视觉语言模型（VLM）被应用于教育技术中，用于处理和生成结合视觉和文本信息的内容，从而实现更具互动性和可访问性的学习体验。这些模型分析图像、图表或视频以及文本，使它们能够回答问题、提供解释或生成教育材料。例如，VLM 可以在数字教科书中解释数学问题的图表，或在视频讲座中描述科学过程。通过整合这两种模式，VLM 有助于弥合受益于多模式解释的学习者的理解差距。
一个实际应用是在自动化辅导系统中。VLM 可以为帮助学生完成家庭作业的工具提供支持，这些工具能够解释手写方程、图表或实验室实验照片。例如，学生可以上传一张包含受力图的物理问题照片。VLM 可以识别图表，解析相关问题，并生成分步指导。类似地，在语言学习中，VLM 使应用程序能够通过视频/音频输入评估发音，同时提供实时的基于文本的纠正。另一个用例是可访问性：VLM 可以将视觉内容（例如，讲义中的图表）描述为文本或音频，供视障学生使用，使材料更具包容性。
从技术角度来看，开发者通过在教育数据集上微调预训练模型来实现 VLM。例如，可以利用 STEM 教科书中的图表和解题步骤来调整像 CLIP 或 Flamingo 这样的模型。可以集成 Google 的 Vision AI 或 OpenAI 的 GPT-4V 等 API 来处理图像到文本的任务，而自定义模型可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行领域特定的微调。挑战包括确保在专业领域（例如，医学图表）的准确性，以及最小化实时使用的延迟。通过将强大的视觉理解与上下文语言生成相结合，VLM 增强了教育技术工具，而无需全新的基础设施，使其成为现有平台的可扩展补充。