大模型助力高等教育数字化转型与拔尖创新人才培养

　　摘　要：随着AI大模型等数字技术的不断进步，我国的教育数字化转型战略也不断向更高层次推进。如何实现产学研用协同的模式创新，构建教育领域大模型，推动高校数字化转型与拔尖创新人才培养成为一个重要课题。以大模型赋能北京邮电大学数字化转型“数字北邮”的实践为核心，介绍北京邮电大学与科大讯飞股份有限公司的产教融合、科教融汇情况，推动教育教学数字化转型的探索与实践，以及大模型在教育教学、人才培养、科研创新、师生服务等领域的应用场景探索;提出高等教育需要培养具备创造力的“AI+教育”拔尖创新人才，教学模式需要以学生为中心培养领域交叉融合人才，教师角色向“人机协同”转变，关注以思考和创造为核心的数字素养培养;北邮教育数字化转型的主要实践，包括以智慧教室、教学云平台为基础演进到建设大模型赋能的个性化自适应学习平台;以产教融合、大学生创新创业为机制，在国内率先开展大模型赋能的代码编程教学实践、构建大模型融合知识图谱的自适应个性化学习平台;积极布局教育大模型国内国际标准化工作、与领域头部企业共商共建产学研协同联合实验室，等等。北京邮电大学积极探索数字化转型的产学研协同新机制，以教育大模型为核心，推动数字化转型与人才培养，可以为高校的数字化转型提供典型经验。

　　关键词：教育大模型；教育数字化转型；拔尖人才培养；数字北邮；知识图谱

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2024)09-0009-09

　　作者简介：乔秀全、王楠，北京邮电大学信息化技术中心教授，博士(北京 100876);郜盼盼、伍力慧，北京邮电大学信息化技术中心工程师，硕士(北京 100876);李礼，科大讯飞股份有限公司高教智慧教学研究院职员，硕士(北京 100193)

　　基金项目：2022年教育部产学研创新基金项目“学科领域知识图谱及新型教学资源建设研究”(编号：2022XF005);2023年北京邮电大学教改项目“基于人工智能的教学云平台建设研究与实践”(编号：2023YB68)

　　一、引言

　　(一)高校教育数字化转型的背景与意义

　　党的二十大首次将“推进教育数字化”写入党代会报告，提出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。建设教育强国是实现中国式现代化的重要力量，教育数字化是建设教育强国的重要内容。在高等教育领域，数字化转型方兴未艾，它正在重塑教育发展的模式和路径，具有深刻的战略意义。具体来说，高等教育数字化就是通过彻底和全面的数字化转型，形成数据驱动、人机结合、跨界开放的教育生态，构建更加敏捷、公平、可持续的高等教育体系，为学习者提供全面和丰富的学习体验。^[1]通过培养数字经济时代的拔尖创新人才，推动社会进步，构建人类命运共同体。

　　(二)数字化转型中的拔尖创新人才培养

　　在我国数字化、智能化加速迭代升级的背景下，如何面对复杂场景，具备创造力、好奇心、学习能力，以及能够提出好问题的人才变得尤为重要。2022年，以大模型为核心的人工智能技术飞速发展，走向通用人工智能时代的路径愈发明朗和清晰。以ChatGPT为引领的生成式人工智能技术不断快速迭代，^[2]大模型具备的文本生成、语言理解、逻辑推理、代码、数字、多模态、知识问答等能力，对教育数字化转型与信息科技拔尖创新人才培养产生了重要影响。人工智能等新技术将从学习方式、教学模式、资源供给等方面重塑教育，教育应与时俱进，培养新时代所需要的人才，使教育从标准化迈向个性化。^[3]探索基于大模型技术的专业人才培养路径，形成适应差异化、多样性、创新性人才需求的人才培养方式，构建面向不同专业、行业的“AI+交叉融合”人才培养模式，已经成为高等教育面临的重要课题。

　　(三)启动“123上台阶计划”

　　教育数字化是推动教育高质量发展、建设教育强国的重要引擎。为了探索大模型技术赋能高等教育人才培养示范应用，北邮于2023年12月启动“123上台阶计划”，即“坚持以高质量党建引领学校高质量发展”(“一个引领”)，深入推进文化育人工程、数字教育工程(“两大工程”)，实现教学成果翻番、科研经费翻番、引育人才翻番(“三个翻番”)，为教育强国、科技强国、人才强国建设贡献力量。“123上台阶计划”体现了北邮加强党的全面领导，落实立德树人根本任务，加快推进教育、科技、人才融合发展的使命担当，体现了学校在人才培养、科技创新、服务国家重大战略需求能力上实现“数量翻番”向“质量超越”转变和“规模扩大”到“结构优化”转变的信心决心。面对国家教育数字化转型新要求，北京邮电大学多措并举，全面启动数字教育工程，探索通过数字技术全面赋能教育，推动现有大规模标准化教育模式向大规模个性化学习转变的教育实践探索，深入构建具有北邮信息通信学科特色的高等教育数字化建设框架。数字教育工程是落实国家教育数字化战略的重要行动，聚焦智慧教育资源平台建设，以数字化思维重构学校教育生态，利用数字技术构建智能化的教育新模式，将AI大模型、大数据等技术融入教育教学资源和环境建设，提供满足数智时代更加适合人才培养的智慧教育平台，实现理论与实践教学、课内和课外学习、跨学科与专业知识等融通互联，助力智能化、个性化的教与学，满足数字化时代拔尖创新人才和卓越工程师培养需求。

　　二、教育大模型的建设及其应用场景

　　(一)教育大模型的定义及构建方法

　　教育大模型是大模型结合教育行业场景和需求的产品形态，是一种基于深度学习和自然语言处理技术的大规模预训练模型，旨在理解和生成与教育相关的内容。教育大模型不仅包含文明传承所需的教育知识，还提炼了过去只存在于教师头脑中的教育经验和教育方法，能在人机对话交互中引导学习者深入思考，为学习者的自主探索提供指导和支持，并在此过程中不断更新升级，达到更高的专业水平。^[4]教育大模型可以用于各种教育任务，如问答系统、自动摘要、编程纠错等。通过学习大量教育文本数据，教育领域大模型掌握了丰富的教育知识和语言表达方式，能够为教育领域提供智能化的解决方案。

　　在教育大模型的构建方法上，需要经历数据收集、数据预处理、模型训练，以及模型评估和优化四个阶段。数据收集阶段，需要从公开的教育数据库、网站或社交媒体平台中获取大量教育领域的文本数据，如教材、课件、论文、博客等数据;在此基础上，进行数据预处理，即对收集到的数据进行清洗和标注，去除噪声和无用信息，并将文本转化为模型可接受的格式，如分词、词向量表示等;其后，完成模型训练，通常可以使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)搭建大模型，并使用大规模的教育数据集进行训练，当前教育领域大模型使用预训练的语言模型(如BERT、GPT)作为基础模型，然后对其进行微调，使其适应教育领域的需求;最后，实施模型的评估和优化，使用相应的评估指标(如准确率、召回率、F1值等)对模型进行评估，并根据评估结果进行优化，其目的是通过调整模型结构、增加训练数据量、调整超参数等方式进一步提高模型的性能。

　　教育大模型在提高教育效率、促进知识传播、实施个性化教育、智能辅助决策等方面有着重要意义。教育大模型可以帮助教师、学生更高效地进行教学和学习，将教育知识转化为易于理解和应用的形式，帮助更多人获取和掌握知识，促进教育的普及和发展，并根据学生的个性化需求和学习情况，提供定制化的学习资源和指导，帮助每个学生实现最大的学习效果，通过分析大量的教育数据和信息，为教育机构和政策制定者提供决策支持，助力更科学和有效的教育决策。

　　(二)教育大模型的应用场景

　　教育大模型的应用广泛，涵盖教育教学、人才培养、科研创新、师生服务等多个场景。

　　1.教育教学

　　智能学伴：教育大模型可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习计划和资源推荐，帮助学生更好地理解和掌握知识。

　　智能助教：教育大模型可以作为智能辅导员，回答学生的问题、解释概念，并提供针对性的练习和反馈，提高学生的学习效果。

　　虚拟实验：教育大模型可以模拟各种实验场景，让学生在虚拟环境中进行实验操作，培养实践能力和科学思维。

　　语言学习：教育大模型依托语音合成、语音识别、自然语言理解、数字人等能力，可扮演虚拟考官、外语语伴等角色，满足语言学习场景的口语训练、模拟考试、开放话题对话等。

　　资源开发：教育大模型可以辅助教师生成教学设计、教案，以及出题、制作课件等。

　　作业批改与评估：教育大模型可以自动批改学生的作业，并提供详细的评估和反馈，减轻教师的工作负担，提高教学质量。

　　2.人才培养

　　专业大脑：教育大模型可以支持学科大脑、专业大脑建设，具有大模型构建与知识库结合的能力，对特定领域提供知识问答、知识服务。

　　编程教学：教育大模型具备代码生成、代码批改、代码补全、代码纠错等功能，可以应用于计算机人才培养、提升学生的编程能力。

　　素养培训：教育大模型作为AI生产力，可以作为通识教育内容，构建大模型通识课，实现人人都要懂AI的基础素养提升。

　　实习实训：针对大模型和人工智能人才培养场景，可以构建大模型训练、大模型开发平台，推动人才培养模式创新和学生实践操作能力提升。

　　课程管理与辅助：教育大模型可以帮助教师管理课程内容和教学进度，提供教学辅助工具和资源，提高教学效果和管理效率。

　　学生咨询与辅导：教育大模型可以作为学生心理咨询和辅导的工具，回答学生的问题、提供心理支持和学业指导，关注学生的全面发展。

　　3.科研创新

　　文献检索与分析：教育大模型可以帮助科研人员快速检索相关文献，并进行智能分析和总结，提高科研工作的效率和质量。

　　实验设计与优化：教育大模型可以根据研究目的和条件，设计合理的实验方案，并通过模拟和优化，提高实验结果的可靠性和可重复性。

　　学术交流与合作：教育大模型可以促进科研人员之间的交流与合作，提供学术讨论的平台和工具，推动科研成果的共享和转化。

　　综上所述，教育大模型在教育教学、人才培养、科研创新、师生服务等方面具有广泛的应用前景，将为教育事业的发展带来积极的影响。

　　三、产学研协同推动教育数字化转型与创新人才培养

　　教育数字化转型不仅仅是信息技术在教育领域的应用，更是对教育领域的一种涵盖广泛、全面的转型升级，从而重新塑造整个教育体系。教育数字化转型涵盖从课程内容到教学方法和途径，以及学习方式的全方位改变，包括教学组织管理、课程交付、学生来源、效果评估、毕业认定等多个领域。^[5]在北邮的数字化转型过程中，学校通过与科大讯飞的产学研协同合作，构建了产教融合、科教融汇的信息化建设机制，联合推动实现学校的教育数字化转型。

　　(一)大模型赋能北邮教学云平台智能化升级

　　北邮在教学数字化方面已经进行了多方位的探索。在教学平台建设方面，2021年建成的北邮教学云平台是支撑教学数字化的基础，基于云端一体化的设计思路，实现“1+3”的智慧教育教学支持体系形态(1个教学平台+web/移动/教室3个用户端)，统一教学门户支撑教学场景在线化，轻量化实现随堂录播，支持教师免登录、免预约线上授课，支持学生随时回看课程视频，覆盖教室、远端教学全场景，实现泛在化学习，如图1所示。在教学环境建设方面，北邮开创性地提出“学科特色型”智慧教室概念，基于体验设计，打造具有学科特色的人性化个性化智慧教室;同时，作为国内首个部署5G专网的高校，北邮跨校区教学首次应用5G全息技术，建成5G全息远程互动智慧教室、VR互动智慧教室、5G虚拟演播直播智慧教室。通过建设“教学云平台+智慧教室”，目前所有师生的教学活动、学习过程、课堂行为等，均可通过“平台+端”进行采集和存储，实现包括课程、资源、作业、测验、教学活动、学习过程、课堂行为、教室环境在内的各类数据的归集和分析。

图1   北邮教学云平台“1+3”智慧教育支撑体系

　　面对大模型的技术浪潮，北邮开启了基于教育大模型的教学云平台升级计划。作为信息科技特色学校，北邮深刻认识到当前面临的工科教育理科化、课程资源单一、学生缺乏自主学习平台、无法满足创新型人才个性化学习的困境，希望通过教学云平台升级计划基于大模型构建一套信息科技拔尖创新人才培养模式。教学云平台升级计划聚焦数字化转型和教育大模型的技术趋势，为学生全面发展服务，融合人工智能等数字技术，依托数据要素，实现教育全流程的数字化改造。建设内容包括：①建设全方位、多角度的智慧评价体系，为教学质量管理提供针对性、建设性决策建议;②实现基于OBE理念的专业建设与认证管理系统，优化人才培养模式;③建设智能化虚拟教研空间，打破时空界限，实现资源协作共享;④建设智课工程，基于AI大模型和大数据技术，构建北邮核心课程知识图谱，推动优质教学资源共建共享，创新智能化教学场景;⑤构建基于知识图谱的自适应学习平台，支持自主规划学习路径、自适应教学资源推荐，开展跨专业、跨课程学习，打造学校智慧教育新模式;⑥持续优化推广大模型赋能的编程教学应用平台“码上”，建设提升学生代码能力的基础设施。北京邮电大学教学云平台建设架构如图2所示。

图2   北京邮电大学教学云平台建设架构

　　(二)建设全国首个大模型赋能的编程教学平台“码上”

　　全球咨询公司麦肯锡预测，到2030年，劳动力所需技能和今天重视的技能截然不同，以创造力为核心素养的拔尖创新人才培养成为重要课题，如何应对人工智能技术给人才培养带来的挑战?如何利用人工智能技术来培养拔尖创新人才?需要充分发挥教育大模型赋能教育的变革能力，利用大模型实现个性化学习资源和建议，帮助学生发现最新研究成果和趋势，从而实现个性化学习和创新思维激发;要利用大模型创建高度真实的模拟环境，帮助学生分析复杂问题，并提供深入的见解和解决方案;基于大模型更好地帮助学生沟通和协作，培养团队精神和领导能力。教育应变革传统的教育理念与教育模式，教授学生知识的同时也要帮助学生做好步入社会的准备，更要教育学生应对未来世界的改变。^[6]教育需要培养能够超越机器的核心竞争力，“AI+教育”将成为未来的“黄金赛场”。

　　北邮作为一所信息科技特色高校，代码编程能力的提升是大多数学生普遍面临的教学场景，学生急需实时、准确、1对1、启发式的编程辅导答疑服务，基于此需求，北邮教学云平台推出我国高等教育领域首个大模型赋能的编程教学应用平台“码上”。每个学生在编程学习过程中，以科大讯飞星火认知大模型为基础的人工智能可以为学生提供实时精准的一对一辅导。学生登录码上平台，通过一对一辅导，提出具体问题，并附以相关代码，大模型可以用20～60秒的时间给出精准答案。需要注意的是，大模型并不是一次性给学生提供一个最终答案，而会分析学生所呈现出来的问题，先给出一个相对宏观的指引，学生看到系统的指导后，可自行解决问题，如果学生仍然存在疑惑，码上平台会进一步给出启发式的引导，直至给出最终答案，也就是修改后的代码。大模型在回答学生问题的同时，还会发现学生在某个方面知识点存在薄弱环节，继而提出一个针对性的学习建议，大模型的提示精准且充满启发性。大模型赋能码上平台，为大学编程教育带来革命性变化。

　　基于大模型的码上平台，是北邮新生团队在创新创业项目研究成果基础上，通过产学研多方协同合作完成的。在平台建设中，北邮信息化技术中心协调大模型厂家与团队多次交流沟通测试，最终确定与科大讯飞星火大模型协同。作为安全可靠的大模型平台，科大讯飞星火大模型提供优秀的代码能力，支持码上平台从最初的demo系统到真正可以落地应用的系统，自2023年9月正式上线以来，成为北邮教学基础设施的重要组成部分。2023年12月，北邮启动大模型赋能的编程教学改革试验，从试点先行到全校范围推广应用，线下教学过程中应用码上平台，开启了3个年级3门课、311人的试验。数据显示，当前，“码上”对占学生群体人数80%以上编程新手的编程问题能够提供较高质量或较高准确率的辅导(修改后代码的运行成功率达60%～80%)，能显著减轻教师的辅导工作压力。2024年面向全国100多所高等学校和职业院校开展示范应用工作。

　　(三)建设知识图谱与大模型双驱动的自适应学习系统

　　基于教育大模型，北邮与科大讯飞联合构建了全国首个知识图谱与大模型双驱动的自适应学习系统，其目标是帮助学习者在浩如烟海的学习资料中进行系统化、高效率的自主学习。该系统将学科里核心课程的知识点以图谱的形式展现出来，可以根据学生的学习能力和水平，个性化定制学生的学习路径，系统提供自适应的题目和资源的推荐。云平台以认知大模型为支撑，生成多模态内容，融合教育场景，促进教育创新与变革，探索大模型应用于课程教学设计、教学资源搜集、课堂助教、测评内容生成、个性化辅导等场景，帮助师生进行知识搜索、多语言翻译，以及生成班级讨论问题、小测验与作业，并对学生进行个性化评价，为学生提供系统个性化答疑辅导。在单一课程的知识图谱构建基础上，通过刻画相关课程之间的有机联系，形成学科图谱。以通信学科核心课程为着眼点，构建跨学科、跨课程的知识森林，该自适应学习平台面向学生开放。

　　基于教育大模型，整合不同学科的知识和数据，促进跨学科的学习和研究，帮助学生建立更广阔的知识体系;同时，基于大模型实现优化资源分配，确保每个学生都能获得适合自己需求的教育资源，提升学生的学习效率和质量，培养他们成为未来的领导者和创新者。自适应学习系统应用大模型、数字人的智慧能力，为每一位学习者配备资深的一对一智能助教，解答教学知识点疑问，成为具有全领域知识的智能辅导专家。

　　四、政策建议与未来展望

　　(一)政策建议

　　1.加强顶层设计，明确教育大模型发展目标与路径

　　教育数字化转型是一项系统性、复杂性和全局性工作，需要加强顶层设计，制定高等教育数字化转型战略规划。^[7]教育大模型作为推动教育数字化转型的重要工具和手段，同样需要通过加强顶层设计明确发展目标和路径。2023年7月，国家相关部门发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在明确行业规范，进一步推动生成式人工智能应用落地。^[8]针对教育大模型技术及其应用，教育行政主管部门应该制定明确的政策和规划，明确教育大模型的发展方向和重点领域，建立跨部门、跨学科的合作机制，促进围绕教育人才培养的各方资源整合和共享，并加强对教育大模型的研究和评估，及时调整和完善发展策略。通过这些措施，才能确保教育大模型的发展能够朝着正确方向前进，为教育事业的发展提供有力支撑。

　　2.完善数据安全与隐私保护，保障教育大模型健康发展

　　教育大模型的发展离不开大量的数据支持，需要完善数据安全与隐私保护制度，保障教育大模型的健康发展。重视开放数据的安全性，重视数据隐私，确保数据信息采集是建立在充分保障个人隐私的基础上，根据使用场景、安全级别、私密程度、敏感程度对数据进行科学挖掘和评估，确保数据质量符合使用场景和用户需求。^[9]通过建立健全的数据收集、存储、使用的规范和标准，确保行业数据的合法性和安全性，并加强对数据的保护和管理，采取有效的技术手段和措施，防止数据泄露和滥用。^[10]同时，还需要加强对教师和学生的隐私保护意识培养，提高对个人信息安全的重视程度。通过这些措施，可以有效保障教育大模型的数据安全和隐私保护，为教育大模型的健康发展提供有力保障。

　　3.加大教师培训与支持力度，提升教师应用教育大模型的能力

　　教师是教育大模型的重要参与者和应用者，教师需要主动迎接教育技术的更新和数字化转型，并尝试开发大型语言模型背景下的新教育理论、教学策略，在促进理论发展的同时，强化教学实践。^[11]教师的能力和素质直接影响教育大模型的应用效果。因此，需要加大教师培训与支持力度，提升教师应用教育大模型的能力。首先，需要开展针对教师的培训课程和研讨会，提高他们对教育大模型的理解和掌握程度。其次，需要提供技术支持和指导，帮助教师解决在应用教育大模型过程中遇到的问题和困难。最后，还需要建立教师交流和分享的平台，促进教师之间的互动和合作。^[12]通过这些措施，可以提升教师应用教育大模型的能力，推动教育大模型在教学实践中的有效应用。

　　(二)未来展望

　　随着信息技术的迅猛发展，高等教育正逐渐从传统的纸质教材和面对面授课模式转变为数字化、智能化的教育模式。北邮在全国高校中率先推出多款大模型应用，这与北邮浓厚的科技创新氛围和不断升级的科技孵化模式紧密相关。教育大模型应用的成功落地是北邮利用大模型推动教育数字化转型、塑造教育发展新优势的第一步。基于产教融合、科教融汇以人才培养为核心的教育大模型构建，是未来的趋势，也是长期任务。构建新一代基于教育大模型的人才培养平台，需要前沿人工智能技术的支持、人工智能领军企业的产学研协同，通过构建联合实验室、协同创新平台、产教融合项目等，来真正锻炼学生的动手能力、实践能力、创新能力，培养出掌握AI的新时代拔尖创新人才，真正去解决未来的复杂问题。未来教育大模型将更加深入地融入高校教育各个环节，在高校教育中发挥越来越重要的作用，为高校培养拔尖创新人才提供有力支持。基于教育大模型，提高学生的综合素养，实现跨学科思维能力的培养，全面助力提升高等教育人才培养质量和教学管理水平，培养出更多具有创新精神和实践能力的优秀人才，为国家的科技创新和社会进步作出更大贡献。

　　参考文献：

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　　[2]GPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responses[EB/OL]. (2023-03-14)[2023-11-21]. https://openai.com/product/gpt-4.

　　[3]赵诚.个性化学习时代:人工智能如何重塑教育[J].中国教育信息化,2023,29(6):3-7.

　　[4]曹培杰,谢阳斌,武卉紫,等.教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望[J].现代教育技术,2024,34(2):5-12.

　　[5]李志民.教育信息化与教育数字化转型升级[J].中国教育信息化,2024,30(1):71-75.

　　[6]卫炳江,苏福根,姚楠.由ChatGPT引发的人工智能推动教育变革创新的思考[J].中国教育信息化,2023,29(4):3-9.

　　[7]宁连举,刘经涛,苏福根.高等教育数字化转型:内涵、困境及路径[J].中国教育信息化,2022,28(10):3-10.

　　[8]中国网信网.生成式人工智能服务管理暂行办法[EB/OL]. (2023-07-13)[2023-11-21]. http://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm.

　　[9]何哲,曾润喜,秦维,等.ChatGPT等新一代人工智能技术的社会影响及其治理[J].电子政务,2023(4):2-24.

　　[10]张璐.通用人工智能风险治理与监管初探——ChatGPT引发的问题与挑战[J].电子政务, 2023(9):14-24.

　　[11]姜华,王春,杨暑东.生成式AI在教育领域的应用潜能、风险挑战及应对策略[J].现代教育管理,2023(7):66-74.

　　[12]张忠华.大数据驱动教育数字化转型:关键应用与实践路径[J].中国教育信息化,2023,29(10):17-27.

Large Language Models Contributing to the Digital Transformation of Higher Education and the Cultivation of Top Innovative Talents : the Exploration and Practice

at Beijing University of Posts and Telecommunications

Xiuquan QIAO¹, Nan WANG¹, Panpan GAO¹, Lihui WU¹, Li LI²

(1.Telecommunications Information Technology Center, Beijing University of Posts, Beijing 100876;

2.Higher Education Smart Teaching Research Institute, iFLYTEK Co., Ltd, Beijing 100193)

　　Abstract: With the continuous advancement of digital technologies such as cognitive big models, China’s educational digital transformation strategy is also constantly advancing to higher levels. How to achieve a model innovation that synergizes government, industry, academia, research, and application, construct a large model in the field of education, and promote the digital transformation of universities and top innovative talent cultivation has become an urgent issue. This paper takes the practice of “Digital Beijing University of Posts and Telecommunications” digital transformation as the core, introduces the exploration and practice of the integration of industry and education, science and education, and promoting the digital transformation of education and teaching at Beijing University of Posts and Telecommunications and iFlytek Co., Ltd., explores the application scenarios of large models in education and teaching, talent cultivation, scientific research innovation, teacher-student services, etc. It proposes that higher education needs to cultivate “AI+Education” top innovative talents with creativity, the teaching model needs to be student-centered, cross-disciplinary talents should be cultivated, the role of teachers should change to “human-machine collaboration”, focusing on digital literacy centered on thinking and creation; The main practices of the digital transformation of education at Beijing University of Posts and Telecommunications include evolving from smart classrooms and teaching cloud platforms to building AI-empowered personalized intelligent learning platforms; Using industry-education integration and college student entrepreneurship as a mechanism to build the country’s first large model empowered coding programming teaching platform; Constructing new courses and adaptive learning platforms for electronic information classes with knowledge graphs as the core, constructing knowledge service and digital textbook platforms with large models, digital humans, and knowledge graphs as the core, layout domestic and international standardization work for educational large models, and co-constructing industry-academia-research collaborative laboratories with leading enterprises in the field. The article believes that Beijing University of Posts and Telecommunications has effectively explored a new mechanism for industry-academia-research collaboration in digital transformation, taking the educational large model as the core, promoting digital transformation and talent cultivation can provide typical experience for the digital transformation of universities.

　　Keywords: Educational LLMs; Digital transformation; Top talent cultivation; Digital north school post office; Knowledge graph

　　编辑：王天鹏　校对：王晓明