课题申报书：大模型时代高校知识生产创新生态系统建构研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。大模型时代高校知识生产创新生态系统建构研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值1.研究现状随着大模型技术的快速发展，其生态体系也在迅速构建。目前呈现出以下几个方面的特点：大模型生态体系快速构建，典型大模型平台如ChatGPT、文心一言、讯飞星火等提供多种开放服务，并通过插件机制等加速应用生态发展。开源大模型成为关键组成部分，深度学习开源框架和工具注重分布式训练和推理能力，并与AI芯片适配优化。大模型训练数据及配套工具加速汇聚优化。例如，OpenAI的GPT系列模型，其中ChatGPT专注于对各种文本指令做出回应，支持最长达32,000个字符，可执行代码编写、数学问题求解等多种任务。GPT-4在推理能力上更强，减少了幻象的产生。同时，许多开发者将各种工具和插件集成到这些模型中，极大地扩展了模型的用途和适用领域。Anthropic开发的Claude系列模型，通过无监督预训练、基于人类反馈的强化学习和ConstitutionalAI技术进行训练，最高支持100K词元的上下文，Claude2更是拓展到了200K词元的上下文。Google开发的PaLM系列语言大模型，基于Pathways机器学习系统搭建，训练数据总量达780B个字符，涵盖多种形式的语料，还开发了多种改进版本。Google开发的Bard是对话模型，在OpenAI发布ChatGPT后推动开发，不断进行升级。文心一言是基于百度文心大模型的知识增强语言大模型，采用多种技术，具备关键技术，还建设了插件机制，拓展大模型的能力边界。讯飞星火认知大模型提供基于自然语言处理的多元能力，联合提出《通用人工智能评测体系》，不断升级版本，还与华为联合发布全国产化产品“星火一体机”。教育大模型在全球范围内广泛探索，已在口语练习等领域形成解决方案。其开放创新架构分为基础能力层（L0）、专业能力层（L1）、应用服务层（L2）三层，将推动教育数字化转型和智能化升级。例如，通过学习分析能力为学习者提供个性化学习资源，推动教师从“教的专家”转向“学的专家”。多所高校举办大模型相关研讨会，探讨大模型对信息抽取、医学应用等方面的挑战和机遇。如武汉科技大学举办“大模型时代的挑战与机遇”研讨会，聚集多所高校、领域前沿AI企业和国内领先的医疗机构，采用主题报告+专题讨论的形式，对大模型对知识图谱及信息抽取技术、AI大模型对医学科研与应用的挑战进行研讨。2.选题意义大模型时代为高校知识生产创新生态系统带来新机遇和挑战，有助于重构高校知识生产模式，提升高校在人工智能时代的竞争力。在大模型的影响下，高校可以利用大模型提供的多种开放服务和插件机制，加速知识生产的应用生态发展。同时，教育大模型的发展也为高校教育带来新的变革，推动教育数字化转型和智能化升级，促使高校重新思考知识生产的方式和方法，以适应新时代的要求。避免我国在大模型领域重蹈移动端和PC端操作系统生态建设折戟的覆辙，高度重视大模型产业创新生态系统建设。回顾历史，过往我国在移动端和PC端操作系统生态建设中遭遇挫折，被“卡脖子”。大模型产业创新生态系统竞争力评价研究指出，当前大模型正处于从研发到产业化的关键阶段，创新竞争的“主战场”正在从实验室延伸到市场端，如何基于自主技术架构体系和广泛用户基础快速构建闭环的产业创新生态系统将是下一阶段大模型竞争焦点。因此，我们要高度重视大模型产业创新生态系统的建设，以提升我国在大模型领域的竞争力。3.研究价值构建大模型创新生态系统综合竞争力评价体系，对推进新兴产业创新生态系统竞争力评价具有理论贡献，服务于人工智能大模型产业生态建设。目前，业界对于大模型的竞争力评价主要集中在技术性能、伦理安全、产品应用以及大模型厂商等方面，但行业内仍然缺乏对大模型产业生态综合竞争力的客观评价。本文基于产业竞争优势和创新生态系统理论视角，探索建构大模型产业创新生态系统的综合竞争力评价体系，并分析竞争力提升机制，对于推进新兴产业创新生态系统竞争力评价具有理论贡献，为人工智能大模型产业生态建设提供理论依据和实践指导。提升高校知识生产创新生态系统的效率和质量，为高校培养创新人才提供新途径和方法。大模型时代的到来，为高校知识生产创新生态系统带来了新的机遇和挑战。高校可以利用大模型的技术优势，提升知识生产的效率和质量，为学生提供更加个性化的学习辅导和反馈，帮助学生更好地理解和掌握知识。同时，高校教师也可以借助大模型的力量，不断提升自身的技术能力和教学方法，推动高校程序设计教育的数字化转型，为培养创新人才提供新途径和方法。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标明确大模型产业创新生态系统概念内涵及构成：大模型产业创新生态系统是一个复杂的动态系统，由创新主体、创新资源、创新环境和创新网络相互作用、协同共生而成。创新主体包括企业、科研机构、高校、创业者等；创新资源涵盖资金、人才、技术、知识等；创新环境包括政策法规、市场环境、文化氛围等；创新网络是由各种创新主体之间通过合作、交流形成的关系网络。在大模型产业创新生态系统中，其概念内涵进一步拓展，包括由企业、供应商、分销商、产品与服务制造商、技术提供者等创新主体共同构成，主体企业为了完成技术创新活动，按照合作共赢、共同生存的原则实现协同目标。例如，以OpenAI为代表的GPT领先闭源大模型正在加速生态建设，开放API、发布个人/企业版应用等，深入布局教育、医疗、金融、司法领域等垂直应用；以Meta为代表的LLaMA大模型实现开源，降低了生态创新门槛，形成一批行业模型，推动开源生态繁荣。构建综合竞争力评价体系，探寻大模型产业创新生态系统的竞争优势来源：构建衡量大模型产业创新生态系统综合竞争力水平的评价指标体系，涵盖产业链自主可控、技术创新能力、创新生态成熟度3个方面共24项指标。针对开源和闭源两类大模型实施分类评价，并根据大模型竞争力提升设置底线型、发展型和增强型三类指标，以适应大模型发展的特点和需求。大模型竞争力因大模型生命周期而呈现动态演化规律，并且其竞争力提升受到内部治理和创新政策的共同影响。竞争优势来源包括整合底层基础资源，降低行业研发成本，通过数据共享、算法开源、算力基础设施共建共用等方式，解决大模型研发和应用中单一机构难以完全满足数据、算法和算力资源要求的问题。提出提升大模型产业创新生态系统综合竞争力的方法：加强顶层设计统筹协同发展，打造共享的大模型研发基础体系，强化全产业链开源开放体系建设，完善大模型开源创新体系治理。强化企业的创新主体地位，发挥市场的决定性作用，鼓励科技类社会组织发展，促进更多“基石机构”涌现，发展进化型组织，在新兴领域占据关键生态位。2.研究内容分析大模型时代高校知识生产创新生态系统的特征和要素：大模型时代高校知识生产创新生态系统具有多主体共同参与、合作共赢的特征。其要素包括数据、人才、技术、平台和制度。数据是知识生产创新的基础，人才是关键，技术是动力，平台是载体，制度是保障。例如，高校建设AIGC大模型实验室，完善高校大模型技术应用课程体系，建成设施一流的大模型技术应用实训室，培养人工智能开发应用的复合型人才，培养创新创业能力。研究高校在大模型时代知识生产的创新模式和方法：高校可以通过AIGC新媒体实验室探索创新人才培养模式，利用大模型辅助激发学生创新思维，培养学生的跨领域创新能力。高校知识生产活动中的知识创新路径包括传统科研知识交流，如学术出版、面对面交流等。同时，高校可以搭建大模型实验室，形成“教与学紧密结合、理论与实践紧密结合，学校与企业紧密结合”的创新教育模式，培养大模型应用开发方面的复合型、创新型人才。构建高校知识生产创新生态系统的评价指标体系：从知识创新能力、人才培养质量、产学研合作水平、技术应用效果等方面构建高校知识生产创新生态系统的评价指标体系。例如，高校建设AIGC大模型实验室后，可以从完善课程体系、建成实训室、培养复合型人才、培养创新创业能力等方面进行评价。3.重要观点大模型时代高校知识生产创新生态系统是多主体共同参与、合作共赢的生态系统：高校知识生产创新生态系统需要企业、科研机构、高校、创业者等多主体共同参与，通过合作、交流形成创新网络，实现资源共享和优势互补。例如，百度在大模型产业生态建设中，形成了四层AI技术架构布局，实现了层与层反馈，端到端优化，大幅提升效率。同时，高校建设AIGC大模型实验室，依托行业标杆企业，形成产学研一体化的合作教学平台。综合竞争力评价体系是推动高校知识生产创新生态系统发展的重要工具：构建综合竞争力评价体系可以明确高校知识生产创新生态系统的优势和不足，为其发展提供指导。例如，通过构建衡量大模型产业创新生态系统综合竞争力水平的评价指标体系，可以促进高校在产业链自主可控、技术创新能力、创新生态成熟度等方面不断提升。高校应积极融入大模型时代，提升知识生产创新能力：高校作为人才培养和知识生产的重要阵地，应紧跟大模型时代的步伐，不断创新教育教学模式，提升跨界融合育人水平。例如，高校搭建AIGC大模型实验室，创新教育教学模式，培养适应时代需求的高素质人才。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路大模型时代高校知识生产创新生态系统的构建是一个复杂而系统的工程，需要有清晰的研究思路来指导。首先，对大模型时代高校知识生产创新生态系统的现状进行调研和分析。通过文献研究法，查阅国内外相关文献，了解大模型在高校知识生产中的应用现状以及创新生态系统的发展情况。同时，选取国内外高校在大模型时代知识生产创新方面的成功案例进行分析，如教育大模型在全球范围内的广泛探索，以及多所高校举办大模型相关研讨会等案例，总结其经验和启示。此外，还可以通过实证研究法，如问卷调查、访谈等方式收集数据，深入了解高校师生在大模型时代的知识生产创新实践情况，为后续研究提供现实依据。然后，根据现状提出研究目标和内容，构建评价指标体系。在明确大模型产业创新生态系统概念内涵及构成的基础上，结合高校知识生产创新的特点，从知识创新能力、人才培养质量、产学研合作水平、技术应用效果等方面构建高校知识生产创新生态系统的评价指标体系。例如，可以借鉴大学创业生态系统评价指标体系构建及其应用研究的任务书，分析大学创业生态系统评价指标体系的相关概念和理论，明确构建目的和意义，总结当前国内外研究成果和现状，结合高校知识生产创新生态系统的实际情况，进行有针对性的设计。最后，提出提升高校知识生产创新生态系统综合竞争力的策略和方法。加强顶层设计统筹协同发展，打造共享的大模型研发基础体系，强化全产业链开源开放体系建设，完善大模型开源创新体系治理。强化企业的创新主体地位，发挥市场的决定性作用，鼓励科技类社会组织发展，促进更多“基石机构”涌现，发展进化型组织，在新兴领域占据关键生态位。同时，高校应积极融入大模型时代，提升知识生产创新能力，如搭建AIGC新媒体实验室，探索创新人才培养模式，利用大模型辅助激发学生创新思维，培养学生的跨领域创新能力。2.研究方法文献研究法：查阅国内外相关文献，了解大模型时代高校知识生产创新生态系统的研究现状和发展趋势。通过对教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望，大模型技术生态研究报告，以及高校举办的大模型相关研讨会等文献的研究，深入了解大模型在高校知识生产中的应用情况、开放创新架构以及面临的挑战和机遇。案例分析法：选取国内外高校在大模型时代知识生产创新方面的成功案例进行分析，总结经验和启示。例如，百度在大模型产业生态建设中形成的四层AI技术架构布局，实现了层与层反馈，端到端优化，大幅提升效率；高校建设AIGC大模型实验室，依托行业标杆企业，形成产学研一体化的合作教学平台等案例，为高校知识生产创新提供了实践参考。实证研究法：通过问卷调查、访谈等方式收集数据，对构建的评价指标体系进行验证和优化。以不同类型的高校为研究对象，设计调查问卷和访谈提纲，收集高校师生对大模型时代知识生产创新的看法和建议，以及高校在知识创新能力、人才培养质量、产学研合作水平、技术应用效果等方面的数据，运用统计分析方法对数据进行处理，验证评价指标体系的有效性，并根据分析结果对评价指标体系进行优化。3.创新之处构建大模型时代高校知识生产创新生态系统的评价指标体系，为高校知识生产创新提供量化评价工具。借鉴高等学校科技创新能力评价指标体系构建研究和大学创业生态系统评价指标体系构建及其应用研究的方法，结合大模型时代高校知识生产创新的特点，从知识创新能力、人才培养质量、产学研合作水平、技术应用效果等方面构建评价指标体系。例如，可以通过分析高校在AIGC大模型实验室建设、课程体系完善、实训室建成、复合型人才培养、创新创业能力提升等方面的情况，对高校知识生产创新生态系统进行量化评价。提出高校融入大模型时代的创新策略和方法，为高校知识生产创新提供实践指导。高校可以通过AIGC新媒体实验室探索创新人才培养模式，利用大模型辅助激发学生创新思维，培养学生的跨领域创新能力。同时，高校可以搭建大模型实验室，形成“教与学紧密结合、理论与实践紧密结合，学校与企业紧密结合”的创新教育模式，培养大模型应用开发方面的复合型、创新型人才。此外，高校还可以加强产学研合作，提高科技成果转化水平，如与企业共同开发基于大模型的创新应用，推动大模型技术在教育、科研、产业等领域的广泛应用。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关研究为课题提供了理论基础和方法借鉴。诸如“大模型产业创新生态系统竞争力评价研究”等文献，对大模型产业创新生态系统的概念内涵、竞争优势来源以及综合竞争力评价体系进行了深入探讨，为我们的课题提供了理论基础。同时，文献中提出的研究方法和指标体系构建思路，也为我们提供了方法借鉴。王颖吉教授的《大语言模型知识生产的意义理解困境及其诠释学转向》一文，从人文学者的立场出发，为思考大语言模型的未来发展路径拓宽了思路，对我们研究高校知识生产创新生态系统在大模型时代的发展提供了不同视角的参考。“基于协同创新的大学学科创新生态系统模型构建的研究”为构建高校知识生产创新生态系统提供了学科生态系统和创新生态系统方面的理论基础。研究团队成员具备相关领域的研究经验和专业知识。团队成员对人工智能、教育技术等领域有深入的研究，熟悉大模型技术在高校教育中的应用。部分成员曾参与过高校创新创业教育项目，对高校知识生产创新有实践经验。同时，团队成员涵盖了计算机科学、教育学、管理学等多个专业领域，具备跨学科研究的能力和优势。2.条件保障学校提供的研究经费和设备支持。学校高度重视本课题的研究，为课题提供了充足的研究经费，用于文献资料的购买、调研活动的开展、数据收集与分析等。同时，学校还提供了先进的计算机设备和实验室设施，为大模型技术的应用和实证研究提供了硬件保障。与企业、科研机构的合作，为课题研究提供实践平台。与百度等企业建立合作关系，借鉴百度在大模型产业生态建设中的四层AI技术架构布局经验，为高校知识生产创新生态系统的构建提供实践参考。同时，与科研机构合作，共同开展大模型技术在教育领域的应用研究，为课题提供技术支持和专业指导。3.研究步骤第一阶段：文献调研和现状分析。广泛查阅国内外关于大模型技术、高校知识生产创新、产业创新生态系统等方面的文献资料，了解研究现状和发展趋势。同时，选取国内外高校在大模型时代知识生产创新方面的成功案例进行分析，总结经验和启示。通过问卷调查、访谈等方式收集高校师生在大模型时代的知识生产创新实践情况，为后续研究提供现实依据。第二阶段：构建评价指标体系和创新策略。在明确大模型产业创新生态系统概念内涵及构成的基础上，结合高校知识生产创新的特点，从知识创新能力、人才培养质量、产学研合作水平、技术应用效果等方面构建高校知识生产创新生态系统的评价指标体系。同时，提出提升高校知识生产创新生态系统综合竞争力的策略和方法，包括加强顶层设计统筹协同发展、打造共享的大模型研发基础体系、强化全产业链开源开放体系建设、完善大模型开源创新体系治理等。第三阶段：实证研究和优化。以不同类型的高校为研究对象，运用构建的评价指标体系进行实证研究，收集数据并进行统计分析，验证评价指标体系的有效性。根据实证研究结果，对评价指标体系和创新策略进行优化和完善。同时，深入开展大模型技术在高校知识生产创新