将多模态多任务联邦基础模型引入教育领域：前景与挑战
机器学习
2026-03-25 v1 人工智能
新兴技术
摘要
多模态多任务（M3T）基础模型（FMs）最近在人工智能领域展现出变革性潜力，并在教育中出现了新兴应用。然而，其在真实教育场景中的部署受到隐私法规、数据孤岛和领域特定数据有限性的制约。我们提出了面向教育的多模态多任务联邦基础模型（M3T FedFMs）：一种将联邦学习（FL）与M3T FMs相融合的范式，能够在去中心化机构间实现协作、隐私保护的训练，同时适应多样化的模态和任务。随后，本文旨在向教育界揭示M3T FedFMs作为一种有前景但尚未充分探索的方法，探讨其潜力，并揭示其相关的未来研究方向。我们概述了M3T FedFMs如何推进下一代智能教育系统的三个关键支柱：（i）隐私保护，通过将敏感的多模态学生和机构数据保留在本地；（ii）个性化，通过模块化架构为学生、教师和机构定制模型；以及（iii）公平性与包容性，通过促进代表性不足和资源受限实体的参与。最后，我们识别了多种开放研究挑战，包括研究：（i）机构间异构隐私法规，（ii）数据模态特征的非均匀性，（iii）M3T FedFMs的不可学习（unlearning）方法，（iv）M3T FedFMs的持续学习框架，以及（v）M3T FedFM模型可解释性，这些问题必须被共同解决才能实现实际部署。
引用
@article{arxiv.2509.07946,
title = {Bringing Multi-Modal Multi-Task Federated Foundation Models to Education Domain: Prospects and Challenges},
author = {Kasra Borazjani and Naji Khosravan and Rajeev Sahay and Bita Akram and Seyyedali Hosseinalipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07946},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 2 figures