教育是人类社会进步的基石，对个人和社会发展都至关重要。在教育系统中，大语言模型已经被用于多种教育相关任务，有助于增强教育场景的智能化、自动化和个性化。

构建教育相关的大语言模型

通常来说，教育应用系统面临着多样的用户需求（如作文批改、启发式教学、试题讲解等），而且要支持与用户进行便捷的交互。为此，教育大语言模型需要基于海量的教育相关文本和专业数据对大模型进行训练，并结合大规模的对话数据进行指令微调，从而适配教育应用场景下的多种需求。考虑到教育领域不同学科往往具有显著的知识差异，还可以针对各学科设计专用的教育大模型。例如，可以构建专门面向数学学科的垂域大模型，强化数学学科特有的定理公式等专业知识，并能提供具有启发性的结题过程，以适应数学辅导的实际应用需求。在此基础上，也可以将各学科的垂类模型集成为一个综合教育系统，从而为多学科提供全方位的教学支持和服务。此外，也可以通过集成网络检索增强和本地知识库等功能，在实际应用时提升在特定场景下教育大模型的效果。然而，由于教学数据可能包含用户隐私，使用其训练后的大语言模型可能存在隐私泄露的风险。因此，目前的开源教育大模型较少，已有的模型普遍通过向用户提供 API 的方式对外服务。

数据资源

教育领域大模型相关的数据资源主要包括两类