術，正在迅速改變人機協(xié)作的模式，并引領教育領域在教學與學習方式上的深刻變革。自OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，GAI技術得到了快速發(fā)展，其應用場景逐步從文本生成拓展到更為復雜的推理與創(chuàng)作。這一演變不僅擴展了GAI的應用邊界，也為教育領域帶來了前所未有的創(chuàng)新機遇。2025年1月，中國深度求索公司推出的DeepSeek模型標志著GAI在教育領域的又一次重要突破。DeepSeek是一款針對推理能力進行優(yōu)化的大型語言模型，改進了推理流程，不僅有效降低了計算資源消耗，還顯著提升了推理效率。

自ChatGPT面世以來，生成式人工智能（GAI）在教育中的應用受到廣泛關注，逐步成為推動教育變革的重要技術力量[1-3]]。相關研究從多個層面探索了GAI在教學、學習和育人等領域的深層影響：一方面，GAI被用于支持課堂評價優(yōu)化、生成式教學實踐及教學模式的重構[4-5];另一方面，其在沉浸式學習環(huán)境構建、個性化學習路徑推薦及在線學習互動中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢[6-]。此外，還有學者從育人理念的更新角度出發(fā)，分析GAI在數字教育背景下對學生價值觀塑造、教育目標轉型的潛在促進作用8。然而，現(xiàn)有研究大多聚焦于單一維度，尚未深人探討GAI如何從“教學-學習-育人”系統(tǒng)的整體視角驅動教育變革的內在機制。同時，許多研究依然停留在行為主義的框架中，側重于GAI作為工具的效率，忽視了其對教育認知生態(tài)系統(tǒng)深遠重構的潛力。為了更全面地展示Deep-Seek與GPT-4在教育領域的應用差異，在表1中列舉了二者的差異化優(yōu)勢。

作為一種認知增強型生成式人工智能，DeepSeek的系統(tǒng)架構與優(yōu)化流程如圖1所示。憑借長推理鏈技術，DeepSeek能夠清晰地呈現(xiàn)思維節(jié)點，并根據學生的認知能力動態(tài)調整推理力度，為個性化學習提供精準的支持。借助此技術，DeepSeek能夠結合維果茨基的“最近發(fā)展區(qū)\"理論，為教育提供更加個性化、可操作的智能輔導系統(tǒng)，從而更好地契合學生的認知發(fā)展需求。該智能輔導系統(tǒng)不僅促進了個性化教學，還推動了學生自主學習與認知能力的提升，進而在\"教”\"學”和\"育\"三個層面推動教育變革的深度發(fā)展。在實際應用中，DeepSeek展現(xiàn)出多方面的教育賦能能力。例如，教師只需輸入課程主題、教學目標和期望的教學方法等關鍵信息，DeepSeek就能迅速生成結構清晰、內容豐富的教案框架。從課程導入的創(chuàng)意構思，到教學過程中的互動環(huán)節(jié)設計，再到課后作業(yè)的布置建議，DeepSeek提供的全面支持幫助教師節(jié)省寶貴時間，提高教學工作效率。DeepSeek在需要高互動性和個性化支持的教學場景中表現(xiàn)尤為突出。例如，在高中物理教學中，它可通過虛擬實驗幫助學生直觀理解電磁原理，遠勝于傳統(tǒng)課堂的板書講解;在初中地理教學中，DeepSeek 能結合學生興趣推送動態(tài)地圖、氣候變化模擬等資源，提升學習參與度;在高等教育如醫(yī)學或工程課程中，能自動推薦與課程相關的最新研究資料和案例分析，輔助學生深化理解。這些在傳統(tǒng)教學中往往依賴教師額外準備，效率和針對性較低，而DeepSeek 則通過智能分析精準匹配學習需求，實現(xiàn)高效、個性化的教學支持。已有的文獻闡述了基于生成式AI的個性化學習相較傳統(tǒng)模式最大優(yōu)勢在于以學生為中心，通過人與生成式AI的高頻互動，實現(xiàn)內容、路徑與機會的動態(tài)生成。生成式AI不僅可以幫助教師和學生完成相應的教學內容和個性化學習推薦，還可以提高學生的批判性思維和自主學習能力[10]。

然而，隨著DeepSeek等技術在教育領域的廣泛應用，也不可避免地帶來了潛在風險[10]。首先，生成虛假信息的風險可能會影響教育內容的準確性與可靠性;其次，智能系統(tǒng)可能加劇隱性偏見，進而影響教育的公平性；再次，過度依賴技術可能會削弱學生的自主認知能力和批判性思維，限制個性化發(fā)展;最后，數據安全與隱私問題依然是教育領域亟待解決的重大挑戰(zhàn)。因此，本文將深入探討DeepSeek在教育范式中的應用潛力與面臨的挑戰(zhàn)，分析其在推動教育理念與教學模式重塑中的優(yōu)勢與風險，提出應對策略，旨在確保教育領域在加速數字化轉型的同時，依然能夠保持其人文關懷與教育目標的完整性。

二、DeepSeek驅動教育理念和教學模式變革的內在機制

本研究采用理論分析方法，結合教育技術發(fā)展趨勢與人工智能模型應用現(xiàn)狀，系統(tǒng)梳理Deep-Seek在教育理念和教學模式中的實際應用機制與潛在風險。

在討論DeepSeek如何推動教育理念的變革時，我們可以更直觀地了解其在教育系統(tǒng)中的作用及影響。圖2展示了社會需求、人工智能技術及教育系統(tǒng)之間的相互關系，具體闡述了這些因素如何推動教育理念和教學模式的創(chuàng)新轉變。通過這張圖，可以清晰地看到DeepSeek如何通過技術賦能，推動從“知識傳授\"到\"能力培養(yǎng)”從“標準化教育\"到\"個性化教育\"的教育變革，并最終實現(xiàn)教育系統(tǒng)的整體創(chuàng)新。

（一）DeepSeek在教育理念變革中的內在機制

為了更清晰地理解“教育理念變革”，本文從以下三個方面具體說明了轉型背后的理念類型及其在AI推動下的落地機制。這些理念包括建構主義、人本主義、因材施教、多元智能、自主學習、社會建構主義與協(xié)同學習等，它們構成了從傳統(tǒng)灌輸式教育向智能、自主、協(xié)同型學習變革的理論支撐。

1.從“知識傳授”向“能力培養(yǎng)\"轉變

在傳統(tǒng)教育體系中，教育的核心目標長期圍繞知識的傳遞和掌握[11，，教師主要承擔知識傳遞者的角色，學生則是被動接收知識的容器。教育的本質主要體現(xiàn)在教科書內容的傳授和學生對知識的記憶上。傳統(tǒng)教學模式下，學生能夠在課程結束后背誦特定的知識點、理解一定的理論，但這一過程忽略了學生能力和思維發(fā)展的培養(yǎng)。以知識為核心的教育理念逐漸暴露出其局限性，尤其是在現(xiàn)代社會對人才綜合能力要求日益提高的背景下，傳統(tǒng)教育模式已無法滿足對創(chuàng)新能力、批判性思維及跨學科問題解決能力的培養(yǎng)需求[12]。

作為認知增強型生成式人工智能（GAI），DeepSeek推動了教育理念的根本性轉變——從“知識傳授\"向\"能力培養(yǎng)\"的轉型[5]。這一理念轉型體現(xiàn)出建構主義教育思想的深刻影響，強調學生在與環(huán)境的互動中主動建構知識、發(fā)展能力，而不僅僅是被動接受知識。DeepSeek憑借其強大的推理能力和個性化學習功能，突破了傳統(tǒng)教育僅停留在知識傳遞的范疇，更加注重學生能力的培養(yǎng)。DeepSeek采用混合專家架構（Mixture of Experts，MoE），通過實時分析學生的認知水平、學習進度和興趣偏好，動態(tài)調整學習內容與難度，為學生提供量身定制的教育方案。根據每個學生的學習進度和理解能力，DeepSeek智能調度不同學科專家模塊，提供個性化的學習內容。

例如，在數學教學中，DeepSeek能夠識別學生的認知盲點，自動選擇最適合的知識點進行講解與練習，幫助學生逐步掌握從基礎概念到高階推理的能力。通過強化學習機制，DeepSeek依據學生反饋不斷優(yōu)化學習路徑，助力學生在個性化學習中培養(yǎng)獨立思考和問題解決能力。這一從知識傳授到能力培養(yǎng)的轉變，還融合了人本主義教育理念，強調以學生發(fā)展為中心，重視批判性思維、創(chuàng)新力等高階認知的培養(yǎng)，追求學生自我實現(xiàn)的成長目標。DeepSeek通過鏈式推理等技術，引導學生逐步構建知識結構，實現(xiàn)從經驗到理解、從輸入到建構的知識生成過程，體現(xiàn)了AI對建構主義理念的有效支撐。

2.從“標準化教育\"向“個性化教育\"轉變

傳統(tǒng)教育模式以標準化的知識傳授為核心，教育內容、教學進度和教學方法等基本要素通常較為固定，學生在這一模式下只能接受統(tǒng)一的教育內容。盡管標準化教育在一定程度上保證了知識的普及性，但它忽視了學生的個性差異，尤其是不同學生在認知發(fā)展速度、學習興趣和學習方式等方面的差異，導致教育效率低下且教育質量不均衡。因此，如何實現(xiàn)個性化教育，已經成為教育現(xiàn)

代化進程中的一項重要課題[13]

DeepSeek在個性化教育方面的應用，打破了傳統(tǒng)教育的標準化模式，推動了教育從標準化向個性化和定制化轉型。該理念變革體現(xiàn)了因材施教和多元智能理論的核心思想，即教育應充分尊重學生的個體差異，并提供契合其能力與興趣的學習資源。DeepSeek通過構建動態(tài)知識圖譜（Dynam-ic KnowledgeGraph）并運用大數據分析技術，實時捕捉學生的學習行為和認知狀態(tài)，基于這些數據動態(tài)調整學習內容、學習難度及教學策略。例如，在英語學習中，DeepSeek會根據學生的詞匯量、語法掌握情況及學習興趣，調整學習進度，并智能推薦符合學生當前水平的學習資源?；趯W生個性化需求設計的學習路徑，使得每個學生都能在符合自己認知發(fā)展節(jié)奏的環(huán)境中學習，從而提高學習的主動性和效率。

與此同時，這一過程也充分體現(xiàn)了自主學習理念，強調學生可以根據自身需求控制學習進度、內容選擇和學習方式，發(fā)展出“自我導向\"的學習路徑。DeepSeek通過提供自定義路徑、多輪對話交互反饋機制，賦予學生學習節(jié)奏和內容選擇的自主性，實現(xiàn)從“要我學”向“我要學”的轉變，促進了AI對自主學習理念的技術支持與實踐落地[14-15]。

3.從“教師主導\"向“人機協(xié)同\"轉變

在傳統(tǒng)教育模式中，教師通常是知識的主要傳遞者，課堂教學的主體是教師，學生則處于被動接受的狀態(tài)。教師根據課程內容進行講解，學生根據教師的指引進行學習。在這一模式下，教師的角色通常較為單一，而學生的角色則略顯被動。然而，隨著教育理念的不斷進步和技術的快速發(fā)展，教育逐漸朝著多方協(xié)同的方向轉變，尤其是人機協(xié)同的教學模式逐漸成為可能。

DeepSeek推動的“師-機-生\"三元認知協(xié)同模式，重構了教學主體的角色。在這一模式中，教師仍是教學的主導者，而AI系統(tǒng)（如DeepSeek）將成為教師的重要助手，并且是學生的學習伙伴。這種角色關系的重構正是社會建構主義理念的體現(xiàn)——學習不是孤立完成的，而是在教師、同伴與技術共同參與的社交情境中建構完成的。DeepSeek通過嵌入式交互系統(tǒng)、即時反饋與共建生成任務，幫助構建多主體協(xié)作的學習情境，體現(xiàn)AI對社會建構主義理念的實踐路徑。

此外，人機協(xié)同過程中的協(xié)作式反饋與多向互動也體現(xiàn)了協(xié)同學習理論，強調技術與人之間的協(xié)作生成，從而促進知識深度加工和理解的共同發(fā)展。AI不僅能輔助教師進行知識傳授，還能智能分析學生的學習狀況，為教師提供實時反饋，幫助教師調整教學內容和方法，提升教學效果[16]。DeepSeek通過自然語言處理技術、情感計算技術及大數據分析，為教師提供學生的行為、認知狀態(tài)和情感反應等多維度信息，輔助教師制定個性化教學策略[17-18]。

在學生學習的過程中，DeepSeek通過與學生進行多輪互動，實時反饋學習進度，幫助學生構建知識框架，并在此基礎上逐步提升其問題解決能力。這種人機協(xié)同教育模式不僅減少了教師的重復性和低效性勞動，也使得學生在智能學習伙伴的協(xié)助下進行自主學習，從而提高學習的主動性和自信心[18]。

DeepSeek的引人，不僅提高了教育效率，還深化了教育過程中的互動性和智能化，使教育變得更加開放、靈活和個性化。通過這種協(xié)同模式，教育不僅僅是教師單方面的知識傳遞，而是教師、學生和技術共同參與的互動過程，形成了全新的教育生態(tài)系統(tǒng)。

（二）DeepSeek在教學模式變革中的內在機制

1.教學內容重構：從“標準化\"向“動態(tài)適配\"轉變

在傳統(tǒng)教育模式中，教學內容通常是靜態(tài)的，按照固定的教學大綱進行，教師依據既定的順序和進度講解知識點[19]。這種“標準化\"的教學內容和進度安排在一定程度上忽視了學生的個體差異和學習進度的不同，導致部分學生的學習進度滯后或過快，從而未能達到最佳的學習效果。

DeepSeek憑借其強大的數據處理和智能推理能力，使教學內容的生成和傳遞能夠根據學生的認知水平、學習需求和興趣點動態(tài)適配?；谄鋭討B(tài)圖譜和強化學習框架，DeepSeek可以實時分析學生在學習過程中的行為數據、認知反應和知識掌握情況，并動態(tài)調整教學內容、方法和難度層次。例如，在物理教學中，DeepSeek能夠根據學生在實驗中的操作表現(xiàn)和理解程度，自動生成適合其認知水平的補充材料、實驗模擬和復習內容，幫助學生在理論和實踐中找到平衡[18]。這種從“標準化\"向\"動態(tài)適配\"的轉變，使教學內容不再固定，而是根據學生的認知進度和需求不斷調整，從而確保每個學生都能以合適的節(jié)奏和興趣掌握所學知識[17]。

2.教學模式創(chuàng)新：從“單向傳遞\"向“互動生成\"轉變

傳統(tǒng)教育模式通常是教師主導的“單向傳遞\"模式，教師通過講解將知識傳遞給學生，學生則在課堂上被動接受知識。在這種模式下，學生的學習過程較為被動，教師未能充分關注每個學生的具體需求。隨著人工智能技術的應用，教學模式正在發(fā)生根本性的變革[20]。DeepSeek推動的教學模式突破了傳統(tǒng)的“單向傳遞\"模式，發(fā)展成為“互動生成\"模式[i8]。教師、學生與AI系統(tǒng)之間形成了高度互動的教學網絡。教師依然是教學活動的核心設計者，AI則作為智能輔導員，而學生是學習的主體。在這種模式下，教學不再局限于知識點的傳授，而是通過互動生成的過程，讓學生在主動參與中生成知識。

通過其強大的自然語言處理和推理能力，DeepSeek使學生能夠在學習過程中與AI進行多輪交互，實時獲得反饋，從而激發(fā)學習興趣并加深對知識的理解[21]。例如，在歷史教學中，DeepSeek通過模擬歷史場景，允許學生扮演歷史人物，在虛擬情境中作出決策，體驗歷史事件的推演過程。通過這種互動式學習方式，學生不僅能夠了解歷史事件的背景和過程，還能培養(yǎng)批判性思維，增強對歷史的深刻理解。

3.教學評價重塑：從“靜態(tài)測評\"向“動態(tài)反饋\"轉變

傳統(tǒng)的教學評價通常依賴標準化測試，評價結果往往滯后且僅反映學生對知識掌握的表象[22。這種靜態(tài)測評無法及時反饋學生的學習進度和知識掌握情況，也無法有效捕捉學生的創(chuàng)新能力和高階思維的發(fā)展。DeepSeek的動態(tài)生成和強化學習機制使教學評價從靜態(tài)測評轉向動態(tài)反饋[23]。在教學過程中，DeepSeek通過實時分析學生的學習數據，為教師提供多維度的評價報告，幫助教師及時調整教學策略。憑借其強大的數據處理能力，DeepSeek能夠從學生的學習表現(xiàn)、認知進展和情感反應等多個維度進行分析，并提供具體的反饋。例如，在語言學習中，DeepSeek可以根據學生的口語、寫作和聽力表現(xiàn)，實時生成反饋報告，指出學生在各項能力上的優(yōu)劣勢，幫助教師和學生調整學習目標與方法[24]。

此外，DeepSeek的智能反饋機制還推動了教學評價體系的多維度轉型，不僅能夠追蹤學生的知識掌握情況，還能評估學生在批判性思維、創(chuàng)新能力和合作能力等多個方面的發(fā)展情況。這種基于數據驅動的教學評價不僅能提供即時、精準的反饋，還能根據學生的成長軌跡進行預測和調整，從而促進教育的過程化、個性化和發(fā)展性轉型[25]。

三、DeepSeek在教育理念與教學模式變革中的應用風險

（一）知識準確性與信息失真風險

隨著生成式人工智能技術的廣泛應用，尤其是像DeepSeek這樣的大型AI系統(tǒng)，知識的準確性問題在教育領域逐漸引發(fā)關注。生成式AI依賴大數據與推理模型分析輸入信息，生成相應的內容。然而，這一過程中，AI模型可能受到數據偏差、算法限制等因素2的影響，導致輸出內容的不準確。

錯誤的知識可能對學生的學術水平和思維方式產生深遠影響。例如，在歷史教學中，若AI系統(tǒng)錯誤描述了某一歷史事件或文化背景，學生可能會接受錯誤信息，進而形成認知偏差，影響其批判性思維能力。因此，教育機構需要對AI生成內容進行嚴格審核與監(jiān)督，確保其準確性，并為教師提供指導，幫助學生識別并糾正可能的錯誤信息，從而提高學生的媒介素養(yǎng)，培養(yǎng)其批判性思維。

（二）隱性偏見與算法歧視

生成式人工智能技術的另一個潛在風險是隱性偏見。DeepSeek等AI系統(tǒng)是基于大量數據進行訓練的，這些數據可能反映了社會中的不平等現(xiàn)象，特別是在涉及性別、種族、文化等方面的偏見[26]。如果訓練數據本身包含偏見，AI生成的內容可能繼承這些偏見，從而影響教學內容和學生的學習體驗。尤其在個性化學習推薦中，AI可能會對某些群體產生偏見，忽視其特定需求，從而加劇社會不平等。

例如，如果DeepSeek在分析學生的學習行為時，使用了帶有性別刻板印象的數據，可能會出現(xiàn)對文科興趣明顯的女生推薦語言類學習內容，而對理工類感興趣的女生不推薦科學探究課程。這種偏見將限制學生探索自身潛能的機會。類似地，若AI根據學生的社會經濟背景調整學習內容，低收入家庭的學生可能被誤判為“學習資源接受能力低”，從而僅獲得簡化或降低標準的課程，錯失激發(fā)潛能的挑戰(zhàn)型學習機會，間接限制其上升通道。因此，為保障教育的公平性與包容性，必須引入倫理審查機制，持續(xù)優(yōu)化訓練數據與算法設計，并加強AI生成內容的監(jiān)測機制，防止隱性偏見在教學系統(tǒng)中的固化。

（三）學生自主學習能力的削弱

盡管DeepSeek提供了個性化學習路徑和即時反饋，過度依賴技術可能削弱學生的自主學習能力，影響其思維深度與創(chuàng)新能力9。雖然DeepSeek在個性化學習方面優(yōu)勢明顯，能夠根據學生的學習進度和認知水平動態(tài)調整學習內容，但過度依賴AI可能導致學生逐漸失去主動學習的能力。例如，在數學學習過程中，學生可能會借助DeepSeek獲得自動推薦的解題步驟。然而，若過度依賴這些推薦，而不深人思考題目的核心問題或推理過程，學生的獨立思考和問題解決能力可能會受到限制。長此以往，學生不僅會在簡單題上失去應對能力，而且還會影響其在面對復雜問題時的分析和創(chuàng)新能力。這種依賴技術的習慣可能導致學生逐步失去自主學習的興趣和能力，限制其學術發(fā)展。

（四）數據隱私與安全問題

DeepSeek等生成式AI系統(tǒng)在應用過程中需要收集和分析大量學生數據，包括學習行為、情感反饋、認知狀態(tài)等敏感信息[26]。盡管這些數據有助于DeepSeek為學生提供個性化學習路徑和即時反饋，但也帶來了數據隱私與安全的風險。學生的學習數據可能包含個人身份信息、行為特征、學習成績等敏感數據，若未經授權泄露或被濫用，可能會侵犯學生的隱私權[27-28]。例如：學生的成績、行為數據、個人身份信息如果被惡意使用，甚至可能被商業(yè)化利用，嚴重損害學生的隱私。如：DeepSeek的AI系統(tǒng)在收集學生的學習行為數據后，這些數據未經過妥善保護而遭遇泄露，可能導致外部不當使用，比如廣告公司獲取學生的學習興趣和行為，利用這些數據進行有針對性的商業(yè)推廣。類似的，學生的個人身份和學業(yè)表現(xiàn)如果被黑客攻擊并泄露，可能造成身份盜竊或影響學生的社會聲譽。因此，確保學生數據的安全和隱私已成為當前AI技術應用中的一個重大挑戰(zhàn)。

（五）教師角色的弱化與技術依賴

隨著AI技術在教學中的廣泛應用，教師的角色可能發(fā)生轉變。傳統(tǒng)上，教師是課堂教學的核心，負責知識的傳授、課堂管理及學生的引導與激勵。然而，隨著AI技術的引入，教師的角色可能逐漸從知識的傳遞者轉變?yōu)榻虒W輔助者、技術支持者和學習引導者。雖然這一轉變在一定程度上減輕了教師的教學負擔，但同時也可能導致教師的專業(yè)性與個性化教學能力削弱[29-30]。如：在數學課堂上，教師使用DeepSeek為學生提供自動化的個性化練習和即時反饋，學生通過AI系統(tǒng)完成了所有的學習任務。教師可能會因為依賴AI提供的反饋，減少與學生的直接對話和討論，忽略學生在情感上的需求。這種情感的缺失，特別是對學生自信心、社交技能和情感智力的培養(yǎng)，可能會影響學生的全面發(fā)展。AI雖然能夠迅速識別學生的學習瓶頸并提供解決方案，但缺乏對學生情感和人際關系的關注。教師在課堂中的情感關懷、價值觀引導和社交互動等方面的作用無法通過技術完全替代。如果教師過度依賴AI技術，而忽視這些人際層面的互動，可能導致學生在非認知技能方面的成長受限。表2展示了DeepSeek在教育理念和教學模式變革的一些應用情境。

四、DeepSeek在教育理念和教學模式變革的風險應對

（一）知識準確性與信息失真風險應對

隨著生成式人工智能技術，尤其是DeepSeek等平臺的廣泛應用，知識的準確性和信息失真問題已成為教育領域的一個重要挑戰(zhàn)。生成式AI系統(tǒng)如DeepSeek，依賴于大數據和推理模型進行學習與預測，通過分析大量輸入數據生成輸出。然而，這一過程中的推理依賴歷史數據和算法框架，數據偏差、算法局限和模型缺陷可能導致內容的錯誤和不準確[]。

在教育領域，特別是基礎學科和科學課程中，信息的準確性至關重要。即使是微小的錯誤，也可能對學生的知識結構和批判性思維產生負面影響。例如，在歷史教學中，如果DeepSeek生成的內容錯誤地描述某個歷史事件，或者誤解某種文化背景，學生可能會接收到錯誤的知識，這不僅影響學術水平，還可能對其批判性思維的發(fā)展造成影響。歷史課程旨在培養(yǎng)學生對歷史事件的理解和分析，若AI提供錯誤的信息，學生可能在理解過程中產生偏差，進而影響其分析和解決問題的能力。

為了應對這一問題，教育機構和教師在使用DeepSeek時，必須加強內容審核。教師不能僅依賴AI生成的內容來輔助教學，而應通過自身的專業(yè)知識對生成的內容進行核查。例如，在教授歷史、物理、化學等課程時，教師應定期審查AI生成內容的準確性，及時發(fā)現(xiàn)并糾正潛在的錯誤。教育機構可以設立專門的內容審核團隊，負責審查AI生成的教材、學習材料和個性化推薦內容，確保其科學性和權威性。此外，教育技術公司也應增加DeepSeek的透明度，提升其可解釋性，幫助教師了解推理過程，以便及時調整和修正錯誤內容。

（二）隱性偏見與算法歧視的應對

隱性偏見是生成式AI技術在教育領域應用中另一個亟需解決的重要問題。像DeepSeek這樣的AI系統(tǒng)通常依賴大量歷史數據進行訓練，而這些數據可能包含與性別、種族、文化及社會經濟地位相關的偏見。如果這些偏見未被充分識別與消除，可能會影響AI生成的教育內容，從而導致對特定群體的不公正待遇，并加劇教育領域中的不平等現(xiàn)象[26]。例如，在學生行為分析中，若AI系統(tǒng)基于過往帶有偏見的數據進行訓練，可能會導致其在為學生制定個性化學習路徑時，出現(xiàn)性別或種族的偏見。例如，假設在某一地區(qū)的歷史教學中，AI系統(tǒng)過度依賴特定社會經濟背景的學生數據，可能會為低收入家庭的學生設定低期望的學習路徑，這種做法無形中加劇了教育資源的不平等分配。

因此，教育機構必須加強對AI系統(tǒng)的審查與監(jiān)督。在AI的開發(fā)與應用過程中，應確保所使用的訓練數據具有多樣性和代表性，以避免數據中的性別、種族或社會經濟背景的偏見影響模型輸出。例如，AI模型應在呈現(xiàn)歷史文化時展現(xiàn)多元視角，避免通過歷史偏見生成單一的文化敘事。教育機構應定期進行偏見檢測，尤其是在個性化推薦、自動評分等關鍵環(huán)節(jié)，重點檢查AI輸出是否存在偏見。一旦發(fā)現(xiàn)問題，應采取及時的修正措施，調整算法，確保公平性和透明性。此外，教師在教學過程中應發(fā)揮關鍵作用，加強對AI生成內容的監(jiān)督，應幫助學生理解AI生成內容的背景，并鼓勵學生從多角度分析問題，避免受模型偏見的誤導。教師還應培養(yǎng)學生的批判性思維和跨文化理解能力，從而促進學生全面而公正的知識積累。

（三）數據隱私與安全問題的應對

除了偏見問題，學生數據的隱私與安全問題同樣是生成式AI技術在教育領域應用中不可忽視的風險。隨著DeepSeek等生成式AI系統(tǒng)在教育領域的應用，學生數據的隱私與安全問題也成為了重要議題[27-28]。DeepSeek等平臺需要收集大量學生的個人數據，包括學習行為、成績、情感反饋等。這些數據通常包含學生的敏感信息，如果數據未經授權泄露或濫用，將可能嚴重侵犯學生隱私，甚至被用于商業(yè)目的或加劇社交偏見。例如，某教育平臺可能會收集并分析學生的學習行為、成績和情感反應等數據。如果這些數據沒有得到妥善保護，可能面臨泄露或被第三方惡意使用的風險。例如，若AI系統(tǒng)在未經學生或家長明確同意的情況下，泄露了學生的個人成績或行為數據，將對學生及其家庭造成嚴重損害，同時也會影響教育機構的信譽。

因此，教育機構與技術供應商須加強合作，制定嚴格的數據隱私保護政策。首先，所有學生數據應進行加密存儲，并嚴格遵循相關的數據保護法律法規(guī)，如《通用數據保護條例》（GDPR）。教育機構應明確告知學生和家長數據使用的范圍和目的，確保數據使用符合透明度和知情同意原則。此外，DeepSeek等平臺的數據訪問權限應嚴格控制，確保僅授權人員和系統(tǒng)才能訪問學生的敏感信息。教育機構還應定期開展數據安全檢查和漏洞掃描，確保平臺的安全性，以防止外部攻擊導致的數據泄露。此外，教育機構應賦予學生對個人數據的控制權，允許學生查看、修改及刪除個人數據，從而確保學生在教育過程中能夠擁有對自身數據的主權。

（四）學生自主學習能力的保持

與此同時，生成式AI技術對學生自主學習能力的影響也是教育領域需要關注的另一個問題。

生成式AI技術如DeepSeek為學生提供了個性化的學習支持，能夠幫助他們提高學習效率和進步速度。然而，過度依賴這種技術可能會削弱學生的自主學習能力[29]，尤其是在AI系統(tǒng)提供即時反饋和輔助的情境下，學生容易形成依賴。長期依賴技術可能會限制學生在自主思考、創(chuàng)新能力及問題解決能力方面的發(fā)展，甚至可能喪失主動學習的動力。以數學教學為例，如果學生過于依賴DeepSeek提供的即時解答和步驟，他們可能會逐漸忽視自己動手計算和推理能力的訓練，這樣不僅會影響學生的邏輯思維，還可能限制其獨立解決問題的能力。特別是在面對復雜的數學問題時，如果沒有經過深思熟慮的過程，學生難以真正理解數學原理和問題的解決策略。

為應對這一挑戰(zhàn)，教師應在教學中適度引導學生保持自主學習的能力，設計具有挑戰(zhàn)性的問題和任務，鼓勵學生進行自主思考和探究。例如，在教學中，可以通過提出富有啟發(fā)性的問題，激發(fā)學生從多個角度思考問題，培養(yǎng)其邏輯思維和問題解決能力。教師應通過啟發(fā)式提問、討論式教學以及團隊合作等方式，幫助學生在互動和探索中尋找答案，避免學生過度依賴技術提供的自動反饋。此外，教師還應鼓勵學生進行自我評估和反思，幫助學生了解自己的學習進度和思維方式，從而掌握學習的主動權。通過培養(yǎng)批判性思維，學生能夠在技術的輔助下進行知識驗證和獨立思考，避免單純依賴技術提供的解答，而是通過多角度、多方法的思考，形成更深刻的理解。

（五）教師角色的平衡與技術依賴

最后，隨著AI技術在教育中的廣泛應用，教師的角色也面臨著轉變[30]。傳統(tǒng)上，教師是課堂教學的中心，負責知識的傳授、課堂管理及學生的引導。然而，隨著AI技術的介人，教師的角色逐漸向教學輔助者、技術支持者和學習引導者轉變。盡管這種轉變在一定程度上減輕了教師的工作負擔，但也可能導致教師的專業(yè)性和個性化教學能力的削弱。

以個性化學習為例，當教師過度依賴AI系統(tǒng)生成的學習路徑和反饋時，可能會忽視與學生的情感互動和個性化引導。AI技術在提供即時反饋和定制化教學方面有其獨特的優(yōu)勢，但其并不能關注學生的情感需求、社會性發(fā)展和道德教育，而這些恰恰是教師在教學過程中能夠提供的重要元素。因此，教育者應在技術應用與教師角色之間尋求恰當的平衡。合理利用AI技術所提供的個性化學習路徑和即時反饋，穩(wěn)固課堂教學的主導地位，并重視與學生的情感交流及社會性學習。通過啟發(fā)式教學、情感支持和社會互動，在確保學生獲取知識的同時，使其在情感和社會適應方面亦獲得全面的發(fā)展。

五、結語

隨著以DeepSeek為代表的生成式人工智能技術在教育領域的廣泛應用，教育理念與教學模式正經歷前所未有的重塑。這類技術不僅實現(xiàn)了從“知識傳授\"到\"能力培養(yǎng)”從“標準化教育\"到“個性化教育\"的深度轉型，更為教育公平與高效提供了全新的解決方案。本文系統(tǒng)分析了DeepSeek的技術架構、認知機制及其在教學實踐中的賦能路徑，并指出其在推動\"教-學-育\"系統(tǒng)性變革方面具有的獨特優(yōu)勢。

本文在已有研究多聚焦于ChatGPT等通用模型教育應用的基礎上，創(chuàng)新性地提出了DeepSeek在\"教-學-育”一體化范式重構中的內在機制，構建了“認知增強型AI驅動教育范式變革\"的理論框架，明確了技術賦能教育理念變革、教學模式創(chuàng)新及風險防控路徑，拓展了AI教育研究的深度與廣度。同時，結合定量對比分析，從性能表現(xiàn)、語言適配性、成本與開源程度等維度對DeepSeek與GPT-4進行了系統(tǒng)比較，為教育場景中的技術選型提供了實證支撐。

當然，技術變革的同時也帶來諸多挑戰(zhàn)，諸如信息失真、算法偏見、數據隱私泄露及教師角色的弱化等問題亟需警惕與應對。為此，提出了涵蓋制度設計、教師賦能、技術優(yōu)化等維度的風險防控策略，強調\"教育人本性與技術工具性\"的雙重平衡。

未來，隨著AI模型能力的持續(xù)提升與教育治理機制的不斷完善，以DeepSeek為代表的認知型生成式AI將在教育個性化、公平性與系統(tǒng)性提升方面發(fā)揮更為深遠的作用。教育工作者、技術開發(fā)者與政策制定者之間應建立更加緊密的協(xié)作機制，真正實現(xiàn)技術向教育本質服務的回歸，培養(yǎng)具備批判性思維、協(xié)作精神與社會責任感的新時代學習者。

參考文獻：

[1]鄧建鵬，趙治松．DepSeek的破局與變局：論生成式人工智能的監(jiān)管方向[J]．新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2025，46（4）：99-108.

[2]馮雨奐.ChatGPT在教育領域的應用價值、潛在倫理風險與治理路徑[J].思想理論教育，2023（4）：26-32.

[3]王帥杰，湯倩雯，楊啟光．生成式人工智能在教育應用中的國際觀察：挑戰(zhàn)、應對與鏡鑒[J].電化教育研究，2024，45（5）： 106-112，120.

[4］李喻國明，李釩，滕文強. AI+ 教育：人工智能時代的教學模式升維與轉型[J].寧夏社會科學，2024（2）：191-198.

[5]閆寒冰，楊淑婷，余淑珍，等．生成式人工智能賦能沉浸式學習：機理、模式與應用[J]．電化教育研究，2025，（2）：64-71.

[6]祝智庭，戴嶺，胡姣．高意識生成式學習：AIGC技術賦能的學習范式創(chuàng)新[J].電化教育研究，2023，44（6）：5-14.

[7]楊宗凱，王俊，吳砥，等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：26-35.

[8]嚴奕峰，丁杰，高贏，等．生成式人工智能賦能數字時代育人轉型[J]．開放教育研究，2024，30（2）：42-48.

[9]朱永海，張佳鑫，韓錫斌．基于生成式人工智能的個性化學習新形態(tài)[J]．電化教育研究，2025，46（4）：58-64.

[10]戚佳，徐艷茹，劉繼安，等．生成式人工智能工具使用對高校學生批判性思維與自主學習能力的影響[J].電化教育研究，2024，45（12）：67-74.

[11]邵卓越．教育信息化背景下教學理念與學情分析的共變[J].教學研究，2023，46（6）：36-41.

[12]黃榮懷，劉嘉豪，潘靜文，等.面向智能時代的教育系統(tǒng)性變革：數字化賦能教育綜合改革[J].電化教育研究，2025（4）：5-12.

[13]宋宇，許昌良，穆欣欣．生成式人工智能賦能的新型課堂教學評價與優(yōu)化研究[J]．現(xiàn)代教育技術，2024，34（12）：27-36.

[14]王同聚．中小學人工智能課程教育實踐策略的設計與實施[J].現(xiàn)代教育技術，2024，34（12）：95-104.

[15]王海嘯．生成式人工智能在大學英語教學改革中的應用探究——以“通用學術英語寫作”課程教學改革實踐為例[J].外語教育研究前沿，2024，7（4）：41-50，95.

[16]孫妍妍，黃穎芬，溫思凡．生成式人工智能支持下人機協(xié)同學習的互動模式分析[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2025，37（3）：102-112.

[17]周序，張鈺苑．重識與建構：智能時代學生在課程變革中的主體地位[J]：蘇州大學學報（教育科學版），2024，12（3）： 72-78.

[18]于穎，高宇．素養(yǎng)導向的小學人工智能“教什么”——基于扎根理論的質性分析[J]．中國電化教育，2023（12）：84-91.

[19]上官文丹，王黎斌．人工智能驅動高校思政課教學模式創(chuàng)新的基本原則[J]．湘潭大學學報（哲學社會科學版），2024，48（6）：187-192.

[20]張悅周，孫紹華，張庭浩，等．面向非專業(yè)類學生的人工智能課程設計及教學模式[J].高等工程教育研究，2024（6）： 22-27.

[21]胡小勇，孫碩，楊文杰，等．人工智能賦能教育高質量發(fā)展：需求、愿景與路徑[J].現(xiàn)代教育技術，2022，32（1）：5-15.

[22]許秋璇，吳永和，戴嶺．中小學校教育數字化轉型成熟度評價指標體系構建及測度方法[J]．電化教育研究，2024，45（3）：62-69.

[23]胡欽太，伍文燕，馮廣，等.人工智能時代高等教育教學評價的關鍵技術與實踐[J]．開放教育研究，2021，27（5）：15-23.

[24]吳立寶，曹雅楠，曹一鳴．人工智能賦能課堂教學評價改革與技術實現(xiàn)的框架構建[J]．中國電化教育，2021（5）：94-101.

[25]曹培杰．人工智能教育變革的三重境界[J].教育研究，2020，41（2）：143-150.

[26]苗芳艷．風險、成因與化解：語境主義視角下生成式人工智能的數據操縱、算法偏見與倫理審視[J]．昆明理工大學學報（社會科學版），2025，25（2）：49-56.

[27]張亮，陳希聰．生成式人工智能背景下的跨境數據安全規(guī)制——基于DeepSeek、ChatGPT等主流AI的思考［J].湖北大學學報（哲學社會科學版），2025，52（2）：120-128，199.

[28]林雨佳．生成式人工智能對信息治理的挑戰(zhàn)與應對[J]．蘇州大學學報（哲學社會科學版），2025，46（2）：104-115.

[29]王儒，余菲．生成式人工智能感知交互性對大學生自主學習能力的影響研究[J]．對外經貿，2024（7）：108-112.

[30]苗宋荏，林敏.ChatGPT/生成式人工智能時代下教師的工作變革：機遇、挑戰(zhàn)與應對[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：78-90.

The transformation and impact of DeepSeek on educational paradigms

LIQinga，YANGJina，YIHaichenga，YOUZhuhonga，YUANYuanb （a.School of Computer Science；b.School ofPublicPolicy and Administration NorthwesternPolytechnical University，Xi'an7loiOo，P.R.China）

Abstract： The integration of generative artificial intellgence（GAI） is redefining teaching and learning in the field of education.Since the release of ChatGPT by OpenAI， GAI technologies have rapidly evolved，expanding from text generation to more complex reasoning and creative tasks.DeepSeek，developed by the Chinese company DeepSeek Technology，，further advances educational applications of GAI by optimizing reasoning processes，enhancing computational eficiency，and enabling personalized learning paths. These developments have challenged the limitations of traditional educationand accelerated the shift from knowledge transmission toskill cultivation，and from standardized instruction to personalized learning.DeepSeek notonly drives innovation in educationalcontent and methods but also contributes to greaterequity and individualized instruction. However，the rapid advancement of GAI introduces risks，including concerns over knowledge accuracy，implicit bias，data privacy，and students’autonomous learning abilities.This paper explores the potential and chalenges of DeepSeek in educational transformation，analyzes its strengths and risks in reshaping educational philosophy and teaching models，and proposes corresponding strategies.Collaboration among educational institutions，educators，and technology providers is essential to ensure that AI supports digital transformation while preserving humanistic values and educational goals，fostering future citizens with creativity，critical thinking，and a sense of social responsibility.

Key words： artificial intelligence; educational philosophy; teaching model; deep integration

（責任編輯 梁遠華）