CANN賦能智慧教育：開啓AI驅動的教與學新範式

在數字經濟加速滲透的今天，智慧教育已成為教育信息化轉型的核心方向，其核心訴求是通過技術手段破解教育資源不均衡、教學模式固化、個性化需求難以滿足等痛點。華為昇騰AI基礎軟硬件平台的核心組件——CANN（Compute Architecture for Neural Networks，神經網絡計算架構），憑藉其高效的AI算力調度、靈活的異構計算支持、全棧式的開發適配能力，正成為驅動智慧教育創新的核心引擎，從教學資源生成、個性化教學實施、智能教務管理到教育評價改革，全方位重塑教與學的新形態。

一、CANN：智慧教育的“算力底座”與“技術橋樑”

智慧教育的本質是“AI+教育”的深度融合，而這一融合的前提是強大的算力支撐和高效的技術落地能力。CANN作為連接上層AI應用與底層昇騰芯片的“橋樑”，通過對算力資源的精細化調度、對AI模型的優化加速，為智慧教育場景提供了穩定、高效、可擴展的技術基礎，其核心價值體現在三個維度：

• 高效算力調度，破解教育AI算力瓶頸：CANN支持CPU、GPU、昇騰NPU等多異構計算單元的協同調度，通過算子融合、內存優化、任務拆分等技術，將昇騰芯片的算力充分釋放。針對智慧教育中大量的圖像識別、語音處理、自然語言理解等AI任務，CANN可實現算力資源的動態分配，確保多併發場景下（如千人同時進行在線AI答疑、批量作業批改）的響應速度與穩定性。

• 全棧適配能力，降低教育AI應用開發門檻：CANN提供了從底層芯片指令集到上層應用開發的全棧接口，涵蓋算子開發、模型訓練、推理部署等全流程工具鏈。教育領域的開發者無需深入理解芯片底層架構，即可通過CANN提供的API和開發套件，快速將AI模型（如知識點識別模型、學情分析模型）部署到各類教育終端（智慧黑板、學習平板、雲端服務器），大幅縮短教育AI應用的研發週期。

• 靈活擴展架構，適配多元教育場景需求：智慧教育場景涵蓋課前預習、課中互動、課後複習、教務管理等多個環節，需求差異較大。CANN採用模塊化架構，支持根據不同場景的算力需求和終端形態（端側、邊側、雲側）進行靈活適配，無論是端側學習平板的個性化推薦，還是雲側大規模學情數據的分析建模，都能提供針對性的算力支撐方案。

二、CANN賦能智慧教育的典型應用場景

依託強大的技術能力，CANN已在智慧教育的多個核心場景實現深度落地，通過AI技術與教育場景的精準結合，解決傳統教育模式的痛點問題，提升教與學的效率和質量。

1. 個性化學習：從“千人一面”到“因材施教”

傳統教學模式難以兼顧不同學生的學習基礎、學習節奏和興趣特點，而CANN驅動的個性化學習系統，通過對學生學習數據的精準分析，實現“千人千面”的學習方案推送。其核心實現邏輯為：

首先，通過學習終端（如昇騰芯片加持的學習平板）採集學生的學習行為數據（如答題正確率、學習時長、錯題類型、知識點停留時間等）；其次，基於CANN優化的深度學習模型（如協同過濾模型、知識點掌握度評估模型），對數據進行實時分析，精準定位學生的知識薄弱點和學習能力層級；最後，根據分析結果，自動推送個性化的學習資源（如針對性的習題、知識點講解視頻、拓展資料），並動態調整學習進度。

在這一過程中，CANN的核心作用是提升模型推理效率。由於學生數量眾多，學習數據實時產生，需要模型快速完成分析並給出反饋。CANN通過對模型的算子優化和算力調度，使知識點評估模型的推理延遲降低60%以上，確保個性化推薦的實時性，讓學生獲得“一對一”的精準指導。

2. 智能課堂互動：打造沉浸式、高參與度教學場景

課堂是教育的核心場景，CANN通過驅動AI技術與課堂設備的融合，打造智能互動課堂，提升課堂參與度和教學效果。典型應用包括智能板書識別、實時學情反饋、AI互動問答等：

• 智能板書識別與數字化：在智慧黑板中集成昇騰NPU，依託CANN優化的OCR（光學字符識別）和手寫識別模型，可實時將教師的手寫板書轉化為數字化文本，自動整理為課堂筆記並同步到學生的學習終端。同時，還能識別板書內容中的知識點，自動關聯相關的教學資源（如圖片、視頻、習題），豐富教學內容。CANN對OCR模型的優化，使識別準確率提升至99.2%，識別延遲控制在100ms以內，不影響教師的正常教學節奏。

• 實時學情反饋：通過課堂攝像頭採集學生的表情、動作等數據，基於CANN加速的計算機視覺模型，分析學生的專注度、理解程度（如皺眉可能表示困惑、點頭可能表示理解），並實時將分析結果反饋給教師。教師可根據反饋及時調整教學節奏，針對學生的困惑點進行重點講解，提升課堂教學的針對性。

• AI互動問答：課堂上，學生可通過語音或文字向AI助教提問，依託CANN優化的語音識別和自然語言理解模型，AI助教可快速準確地解答學生的疑問，對於無法解答的問題，自動彙總給教師。這一功能不僅減輕了教師的答疑壓力，還能讓學生的疑問得到及時迴應，提升課堂參與度。

3. 智能作業批改：提升批改效率，精準把控學情

作業批改是教師的核心工作之一，傳統人工批改模式效率低、耗時長，且難以精準統計學生的共性問題。CANN驅動的智能作業批改系統，通過AI技術實現客觀題自動批改、主觀題精準輔助批改，大幅提升批改效率，同時為教師提供精準的學情分析數據。

對於選擇題、填空題等客觀題，系統通過圖像識別技術快速識別答案並完成批改；對於作文、簡答題等主觀題，基於CANN優化的自然語言處理模型（如文本相似度模型、評分模型），可自動分析答題的準確性、完整性和邏輯性，給出初步評分和批改意見，教師只需進行二次審核，大幅減少批改工作量。此外，系統還能彙總全班的作業數據，分析出高頻錯題、共性知識點薄弱點，為教師的後續教學提供數據支撐。

得益於CANN對AI模型的優化，智能作業批改系統的客觀題批改準確率可達99.8%，主觀題批改準確率接近教師水平，單份作業的批改時間從平均5分鐘縮短至30秒，極大地釋放了教師的時間和精力。

4. 教育資源智能化生成：豐富優質教育資源供給

優質教育資源不均衡是教育領域的核心痛點之一，CANN驅動的AI技術可實現優質教育資源的快速生成和規模化複製，緩解資源短缺問題。例如：

• 教學視頻智能生成：基於CANN優化的視頻生成和語音合成模型，可將文本教案自動轉化為帶講解語音、動畫演示的教學視頻。教師只需上傳教案，系統即可快速生成高質量的教學視頻，大幅降低優質教學視頻的製作成本和週期。

• 個性化習題生成：根據不同的知識點、難度等級和學生的學習情況，AI模型可自動生成針對性的習題。CANN的算力支撐使習題生成模型能夠快速處理大量的知識點數據，生成的習題不僅符合教學大綱要求，還能精準匹配學生的學習需求，實現“按需出題”。

• 教育內容翻譯與適配：針對偏遠地區和少數民族地區的教育需求，基於CANN優化的機器翻譯模型，可將優質的漢語教學資源快速翻譯成少數民族語言或外語，同時適配當地的教學大綱，讓優質教育資源跨越語言和地域的障礙。

三、CANN賦能智慧教育的核心價值與未來展望

CANN對智慧教育的賦能，不僅是技術層面的升級，更是教育理念和教學模式的革新，其核心價值體現在三個方面：一是提升教學效率，通過AI技術替代重複性的教學工作（如批改作業、板書整理），釋放教師的時間和精力，讓教師更專注於教學設計和學生引導；二是促進教育公平，通過優質教育資源的智能化生成和規模化複製，讓偏遠地區和薄弱學校的學生也能享受到高質量的教育資源；三是實現個性化發展，通過精準的學情分析和個性化學習方案推送，讓每個學生都能按照自己的節奏和特點學習，充分發揮自身潛力。

展望未來，隨着CANN技術的不斷迭代升級（如更高的算力效率、更豐富的算子庫、更簡化的開發工具），其在智慧教育領域的應用將更加深入：一方面，將實現從“輔助教學”到“主動賦能”的跨越，AI系統不僅能完成重複性工作，還能參與教學設計、教學評價等核心環節；另一方面，將推動教育場景的全流程智能化，實現課前、課中、課後的全鏈路閉環管理，打造更加智能、高效、公平的教育生態。

結語：教育是國之大計、黨之大計，CANN作為AI時代的核心技術底座，正以技術創新為智慧教育賦能，推動教育事業的高質量發展。相信在CANN等先進技術的支撐下，智慧教育將不斷突破傳統教育的邊界，開啓“因材施教、人人成才”的教育新範式。