突破傳統！EduChat-R1打造“先思考再育人”新范式

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“這節課教什么？怎么教學生才懂？學生最近有什么煩惱？”教師課前常會深入思考這些關鍵問題，其思考質量直接影響教學效果。而教育大模型能否模擬人類教師“先思考再育人”（Thinking before teaching），實現教有依據、據理施教、循證輔導，正是其從研究走向落地的核心關鍵。

針對這個問題，華東師范大學計算機科學與技術學院的EduNLP團隊近期研發了推理教育大模型 EduChat-R1，一個具備“教育思維鏈”，更懂學生、更會教學的混合推理教育大模型。該模型基于最新研發的大模型基座，構建教育垂直領域特有的深度推理指令數據集，并通過強化學習訓練實現模型在多教育場景下的慢思考能力涌現。

實驗發現，模型在引導式教學、心理疏導等場景表現出跨理論和跨學科的泛化能力，不僅突破了多心理咨詢理論融合難的挑戰，也實現了根據學生知識水平和題目分析在多學科上提供個性化教學方案。同時，模型可支持 MCP 框架進行教育工具調用，為教育智能體構建和應用奠定了基礎。目前，團隊已經開源了 EduChat 2.0 和 EduChat-R1 模型，其中 8B、32B 等多個版本的模型參數已在 Github 和 Hugging Face 等平臺開放，助力大模型在智能教育領域的研究和應用發展。

為更好地賦能智能教育，團隊基于 EduChat 系列模型，深入挖掘教育場景需求，圍繞教育心理測評和疏導、教育價值觀對齊、人機協同教學和智能教材編撰等核心方向，研發了多款創新性的智能化教育產品：

1）舒心閣（MindCare@EduChat）：融合多種心理學理論，為青少年學生提供心理評估與疏導服務，實現有溫度的智能教育；

2）價值觀護盾（Shell@EduChat）：為教育大模型構筑堅實的價值觀防線，幫助青少年學生樹立正確的價值觀；

3）奇跡療愈（MiracleH@EduChat）：生成個性化療愈音畫，有效緩解學生焦慮與疲勞，提升學習幸福感；

4）AI 智慧黑板（AiBoard@EduChat）：作為全能型AI教學助手，深度融入“課前—課中—課后—自習”全教學流程，全面提升教學效率和質量；

5）AI 編撰助手（AgiEdit@EduChat）：探索教材創作新范式，讓知識更新更高效。目前已上線始智AI-wisemodel開源社區，歡迎大家進行體驗。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/ICALK/EduChat-R1/file

01.

EduChat發展歷史

2023 年 2 月，華東師范大學計算機科學與技術學院的 EduNLP 團隊啟動針對教育垂直領域的對話大模型 EduChat 相關項目研發。

該項目主要研究以預訓練大模型為基座的教育大模型相關技術，融合多樣化的教育垂直領域數據，輔以指令微調、價值觀對齊等方法，提供教育場景下自動出題、作業批改、情感支持、課程輔導等豐富功能，服務于廣大教師、學生和家長群體，助力實現因材施教、公平公正、富有溫度的智能教育。

2023 年 4 月，首個專注于教育領域的垂直大模型正式問世，開啟了教育人工智能的新篇章。同年 6 月，團隊發布了開源版本EduChat 1.0，為智能教育的發展注入強大動力。8 月，進一步公開了詳盡的訓練報告與參數信息，為教育行業研究提供了堅實基礎。10 月，重磅推出“華師-學海無涯”教育語料數據集，涵蓋超過 13TB 的高質量數據，極大豐富了教育大模型的數據生態。

進入 2024 年，研發重點轉向功能優化與場景拓展，成功升級引導式教學功能，并創新性地將 AI 應用于心理健康領域，推出新一代教育大模型EduChat 2.0，推動智能教育向更深層次、更廣維度延伸。在過去三年中，團隊深入調研一線教學場景，持續打磨技術，累計內測十余個版本，并在多款下游教育產品中不斷迭代優化。

2025年7月，正式發布EduChat-R1，構建了“Thinking before teaching”的智能教育新范式，并研發多款智能化教育產品，實現了教育大模型在性能與應用生態的全面躍升。

02.

EduChat-R1核心功能

為了全面提升大模型在教育場景中的規劃與推理能力，實現一切交互過程有據可依，團隊在前期研究基礎上，進一步研發了具備深度推理能力的教育大模型EduChat-R1。在教育認知理論指導下，構建了面向多場景的高質量教育推理數據集，并通過指令微調與強化學習等后訓練關鍵技術，顯著提升了模型在復雜教育任務中的深度推理能力。

與傳統的問答型AI助手不同，EduChat-R1 是一個具備教學思維、“三思而后行”的智能教學助手。它不僅能夠精準回答問題，還能基于學科知識結構和學習認知規律，進行系統化思考與邏輯推導，從而更好地支持個性化教學與智能輔導。EduChat-R1 的推出標志著教育大模型從“信息提供”向“思維和能力培養”的重要躍遷，為實現智能化、個性化的教育應用提供了堅實支撐。其核心功能包括但不限于：

功能 1: 引導式教學

融合蘇格拉底式教學法，根據題目分析和學生認知水平，循序漸進引導學生解決問題，激發學生的思考能力和創造能力。從以下例子可以看出，在教學思維鏈中，包括學情診斷（如“學生表示不知道利息計算公式，需要從基礎開始引導”）、題目分析（如“本題屬于利息計算應用題，涉及本金、利率、時間、利息稅等概念。

解題步驟：①計算利息（本金×利率×時間）；②計算稅后利息（利息×(1-稅率)）；③計算本息和（本金+稅后利息）”）和教學策略（如“先引導學生回憶公式，若學生不會則直接告知公式并引導計算?！保┑榷鄠€階段，對學生的知識狀態進行追蹤，并基于對題目的分析，給出對應的教學策略。同時，研究發現現有大模型容易信任用戶的回答，而EduChat-R1模型可以準確發現學生的錯誤并進行糾正，具有良好糾錯能力。

上線華東師范大學大模型應用平臺

功能 2: 心理疏導

新時代對于教育的要求不僅要關注學生科學文化和創新能力的培養，還要注重其心理韌性的塑造。然而當前心理教師資源匱乏，且分布不均，因此亟需構建具備專業能力的AI心理疏導助手。

同時，研究表明多流派融合的心理疏導方法往往比單一流派更有效，但其人工學習時間成本和難度高，如何汲取百家之長，實現多種心理學理論的融合和策略的靈活應用面臨著巨大的挑戰。

為此，EduChat-R1通過心理思維鏈的方式，一步步深入剖析用戶心理困境，并綜合使用多種心理學理論（如認知行為療法CBT、情緒聚焦療法EFT、情緒ABC理論等）和相關策略，為學生提供自適應的個性化心理疏導。同時，EduChat-R1善于使用類比、比喻、擬人等高階情感表達，讓心理感受和建議描述更加形象生動，拉近和用戶之間的心理距離。

功能 3: 作文批改

該功能致力于解決傳統作文批改系統中“彩虹屁式”反饋、泛泛而談、過度夸贊等問題。通過深度教育思考模式，不僅關注語言表達和結構完整性等表層問題，更深入理解學生寫作意圖與情感表達，提供精準、具體、深入的修改建議。通過引入發展心理學和認知心理學理論、寫作過程和評價理論，模型能夠識別不同年齡段學生的認知水平與寫作能力，從而給出符合其發展階段的個性化反饋。

例如，在記敘文中，模型會鼓勵學生運用更多感官細節和修辭手法，注重人物情感和事物發展變化的合理性；在議論文中，則側重評價論點是否清晰、論據是否充分、論證是否嚴謹；同時，系統還會避免空洞的贊美如“寫得很好”“很有創意”，而是指出具體優點與可提升之處，幫助學生真正理解“好在哪里”、“如何改進”。

這種強調過程性、發展性和情境適應性的作文批改方式，不僅能有效提升學生的寫作興趣和能力，也為教師提供了更具針對性的教學依據，真正實現“以評促學”的教育目標。

功能 4: 教案設計

依托教育推理大模型EduChat-R1，深度融合多種教學理論、學科知識和教學方法，能夠根據教師輸入的教學目標、學生學情及教學情境等多維信息，自動生成結構清晰、內容科學、符合課標要求的高質量教案，以便供教師參考。

相比傳統人工編寫方式，不僅大幅節省備課時間，還有效提升了教學設計的專業性和規范性。同時，系統具備強大的個性化適配能力，能夠根據不同年級、學生認知發展水平等因素動態調整教學策略與活動設計，真正實現“因材施教”。

功能 5: 自動出題

基于EduChat-R1深度思維鏈技術，實現個性化、高可信的自動出題功能。通過模擬人類教師的思維過程，結合知識點關聯推理減少題目幻覺，同時根據題目難度分層與學生認知水平分析，精準生成符合教育評價目標的高質量試題。

教育特色主要體現在因材施教與思維能力培養上：一方面，系統可根據不同學生的學習情況動態調整題目難度，實現個性化訓練；另一方面，強調對知識本質的理解與綜合運用，提升學生的邏輯思維與問題解決能力。

03.

系列產品

產品 1: 舒心閣（MindCare@EduChat）

學生的心理健康已成為當下教育中不可忽視的問題，也隱性影響著學習效果。以EduChat系列模型為核心基座，研發了涵蓋心理評估、淺層情感陪伴、深層心理疏導的“舒心閣”（MindCare@EduChat）。

l心理評估：以專業量表為基礎，通過主動問詢式對話交互，并結合語音、面部表情等多模態情緒識別，實現精準、高效的心理健康指數評估，賦能大規模人群的心理問題快速篩查和早期研判。

l淺層情感陪伴：定制青少年喜愛的角色，并結合探索、安撫、共情等通用策略，提供特定角色的情感支持和陪伴。

l深層心理疏導：針對當前大模型過早給出通用建議、過度共情（“彩虹屁”），難以深度溯因和真正幫助用戶走出心理困境的問題，融合心理學中常用的情緒聚焦療法（EFT）、認知行為療法（CBT）等理論，研發了具備療愈特性的深層心理疏導技術，引導大語言模型模擬咨詢師進行心理困境分析、心理疏導目標拆分、分階段計劃任務設置、行動策略選擇等，全面守護青少年心理健康。

產品 2: 價值觀護盾（Shell@EduChat）

教育場景下的大模型，承載著知識傳承與價值觀塑造的雙重重任。然而，當前大模型中仍或多或少存在對歷史的片面結論、對隱性自傷的后知后覺、對不符合未成年階段行為的不當鼓勵、甚至競爭中的功利性行為和不良風氣引導等“價值觀漂移”隱患，正悄然影響著千萬青少年的身心成長。

為此，團隊推出教育大模型的價值觀護盾（Shell@EduChat），其精髓在于“場景規則驅動預校準”與“動態元認知自校準”雙輪校準機制，為教育大模型構筑堅實的價值防線：

l場景規則驅動預校準：為模型構建強大的場景化規則引擎，內置具備自主進化能力的動態規則庫。風險問題輸入后，首先經過前置規則庫進行價值觀預校準，確保其內在價值導向與教育場景的嚴謹要求精準對齊。

l動態元認知自校準：在模型輸出環節，Shell框架模擬人類高階元認知能力，對生成內容進行實時、深度的自我審視與價值校驗?；谠J知思維鏈的自動化加固策略，能敏銳捕捉并主動修正潛在疏漏、片面結論或不恰當傾向，實現深層次的價值加固。

l閉環進化與主動防御：框架外圍集成自動化對抗性挖掘引擎，持續生成模擬真實風險的“攻擊性”測試數據。這不僅用于壓力測試現有防護能力，更驅動核心規則模塊持續學習與進化，形成主動防御、自我完善的閉環生態。

團隊提出的Shell框架具有很強的定制性和通用性，不僅可適應多種場景，也可在教育價值觀在有調整的時候加以靈活定制，為教育大模型在廣泛應用的同時規避價值觀漂移提供了有效的防護。

產品 3: 奇跡療愈（MiracleH@EduChat）

為了幫助學生學習過程舒緩放松，研發多模態奇跡療愈助手（MiracleH）。具體地，結合腦電（EEG）信號與微表情分析，實現對學生情緒狀態的實時感知與響應。產品使用AIGC技術生成基于腦電以及微表情的實時療愈音樂，并基于神經反饋療愈理論，使用眼動設備矯正用戶行為，幫助學生在專注學習與放松調節之間找到最佳平衡。

系統通過采集學生的腦電波與微表情，動態監測認知負荷與情緒波動，并通過可穿戴設備播放個性化的療愈音樂，緩解學生因高強度學習帶來的焦慮或疲勞。此外，本項目集成了眼動追蹤技術，基于神經反饋理論，為注意力分散或情緒波動明顯的學生提供行為矯正訓練，逐步提升自我調節能力與學習韌性。

教師端則可通過管理面板查看學生整體的情緒變化與專注力狀態，從而優化教學策略，構建積極健康的學習環境。此外，該產品可以根據不同年齡段的問題特征，迅速遷移到中年人和老年人群體（示例為老年人使用奇跡療愈的場景）。

產品 4: AI 智慧黑板（AiBoard@EduChat）

為了更好賦能教師教學過程，研發了AI智慧黑板，賦能“課前-課中-課后-自習”全流程。具體地，本項目以教育大模型EduChat為核心驅動，液晶黑板+一體機/電視機+AI盒子為交互載體，配套專業AI教學軟件與優勢教育資源，實現教學全數字化、備課便捷化、課堂生動化，提供全棧式AI教學新體驗。具體地：

l課前：深度集成WPS，覆蓋日常教師教案生成、AI對話、素材生成等需求。所有課件，支持平臺共享及各教師互相引用。教師選定課件，一鍵下發即可秒速同步具體教室，方便課中使用。為更好貼合實際教學，華師大優勢資源和校本題庫快速構建，實現基于本地知識庫問答。

l課中：教師可根據不同學段需求自定義AI功能，打造沉浸式課堂。書寫內容實時同步至電子白板，一鍵觸發AI教學功能，融合傳統書寫與數字互動。課件播放中可標記重點，提升教學流暢度。課堂全程記錄，課后自動生成結構化筆記，支持下載分享，助力復習與教學復盤。AI Board實現精準教學，增強互動性與課堂溫度。

l課后：聚焦教學閉環最后一環，平臺提供高效、精準的課后輔助功能，幫助學生鞏固課堂所學。通過AI技術賦能，實現從知識檢測到針對性練習的全流程覆蓋，全面提升學習效率與教學質量。

l自習：打造課后自主學習新場景，平臺為學生提供智能化、個性化的自習支持服務。AI助手全程陪伴，助力學生查漏補缺、精準練習，引導學生主動思考、獨立探索，在鞏固知識的同時提升自主學習能力與效率。

產品 5: AI 編撰助手（AgiEdit@EduChat）

隨著大模型技術的迅猛發展，AI在文字撰寫、圖片設計等方面展現出強大能力，推動教材編撰全面邁入“敏捷時代”！為此，團隊探索AI驅動下的教材撰寫新范式，通過AI賦能內容生成、結構優化、智能審校與個性化定制，實現教材編寫從“單點創作”到“協同共創”、從“靜態出版”到“動態更新”的跨越式升級

這不僅可以大幅提升編寫效率與質量，更開啟以學習者為中心的教育內容新生態。具體地，團隊以職業教育的《人工智能》教學場景為例，實現了人機協同模式下的教材撰寫，通過AI賦能目錄生成、內容生成、圖片生成以及內容矯正等全流程，將教材編撰時間從多人3-6個月壓縮到單人2-3個月，效率提高超過3-4倍。

EduChat 項目團隊介紹

主要發起人：周杰、陳琴、賀樑

主要負責人：周杰、陳琴、吳雯、吳興蛟、李鑫、吳玉蘭、周寧寧（心理與認知科學學院）、應振宇、何峻、賀樑

參與人:丁宇洋、周友根、王子威、李俊松、丁棋、周莘杰、宋知時、高峰、楊宇濤、懷天宇、詹必豪、余千禧、但宇豪、沈鍇成、單良、許俊杰、張子昊、貝佳洋

顧問：邱錫鵬教授

致謝：竹蜻蜓數據科技（浙江）有限公司、國家新聞出版署出版融合發展（華東師大社）重點實驗室、國家智能社會治理實驗特色基地（教育）-華東師范大學、華東師范大學信息化治理辦公室、華東師范大學高性能計算中心

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