阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 持续性的原则进行开发，并详细列出了五个维度下的 15项能力：以人为中心的心态、AI伦理、AI基础与应 用。 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而，很少 有国家定义这些能力或开发国家级项目来培训教师使用人工智能，导致许多教育 准备教师能够以有效和伦理的方式与人工 智能合作。然而，根据最近的一项调查（ 联合国教科文组织，2023）。 a ), 到20 22年，只有七个国家制定了针对教师的人 工智能框架或项目。这主要可以归因于对 如何在日益增长的人机交互背景下定义教 师角色和能力缺乏了解。 人工智能（AI）对教育、教学与学习以及 教师角色和能力产生了重大影响。确实 ，AI能够处理远超人类能力范围的大量信 息和文本，并能生成涵盖人类思维象征 性表示范围内各种新内容，识别不同格 于政策制定者。 The AI CFT 目标针对需要将人工智能应 用于核心学科领域以促进学习的教师。它 并非设计用于专门教授高级人工智能知识 和技能的教师。尽管下面呈现的五个方面 和三个掌握级别可以为定义人工智能教师 的能力提供基础，但这些内容的深度和广 度仍需根据作为特定学科教学的人工智能 所需满足的更高层次要求进一步细化。 1.3 与教师的 ICT 能力框架保持 一致 15 教师的人工智能能力框架

智慧校园设计与建设 解决方案 二、规划设计 篇 （智慧校园整体规划） 一、行业定义 篇 （科学定义智慧校园） 从整个发展历程图可以 看出 ，从两个核心维度 可以对智慧校园作简要 的定义 ，一个是技术的 发展 ，一个是服务的对 象；智慧校园集合了物 联网、云计算、智能感 知等时代先进的科技技 术并优化应用于教育领 域 ，服务的对象全面 ，服务的对象全面 覆 盖到学校的教育、 科研、 管理和服务领域 ， 为学 校全面提升教育 信息化 应用及管理水 平。 定义 智慧校园是数字校园的进一步发展和提升 教育信息化的更高级形态。 通过以用户为中心 , 以实际需求为目标 , 以应用驱动为模式 , 面向用 户业务实现全面化的智慧体验和功能服务。 面向业务的一站式服务、面向管理的大数据服务 ) 4 、 生 态 发 展 ( 以硬件集群、数据集中、应用互联 , 打造可持续运行和发展的校园生态信息化环境 ) 二、规划设计 篇 （智慧校园整体规划） 一、行业定义 篇 （科学定义智慧校园） 整 体 规 划 学校及管理者 : 全面提升教育信息化应用水平 ; 进一步增强学校管理有序化 ; 提升学校知名度 ; 打破传 统信息 孤岛 , 建立大数据决策支撑体系。 教师

“ ” 微信公众号版的 校讯通 学生综合素养评价系统 通过大数据对学生素质进行全面评价， 并为学生的学习及将来就业倾向提供建 议。 云桌面系统 教师可以根据自己教学工作的实际情 况，定义所需的功能模块 门户网站系统 建立一个集成的校园门户网站系统，把 分立系统的不同功能有机地组织起来， 为用户提供一个统一的信息服务功能入 口 。 协同办公系统(OA) 以一套完善的支持群体协作、流程控制、 数据从不同的角度进行分析统计，进行趋势分析，提供领导进行决策。 17 管理平台 信息标准 综合查询 数据仪表盘 自定义信息标准 昌交换数据认证、数据校验 增量数据库 LCESB 平台 教育服务总线 自定义船理路构对应美系、伍对庭关系 、 E DBC JMS seN 疆 数 据 清洗 数据中心数据族 数据中心数据族 服务集群 数瞒恢复 做指仓库 双机热蕾 系统配置 安全审计 数据交换 系统管理 数据中心 统计分析 数据交换总线 、 安全保障体系 数据交换总线 、 安全保障体 自定义表单 日 志 服 务 器 LCESB 平台 数据库 共享 数 据 仓 库 集 群 、双 机 热 备 数据 转换数据 装教 美那激据库 业务数据 蔓警 JDB0 1 年 了 3.1.2 系统架构

本次规划多台超融合一体机，主要用于学校的资源及管理平台使用，主要承载学校办公、人事等 业务系统，以及满足学校师生对资源平台的访问和使用。 16 2.2.2 数据中心规划 数据中心采用软件模式进行灵活定义，实现一个可粒度化定义的物理数据中心，通过云平台 思路，变成多个 vDC 虚拟数据中心，该 vDC 拥有和物理数据中心一模一样的体验和运维管理。 数据中心硬件做到了最大化的极简，极简到只有 1 台 2U 的服务器，内置了 的服务器，内置了 4 个 2 路的物理服 务器节点，通过云计算软件，实现了软件、硬件、平台的全方位融合，最终呈现出了 4 个高可用 HA 服务器计算资源，4 个高可靠的分布式存储，1 套灵活定义的软件数据中心平台。 采用超融合平台建设，部署 1-2 台物理服务器，通过网络连接起来即可实现，具体超融合方 案的硬件选型原因如下： 1、采用超融合架构节点服务器，因为目前很多数据中心电力压力、机房空间、机柜资源紧张 路服务器是因为 2 路服务器相比 4 路服务器，性价比更高，更适合云平台的部署， 同时参照目前互联网公司的云计算弹性规划设计思路，通过云计算软件实现对所有服务器的资源池 化，可达到数据中心通过软件定义【路由器、防火墙、交换机、负载均衡、备份容灾等】，可以根 据业务访问 IO 进行灵活的调配资源以及增加业务节点，应对高并发访问需求； 2、采用 3+1 的设计思路，是参照电子设备的容灾理论，4 台服务器构建一个大的弹性资源池，

r 等，完全支持跨平台的部署。具有开放的 ET L 代 码 生成器。提供可自定义的接口定义工具，用户可根据简单配置在主数据平台发 第 9 页 布对外服务接口供其他业务系统调用。 4)高性能 第 9 页 平台的建设基于商业中间件，中间件提供统一的可视化的开发工具，能图形 化的设计和定义抽取、转换、加载流程。采用成熟的 E LT 的方式完成数据集 成工作。对于所交换的数据，采取 数据共享、优化业务模型、 创新智慧服务。 1〕构建集中的数据标准化体系，实现流程驱动和数据管控 通过数据管控体系和数据运维体系建设，可以对组织架构、业务模式、管控 流程、角色与职责进行明晰的定义。通过标准业务流程驱动，构信息基础集成和 共享平台，实现数据层面的战略规划管理。主数据平台解决方案支持多校区组织 结构的复杂管理层级，能够构建在多组织结构上应用系统，兼顾整体管理和各校 区流程之间的平衡。 的控制，有效降低人为因素所产生的数据问题，提高数据应用质量。 第 1 3 页 3)提升数据资产管理成熟度，实现主数据全命周期的动态管理 基于标准的数据管理模型，实现基于数据平台的规则整合、统一定义和发布 等事务的集中处理。通过数据的审计支持，来保证数据变化经过严格的审批 经； 通过数据管理的持续优化和绩效改进，提升数据资产的管理成熟度。由此实现主 数据申请、校验、审核、发布、维护、变更、注销等全生命周期的业务管理，实

备处于非工作状态，而带有感叹 号标识的表示设备已经正常开机，但存在异常。如电脑可能是由于网络不通。 在具体的设备控制层面我们可以实现设备开启、关闭、自动控制，其中自 动控制可以根据课程表或是自定义的时间规则来进行控制，可以针对所有教室 的所有设备或指定设备，也可以是针对指定教室的所有设备或指定设备，也就 是控制的颗粒度是非常细的。 其具体的操作方式也非常简单，如下图：当前设备为开启状态，如果要关 除此之外还可以非常轻松的禁掉教室里的本地控制面板，如：全采用自动 控制、无人值守，这时候就不能让人随便的通过本地控制面板对设备进行操作， 就必须要禁用掉本地控制面板的功能。 在控制中心主页面我们可以自由的选择或者自定义需要显示出来的控制设 备 点击某间教室可以进入到教室的详情界面，在详情界面里可以显示当前教 室所有设备的详细工作状态，包括工作时长、当前功率等，如果添加了环境控 制设备可以显示教室的温度、湿 讲台锁、空调、温湿度、红外感应等）进行自动化、智能化的控制，可以针对 所有教室所有设备或指定设备或指定教室的所有设备或指定设备进行操作，控 制的颗粒度是非常细的。在具体的操作层面可以手工操作，也可以根据课程表 或自定义时间规则来设置设备的操作规则，总之在设备控制层面上可以做到随 心所欲，无人值守，从而极大的降低人为干预、减少运营维护的工作量，最终 实现智能化控制，精简管理。 3.2.3. 本地控制 XX 智慧教室网平台结合校园一卡通（IC

自由弹性：5分钟内升/降级CPU和内存。 多种部署架构，满足各类可用性要求 易用性：支持批量创建操作，同一镜像可以一键创建多台云服务器；创建时自由选择硬盘； 支持Windows和Linux多种镜像。 灵活性：可以自由创建自定义镜像，并由其创建云服务器。 监控：可实现对云服务器的镜像及实例管理，并监控云主机运行状态。 3．云存储服务 将数据通路（数据读或写）和控制通路（元数据）分离，并且基于对象存储设备构建存储 系 2012、Redhat linux、Suse linux、Linux、CentOS、国产操作系统等。同时 允许用户自定义个性化模板。 2.支持多种规格 云主机规格为虚拟机的配置模板，配置模板定义了虚拟机的CPU数量、内存容量、磁盘容 量等服务器的必要参数。云主机允许用户根据不同需求选择标准配置或自定义配置，动态升级 vCPU和内存配置。也允许用户从两个维度扩展业务服务能力，一个维度是在现有云主机上扩展 级别快照回滚功能。 备份方式支持全量快照和增量快照，同时还支持用户定义周期性自动快照。 4.支持自定义镜像 通过创建自定义镜像，用户可以将一台虚拟机的操作系统、数据制作成自定义镜像，再通 过自定义镜像创建多台虚拟机，快速复制系统环境。用户可以将本地镜像上传并制作成自定义 镜像，便于现有工作环境向云主机环境进行迁移。自定义镜像可帮助用户快速获得已部署运行 环境或软件应用的虚拟机，满足建站

5)数据恢复完成后，工作机继续提供服务.....................................................................158 3.1.7、 软件定义网络设计..................................................................................159 3.1.7.1、 ...........................159 3.1.7.2、 软件定义网络规划............................................................................................160 3.1.8、 软件定义存储设计....................................... ...................................................................................162 3.1.8.2、 软件定义存储规划............................................................................................163

合理匹配参数量与硬件，可优化模型性能，提升 运行效率，避免资源浪费或性能瓶颈。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第12页 模型蒸馏的定义 通俗解释：模型蒸馏就像是让一个“老师”（大模型）把知识传授给一个“学生”（小模型），让“学生” 变成“学霸”。 正式定义：模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型） 的技术。 模型蒸馏的原理 教师模型的训练： 0：记忆+计算+搜索（互联网时代） n AI：不确定的任务（复杂和混沌），以数据模型为核心 •0.0：专家系统：知识+规则 •1.0：机器学习：数据+学习，白盒 •0.5：传统机器学习：人类定义特征，人类估算模型参数 •1.0：人工神经网络：人类定义特征，模型自己学习模型参数 •2.0：深度学习：数据+学习，黑盒（不可控，有错误概率） •1.5：判别模型：人类只提供数据，端到端学习（模型自己抽取特征，自己学习模型参数） 工具： 1. 直接使用模型或AI产品 2. 增强模型能力（ RAG、 FT） l 流程： 1. WorkFlow （人工定义） n Coze、 Dify、 ComfyUI 2. Agentic AI（模型拆解：环境、工具、策略） n 斯坦福小镇（ MetaGPT） n AutoGLM、

月，ETSI 面向全球宣布成立 F5G 产业标准工作组，提出了从“光 纤到户”迈向“光联万物（Fibre to Everywhere）”的产业愿景。2020 年 9 月，ETSI 发布《F5G 代际定义标准》，确定 F5G 三个主要特征：增强固定宽带 eFBB、全 光联接 FFC 和可保障品质的体验 GRE。F5G 的参与者包括诸多机构成员，如电 信运营商（中国电信、中国联通、意大利电信、法国电信等）、设备商（华为、 ONA绿色全光网络技术委员会 11 11 表性技术为 10G PON 技术及 Wi-Fi6 技术等，并逐渐往 50G-PON 和 Wi-Fi 7 等技 术演进。 图 1-1 F5G 网络代际定义 智慧教育 F5G 全光网主要指采用 F5G 无源光局域网（POL）建设的校园网 络，同时也包含了用于高校多校区之间互连的 F5G 全光承载。 无源光局域网 POL 是一种基于 PON 技术组网的局域网方式。该组网方式采 统以太网方案带宽升级时，需要重新更换弱电间的汇聚以太网交换机及更改相关 的配置数据，工作量大，改造时间长。 F5G 全光网可通过在光纤上叠加波长灵活实现带宽和业务的平滑演进。 在 PON 技术的标准定义中，已定义 GPON、XGS-PON 和 50G-PON 分别采用 不同的波长范围，可支持基于波长的平滑叠加，故 F5G 全光网可实现在同一根光 纤中通过叠加新波长的方式提升带宽及支撑新业务，且在提升带宽及新增业务过