学校
如何正确落地AI技术
一·DeepSeek给教育行业数字化带来的影响
DeepSeek的出现，让信息化相对落后的教育行业迅速普及了AI技术。许多教师和学者通过DeepSeek第一次真正接触到了人工智能，了解了AI的潜力和应用场景。
DeepSeek R1的“深度思考模式”尤其适合教育场景。它不仅能够给出问题的答案，还能详细展示解题思路，这种“有温度”的思考过程让许多教育工作者眼前一亮。例如，学生在使用DeepSeek解题时，不仅能得到最终答案，还能通过模型的逐步推理，理解问题的解决过程。这种能力让AI在教育中的应用价值得到了广泛认可。
DeepSeek的开源路线极大地降低了使用门槛。免费、开放的特性符合互联网用户的使用习惯，也让更多学校和教师愿意尝试AI技术。更重要的是，作为国产大模型，DeepSeek在政策和合规方面具有天然优势，尤其是在教育行业，数据安全和隐私保护问题得到了有效解决。
科技引领未来
二、DeepSeek带来的误区
尽管DeepSeek表现优异，但在实际应用中，许多学校和教育机构对其存在一些误解，导致AI落地效果不尽如人意。
1.开源不等于零成本
DeepSeek的开源特性让许多人误以为可以“免费随便用”。然而，实际部署和运行一个大型AI模型需要巨大的算力支持。本地化部署DeepSeek-R1-671B模型，就像建设一座高科技工厂：
算力支持
显卡
核心设备：至少需要4台超算级显卡（如H100，单价约20万），总成本约100万元。
内存
内存需求：1000GB以上的超大内存空间，按DDR5 32G计算，成本约3万元。
硬盘
存储需求：模型本体需要2个256GB硬盘，训练数据还需额外10个硬盘，成本约5000元。
处理器与网络
电力与网络：顶级处理器和万兆网络是保证数据流通的基础，就像建设高铁专用轨道一样复杂。
此外，运维成本也不容忽视。部署和维护DeepSeek需要专业的技术团队，包括系统管理员和运维人员，每年的人力成本大约在30万元左右。
2. 单模型无法实现全面AI化
一些学校认为，只要本地化部署了DeepSeek，就能实现全面的AI化。然而，DeepSeek只是一个大型语言模型，其能力主要集中在自然语言处理和知识推理上。要想将其深度应用于教育教学，还需要结合复杂的智能体和工作流。例如：
备课场景
需要解析Word、PPT文档的能力；
作文批改
需要OCR技术识别手写文字；
学情分析
需要专门的数据分析模型，而DeepSeek并不擅长此类任务
如果没有这些配套技术，DeepSeek只能作为一个简单的问答机器人，无法满足学校多样化的需求。
3.存在直接使用风险
许多学校看重DeepSeek R1的深度思考模式，却忽略了其使用方法的局限性。
DeepSeek本质上仍然是一个大语言模型，如果不加以设计和干预，可能会直接给出答案，甚至产生“幻觉”（即不准确或虚构的内容）。例如，学生在解题时可能会过度依赖模型，导致思维能力的退化。
三：学校应用AI的正确姿势
教育场景的复杂性决定了单一AI模型无法解决所有问题。学校业务涉及备课、教学、作业批改、学情分析等多个环节，每个环节都需要不同的技术支持。
1.多技术协同
以作文批改为例，仅靠DeepSeek无法完成高质量的评价。Our Teacher APP在开发过程中，尝试了十几种OCR方案，才找到最适合手写文字识别的技术。此外，学情分析需要结合数据分析模型，而备课场景则需要文档解析和知识图谱的支持。
2.个性化需求
每个学校的业务场景和需求都不尽相同。例如，一些学校可能更注重个性化教学，而另一些学校则更关注教学效率的提升。因此，AI应用需要根据具体场景进行定制化开发，通过工作流的方式调动多个智能体和AI能力，协同完成任务。
3.本地化知识库
DeepSeek的能力虽然强大，但缺乏对校本知识的理解。要想实现高质量的教学支持，还需要构建本地化知识库，将AI与学校的教学资源深度融合。例如，将历年考试题、教学大纲和教师经验纳入知识库，可以让AI更好地服务于教学。
四.学校应用AI的正确姿势
1.应用为王，服务至上
教师和学生需要的不是AI模型本身，而是简单易用的应用。这些应用可以理解为“智能体”，是AI能力与人机交互的桥梁。例如，一个智能备课助手可以帮助教师快速生成教案，而一个智能作业批改系统可以减轻教师的负担。
2.赋能教师，减负增效
AI不仅要为教师减负，还要赋能教学。例如，通过AI分析学生的学习数据，教师可以更好地了解学生的薄弱环节，从而制定更有针对性的教学计划。此外，AI还可以帮助教师设计个性化作业，满足不同学生的学习需求。
3.实现个性化学习
AI可以完美支持学生的个性化学习和自主学习。例如，通过智能推荐系统，学生可以根据自己的学习进度和兴趣选择合适的学习资源。同时，AI还可以实时反馈学习效果，帮助学生调整学习策略。
五.总结
DeepSeek的出现为教育行业带来了新的可能性，但仅靠一个AI模型远不足以满足学校的复杂需求。教育AI化是一个系统工程，需要多技术协同、本地化知识库支持以及定制化应用开发。学校在引入AI技术时，应避免盲目跟风，而是根据自身需求，制定科学的落地计划。
未来，AI将成为教育的重要助力，但它的价值不在于取代教师，而在于赋能教育。只有将AI技术与教育教学深度融合，才能真正实现教育的数字化转型。