朱佳教授作“大语言模型赋能教育智能”专题报告
——聚焦幻觉检测、视频理解与知识推荐，展示教育智能关键技术与应用落地
2026年4月26日，由中国计算机学会主办、9428cn太阳集团古天乐承办的“CCF武汉走进太阳集团古天乐”活动在太阳集团古天乐图书馆会议中心顺利举行，来自浙江师范大学的朱佳教授围绕“大语言模型赋能教育智能：幻觉检测、视频理解与知识推荐关键技术与应用”作专题报告。报告立足大语言模型快速演进与教育场景深度融合的背景，系统介绍了相关研究进展与应用实践，展现了人工智能在提升教育质量方面的最新探索。
朱佳教授指出，大语言模型技术快速迭代，从2022年ChatGPT发布、LLM进入公众视野，到2023年GPT-4、LLaMA等多模态大模型涌现，再到2024年RAG、Agent等技术成为主流，已深度融入教育领域，但落地存在明显“落地差”：大模型幻觉率高、教育视频理解标注稀缺、知识推荐路径不透明。如何实现可靠、可解释、可追溯的教育场景应用是本场报告的重点。
在大语言模型幻觉检测方面，针对传统RAG框架的局限，朱佳教授介绍了浙江师范大学团队研发的RaDIO与DioR两大框架。RaDIO结合实时幻觉检测与查询优化，从根源降低幻觉概率；DioR构建全流程动态优化机制，提升问答准确性与检索效率，强调教育智能系统需注重知识输出的真实性与可追溯性。
教育视频理解领域，朱佳教授指出核心问题是关联视频内容与学习问题，针对该领域多重挑战，团队提出Video-Seer方法，依托LLaVA框架实现零样本推理，提升长视频理解能力；还推出KCVR方法，聚焦教育场景逻辑严谨性，生成结构化教学摘要，解决结构幻觉和逻辑倒置问题。
知识推荐方面，朱佳教授介绍了浙江师范大学团队构建的MM-TBA多模态教师行为分析数据集，覆盖4839个教学视频和300余名见习教师，可实现教学动作检测与教学评价；另有KnowPath框架，结合大语言模型与强化学习，提供可解释的MOOC学习路径推荐。
报告还介绍了依托浙江师范大学的浙江省智能教育技术与应用重点实验室，其科研团队实力雄厚、设备完善，在AI+教育领域成果丰硕。应用落地方面，展示了与中国移动合作的“师道”平台、面向学生的“浙小狮”平台及“PRISM棱镜”多模态教学资源检测系统，形成完整教育智能应用矩阵。
朱佳教授最后强调，大语言模型赋能教育智能的关键是构建完整技术体系，推动其从“能用”走向“可信、可解释、可持续应用”。此次报告展现了浙江师范大学在相关领域的前沿成果，为人工智能与教育深度融合提供了重要参考。
