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启创 · InnoSpark：有温度的教育大模型

简介​

  启创·InnoSpark 是由华东师范大学智能教育学院自主研发的先进教育大模型，旨在探索人工智能技术在教育领域中的深度应用。该模型基于国产 Qwen 大语言模型进行二次预训练，并结合子域微调和教育场景的强化学习，推出了 InnoSpark-1.0 版本。InnoSpark 聚焦核心素养导向的教学设计，支持跨学科和项目式教学，致力于为教师和学生提供智能化、个性化的教学辅助，推动教育模式创新。   InnoSpark 不仅结合了前沿教育技术与深厚学科知识，还通过高质量知识讲解、引导式教学辅导、跨学科教案生成和情景化智能出题等功能，优化教学场景，满足多样化的教学需求。模型能够根据学生特点和学习进度，动态调整教学内容和难度，实现个性化指导，提升学习效果。同时，InnoSpark 深入融入中华优秀传统文化和社会主义核心价值观教育，注重价值观塑造，增强学生的文化自信；并通过多角度思维训练和项目式任务，系统激发学生的创新能力，培养面向未来的高素质人才。InnoSpark 由上海创智学院研发，并获得上海市教委支持与认可，致力于用人工智能点亮智慧教育的未来，推动教育与科技的深度融合，助力教师与学生高效学习与创新发展。 此外，我们已开源了针对教育场景的奖励模型 Innospark-32B-RM，可用于增强价值观引导、个性化适配与创造力培养，使用了上海创智学院提供的 Verl-Sii 训练框架。同时，我们还开源了一系列的产品：

  • InnoSpark不同参数规模的6个模型，包括 min(0.5B)，turbo(7B)，plus(72B) 及其对应的推理模型R版本
  • ELMES（Education Language Model Evaluation System） ，这是一套面向教育任务的自动化评估系统，助力教学场景下的大模型能力持续优化
  • CleanFlow（Clean Workflow） 数据清洗平台，改平台基于 ComfyUI 的可视化节点式框架，将 OCR、音视频转录、格式转换、PII 去除、文本过滤等原子处理节点模块化封装，支持用户以拖拽方式灵活构建、调试和复用多模态数据清洗流程。
  • VPC-RM（Values, Personalization, and Creativity Reward model） 教育奖励模型，开源了价值观、个性化、创造力3个教育维度的打分

要点总结​

支持联网与深度推理，拓展学习维度​

  • 联网能力：InnoSpark-1.0具备强大的联网能力，实时接入外部教育资源和平台，确保学习内容不断更新、覆盖全面。用户可以随时访问最新的学术成果、研究数据和跨学科资源，拓宽知识视野，打破传统学习的局限。
  • 深度推理与思考：模型通过先进的推理算法，支持复杂问题的深度分析和解决，帮助用户不仅掌握知识，还能进行深入的思维训练。InnoSpark引导用户进行批判性思考，提升他们的分析能力和创新能力，培养解决问题的高阶思维。

多个智能助手，全面提升学习与科研效率​

  • 学科类智能助手：支持语文、数学、英语、物理、化学、政治、历史、地理等学科，提供精准的知识讲解、习题解答和复习辅导，帮助学生掌握学科知识，提升学术能力。
  • 教师管理者支持类：为教师提供班会策划、社会实践与教研活动策划、家长会策划等智能化管理工具。通过自动化的流程管理与活动规划，减轻教师的工作负担，提升教学和管理效率。
  • 学习支持与辅导类：为学生提供实验设计、文献阅读、记忆规划、学习计划定制等辅助功能，旨在帮助学生进行高效的学术辅导与个人成长规划，提升学习效率与综合能力。
  • 技能素养类智能助手：专注于提升学生的编程、体育及其他兴趣技能，支持如 Scratch 编程、Python 编程、体育规则等内容的学习与辅导，培养学生的实践能力与创新思维。

灵活知识库，个性化学习与研究支持​

  • 自定义知识库：InnoSpark支持用户创建和管理个人知识库，将学习资料、实验记录和学术笔记集中存储。无论是学生还是教师，都能高效利用自己的知识资源，提升学习效率。
  • 基于知识库的智能对话：模型能根据自定义的知识库内容，进行智能对话，提供精准解答。无论是学术疑惑还是实际应用问题，用户都能通过与模型的对话获得基于知识库的实时回应，帮助高效解决问题，强化知识应用。

教育场景案例展示​

个性化知识点讲解​

InnoSpark模型通过深入浅出的讲解，帮助学生全面理解每个知识点，并根据学生的学习进度和理解水平，动态调整知识讲解的深度和难度。例如，面对复杂的物理概念，InnoSpark会从基本的原理讲起，逐步深入，确保学生在各个阶段都能清晰掌握知识，避免理解上的盲点。 个性化知识点讲解案例

引导式教学辅导​

InnoSpark的引导式教学辅导采用互动问答和分步指导的形式，引导学生从简单的基础知识逐步解决复杂问题。通过模拟实操、问题诊断和逐步解答等方法，模型确保学生能够深入理解每一个步骤。系统还会根据学生的回答和反应，及时调整辅导策略，确保辅导过程高效且具有针对性。 引导式教学辅导案例

跨学科教案生成​

InnoSpark的跨学科教学引擎能够智能整合多领域知识，设计创新的跨学科教学方案。模型能够根据具体教学目标，设计融合多个学科（如数学、物理、化学）的综合性项目。例如，在设计一个关于环境保护的教案时，InnoSpark能将生态学原理、环境化学以及社会学内容结合起来，帮助学生从多个角度理解现实问题。模型还会为教师提供具体的教学目标、评估标准和教学资源，优化备课过程。 跨学科教案生成案例

情景化智能出题​

InnoSpark基于深度学习技术，通过精准的学生画像生成个性化的情景化题目。系统能根据学生的兴趣、认知水平和学习进度，自动生成符合其需求的题目。例如，历史爱好者可能会得到有关“丝绸之路的经济影响”的问题，而对体育感兴趣的学生则可能会遇到“利用力学原理分析跳远的最佳角度”这样具有趣味性的题目。情景化出题不仅能增加学生的学习兴趣，还能确保知识点的有效覆盖。 情景化智能出题案例

模型特色​

价值观引领，培养文化自信​

InnoSpark模型深入融入中华优秀传统文化和社会主义核心价值观教育，在知识传授过程中注重价值观的塑造。通过智能化的内容设计与呈现方式，模型不仅传授知识，还通过历史人物、经典故事、传统美德等内容，培养学生的文化自信和民族自豪感。例如，在讲解中国历史时，模型会突出民族英雄的贡献，并在文学赏析中强调经典作品的时代意义，帮助学生树立正确的历史观和文化观。

创造力激发，培养创新人才​

InnoSpark专注于创新能力的培养，通过开放式问题引导、多角度思维训练和实际问题解决等环节，系统性地激发学生的创造力。在课程中，模型会通过启发式提问、问题延伸和多视角分析，鼓励学生从不同角度思考问题，培养批判性思维和创新思维。同时，InnoSpark还提供真实世界的项目挑战，帮助学生在解决实际问题中提升创新能力，并积累实际经验。

个性化指导，优化学习体验​

InnoSpark依托先进的学习分析技术，能够为每位学生提供个性化的学习路径。系统会根据学生的学习特点、兴趣爱好和知识掌握情况，实时调整教学内容的难度和深度。例如，对于基础较强的学生，系统会推送更具挑战性的学习任务和拓展内容；而对于基础较薄弱的学生，模型则会提供分步骤的引导，确保每个学生都能在适合自己的节奏中掌握知识，提升学习效果。

专业度保障，服务教育高质量发展​

InnoSpark 深度融合教育学、心理学与课程标准，具备面向教师与学生的双重专业能力支持。对于教师，模型可生成符合新课标与核心素养导向的教案、教学资源与评估方案，助力教学设计与课堂实施；对于学生，模型结合认知规律与学习数据，提供针对性讲解、个性化路径推荐与动态反馈，精准匹配不同阶段与能力层次的学习需求。通过专业的知识体系和真实教学数据训练，InnoSpark 实现教学与学习全过程的智能支持，推动教育高质量发展。

模型性能/表现​

知识点讲解​

知识点讲解表格 知识点讲解柱状图

引导式教学​

引导式教学表格 引导式教学柱状图

跨学科教案​

跨学科教案表格 跨学科教案柱状图

情景化出题​

情景化出题表格 情景化出题柱状图

Elmes教育评测系统​

  ELMES（Education Language Model Evaluation System） 是由华东师范大学智能教育学院自主研发的教育场景大语言模型评估系统，致力于为不同教育任务提供高效、可扩展的多代理协作与自动化评估能力。它采用模块化设计，支持基于 YAML 的灵活配置，用户可快速构建面向多场景的复杂对话工作流。   ELMES 内置自动化评估机制，支持 JSON-Schema 或工具（function calling）两种输出模式；同时，依托记忆管理、并发执行、可视化流程等功能，支持多代理在教育场景下高效协作与持续优化。当前，ELMES 已广泛应用于 InnoSpark 的高质量知识点讲解、引导式教学辅导、跨学科教案生成与情景化智能出题等核心功能的开发与迭代，显著提升了大模型在实际教学中的可用性与可靠性。