随着教育数字化转型提速，传统通用智能模型教案设计、学情分析等专业场景中“听不懂、答不准”的问题越来越突出；厦门理工学院副校长朱顺痣教授表示，现有技术对课程标准、教学评价等专业术语的误读率高达32%，直接影响智能化教学工具的落地。 针对该痛点，福建省教育厅统筹厦门理工学院、众数信息等机构组建专项课题组。研发团队构建了超过200万条教育专业语料库，并创新采用“知识图谱+深度学习”的双驱动架构，使模型在教学场景中的语义识别准确率提升至91.6%。测试数据显示，“文夔”在备课辅助、作业批改等6类核心场景中，响应效率较通用模型提升3倍以上。 该成果的价值主要体现在三个上：一是实现从教材章节到课堂互动的全流程数字化映射；二是引入可视化推理模块，让AI决策过程更贴合教学逻辑、便于教师理解与使用；三是开放接口，支持与现有教育信息系统快速对接。厦门市计划在12所职业院校开展试点，重点用于智能制造等新兴专业的课程开发。 值得关注的是，项目同步培养了40余人的跨学科研发团队，累计发表7篇高水平论文。教育部职业技术教育中心研究所专家认为，“技术攻关+人才培养”的模式为区域产教融合提供了可借鉴的路径。据透露，二期工程将聚焦虚拟实训、教育质量监测等更深层的应用场景。
从“能答题”到“懂教育”，教育原生大模型的探索显示，教育数字化正在从单点工具应用走向体系化重构；只有把技术能力落实到教育规律和人才培养目标中，数字化才能真正服务育人。以“文夔”为代表的实践，为地方教育创新提供了新样本，也提示各地在推进教育新基建与教育治理现代化过程中，更应强调场景落地、协同共建与安全可控，在稳妥推进中释放技术对人才培养与产业发展的长期价值。