教育出版作为连接教育资源与学习需求的核心载体，其发展始终与国家战略、技术进步及社会需求紧密联动。近年来，多重变革力量的交织推动行业进入转型深水区：政策层面，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》等文件明确提出教育数字化战略，为行业发展锚定“数智化赋能教育现代化”的方向；技术层面，人工智能、大数据等颠覆性技术重塑内容生产逻辑；需求层面，学习者对个性化、场景化学习资源的需求显著提升。教育出版行业正面临从内容生产到价值传递，再到市场格局的深度重塑。然而，行业转型仍面临惯性思维制约创新的结构性矛盾：出版机构对纸质教材销售的传统路径依赖尚未完全打破，对技术赋能教育场景的认知深度不足，数据驾驭及应用能力与教育需求的匹配度有待提升。在此背景下，作为教育出版国家队主力军的高等教育出版社（以下简称高教社），以服务科技强国、教育强国、文化强国建设为目标，聚焦大规模个性化学习场景的转型实践，其探索既具有行业代表性，也为教育出版的业态创新提供了理论与实践参考。

教育出版的核心功能是知识传播与价值引领，而AI技术的渗透正从内容生产、传播渠道、教学模式到载体形态全方位解构传统生态，形成多重挑战。

数字化时代，智能写作工具的出现成为支撑内容生产变革的关键驱动力。从最初简单的语法检查软件到如今功能强大的生成式人工智能写作平台，智能写作工具的进化速度令人瞩目。传统出版基于人工创、编、审、校的线性生产模式正在被生成式人工智能瓦解。从选题策划的智能筛选、文本初稿的自动生成，到多模态资源（文字、图片、音视频）的整合加工，宣传物料的智能生产和自动分发，生成式AI工具正重塑内容生产的全链条，形成“选题—创作—编辑—发布”的智能闭环。

在选题环节，传统教材编辑需要花费大量时间到院校进行市场调研、了解教学需求、追踪行业动态。而运用AI工具，能够通过对院校设置、专业开设、学生人数及学科发展动向等海量数据的快速处理和分析，在短时间内提供更具有针对性的选题方向。2024年6月，武汉理工数字传播工程有限公司发布了出版业首个大模型BOOKSGPT，并基于该模型又开发两大人工智能产品——AI选题策划编辑和AI选题情报员。这两大产品不仅能够搜集市场数据，协助编辑判断选题的可行性，还能够实时监测各个领域的新选题趋势。^[1]

在内容创作环节，AI写作工具可以根据给定的主题、框架和风格要求，快速生成文本初稿。高等教育出版社已经在云创数字教材创作平台中引入了AI写作工具，协助作者高效完成教材中一些标准化、知识性较强的内容，如基础概念解释、公式推导等的撰写，这大幅缩短了教材创作时间。施普林格·自然和作者通过生成式人工智能共同创造出一本全新的学术书籍——德文图书《GPT在财务、合规和审计中的应用》（Einsatzmöglichkeiten von GPT in Finance、Compliance und Audit）。该书从启动到完成出版，花费不到5个月的时间，大约是正常出版时间的一半。^[2]人民卫生出版社近年推出的人卫标准临床专科知识库，也借助AI将原本耗时两年的编写工作缩短至6个月。^[3]数据背后折射出的不仅是技术迭代的速度，更是出版流程设计与管控问题的深层转向。

在编辑审校环节，越来越多的出版社开始使用包括智能审校系统在内的软件工具助力出版工作提质增效。如人民交通出版社编辑在日常工作中采用的智能辅助审校系统，能在3分钟内处理10万字内容，并从字词、标点、敏感词、逻辑等多个维度进行智能审校，有效提升了图书审校的质量与效率。^[4]

这些案例表明，AI已从工具升级为出版生态的共建者。这一变革直接引发出版业对行业核心价值的追问：当AI可高效完成基础内容生产时，作者的原创价值、编辑的专业判断与出版社的质量把控功能需被重新定义。传统依赖人工的“经验型”生产模式已难以适应技术驱动的“效率型”生产需求，内容生产的主体性与独特性面临考验。

随着智能推荐算法的愈发成熟，知识正在从纸质教材的单向传播向多模态智能交互传播转型。传统教育出版的知识传播遵循“作者—教材—学习者”的单向线性模式，而智能推荐算法构建了“用户需求—算法匹配—个性满足”的开放网状传播结构。

教育内容不再是一个固定且标准化的知识体系。基于对学习时长、学习进度、答题正确率、搜索历史等用户数据的深度挖掘和分析，智能算法可以构建用户画像，精准把握用户的学习需求和偏好，实现内容的个性化推送。例如，一个在数学学习中经常在几何部分遇到困难的学生，智能推荐系统会向其推送更多几何相关的例题、讲解视频和练习题，帮助其针对性地提高学习能力。这种个性化的知识传播不仅改变了学生获取知识的方式，也对教育出版的商业模式产生了影响。

传统的教育出版主要依赖销售纸质教材来获取收益，然而在人口红利逐渐减少的当下，这种依靠规模效益盈利的商业模式正逐步失效。在算法化传播渠道日益普及的背景下，出版社应通过提供个性化教学服务来实现营利。线上学习平台的智能化发展趋势与纸质教材市场的不断萎缩形成了鲜明对比，若教育出版不能与数字算法有效融合，将面临用户流失和渠道话语权弱化的双重风险。

自工业革命以来，人类教育就以班级为基本教学单元，以课堂为主要教学场景，以教材为基本知识载体，形成了一个极为稳定的教学范式。这种教学范式本质上是工业社会“标准化生产”逻辑在教育领域的延伸，但教育的对象是具有独特性的人，这种标准化忽视了教育对象认知速度、已有知识储备、思维方式的差异和学习兴趣、潜力的多样性，必然导致对个体差异的压制。

近年来，我国高等教育毛入学率持续上升，从2002年的15%提高至2023年的60.2%，已经实现了从精英教育到大众教育，再到普及化教育的历史性跨越。在精英教育阶段，学生群体具有较高的同质性（如基础水平、学习能力、目标导向接近），教学可采用标准化、统一化的模式。而在大众教育下，学生群体呈现显著差异，其对教学的挑战，核心在于如何在规模扩张中实现质量升级，在多元化中保障差异化，在标准化基础上激发创造性。传统教学中，名校、名师、名课是教育资源的核心载体，而新一代学习者更倾向于得到具有针对性、专属性的学习指导，他们希望获得动态调整的学习路径、即时反馈的测评结果，甚至是带有情感交互的AI助教，这也推动教育公平的内涵从“机会均等”向“最优适配”演进。这一转变要求教育出版突破“标准化教材”的局限，构建大规模个性化学习解决方案。然而，当前教育出版的产品形态仍以“千人一面”的静态内容为主，难以满足“千人千面”的个性化、动态化、场景化的学习需求，与教学实践的适配性逐渐降低。

在AI时代来临之前，我们从未怀疑过教材作为知识传播基本载体和“一课之本”的功能属性。数字化教学资源的普及与AI大模型的应用，导致学生对纸质教材的依赖度持续下降。纸质教材的更新周期（通常为3~5年）与前沿知识的迭代速度（如科技领域每年30%以上的知识更新）形成显著反差。AI时代，教师、学生对的传统教材用户黏度明显不足。教师为授课便利和职业发展需要，日常化、长期性地使用电子教案，开展线上线下融合教学。学生为降低使用成本，广泛使用二手教材、电子化教材和盗版教材，一版多册的传统教材发行模式受到严峻挑战、严重冲击。调查数据显示，纸质教材在教学活动中的使用频率与核心地位正逐步弱化，若仍将其定位于静态知识载体，其功能价值将不可避免地走向边缘化。

全球出版业已形成共识：高质量知识数据集是构建可信AI的基础。2023年6月，微软发布论文Textbooks Are All You Need，介绍了用规模仅为7B token的“教科书质量”数据训练了一个1.3B参数的模型——phi-1。尽管在数据集和模型大小方面比竞品模型小几个数量级，但phi-1在某些专业领域的准确率比大模型更高，证明了高质量的“小数据”能够让模型具备良好的性能。^[5]后续，微软又发表了论文Textbooks Are All You Need Ⅱ: phi-1.5 technical report，再次证明：如果数据的质量，能够达到教科书级别，那么只需要很少的算力和很短的时间，就能胜过以往数十倍良莠不齐的数据达到的效果。^[6]教育出版作为知识密集型行业，积累了海量优质内容资源，这些资源在AI时代成为训练专业领域大模型的稀缺数据资产。

近两年，包括施普林格在内的全球多家头部出版公司已开展与AI企业的战略协同，将优质内容转化为结构化数据，形成“知识数据化－数据资产化-资产价值化”的商业模式，这种以数据资产化实现的商业模式创新足以印证出版机构在AI时代的独特价值——通过知识的标准化、结构化处理，为机器学习提供高质量训练数据，抢占“数据红利”。

从20世纪90年代开始，教育出版机构围绕纸质教材的立体化升级便尝试从“教材出版者”向“教育服务者”转型。AI技术进一步打破了传统教材的边界。百道出版研究院发布的《大英百科全书》转型案例显示，通过拥抱新技术，出版机构可在知识供给精准性、教学服务响应力与学习体验沉浸度方面构建差异化优势。^[7]例如，基于知识图谱和能力图谱建立数字教育资源和系统，支持围绕知识点和能力点汇聚整合多种数字化学习资源，利用智能化算法，将不同类型资源拆分标注为多个片段，与知识点和能力点自动匹配，使所有教学资源具备智能推荐的基础，并依托图谱形成网状互联，使得对教材、资源的阅读及学习有迹可循。学生可依托围绕知识点和能力点的内容资源聚合、关联推荐与全网资源动态拓展等功能，进行个性化的探究学习与自适应学习。平台可根据学生的学习和测试情况，构建个人能力图谱，智能推荐有针对性的学习素材或习题测试等，强化对薄弱知识点的学习，实现大规模、个性化、高质量的学习。这些服务形态大大超越了静态教材的功能局限，实现教育服务的“千人千面”。

AI推动教育出版从单一内容提供商向智慧学习服务商转变，其核心是实现“知识数据化、服务智能化、平台生态化”。未来教育出版的新形态将是以数字教材为枢纽，建立覆盖“教、学、评、管、研”全环节的智慧教育服务系统：教师可依托平台获取教学资源与学情分析，学生可获得个性化学习路径与即时反馈，管理者可实现对教学过程的精准管控。这种生态化重构不仅拓展了教育出版的服务边界，更重塑了行业的价值创造模式——以数据为核心纽带，连接教育各参与方，形成协同共生的生态网络。

面对AI带来的挑战与机遇，教育出版的转型需立足行业本质，在定位、场景、内容与能力四个维度实现突破。

教育出版肩负着知识传播与价值引领的双重使命，这一属性决定了其不能放任算法主导知识传播。教育出版社必须坚守教育压舱石的定位：建立数据全生命周期管控机制，守护教育数据主权；破解因训练数据的局限性带来的算法偏见，确保教育公平性；建立“AI+人工”的双重审核机制，确保知识传播的科学性、思想性与教育性；拒绝教育工具化，划定技术应用边界，禁止AI承担需要人类价值判断的核心教育环节，避免过度依赖AI；在教育出版内容中融入AI素养教育，让师生具备识别和抵御技术风险的能力；建立跨领域的伦理审查机制，让伦理判断走在技术应用之前。总而言之，AI技术在教育行业的应用必须以立德树人为根本遵循，引导技术敬畏知识本源，筑牢价值防线，让AI的效率逻辑服从于育人逻辑，让算法的精准性服务于成长性，让数据的工具性让位于人文性，才能让AI真正服务于学生的成长与成才。

传统教学的“师—生”二元结构正转向“师—生—机”三元结构。在未来学习场景中，教师要从“课本解读者”转变为“导演”，充分发挥人文关怀与创造性设计的作用，通过设计学习路径、激发学习动机、解决复杂问题成为学生的学习路径设计师与成长导师；学生要从“听众”转变为“演员”，在AI协同下主动探索学习。教育出版机构需要突破纸质教材出版的角色设定，教育出版的载体形态需从“单一介质”向“多元生态”转型。未来的教材不仅是知识载体，更是“学习生态枢纽”。它应该成为学习生态中一个关键的节点，连接学习主体、学习资源和学习环境等要素，具备与学习主体交互、支撑学习环境、支持个性化学习、服务真实性教学和沉浸式学习、促进知识和方法迭代优化、支持跨学科学习等多种功能，构建“师—生—机”三元协同效能的评价工具，释放教师的育人精力，激活学生的主动潜力，弥补二元结构的固有缺陷，让教育回归以人为本的本质。

应对AI时代的内容竞争，教育出版机构需将传统内容优势转化为数据资产优势。具体路径包括：一是建设高质量教育语料库，分学科构建知识图谱，实现内容与数据的深度关联；二是开发语料自动标注工具链，结合学科编辑的人工审核，提升数据质量与标准化水平；三是构建可信数据空间，平衡数据流通与安全保护，推动数据资产的合规利用。通过这一过程，教育出版的内容形态将从静态文本转变为动态数据，不仅可支撑AI模型的训练，更能通过数据流动激活教育全场景的效能。

实现教育出版的智能化转型，组织与人才的双重变革必不可少。教育出版机构需推动团队从“内容编辑”向“数据治理者”“生态运营者”转型。一方面，通过内部培训赋能现有编辑，使其掌握数据处理、AI工具应用与教育场景分析能力；另一方面，引进数据科学、人工智能、教育技术等领域的专业人才，填补数智化能力缺口。

中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，作出教育、科技、人才一体化推进的重大战略部署。高教社作为国家队主力军，以国家战略需要为责任使命，着力探索教育出版数智化转型升级新路径，从战略、组织、技术、产品四个维度开展业态转型实践。

高教社将自身转型与国家战略深度绑定，以服务科技强国、教育强国和文化强国建设为目标，着眼于中国传统教育思想和新时代育人要求，聚焦大规模个性化学习场景突破，推动教学、科研范式变革和创新拔尖人才培养模式创新，满足学生、教师、学校对高质量数字教材、高品质教学服务、高水平教学管理的需求，实现从单一内容提供者向数据驱动的教育服务商转型。这一战略定位具有三层内涵：一是价值维度，明确教育出版的本质是通过知识传播推动人的发展，而非单纯的商业行为；二是实践维度，将个性化学习作为数智化转型的核心场景，通过技术赋能实现因材施教的教育理想；三是创新维度，不再以教材为核心，而是以现代教育场景，至少是课堂教学里的课程建设为核心，围绕教育教学的新场景去构建新的产品序列，实现出版业态的突破。

为实现这个战略目标，高教社正在实施两大组织变革：一是横向整合，突破传统出版与数字出版的边界，重构业务流程，鼓励人员内部流动，形成跨部门协同机制；二是纵向延伸，设立北京数据科技分公司，专注于教育数据治理与智能服务，建立从内容策划到数据应用的垂直一体化管理体系，确保数据在各环节高效流转，形成“内容生产—数据处理—智能应用”的垂直链条。通过组织创新，高教社实现了资源优化配置，为业态转型奠定了坚实基础。

高教社以开放姿态拥抱AI技术，携手华为、阿里、网易、上海浦江实验室等头部技术企业和科研机构，在数据中台的基础上，构建业务驱动的教育大模型，驱动业务链条的革新。

一是提升内容生产效能。研发高教社LOVONG大模型，有效应用于智能检索、智能审核、智能创作等场景，大大提高了“云创”“智校云雠”“数字教材云平台”等业务系统的效能。

二是搭建和完善高教社数智化基座。以私域语料为基础，启动国家级教育教学多模态语料库建设，汇聚涵盖高等教育和职业教育全部大类的学科语料，分学科构建知识图谱，并做好深度数据内容关联。与头部技术企业合作，搭建多模态语料处理工具链，探索形成语料处理能力，开放建设高质量数据集，建设可信数据空间，构建多方互信的数据流通利用环境。

三是探索“人工智能+教育”应用场景新范式。以人工智能技术助力学习、教学、管理与研究，高教社在教育各环节构建服务新模式与新生态。2025年3月28日，在国家教育数字化战略行动2025年部署会议上，教育部发布国家智慧教育平台2.0智能版。其中，高教社联合高校及科研单位共同打造的“人工智能教学公共服务开放应用专区”是一项重要的标志性成果。该专区通过集成国产通用大模型、学科垂直模型以及系列优质资源与智能化教学工具，为高校师生提供“资源+场景+测评”一体化服务，加速推动AI时代高等教育新生态的构建。在2025世界数字教育大会上，高教社发布“人工智能驱动下的计算生物教学”智慧教育典型应用场景。此场景以科学问题为导向驱动学习进程，并将前沿科研工具引入课堂以支持学生实践。教师创设学习情境，引导学生主动探索。人工智能作为新型主体，积极参与教与学的协同共创，教师—机器—学生的三元互动共同营造了充满活力的课堂生态。

在高等教育出版社的业态转型实践中，数字教材不仅是知识的载体，更是连接教学全流程的枢纽。

一方面，高教社正在构建灵活、开放的数字教材建设、出版、运营、服务机制，已初步建成新一代数字教材生态体系，形成数字教材创作、审核、发布、应用的完整闭环，通过为学校提供一套工具、一个平台和多种应用模式来支撑数字教材建设和应用。“云创”是高教社自主研发的数字教材创作、出版平台，入选中宣部出版局2023年出版业科技与标准创新示范项目。“云创”支持多种类型数字媒体资源呈现，并实现了内容模块结构化，提供智能化知识服务工具，支持作者、内容编辑、数字编辑、设计人员的多方协同工作，实现数字出版全流程在线可视可控，无缝对接基于云原生和AI技术的智能审核平台，利用大语言模型为作者提供智能目录、文本润色、原文比对、智能词典、智能插图、智能出题、智能问答等支持，集成知识图谱工具，人机协同生成教材知识图谱，通过区块链技术有效实现知识确权、保护和应用。除“云创”外，高教社还建设了数字教材发布和阅览平台，支持电脑端阅读和手机端阅读，为作者和读者提供专属空间。在应用层面，数字教材可与在线教学平台（如爱课程、智慧职教、iSamrt、ICC等）联通，支持课前、课中、课后多种应用场景，构建基于数字教材的线上教学服务新生态。

另一方面，整合发挥高教社建设运维的智慧高教、智慧职教、实验空间、虚拟教研室、教师网络培训中心等国家教育数字化平台，打通资源引用、数据共享的“高速公路”，形成从数字教材出版上线到与各类教学平台无缝接入的完整解决方案，为数字教材服务创新人才培养探索出有效路径。

从东汉的泥活字，到隋唐的木雕版，再到十五世纪欧洲古登堡的金属活字在德国小城的作坊里第一次压印出《圣经》，都曾遭到手工抄写员和传统书商的坚决抵制。但最终，印刷术非但没有扼杀文明，反而极大促进了知识的传播和文化的交流。站在人工智能重塑知识生产方式的今天，出版业前行之路的答案也早已写在那些用油墨拓印的智慧里：技术变革的本质从来不是用工具替代人类，而是人类借工具之手完成一次又一次的自我超越。掌握工具、用好工具，出版业定能在算力、算法和数据的这场浪潮里锚定价值新坐标——从“内容为王”向“数据为核”跃迁，从“单一出版”向“生态服务”拓展。

为推动这一转型，需多方协同发力：一是政策层面，建议出台支持出版业与AI深度融合的政策，引导行业有序转型；二是标准层面，推动建立高质量数据集的出版认证体系，将数据治理纳入出版范畴，形成中国特色的数据治理范式；三是行业层面，加强出版机构与AI企业、教育机构的合作，共建智慧教育生态。

未来，教育出版的竞争力将取决于其数据资产的质量、场景服务的能力与价值引领的水平。唯有坚守教育初心，拥抱技术变革，教育出版才能在AI时代实现可持续发展，为教育现代化提供有力支撑。