近年来，生成式人工智能不仅超越了普通人工智能辅助人类精准决策的技术路径，还深刻改变了技术赋能教育变革的底层逻辑。2022年，ChatGPT的横空出世引发全球教育界的广泛关注；而2024年底，DeepSeek的发布与开源，则为中国高校创新创业教育提供了新的技术工具与创新范式。与ChatGPT等依赖大数据、大算力、大能耗、大投入的“闭源竞争”策略不同，DeepSeek凭借其混合专家（MoE）架构、多头潜在注意力（MLA）机制以及知识蒸馏技术等技术与机制创新，在显著降低算力成本、提升模型性能的同时，以“开源合作”策略展现了其在高校创新创业教育场景中的巨大潜力，为营造“处处是创造之地、天天是创造之时、人人是创造之人”的创新氛围提供了现实机遇。
DeepSeek的技术创新与教育变革
DeepSeek的开源模式打破了ChatGPT闭源策略的路径垄断，深刻重塑教育的教育场景、教学方式和管理模式，推动教育生态向“新形态”发展。
技术特性创新：架构优化与效能提升。DeepSeek能够在短时间内实现对国内外主流大模型的赶超，得益于其在多项技术与机制上的创新。一是算法架构重塑。DeepSeek在Transformer基座上采用MoE架构和MLA机制，既降低训练成本与资源消耗，又提升响应速度与推理效果，成功实现高容量与高效率的平衡。二是蒸馏压缩技术。基于DIKWP理念的知识蒸馏技术，结合量化与剪枝等多种模型压缩方法，将大型“教师模型”的知识迁移到小型“学生模型”中，打造出轻量级但功能强大的模型版本，使其能够在更一般的硬件上高效运行，真正实现“小模型，大智慧”。三是算力优化策略。通过大规模的强化学习微调（RLHF），DeepSeek以较低的计算成本进一步提高模型输出质量，在相对较小的算力需求下提高模型应用中的适应性。四是训练机制创新。为了使模型更好地适应实际应用场景，DeepSeek对预训练模型进行了精调与强化学习微调，赋予模型实用智能与价值对齐能力。
教育形态变革：场景重构与模式转型。这种“新形态”将带来三个改变。一是改变传统教育场景，拓展教育边界。传统的“一位老师、一群学生、一间教室”的教育场景将逐渐被打破，泛在智能的学习空间将成为教育的重要场景。DeepSeek凭借强大的生成能力和多模态交互特性，为学习者提供沉浸式与多样化的学习体验，使学习场景从“现实空间”向“虚拟空间”延伸。二是改变传统教学方式，实现大规模因材施教。常见的“老师讲授、学生听课”的人际交互将逐渐走向人机交互。DeepSeek能够为每个学生动态生成个性化的培养方案并匹配相关资源，使教育教学从标准化向个性化转型。三是改变传统管理模式，提供精准智能服务。传统的科层制学校管理模式将逐渐被智能化、数据化的管理模式所取代。DeepSeek通过其强大的数据处理与分析能力，为学校管理者提供快速且精准的决策建议，使教育管理由经验主导向数智循证转变。
DeepSeek赋能高校创新创业教育
DeepSeek的迅速崛起为人工智能行业带来崭新范式的同时，也为高校创新创业教育提供了典型案例。具体而言，创新维度上坚持自主研发关键技术，实现技术自主可控且快速迭代；创业模式上选择构建开放生态赢得社区与合作伙伴的广泛支持，进而占据产业链的有利位置。DeepSeek在高校创新创业教育中具有广阔的应用前景，可提供全方位的支持。
构建辅导系统：精准化学习支持与个性化学业指导。聚焦当前创新创业教育与专业教育融合不足的痛点，高校教师可依托DeepSeek的自然语言处理（NLP）与知识图谱技术，动态整合多学科领域的前沿知识与实践案例，构建实时更新的专属知识库。根据学生的学习目标、知识储备与能力素养等，系统能够精准绘制学习者“数字画像”，为感知教育对象的实际需求、开展个性化教育内容供给提供科学依据。此外，系统可模拟教师的个人与协作教学空间，为学生提供24小时即时反馈与学业指导，并通过记录分析课前预习、课堂学习与课后复习的全流程数据，确保学生在最适合自身节奏下学习，有效提升学习效果。在项目实践层面，系统将根据创新创业项目的成熟度，智能推送行业报告、技术路径、开发工具及参考文献等资源，辅助学生高效完成商业计划书的撰写与迭代，显著提升项目的可行性与市场竞争力。
丰富教学资源：基于真实场景的创新创业课程开发。传统的创新创业课程通常侧重理论传授，实践性较弱且内容更新滞后。通过引入DeepSeek，教师能够获取实时更新的课程设计资源支持。在创业实践类课程中，教师可利用DeepSeek提供的海量行业数据和商业模式，设计基于真实场景并且富有挑战性的创业项目，让学生在虚拟仿真环境中进行项目策划、市场调研、产品设计及商业模式创新。在创新思维类课程中，DeepSeek-R1模型采用的思维链（CoT）技术能够清晰展示创新思维（包括发散思维与收敛思维等）的推演过程。学生通过观察模型如何从人机交互的“提问”中提取关键信息并构建逻辑链条，学习如何系统分析问题、评估证据，从而形成独立判断。教师应更加注重科学引导学生掌握提问的艺术，强化其批判性思维、创新意识、团队协作以及复杂问题分析与解决能力的培养。
推动生态重构：多方协同共建创新创业教育新生态。在人工智能时代，构建协同创新的教育生态系统已成为推动高校创新创业教育变革的关键。DeepSeek将支持高校利用数字孪生技术构建“双创”教学实践平台，模拟真实商业环境，推动学生从积累型知识学习向创造型实践学习转型，全面提升实践能力与创新思维。企业可借助DeepSeek的智能分析能力，优化产学研合作模式，参与“人工智能+X”人才培养模式的共建，与高校围绕科技前沿与市场需求联合开发课程和实验项目，加速科研成果的转化与应用。政府作为生态重构中的引导者，可通过政策扶持、资金投入和创业孵化园建设，推动高校科技创新与企业产业创新的深度融合，提升高校科技成果转化率。这种生态重构不仅将打破传统教育中各主体间的壁垒，为创新创业教育提供更加丰富的资源与支持，还将深化产教融合，降低成果转化风险，实现“产业成果教学化”与“科研成果产业化”的双向转化，最终进一步促进教育、科技、人才的良性循环。
积极应对DeepSeek带来的挑战
尽管DeepSeek的应用充满机遇，但也面临技术、教育与生态等多重挑战。
技术挑战：数据幻觉与隐私安全的双重应对。其一，数据幻觉与信息合规。尽管DeepSeek凭借强大的深度思考能力和广泛的技术应用平权，正加速融入生产生活的各个领域，但在错综复杂的应用场景中，仍可能面临“数据幻觉”“数字黑箱”及“数据偏见”等问题，影响输出内容的可靠性。高校需进行本地化部署，开发教育领域垂直大模型，引入权威数据源，构建私有知识库，以降低生成内容的偏差。其二，隐私保护与数据安全。DeepSeek的运行依赖于大量数据支撑，部分企业可能过度采集和利用师生的隐私数据，导致数据泄露风险加大。高校应完善数据脱敏机制，采用加密技术与访问控制等手段，确保数据使用的安全性与私密性。
教育挑战：教师转型与学生培养的双维平衡。一方面，随着DeepSeek的引入，教师角色需从传统的知识传授者转变为学生自主学习的引导者与创新能力的培养者，这对教师的角色定位与职业能力提出了更高要求。高校需要将人工智能素养纳入教师职业发展培训体系，定期开展培训项目，提升教师的技术应用能力。教师应更加注重教学目标设定与师生互动，将传统“师—生”二元教学模式转变为“师—生—机”三元互动模式，在提升教学效率的同时，着力培养学生的创造力与批判性思维。另一方面，学生可能过度依赖生成式人工智能工具，形成依赖性思维，削弱自主创新能力，甚至引发学术诚信问题。为此，高校应当建立健全适应新时代的学术诚信与评价体系，确保学生的学术成果真实可信，并引导学生既能驾驭人工智能，又能保持对技术理性的批判距离。
生态挑战：技术鸿沟与协同创新的路径优化。DeepSeek的广泛应用可能加剧技术鸿沟，导致教育资源分配不均。部分高校因技术基础设施薄弱或资金限制，难以及时引入最新技术，进而拉大教育资源差距。共建创新创业教育生态体系涉及高校、企业和政府等多方利益主体，各方在目标与诉求上的差异可能影响协同效应的充分发挥。因此，政府应牵头建立多方协同机制，明确各方职责与目标，通过制度与机制推动生态共建的可持续发展；高校与企业应深化协同创新，设立联合创新创业实验室或技术成果转化中心，推动产学研用深度融合，缩短生态共建周期，提升资源整合效率。
（作者系贵州师范大学创新创业学院副院长、副教授，贵州省马克思主义中国化“两个结合”的地方实践推动高端智库研究员）