距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 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 伦理与安全，始终让技术服务于人，助力教师成为课 堂的首席引导者。 在教育全球化的浪潮中，我们亦积极推动国际交流与 合作，将中国智慧教育方案带入全球视野，助力教育 现代化迈出中国步伐。希沃愿与各方携手，以技术革 新驱动教育公平与质量提升，共同绘制智能时代的教 育新图景。 张凌 广州视睿电子科技有限公司总裁 AI技术开放融合，构建全流程的AI教学空间！ 人工智能正成为重构育人生态、实现大规模因材施教 的关键力量。要构建一个人机共生的教育未来，我认 为需聚焦四大核心：一是升级教学环境，构建教师- AI-学生三元互动的新型生态。我们追求的不是技术的 简单叠加，而是人机共育的深度融合，让AI成为教师 的得力助教与学生的个性化学伴。二是升维教师角色， 推动其成为技术驾驭者与人文守护者的统一体。未来 的优秀教师既要善用AI提升教学效率，更要传递教育 的温度与智慧，在技术理性与人文关怀间找到最佳平 衡。三是筑牢安全底座，构建自主可控的教育专属大

在这一过程中，以大语言模型（Large Language Model，LLM）为代表的大模型（Large-scale Model）作为 高等教育数智化转型的核心引擎，能够通过技术赋能与生态重构，成为高等教育数智化转型的核心驱动力。大 模型在教学、科研、治理等方面推动了由数字化向数智化转型。教学方面：推动了教学模式革新，为个性化学习、 提升教学效率、构建智慧课堂等提供了必要的支持（如通过学情数据分析为学生提供量身定制的学习体验 大学集团 《在教育中使 用生成式人工 智能的原则》 7 阐述了罗素大学集团关于在教育中使用生成式人工智能的五项指导原 则。该集团致力于促进对人工智能的负责任和合乎道德的使用，并培 养师生成为人工智能领域的领导者。核心原则包括：1）支持师生提升 人工智能素养，理解人工智能带来的机遇、局限和伦理问题（如隐私、 偏差、准确性）；2）培训教职员工，使其能指导学生有效、恰当地使 用人工智能 数据隐私，以及对学术诚信的深刻影响，甚至可能进入“后抄袭时代”。 教育工作者需在利用人工智能创新和保持教育人文精神间取得平衡。 为充分发挥生成式人工智能潜力，高校应关注技术普及、伦理规范和 批判性思维培养，确保人工智能成为促进包容、公平、协作与高质量 学习体验的助力，而非取代人的角色。 2024 年 2 月 欧盟 《人工智能法 案》 14 为人工智能系统建立了一个分层风险分类框架，对教育、就业和执法

AnyRobot 等产品系列， 连续多年蝉联 IDC 中国备 份恢复市场排名第一 ，荣获 Gartner 的 CCP 魔力象限 挑战者 ，并与华为、 SAP 建 立战略合作， 成为数据 管理 市场的探索者。 迈进 全域数据能力 2019 年 正式发布 “大数据基础设施” 战略，以数据全生命周期和 全类型数据的全域数据为核 心能力，与客户共同打造数 生态；发布新愿景“以数 据重塑生产力，共创智能 世界”，共创数据驱动型 组织。 创业于 数据保护能力 2003 年 以数据保护能力为主， 提供备份一体化产品 与解决方案 ，成为备 份市场的挑战者和创 新者。 数据驱动智慧校园建设｜ 05 深入教育领域，爱数已成功服务于 1500+ 学校 高校 ，帮助组织实现不同业务的 数据生命周期管理 ，增强数字化韧性。全新一代产品凝聚了过去 17 年的技术积淀 ，在诸多 创 新技术的加持下 ，从数据保护升级到业务数据生命周期管理 ，面向各类业务提供数据供 给能 力 ，成为一个准生产系统。 AnyBackup 领先的备份数据湖架构实现诸多创新： • 完整的分布式架构 ，支持 Scale-out 弹性扩展与负载均衡 ，无单点瓶颈； • 支持备份恢复专有协议

当 AI 将核安全量化为概率模型 ，我们是否正在遗忘核技术对人类存在的 根本性威胁？ u 算法优化会否遮蔽对 “绝对安全不可能性”的敬畏？ u 为防范核风险而创造的超级监控系统 ，是否可能成为新形态的技术霸权？ u 当 AI 替代人类判断 ， 监管者会否沦为算法的 “执行器官”？ 工具理性与价值理性的永恒张力 n 汉斯 · 约纳斯的责任伦理 • AI 的 “概率思维”与责任伦理的 康德“人为自然立法”的困境 u“ 人类为技术立法” ， 而 AI 系统正悄然成为新的 “立法者” ：通过数据训 练 形成的隐性规则 ， 可能超出人类理解范围 ， 其科学性如何评价。 u 当 AI 制定安全阈值 ，这是否构成对“人为自身立法”启蒙理想的背叛？ n 唐娜 · 哈拉维的“赛博格”隐喻 u 核安全监管者已成为 “赛博格”： 人体与仪器融合 ， 人脑与 AI 决策系统共 生。这种融合模糊了传统的主体 无序或不安全的流通则可能引发隐私泄露、 数据滥用甚至 危害 国家安全。 因此 ， 如何构建一套既能保障安全可信 ， 又能促进高效有序流通的数据要 素 市场化配置体系 ，有效打破 “数据孤岛”现象 ， 已成为推动数字经济持续 健 康发展的核心挑战与关键议题。 国家数据局印发 《可信数据空间发展行动计划（ 2024—2028 年） 》 国数资源〔 2024 〕 119 号 数据治理的困境 数据治理：

２１ 个百分点和 １６ 个百分点。 第四，与风电相比，太阳能发电大规模投入应用的起步时间晚了 ５ 年左右，目前风力和太 阳能发电量都有大幅度增长，虽然发电量占总发电量的比重约为 １０％，但是将会逐步成为 主力电力、主力电量和主力能源。 （三）火电污染控制和碳减排成效显著 根据中电联统计分析，与 ２０１０ 年相比，２０１９ 年全国火电（其中煤电装机和发电量占 比均为 ９０％左右）颗粒物排放量由 在“源” 方面，尽可能提高预测的精度并加强调节性能；在 “荷”方面，也应当提高调节能力或者需求响应能力。 与传统的电力系统运行逻辑相比，“源”与“荷”都出现了较大不同，储能（包括储电、 储热等）成为新型电力系统的重要组成部分。 为了适应不同地区、不同“源”与“荷”的特 点以及电网的特点，储能将会以多种方式（化学或物理方式）在电网侧、“源”与“荷”侧进 行配置，原有的“源、网、荷”系统将转变为“源、网、荷、储” 时期的主要任务之一 但笔者认为并不是要在“十四 ， 五”期间全面完成，而是贯穿实现碳达峰碳中和目标的全过程。 新型电力系统不能够脱离 “发、输、变、配、用、储”各环节的技术、设备、工程实体而独立存在，所以新能源成为主体 能源必然是一个渐进的过程。 随着新能源的发展，传统化石能源尤其是煤电必然要逐步 退出，这需要一定的时间；同时，技术发展仍然处在非常活跃的阶段，在能源电力转型中必 ４２ 东西i 王志轩：

.....................................................................135 1. 引言 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的快速进步为教育领域带 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 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 推动中小学人工智能应用的政策建议 通过以上研究，本文旨在为教育信息化 2.0 背景下中小学人工 智能应用的政策制定提供参考，助力教育现代化的实现。 1.1 研究背景 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的突破性进展为教育领域 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

产生的新问题 在各部门间数据通信畅通的同时，数据质量成为了制约工作效率的突出问 题，比如：学生信息中的身份证号码错误时，在信息化系统中业务流程很难顺 畅的办理，通过身份证号码无法查询学生或无法通过终端设备读取学生信息等。 从某种程度上讲，数据质量问题制约了学校信息化长久发展的步伐。 第三阶段：数据治理阶段 建设任务 第二阶段产生的数据质量问题，成为高校信息化建设过程的瓶颈。为了提 高数据质量 据，有效的促进了信息化管理的高效性。 产生的新问题 高质量数据的积累，需要完善的制度与运营团队，但紧紧提高了部分工作效率， 解决了部分问题，投入与产出不均衡，如何利用高质量的数据进行更深层次的 使用，成为了新的问题。 第四阶段：数据分析挖掘阶段 建设任务 高校信息化建设的数据挖掘阶段，立意于提高数据的使用价值，进行更深 层次的挖掘，从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息， 学校的教学、管理、办公、服务水平。信息化与教育教学结合已经成为大势所 趋，学校现有信息化建设水平已经成为衡量学校软实力的新标准。 因此，在学校当前信息化建设的基础之上，谋求新的突破与创新，创造新 的亮点和特色，引入更为先进的校园信息化服务理念，构建一套可持续发展的 信息化服务体系，提升学校信息化服务水平，进而从整体上提升学校的综合实 力，应成为学校下一步的信息化建设战略。建议学校全面投入信息化建设，通

这一至关重要的新联合国教科文组织人工智能能力框架使各国能够填补这一空白。作 为首个全球性的此类框架，它旨在指导各国制定本国的人工智能能力框架和教师专业 培训计划，确保教育成为公共产品的进程得以推进。 在一个日益复杂和不确定的世界中，确保教育成为我们共同未来转变的中心空间，这是 我们的共同责任。 Stefania Giannini 教科文组织教育助理总干事 Acknowledgements 在 虑，包括审视教师需要扮演的角色如何演 变以及他们需要具备哪些能力以实现伦理 且有效的AI应用。教师是教育中人工智能 的主要用户，他们被期望成为利用人工智 能设计和促进学生学习的设计者和 facilit ators，确保人工智能丰富环境中的安全 和伦理实践，并成为终身学习人工智能的 榜样。为了承担这些责任，教师需要得到 支持，以发展其能力，充分利用人工智能 带来的潜在好处并减轻其在教育环境及更 广泛社会中的风险。 能力的具体背景下，这一可问责的人 类原则意味着 18 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 越来越多地介导准备、教学、学习和评估 。因此，教师需要被赋能，以成为人工智 能时代协作知识生产者和公民指导者。为 了帮助教师探索并承担这些新角色，AI 教育框架（CFT）旨在培养他们对人工智 能社会影响的人本意识，以及适应和应对 人工智能在教育领域不断演变性质的能力

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培养大数据人才、利用智慧校园大数据深化智慧校园管理 促进智慧校园改革发展、使用大数据平台提高智慧校园科研水 平和效率，既是智慧校园面临的重要任务，也是智慧校园发展 的战略机遇。 大数据正在逐渐成为社会基础设施，成为每一家组织机构 的标配。“大数据”之“大”，更多的意义在于：人类可以“分析和利 用”的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人 类可以发现新的知识，创造新的价值，并让很多常态化的认知、 快 推进大数据战略布局。大数据产业已上升至国家战略高度，正 日益渗透到经济发展和社会生活的方方面面。2015 年 9 月 5 日， 国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经 成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务 大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。 智慧校园大数据已经上升到国家战略层面，引起社会各界 的广泛关注和高度重视。智慧校园大数据将首先破解传统教育 2.4.10、 数据驱动带来的科研新挑战 数据剧增由量变引起质变，使科研人员的思维和行为模式 在传统的学科研究领域发生转变。如何借助大数据相关技术以 及资源，找到本学科研究成果的新视角，已经成为当前智慧校 园研究的重要课题。 2.5、 智慧校园大数据云平台建设原则 数据采集是建设智慧校园大数据的基础性、先导性工作。 随着很多新型技术（如眼动追踪技术、语音交互技术、体感技 术等）的