开源生态赋能 AI 教学：理论框架、实践逻辑与发展趋势

剑樾 倪(上海大学，中国)

摘要

开源生态在AI教学中的价值正由资源补充转向能力生成。通过开放代码、数据与工具形成的共享体系，为学习者提供可验证、可迭代、可协作的学习环境，使AI知识的习得从被动接受迈向主动构建。开源社区的协同机制打破技术壁垒，促进算法理解、模型实践与创新应用的深度融合，并推动教育场景中教学链条、评价方式与学习路径的重塑。在开放流通的技术生态中，AI教学逐渐呈现出以实践驱动认知、以社区驱动升级、以透明驱动信任的演化趋势。

关键词

开源生态；AI教学；能力生成；协作实践；技术透明

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i1.35268