交换机部署于楼层中的相关的弱电间，汇聚层交换机部署于核心机房。接入 层和核心层交换机通过光纤连接，核心层交换机之间通过光纤连接，从而保证数据的稳定传 输。 网络拓扑图 为提高骨干网络的可靠性，本方案建议采用双核心。 即在中心机房部署两台全千兆光纤三层交换机，核心交换机之间通过千兆光纤相连，前 端监控接入点接入到接入交换机，接入交换机通过千兆光纤与核心交换机相连。 2.5.3监控点的接入设计 存在巨大的线路资源浪费。因 此，我们建议在分散监控点采用 EPON（Ethernet over PON）技术，根据监控点的分布情 况，由各接入点引出若干条光纤，通过无源分光器，以树形的结构延伸到各监控点。 采用 EPON 的组网方式，可以极大的节省主干线路光纤资源，且每个监控点到交换机都 为独享带宽，根据每路摄像头的码流要求，并考虑将来的扩展，我们建议每路带宽设计为 10Mbps，即每个 10Mbps，即每个 EPON 树能最大支持 100 路的枝节点。 环状封闭监控点设计 对于类似周界监控的封闭环形监控点集合，我们建议可以借鉴网络部署中的环网技术， 即将所有的监控点构架在一个环网之上，环网最大的优势在于可靠性很高，环网链路任一点 断路，不 会 影响数 据的正常传 送 。目前在监控 领域 前端接入方式 上最 成 熟的 就是 RRPP，RRPP（Rapid Ring Protecting Pr

个维度（如知识点掌握度、学习态度、课堂参与度等）进行综 合评价，减少单一指标带来的偏差。 3. 反馈即时性：DeepSeek 支持实时数据分析与反馈，帮助教师 及时调整教学策略，同时为学生提供个性化的学习建议。 此外，DeepSeek 的引入还能够显著提升教学评价的效率，减 少人工操作的繁琐与误差，为学校管理层提供科学决策支持。通过 以下示例表格，可以更直观地展示 DeepSeek 与传统评价方式的对 评价的科学性和精准度，进而优化教学质量和学生学习体 验。DeepSeek 作为一种基于大数据和人工智能的分析平台，能够 实时收集、处理和分析教学过程中的各类数据，为教师、学生和管 理者提供多维度的反馈和建议。 首先，DeepSeek 的应用能够显著提高教学评价的效率。传统 评价方式往往依赖于人工收集和分析数据，耗时耗力且容易受到主 观因素影响。通过 DeepSeek，学校可以实现自动化数据采集和智 的算法，设计多维度的评价 模型，包括学生综合素质、教师教学效果和课程设计质量等。 - 智 能化反馈与改进：通过 DeepSeek 的智能分析，生成个性化的评价 报告，并为教师和学生提供针对性的改进建议。 此外，本文将介绍方案实施的具体步骤，从系统部署、数据输 入到结果输出，确保每个环节的流畅性和可操作性。同时，文章还 将讨论方案实施过程中可能遇到的挑战及相应的解决方案，以确保 方案的顺利推进。

校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景中将引入人工智能技术，实现多元化的评价体系， 管理 信息。 - 数据处理层：利用大数据平台对采集的数据进行清洗、整 合和存储，确保数据的准确性和完整性。 - 智能分析层：基于机器 学习和深度学习算法对数据进行分析，生成个性化的学习建议和管 理决策支持。 - 应用服务层：为教师、学生和管理者提供智能化的 教学工具、学习平台和管理系统。 项目的实施将分三个阶段进行：第一阶段为基础设施建设，包 括硬件设备的采购和网络环境的优化；第二阶段为系统开发和集 在自然语言处理方面，DeepSeek 技术能够通过语义理解和上 下文分析，自动生成高质量的教学内容，例如智能出题、个性化作 业批改以及在线答疑。其 NLP 引擎不仅支持多种语言，还能识别 学生的语言特点，提供针对性的反馈和改进建议。例如，系统可以 自动识别学生作文中的语法错误、逻辑问题，并生成详细的分析报 告。 计算机视觉技术在 DeepSeek 中主要用于课堂行为分析和智能 化监考。通过摄像头捕捉学生课堂中的动作、表情和行为，系统可

个性化学习：通过分析每位学生的学习习惯、知识掌握程度和 兴趣偏好，AI 大模型能够为每位学生量身定制学习计划，帮 助他们在合适的难度和节奏下进行学习。 2. 教师支持：从课程设计到课堂管理，AI 大模型可以为教师提 供数据驱动的建议，自动化基础行政工作，从而让教师更专注 于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 够在更灵活、更自我驱动的环境中学习。 在评估方面，AI 大模型可以自动化地进行作业批改和考试评 分，确保评估标准的一致性和客观性。AI 的分析能力还可以识别学 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 体，以确保模型能够有效满足用户需求并提供有效的服务。目标用 户群体主要可以分为以下几个类别： 1. 学生群体：主要包括小学生、中学生和大学生。他们是直接使 用 AI 大模型进行学习的主体，需求包括个性化学习建议、智 能辅导、学习进度跟踪等。为了满足不同年级学生的需求，设 计时需考虑各个学段的知识结构与学习能力的差异。 2. 教师群体：教师作为教育的引导者，他们需要通过 AI 大模型 获取教学资源、

.................................................................................85 7.4 评估结果的反馈与改进建议...............................................................87 8. 中小学人工智能应用政策的未来展望............. ...................95 8.4 中小学人工智能教育的国际合作与交流.............................................97 9. 结论与建议.................................................................................................99 ........................................................................................102 9.2 政策建议...........................................................................................103 9.3

A2A就是网络接口 3. MCP就是USB接口 Agent：从human in loop到human on loop 人类设立任务目标 AI对其中某(几)个任务 提供信息或建议 人类自主结束工作 人类设立任务目标 AI完成其中某(几)个流程 的初稿 人类修改调整确认 人类自主结束工作 设立目标 提供资源 监督结果 全权代理 任务拆分 工具选择 进度控制 教学资源开发：开发电子版教材、生动形象、互动性 强的多种形式教学素材 灵活教学：实现远程授课、实时互动、作业布置批改、 学习管理与辅导、利用VR/AR等技术打造沉浸式学习环境 家校沟通：建立高效沟通平台，提供亲子活动建议、心 理健康教育等资源，营造家校协同氛围 4.高等教育阶段 侧重：学生专业能力培养 教学模式变革：推进在线课程建设和资源共享；通过虚 拟仿真实验解决"三高三难"问题 科研能力提升：整合共享科研资源；高效数据采集分析 个性化学习路径设计 5.全维度评测 能力诊断与评测效率提升 面向教育者 面向学生 学习过程全程记录 知识点掌握分析 教学效果评估 学习行为画像 能力成长追踪 个性化学习建议 4.智能化考试 全维度训练与评测 面向教育者 面向学生 智能化命题系统 试卷难度分析 考试质量监控 个性化测试内容 能力水平精确定位 考前指导与反馈

不仅精准呈现出各个知识点的得分情 况 , 还通过与班级整体数据以及过往成绩的对比 , 详细分析出每个学生在不同知识板块的掌握程度 , 同时针对薄弱 环节提供 了个性化的学习建议。 / 常见应用场景：智能助评 - 成绩分析与教师指导建议 1. 跨学科教案生成 输入“设计《红楼梦》整本书阅读的 6 课时大纲 ，融入历史与美学视 角”， DeepSeek 可生成包含小组辩论、跨学科联动的教案框架，教师 国际课堂中 ， AI 实时翻译学生发言并补充文化注释 ，打破语言壁垒。 课 堂 教 学 动 15. 作文智能批改 AI 从“结构逻辑”“文采”“思想深度”三维度评分 ，生成改进 建议（如“增加过渡句提升连贯性” ）。 16. 错题智能分析 学生拍照上传错题 ， AI 识别错误类型（计算错误 / 概念混淆） ， 推 送同类题目并标注易错点。 17. 知识点薄弱点热力图 分析全班作业数据 18. 个性化学习路径推荐 根据学生表现 ， AI 规划学习计划（如“物理力学薄弱生优先学习 动能定理微课” ）。 19. 口语对练评估 英语口语作业中 ， AI 模拟考官进行发音评分并提供纠音建议。 20. 试卷自动分析 输入班级试卷 ， AI 总结高频错题分布并推荐针对性复习策略。 21. 学习规划动态调整 AI 结合学生阶段性测试结果 ，动态优化寒暑假学习计划（如“每 日增加 5 分钟数学计算训练”

. . . . . . . . . . . . . . . . 26 10 教师人工智能能力框架 - 目录 第五章 ： 建议的实施策略。。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。 5.1 规范 AI 并确保可靠的 AI 教育工具 . . . . . . . . . . 要——这种方法促进关键的伦理和实践原 则，有助于在整个AI系统生命周期中调节 和引导所有利益相关方的行为。这些关于 在教育中使用人工智能的人类中心原则通 过联合国教科文组织（UNESCO）逐步阐 述形成。 关于人工智能伦理的建议 (20 22 a ) 以及各种政策指导工具 ， 包括 人 工智能与教育的北京共识 （ 教科文组织 ， 2019 年) ， 人工智能与教育 ： 对政 策制定者的指导 （ 联合国教科文组织 ， 2022 通过可转移的能力导航个人进展 ： 鉴于人工智能技术的迅速扩展，相应 伦理问题的复杂性以及将人工智能融 入教学的挑战，教师应得到帮助以逐 步提升其人工智能技能。AI CFT概述 了多个层次的技能，以指导这一进程 ，并建议培训方法以帮助教师保持对 新兴技术及其对教育、伦理和社会影 响的广泛含义的了解。 21 3.1 AI CFT 的尺寸 教师的 AI 能力框架

......3 6 主要结论和建议 ...................................................................4 6.1 主要结论 ....................................................................4 6.2 建议 ................... 主要结论和建议 6.1 主要结论 该项目的设计符合要求，项目建设目标明确，建设内容清晰，技术方案设计 具体可行，项目组织机构落实到位，投资规模合理，建设周期合适，项目在技术、 经济、政策三方面可行。 6.2 建议 该项目必要性和可行性论证充分，符合国家的有关政策要求，具体建设内容 和工程结构，既有创新，又切实可行，可提升教育管理水平，并考虑到项目实施 条件基本成熟，建议尽快批准实施建设。 为保证设备正常工作，前端设备点位网络带宽上行最低要求 2M, 下行最低 带 宽 20M,, 因此建议局域网接入网络不低于 100M。 (3)门禁通道管理子系统 门禁通道管理子系统前端 IP 设备通过交换机汇聚，通过安防传输网络连接 数 据机房。 为保证设备正常工作，前端设备点位网络带宽上行最低要求 2M, 下行最低 带 宽 20M, 因此建议局域网接入网络不低于 100M。 由于主干传输网络不单需满足安防业务服务器、存储设备接入带宽需求，还

.............................. - 66 - 第 6 章. 教室装修建议............................................................................ - 66 - 6.1 教室选型建议.................................................... 台可以支撑1000-2000 个并发用户直播及点播，可 通过增加直播和点播的节点 服务器，采用服务器级联技术可以实现更大容量并发用户的直播及点播 。  节点服务器管理 例如要实现5000个用户的同时点播直播，建议配置10台节点服务器级联。 按低质量三路视频，一路音频， 5000个直播并发进行估算： 所需带宽约2187.5M 第 70 页 共 119 页 多媒体信息的传输、记录与分享 128K*3+64K=448K 说明：由于灯具及灯管质量参差不齐，亮度及色温差异，实际施工中建议 以上述值为参考，适当加大功率，宁高不低。 国 家 建 筑 照 明 有 详 细 的 标 准 ， 对 于 普 通 教 室 而 言 ， 国 标 的 照 度 要 求 是 300LX （勒克斯），演播室的照度要求是2000LX。录播教室不同于普通教室， 应该相应提高光照度标准，参考演播室的电视节目录制的光照要求，一般建议 录播教室的教师区光照度最少应该达到700LX