大模型赋能长三角教育现代化典型案例的应用研究-实现个性化的案例推荐和应用

典型案例是长三角教育现代化监测评估的重要内容之一，教育部长怀进鹏在首届中国案例建设国际研讨会上强调，案例是丰富全球治理理论、改革教育教学理念、繁荣国际学术交流的重要载体，中国特色案例建设具有重要的学术价值、教育价值、时代价值和世界价值。

为贯彻落实习近平总书记在深入推进长三角一体化发展座谈会上的重要讲话精神，紧扣“一体化”和“高质量”两个关键词，充分发挥长三角“先行探路、引领示范、辐射带动”作用，根据中共中央国务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》和《教育部关于印发<长三角教育现代化指标体系（试行）的通知》（教发函〔2021〕57 号）要求，按照长三角教育现代化监测评估领导小组办公室部署和监测评估工作安排，长三角教育现代化监测评估工作研发监测评估系统，并运用大模型技术赋能“长三角教育现代化典型案例”采集、分析、评选工作，挖掘形成一批长三角教育现代化典型案例，在区域内交流推广，对其他区域和全国带来启示和借鉴，对有效落实即将发布的“教育强国建设规划纲要”形成有效途径和有力抓手。

长三角教育现代化监测评估肩负着发掘一批长三角教育改革发展中典型案例的重任，需要发挥大模型、大数据等新一代信息技术采集、分析、评估一批长三角教育现代化典型案例，具体有以下几方面需求： 一是案例搜集与整理。需要大语言模型强大的搜索和文本分析能力，快速搜集和整理长三角地区教育现代化的典型案例，并自动处理大量的文本数据，从各种来源如政策文件、学术论文、新闻报道等中提取相关的案例信息。 二是案例归类与标注。通过利用大语言模型，根据案例的特征和内容对收集到的案例进行归类和标注，识别案例中的关键词、实体和主题，并将案例按照不同的类别进行分类，从而帮助用户更好地理解和利用案例库中的信息。 三是案例分析与评估。利用大语言模型对长三角教育现代化的典型案例进行深入分析和评估，挖掘案例中的关联性、因果关系和发展趋势，帮助用户了解案例的价值和可行性，最终为长三角地区的教育改革提供科学的参考和决策支持。 四是案例推荐与应用。基于大语言模型对案例库进行全面分析和理解，实现个性化的案例推荐和应用，根据用户的需求和偏好推荐与其相关的案例，提供有针对性的教育现代化解决方案；利用大模型生成案例应用的实践指导和建议，帮助用户更好地应用案例中的典型经验。

长三角“教育现代化”典型案例库锚定长三角教育现代化目标任务，采用了自研大模型等前沿技术实现对案例进行分类、标签特征识别、智能评分，并结合大数据采集、全景式展示等功能，打造涵盖长三角地区教育全学段、全领域教育现代化优秀实践和创新经验的案例库，有力支撑长三角教育现代化监测评估工作。

一、典型案例库构建技术路径

数据采集：典型案例数据采集分为长三角三省一市案例征集以及公开数据两部分，其中公开数据通过分析长三角教育现代化内涵，采用对重点关键词进行搜索监测，并根据数据源的变动或更新周期进行每周或每月的增量补充，综合采集方案的运用保证了典型案例的可分析数据是实时性的、全面性的；

数据清洗：制定业务逻辑的预定义规则，对采集的数据进行标准化清洗。进行模型清洗，主题识别/关联性识别，分别分类等；

模型搭建：为典型案例填充特征字段：采用自研大语言模型Tforce识别教育指标体系和分类，标记案例指标；并识别案例关键词，抽取案例的核心内容；并基于模型训练分类模型进行主题的识别。基础上构建指标分类、文章评分模型（权重识别，数量型/写实型评分依据）、关键词抽取（TFIDF型权重、深度模型识别）。

二、典型案例影响力评分模型

长三角“教育现代化”典型案例评选除专家评分外，还通过大模型赋能构建典型案例智慧模型，从影响力维度对案例进行评分。通过从海量的案例描述、相关文献、媒体报道、社交媒体评价等多种来源中提取关键信息，使得模型能够全面、深入地了解每个案例的具体内容及其在不同平台上的表现。同时，大语言模型使用自然语言处理技术，从社会影响力、媒体关注度、示范带动作用、政策参考价值以及社会贡献度等多个维度对案例进行分析，形成对案例影响力的综合评价，避免单一维度评分的片面性，确保案例影响力评判的全面性和科学性。在案例的影响力判断方面，人工评审不可避免地会受到了解信息有限等主观因素的影响，而大语言模型则可以基于预设的算法和标准进行评分，从而保证评审过程的客观性和一致性，减少人为偏差，提供更加公正的评审结果。

（一）影响力评分维度

长三角教育现代化典型案例影响力是指在长三角地区推进教育现代化过程中，某一具体案例对社会、教育体系、政策制定、媒体传播以及社会效益等多个方面产生的综合性、可衡量的积极作用和示范效果。具体包含社会影响力、媒体关注度、示范带动作用、政策参考价值以及社会贡献度等5个维度。

本次评分模型采用了Agents框架，是由波形智能联合苏黎世联邦理工大学和浙江大学，开发的 Agents 的开源智能体框架（《Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents》）。采用该框架的优势在于能充分解决人工智能体的运行一旦开始，就几乎脱离了人类的控制的问题，对任务规划和执行一旦出错，就会通过误差传播引起明显的滚雪球效应，导致任务失败概率很高的问题。由于本次典型案例影响力评分流程需要从数据智能采集、智能分析、案例分析、案例评分等多步骤融合任务，每一步任务都依赖上一步任务的输出结果进行持续推进，故采用Agents SOP流程框架最为合适。

（三）智能模型评分实施过程

维度一：社会影响力

步骤1——数据采集：Agents框架利用网络搜索功能，自动生成搜索查询，收集案例相关的社会反响和讨论情况。

步骤2——智能分析：通过分析搜索结果中的讨论量、反响范围和深度，评估案例是否引起了广泛的社会关注和讨论。

步骤3——案例推广影响评估：通过数据筛选分析工具，确定资讯选择范围，以及案例推广和实施对学校、师生和家长的影响范围，以及对教育改革的积极作用。

维度二：媒体关注度

步骤1——主流媒体报道监测：Agents框架通过网络搜索，监测案例是否被主流权威媒体报道，并记录报道的频率和热度。

步骤2——新媒体平台关注度分析：利用智能体对新媒体平台（社交媒体、新闻网站等）的监测，评估案例在新媒体上的关注情况。

维度三：示范带头作用

步骤1——本地区内示范效果评估：Agents框架通过案例分析工具，评估案例在案例发生本地区的示范效果和带动作用。

步骤2——跨区域影响分析：通过网络搜索和数据分析，确定案例是否对其他地区的教育改革起到借鉴和推动作用，以及是否有效仿案例。

维度四：政策参考价值

步骤1——政府政策引用监测：Agents框架搜索政策文件和政府公告，监测案例是否被政府部门借鉴，为教育政策制定提供参考。

步骤2——政府关注分析：通过分析案例撰写内容及附件材料，确定案例是否纳入政府重点工作，体现对案例的重视程度。

维度五：社会贡献度

步骤1——教育难题解决评估：Agents框架利用智能分析工具，评估案例实施是否解决了社会关注的教育难题和痛点。

步骤2——教育资源获取贡献分析：通过数据筛选和案例分析，评估案例是否为社会大众更好地获得优质教育资源做出了贡献。 三、系统截图

长三角“教育现代化”典型案例库建设是贯彻落实习近平总书记在教育强国重要论述中强调的“教育数字化是开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。”相关指示精神，是支撑服务党和国家长三角一体化重大战略部署，同时也是对教育治理数字化变革趋势积极应对。通过对长三角教育现代化进程的生动总结与前瞻探索，典型案例库成为连接政策与实践的桥梁、深化改革与创新发展的引擎、制定教育发展规划的智慧源泉。相关典型案例聚焦了教育现代化关键领域的代表性改革探索，充分展现了解决教育热点难点问题取得的突出成效，反映了教育现代化发展的体制机制创新之举，充分体现了长三角区域在促进学习者全面发展、营造良好的学校育人环境、构建现代教育体系、提高教育治理水平、提升教育贡献度、增强教育影响力等方面的创新实践。同时，案例覆盖了教育现代化的多个维度，从学前教育到高等教育，从学校教育到终身学习，全面而深入地揭示了教育现代化的全貌，为教育工作者提供了可操作、可借鉴的实践范例，而且为其他地区提供了丰富的启示和思路。具体效益有：

一是丰富监测评估的内容和形式，使评估结果更加全面和立体,不仅仅局限于定量数据，结合典型案例的定性分析和描述更能反映教育实际，有助于展现长三角教育现代化发展的全貌；

二是发现监测评估指标难以反映的信息，可以抓住教育发展的微观变化和新的动向，这些信息可能难以通过常规监测指标完全反映，但对于教育发展具有重要价值，有助于提升监测评估的前瞻性；

三是加深对教育问题的理解和认识，可以帮助深入分析问题的成因，理解问题产生和发展的脉络，这比简单的监测结果更能促进问题诊断的准确性和针对性，有助于教育发展的科学决策；

四是可以为教育决策提供情境依据和经验借鉴，提供可借鉴和应用于实践的案例和做法，作为监测评估数据的补充，有助于教育改革举措的实效性。

此外，案例库还能更好发挥典型案例的引领示范作用，通过总结长三角地区丰富的教育改革实践，向世界更好展示长三角教育发展实践和治理实践的显著成效，带动世界范围内专家学者、教师、学生真正了解、研究中国教育实践，让长三角教育现代化进程成为论证支撑中国式现代化实现的重要组成部分。