打破信息孤岛、 消除系统割 裂、 一扫交互低效 的传统智能校 园的众多弊端。 3. 构建园区管 理 中监控、 预警、 诊断、 分析一体化的 3D 可视化 平台。 产品运 营具 有 3 大特点： 1 、 运 营可视化 2 、 运 营智能化 3 、 运 营集成化 操作系统 安全管 理 支持集成安保监控系统、 消防监控、 监控警报 情况等 校园安全防范管 理 系统数据， 精准统计和记录每日学 新。通过平台可清晰掌握学校历年资产的变化以及各 学院的资产拥有量。这有利于学校的财政部门进行更 加科学有效 的 财政策划。 功能模块 服务器配置推荐： 四核 Intel / AMD 处理器， 2.5GHz 及以上 32GB 及以上内存 , 256GB SSD Nvidia GeForce/Quadro/Tesla 系列 操作系统和运 行环境： windows 10 64-bit windows Server

智慧院校智能校园顶层设计 及解决方案 智能校园的顶层设计的含义 通过综合信息服务平台 ，依托物联网、云计 算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支 持，集成了校园的分布式信息系统资源，为广大 师生提供了全面、协同的智能化感知环境 ，为教 学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便 捷化的信息服务。 智能校园 智能校园的愿景 智能校园的五大特征 智能环境感 知实时全面 ，基于数据中心进行数据整合 ，以实现全院数据的源头唯一和共享 ； （ 4 ）变应用为服务 ，以提高师生的获得感和体现感： • 构建师生个性化门户和综合服务中心 ； • 使用流程工具 ，重构学院的管理架构及流程 ，实现学院流程的规范化和跨部门的协 同 办公； • 实现移动应用全面覆盖； （ 5 ）建立基于学校、专业、课程、教师以及学生等层面的数据分析、监测与预警平台 ，为 各 级管理者提供服务 第一步：预先将各类标准 进行信息化管理 通过智能校园实现常态化的诊断与改进 第二步：建立内部质量保证体系的诊断与改进循环，使内部质量保证 体系在信息化的保驾护航下自动地运行： 7. 趋势分析及智能报告 根据数据连续变化情况 生成趋势图，进行趋势分析。 同时可生成学校教育质量监 测报告、专业建设监测报告、 课程建设监测报告、教师发 展报告、学生成长报告。 1.

项目编号： 教育行业 AI 大模型 设 计 方 案 目 录 1. 背景与目标...................................................................................................6 1.1 教育领域的挑战...................................... ..............................................7 1.2 AI 大模型的优势....................................................................................9 1.2.1 提高学习效率....................................... 后端服务.....................................................................................46 3.2 AI 大模型选择.....................................................................................48 3.2.1 预训练模型选择标准

大模型时代的 AI 教育：思考与实 践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 30 分钟和大家分享的内容： • 01 ：对 AI 技术的认知 • 02 ：对 AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 n 我们从三个角度来认知 AI 技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向 AGI 之路 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 智能（ Intelligence ）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 1. 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion 、 transformer ◼ 从 NLU+NLG 到 LLM （大语言模型） 1. 语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要

：信息化管理部 门 ) 数据责任单位分管领导 ( 参与 ：各业务部门 ) 根据“问题数据修订计划” 通 过各种方式进行处理 数据治理项目 跟踪 / 协调人 业务部门 信息化接口人 标准治理及 集成实施人员 信息技术接口 人 数据治理 实施人员 业务专家 实施组 高校信息化机制建设 system mechanism 优先 高校数据消费场景建设 科研 综合 本科教学 的完整性 （不完整） 数据标准的执行 （未执行） 数据的合规性 （不合规） 数据的真实有效性 （非最新） 数据的业务逻辑性 （不合理） 实施服务 实施服务 实施服务 业务设计 业务及管理设计 内环：数据治理 外环：质量牵引 数据治理逻辑 Data governance logic 数据标准执行缺失的处理手段 Measures to deal experience for teachers and students • 采购过程透明：采购业务合规 ，业 务过程留痕 ，查询统计便捷 • 支付计划明确：让财务清晰月度支 付及应付账款 ，合理分配资金使用 • 业务督办督察：提高预算执行进度， 提高业务执行效率 ，方便监督审计 校级采购内控信息化管理 Strengthen the internal control

大 模 型 背 景 下 高等教育数智化转型研究报告 智 慧 之 钥 解 锁 未 来 潜 能 编委会 主编 孙鹏飞 吴永和 范小骞 副主编 肖玉敏 吴战杰 陈 浩 党张波 赵 爽 编委会委员 曹 鹏 陈慧娟 黄和平 谭 方 编者（按姓氏音序） 陈 明 陈圆圆 侯 磊 刘万飞 刘桢桢 明守刚 吴慧娜 吴 优 许秋璇 颜 欢 张文轩 ChatGPT 3.5 发布以来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，对教育变革带来巨大影响。教 育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。 本报告系统梳理国际与国内政策进展，深入分析国际社会高度重视人工智能教育应用的政策动向，以及国内以 人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 助力文化传承传播、建构数据驱动的教育治理体系等 七个重要方面。报告的核心关切聚焦于如何在拥抱人工智能技术创新的同时，建立有效的治理机制，并确保高 等教育的人文价值和社会责任得到维护。 围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征

项目编号： DeepSeek AI 大模型在学校教育应用场 景 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景....................... 亿美元，年均复合增长率高达 18.3%。这 一增长趋势主要得益于以下几个方面的推动： 1. 技术驱动的教学变革：人工智能、大数据、云计算等技术的广 泛应用，正在重塑传统教学模式。例如，个性化学习平台的普 及使得学生可以根据自身学习进度和兴趣进行定制化学习，从 而提升学习效率。 2. 教育资源数字化：在线教育平台、电子教材和虚拟实验室等数 字化教育资源的普及，使得优质教育资源能够更广泛地覆盖偏 远地区，缩小教育鸿沟。 DeepSeek 技术的另一大亮点。通过分析学 生的学习行为、成绩数据、兴趣偏好等多维度信息，系统能够精准 推荐适合的学习资源、练习题和课程内容。这不仅能够提高学生的 学习效率，还能有效缓解学生的学习压力，实现因材施教。 为了更直观地展示 DeepSeek 技术的功能，以下是其核心模块 的简要说明：  智能出题系统：基于 NLP 和知识图谱，自动生成符合教学大 纲的习题。  作业批改：通过

为教育领域 带来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智 能的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 大，其实际落地仍面临诸多政策、技术、伦理等方面的挑战。 在全球范围内，许多国家已经将人工智能教育纳入国家战略。 例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略计划》中明确提出要 推动人工智能在教育领域的应用；中国也在《新一代人工智能发展 以负担，特别是在经济欠发达地区。  教师培训不足：教师缺乏必要的技术培训，难以有效利用人工 智能技术进行教学。  数据隐私问题：人工智能技术涉及大量学生数据的收集与分 析，如何保护学生隐私成为一大挑战。 综上所述，中小学人工智能应用的研究背景复杂而多元，涉及 政策、技术、伦理等多个层面。为了推动人工智能在中小学教育中 的有效应用，亟需从政策制定、技术研发、教师培训、伦理规范等 多个方面进行系统性研究与实践。 与人工智能技术融合的必要性和可行性。接着，文章将梳理国内外 中小学人工智能应用的政策现状，重点分析政策制定的背景、目 标、实施路径及成效评估。在此基础上，文章将深入探讨我国中小 学人工智能应用政策的主要问题与挑战，并提出相应的政策建议。 文章结构如下：首先，引言部分将介绍研究背景、研究意义、 研究方法及文章结构。其次，第二部分将详细阐述教育信息化 2.0 的内涵及其与人工智能技术的融合路径。第三部分将通过对国内外

百年大计 教育为本！ 怀着对教育的敬畏和对未来的信心， 探索AI+智慧教室的高质量发展之路！ 著名教育专家观点 站在教育强国建设与智能时代变革的历史交汇点，教 育数字化已不仅是技术与教育的简单叠加，更是重塑 教育生态、开辟高质量发展新路径的核心动力。《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 智慧教育生态贡献企业力量。 周佳峰 科大讯飞股份有限公司副总裁 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化和国际化方向，构建开放、普惠、安全的教育 智能新生态。 我们积极建设并落地教育教学大模型，依托 “1+N+N”AI技术架构，将自研的希沃教学大模型 2.0融合高质量教育语料与通用模型，打造覆盖备课、 授课、评价全流程的AI教学空间。我们倡导携手生态 伙伴打破资源边界，缩小数字鸿沟。同时高度重视AI 伦理

高校数据中心作为智慧校园的基础设施 ，数据中心的 SLA 直接影响着高校 各类业务的正常开展 ，因此若要增强高校数字化韧性 ，须对高校数据中心有 更高的 SLA 要求。 在各类政策及行业规范中 ，明确提出了相关的要求。例如 ，在《关于加强新 时代教育管理信息化工作的通知》和《高等学校数字校园建设规范（试行）》 中 ，都明确提出高校数据中心建设需具备容灾备份能力、运维能力 ，以保障 U N 统一日志管理及可观测性方案 云基础设施可观测性方案 灾备体系可观测性方案 AnyShare 可观测性方案 非结构化数据中台，实现“数据” +“ 知识”双擎驱动 增强数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 高校云盘建设 高校智能教学助手 高校统一内容管理 体系化数据灾备及可观测性方案 分级数据保护方案 语料生成 ( 未来 ) Knowledge Networks Knowledge Graphs 知识图谱 TSModels 传统模型 RDB 关系型数据 LLM 领域大模型 LLM Tools Prompt Builder Prompt 构建 Agent Dev 助手开发 （未来） Model Hub 生成 Data Management Processing