T∕CWAN 0198-2026 焊接职业教育垂类大模型建设规范

焊接职业教育垂类大模型建设规范中国焊接协会发布IT/CWAN0198—2026前言 12规范性引用文件 13术语和定义 14总体原则 25模型能力要求 26技术架构与数据要求 47系统功能与部署要求 68安全、伦理与合规要求 9质量评价 7学兔兔提供下载T/CWAN0198—2026本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国焊接协会提出并归口。本文件起草单位：哈尔滨职业技术大学、北京博清科技有限公司、庆阳职业技术学院、四川工程职业技术大学、广西机电职业技术学院、上海卓越睿新数码科技股份有限公司、常州工程职业技术学院、天津市特种设备监督检验技术研究院、浙江机电职业技术大学、中焊科技发展（哈尔滨）有限公司、信阳涉外职业技术学院、渤海船舶职业学院、佳木斯职业学院、威海职业学院、河北石油职业技术大学、包头职业技术学院、无锡合泰教育咨询有限责任公司、苏州工业大学、厦门集美职业学校、哈尔滨华德学院、平度市技师学院、辽宁机电职业技术学院、大连三九木特种焊接技术有限公司、成都工业职业技术学院、南昌职业大学、甘肃有色冶金职业技术学院、坤智大数据科技（哈尔滨）有限公司。本文件主要起草人：刘建国、冯消冰、谢吉龙、韩滕跃、李世禧、冯志强、崔元彪、吴康雄、乌日根、章友谊、张大林、龙昌茂、史维琴、王瑞权、朱斌海、武鹏博、隋英杰、张明猛、马青军、吴静然、林晓辉、鲍爱莲、郑桂红、关强、郝亮、刘阳、任晓光、黄博、武昭妤、王博、刘洋、冯菁菁、裴蕾、肖勇、刘世玺、李书齐、董兵天、于修和。T/CWAN0198—2026本文件规定了面向焊接职业教育的垂类大模型（以下简称“焊接职教大模型”）建设与应用的通用技术要求，涵盖建设原则、模型能力、技术架构、数据要求、系统功能、安全伦理及质量评价等内容。本文件适用于指导焊接职业教育领域的各类院校、培训机构、企业实训中心以及技术开发等机构，进行焊接职教大模型的规划、设计、开发、部署与应用。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中、注日期的引用文件、仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件、其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T3375焊接术语GB/T29801—2013信息技术学习、教育和培训学习管理系统规范GB/T36344—2018信息技术数据质量评价指标GB/T41867信息技术人工智能术语GB/T42127—2022智能制造工业数据采集规范GB/T45288.1—2025人工智能大模型第1部分：通用要求GB/T45288.2—2025人工智能大模型第2部分：评测指标与方法GB/T45288.3—2025人工智能大模型第3部分：服务能力成熟度评估GB/T45654—2025网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求T/CWAN0171—2025焊接大模型构建与应用通用技术规范T/CWAN0172—2025焊接大模型多源数据规范3术语和定义GB/T3375和GB/T41867界定的及下列术语和定义适用于本文件。焊接职业教育垂类大模型verticallarge-scalemodelforweldingvocationaleducation基于通用大模型基础，利用焊接领域的专业知识（如培训教材、课程标准、工艺规范、技能等级标准、实训案例等）以及教育教学理论进行持续预训练和微调，形成的专门应用于焊接职业教育教学、实训、考核等场景的焊接大模型。3.21学兔兔提供下载2T/CWAN0198—2026个性化学习路径规划personalizedlearningpathplanning根据学习者的知识水平、技能掌握情况、学习风格和目标，由模型自动生成并动态调整的、序列化的学习活动与资源推荐方案。3.3虚拟实训virtualtraining在计算机生成的虚拟环境中，利用仿真技术模拟焊接设备、材料、工艺和环境，使学习者进行人机交互，完成模拟焊接操作、工艺练习等实训活动。3.4学习成果评估learningoutcomeassessment基于学习者在理论学习、虚拟实训、实操考核等多场景下的行为数据和结果数据，利用模型对其专业知识掌握程度、操作技能水平、问题解决能力等进行定量或定性的评价与诊断。4总体原则焊接职业教育垂类大模型的建议应遵循如下原则：4.1教育性主导原则焊接职教大模型的建设和应用应以提升教学效果和人才培养质量为核心目标。模型的设计、功能和内容应符合职业教育教学规律，遵循学习者的认知发展特点，服务于教师教学和学生学习的实际需求，而非单纯追求技术的先进性。4.2技术安全可靠原则模型应具备高度的技术稳定性和可靠性，确保在教学过程中持续、稳定运行。输出内容应准确、健康、合规。同时，应采取有效措施保障系统安全、数据安全和用户隐私。4.3产教融合导向原则模型的构建应充分融合产业需求与教学标准。知识体系应涵盖最新的行业技术、工艺规范和职业技能标准，通过引入真实的产业案例和数据，使模型能够培养适应现代焊接产业发展需求的高素质技术技能人才。4.4持续进化迭代原则模型应具备持续学习和进化的能力，能够定期更新知识库，纳入新技术、新工艺、新标准及新的应用场景，并能根据用户反馈和教学评价结果，不断优化模型性能和教学效果。5模型能力要求5.1专业领域知识预处理能力5.1.1焊接专业知识覆盖度模型应系统掌握焊接专业核心知识体系，其知识覆盖范围宜包括但不仅限于：a)焊接材料知识（焊丝、焊条、焊剂、焊带和钎料等）；T/CWAN0198—20263b)焊接方法及工艺标准知识（熔化焊、压力焊和钎焊等）；c)焊接质量及检测检验知识（无损检测、破坏性试验等）；d)焊接设备知识（机器人、变位机、夹具、焊枪、焊接电源等）；e)焊接健康、安全与环境。5.1.2技能等级知识体系模型应内置并理解国家及行业认可的焊接技能等级标准（如初、中、高级工，技师，高级技师能够明确区分不同等级所要求掌握的知识点、技能点和操作规范，并以此为基础开展教学和评估。5.1.3行业新技术、新工艺、新标准的动态纳入模型应具备知识更新接口和能力，能够定期（建议至少每6个月）同步最新的焊接行业标准（如GB、ISO、AWS、行业标准和团体标准等）、新型焊接工艺（如复合焊和增材制造）和智能化技术应用，确保教学内容的前沿性与实用性。5.2教育教学核心能力5.2.1个性化学习路径规划模型应能根据学习者的初始能力测评结果、学习进度、历史表现和学习目标，自动规划并动态调整其学习路径。学习路径应包括理论学习、虚拟练习、实操训练等环节的合理组合与顺序安排。5.2.2智能问答与精准答疑模型应能理解学习者关于焊接专业知识、操作疑问、设备使用、安全规范等方面的提问，并以准确、易懂的方式进行解答。对于复杂问题，能进行多轮交互，引导式地解决问题，提供类似一对一辅导的体验。5.2.3自适应学习内容推荐模型应能根据学习者在学习过程中的表现和知识薄弱点，从资源库中自动筛选和推荐最合适的学习材料，如针对性的教学视频、标准原文、典型工艺卡片、仿真练习等。5.2.4虚拟实训指导与步骤分解在与虚拟仿真系统联动时，模型应能根据当前实训任务，提供实时的、步骤化的操作指导。例如在模拟焊接某道焊缝时，模型可语音提示“当前调整焊枪角度至45°,干伸长度控制在15mm”，并能对学习者的模拟操作进行实时纠错。5.2.5学习成果评估与技能诊断模型应能综合学习者的理论答题情况、虚拟实训操作数据和实操考核结果，进行多维度的学习成果评估。评估应不仅能给出分数，还能精准诊断出学习者的知识盲区、技能短板（如运条不稳、速度不均）和不良操作习惯。5.3多模态交互与仿真能力模型应支持对焊接相关的图像（如坡口示意图、焊缝成型图、缺陷X光片）和文档（如焊接工艺学兔兔提供下载4T/CWAN0198—2026规程（WPS进行识别和理解。示例：学习者上传一张焊缝外观照片，模型能识别并判断其外观质量，分析可能的缺欠种类及成因。5.3.2语音交互模型应支持语音输入和输出，实现自然流畅的人机对话。学习者可以通过语音提问，模型以语音或图文形式回答，在虚拟实训中，模型可接收语音指令，并给予语音指导，提升交互的便捷性和沉浸感。5.3.3与虚拟仿真联动能力模型应能与焊接虚拟仿真软件/系统建立标准接口。模型作为“智慧大脑”，根据仿真系统中的实时场景（如熔池形态、电弧声音），提供智能化的分析、指导和反馈。仿真系统则作为“交互躯体”，呈现模型指令的物理效果。5.4内容生成与定制能力5.4.1标准化教案、课件生成模型应根据给定的教学主题、教学目标（如“讲解MIG焊原理”自动生成结构化的教案、教学大纲PPT、重点难点解析及课堂练习题，辅助教师备课。5.4.2个性化习题与考核试卷生成模型应根据教学单元、知识点或技能等级要求，自动生成难度适宜、覆盖全面的习题集和考核试卷。试卷应能根据考核目标（如形成性测试、终结性考核）动态调整题型比例和难度分布。5.4.3实训案例与工艺规程生成模型应根据教学要求，在给定的标准、焊接方法及工件特征（材料、板厚、接头形式等）条件下，自动生成典型的焊接实训案例任务书，并推荐符合标准的预焊接工艺规程（pWPS）草案，供学习者参考或作为工艺设计的起点。6技术架构与数据要求6.1技术架构焊接职教大模型的技术架构总体上宜包括基础模型层、领域增强层和应用接口层三个部分。6.1.1基础模型层选型要求应选用具备通用语义理解、多模态处理和推理能力的通用大模型作为基座。基座模型应支持中英文，参数量宜不低于百亿级，并具备良好的可扩展性和二次开发能力。6.1.2领域增强层（微调/训练）要求a)应利用高质量的教育和焊接专业数据，对基础模型进行持续预训练，使其深入理解焊接领域知识和教学场景。b)应通过监督微调，使模型掌握教学引导、个性化推荐、作业批改、技能诊断等特定教学任务。c)宜引入基于人类反馈的强化学习等技术，使模型的输出风格更符合教师的教学习惯和学习者的认知习惯。d)微调工具应支持主流微调框架和存储格式。T/CWAN0198—202656.1.3应用接口层要求应提供统一、标准化的应用程序编程接口，用于上层业务系统的调用。a)接口类型应包括RESTfulAPI、WebSocket等，支持文本、图像、语音等多种数据格式的输入输b)文本输入最小长度和语音输入频率应符合T/CWAN0171—2025的要求。c)接口应包含完善的权限验证、流量控制和日志审计功能。6.2训练与微调数据要求6.2.1数据来源合规性a)所有用于训练和微调的数据应来源合法，严格遵守知识产权和版权法规。对于有版权的教材、标准、文献等，应获得必要授权。b)采集自院校或企业的教学、实训数据，应符合GB/T42127的要求，并确保已获得数据所有者和相关个人的明确授权。6.2.2数据质量数据质量宜符合GB/T36344的规定。a)规范性：专业术语的使用应符合GB/T3375的规定。数据格式应符合GB/T42127的相关要求。b)完整性：数据应包含完整的元数据信息，如来源、作者、版本、采集时间等，确保可追溯性。c)准确性：专业知识数据需经领域专家审核校对，确保其科学无误。工艺参数等数据采集偏差应控制在合理范围内。d)一致性：同一数据在不同位置存储或被不同应用使用时，应保持同步和无矛盾。e)时效性：数据应在时间变化中保持正确的状态。f)可访问性：数据在需要时应能够被合法、有效地获取和使用。6.2.3数据多样性要求a)数据类型多样：应包含文本（教材、标准、教案、习题）、图像（坡口、熔池、焊缝、缺陷）、视频（操作演示、实训过程）、音频（电弧声、教学讲解）等多模态数据。b)内容维度多样：应覆盖不同材料（碳钢、不锈钢、铝合金等）、不同焊接方法（焊条电弧焊、气体保护焊等）、不同难度等级（初、中、高级）的教学案例和实训场景。c)场景覆盖多样：应包含正常操作的教学数据、常见错误操作案例以及典型焊接缺陷案例，以增强模型识别和纠错的能力。6.2.4数据安全与脱敏处理a)对于含有个人身份信息（如学生姓名、学号、教师信息）的数据，应进行匿名化或去标识化处b)对于涉及院校或企业技术秘密的敏感工艺参数、图纸等，不得用于公开模型的训练。如必须用于内部模型，应采取严格的访问控制和加密存储措施，并遵循T/CWAN0172—2025第8章中关于数据学兔兔提供下载6T/CWAN0198—2026隐私与安全的要求。7系统功能与部署要求7.1核心功能模块基于模型能力，应构建面向不同用户的系统功能模块。7.1.1教学辅助模块（面向教师）a)智能备课：支持课程大纲生成、教案撰写、课件制作、题库建设。b)学情分析：可视化展示班级整体学习进度、知识掌握分布、技能薄弱点，帮助教师调整教学策c)作业与考核管理：支持自动组卷、作业自动批改（客观题）、考核结果智能分析报告生成。7.1.2学习训练模块（面向学生）a)智能学伴：7×24h智能问答，提供学习路径规划、自适应内容推荐。b)虚拟实训室：与虚拟仿真软件结合，提供沉浸式、任务驱动的模拟操作训练和实时指导。c)技能诊断中心：支持自我测试，获取详细的个人学习报告和技能短板诊断，并获得针对性改进建议。7.1.3管理评估模块（面向管理者/培训师）a)人才画像：汇聚学生学习全过程数据，生成个体和群体的能力画像。b)教学资源管理：对教学课件、题库、案例等资源进行数字化管理和智能标签化，支持资源检索与调用分析。c)质量监控：监控模型运行状态和教学服务质量，对模型输出进行抽查和评估。7.2部署与集成7.2.1部署模式宜提供灵活的部署模式以满足不同场景需求：a)公有云部署：适用于大规模在线学习平台，提供弹性算力支持。b)私有化/本地化部署：适用于对数据安全、隐私有极高要求的院校或大型企业培训机构，可将模型及数据全部部署在校/企内部机房。c)混合部署：将通用服务部署在云端，将敏感数据处理和核心教学交互部署在本地。7.2.2与现有教学平台集成系统应能通过标准API与现有的学习管理系统、教务系统、在线教学平台进行无缝集成，遵循GB/T29801-2013中的接口规范，实现用户统一认证、数据互通和功能嵌入。7.2.3与实训设备、仿真软件的数据接口规范a)与虚拟仿真软件接口：应制定并遵循双向数据通信协议，确保模型能够接收仿真环境的状态数据（如熔池形态、电流电压、操作动作），并实时返回分析、指导或评估指令。b)与智能焊接设备接口：在与智能焊机、机器人等实体设备集成时，数据采集和通讯协议应循GB/TT/CWAN0198—2026742127的相关要求，实现实训数据的自动采集、工艺优化建议的下发等功能。7.3性能要求7.3.1响应时间在常规网络环境下，对于非复杂推理的智能问答，端到端响应时间不宜超过10秒。对于复杂的图文生成或多轮推理任务，能提供进度提示。7.3.2并发支持能力系统应能根据用户规模进行设计，并支持水平扩展。在并发高峰（如考试、期末复习）期间，核心业务的响应时间不应出现明显劣化，系统应保持稳定不宕机。7.3.3系统可用性在约定的时间内，系统核心业务功能能够被正常访问和使用的概率不低于99.5%，即系统核心服务的可用性不应低于99.5%，应有的容灾备份和快速恢复机制，确保教学活动的连续性。8安全、伦理与合规要求焊接职教大模型的安全与伦理要求应遵循GB/T45654—2025相关要求。a)模型输出内容应严格遵守国家法律法规，积极弘扬社会主义核心价值观，不得包含任何形式的政治敏感、暴力、歧视、色情等不良信息。b)严禁模型生成任何可能引发安全隐患的、超出安全规范的焊接参数建议，确保输出的安全性和可靠性。8.2数据与隐私安全a)应建立覆盖数据全生命周期的安全管理体系，遵循最小必要原则收集和使用数据。b)应对用户数据进行加密存储和传输，建立严格的访问控制机制和日志审计功能。c)在涉及未成年人数据时，应采取更高级别的保护措施，并获得其监护人的明确同意。8.3教育伦理a)技术赋能而非替代：明确模型作为教学辅助工具的角色定位，旨在赋能师生，而非替代教师的主导作用和学生的主动思考。b)避免算法偏见：应定期审查模型训练数据和算法逻辑，避免因数据偏差导致的歧视或不公。c)培养批判性思维：应引导学习者对模型生成的答案保持批判性审视，鼓励其求证和深入探究，而非盲目接受。d)透明与可解释：在可能的情况下，应向用户提供模型输出结果的依据或推理过程摘要，增强用户对模型的信任和理解。9质量评价9.1