提供更加个性化、精准化的教学服务 缩小教育鸿沟，促进城乡教育均衡发展 “ 互联网 + 教育”上升为国家战略 中国共产党第十九次全国代表大会 党的十九大报告明确提出：优先发展教育事业。积极推进“互联网 +” 行动，提升中小学校的信息化 建设和应用水平。推动信息技术和教育教学的深度融合，切实加快全国教育信息化进程，以教育信 息化支撑和引领教育现代化，服务教育强国建设。 “ 十三五教育规划” 要求大力发展“互联网 教育教学环境，利用教育信息化手段解决一些存在的主要 问题，从而实现：  实现教育教学环境数字化  实现信息互联互通，破除“数据孤岛”  实现“立德树人”，师生综合素养提升  实现学习方式和教育教学方式的创新  实现教育均衡发展高度的提升 从而达到“提升教学质量，促进教育公平，减轻工作量，提 高社会满意度”的目的。 总体规划 智慧管理 教育大数据 应用云平台 教育大数 据中心 教育信息化 基础设施建设 的全面融合 教育资源建设 建设目标 1. 建设“互联网 + 教育”大 平台，开展常态化应用 2. 统一标准，信息技术与 教育深度融合 3. 整合优秀教学资源，促 进教育均衡发展 4. 全面提升师生信息素养 建设创新型教师队伍 5. 指导数字校园建设，升 级改善硬件设施 6. 建设教育大数据中心，持 续性建设智能教育教学环境 7. 推进教育治理数字化转型， 提高教育管理信息化水平

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 验，促进教育公平。教育信息化 2.0 时代的到来，标志着教育从传 “ ” “ ” 统的 技术辅助 向 技术驱动 转变，人工智能作为其中的核心驱动 力，正 力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调，要加快人工智能与教育的深度融合，推动教育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 持，也为教育信息化 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 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。

....................................................................................175 22.3 团队凝聚力提升................................................................................................... ...................................................................199 1. 引言 在当前的教育环境中，教学评价作为教育质量提升的关键环 节，其科学性与有效性直接关系到教学目标的实现和学生学习成果 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 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 比： 评价维度 传统评价方式 DeepSeek

.........................................................................................13 1.2.1 提升教学效率.............................................................................15 1.2.2 个性化学习支持. 效率、个性化和智能化管理的需求。为此，DeepSeek 学校旨在通 过人工智能和大数据技术的深度整合，构建一套全面覆盖教学、管 理、评价等环节的智能化教育生态系统。项目目标是通过技术手段 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 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， 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 成，完成各个功能模块的开发和测试；第三阶段为全面推广和应 用，逐步在全校范围内推广使用。项目的成功实施将显著提升学校 的教学效率和管理水平，为新时代教育信息化发展提供典范。 1.1 项目背景 随着教育信息化的深入推进，传统的教育模式已难以满足现代 教育的多样化需求。尤其是在学校教育场景中，教师和学生面临着

，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 智慧校园系统的稳定性和可靠性 ，提升高校数字化韧性。 因此 ，建立体系化数据灾备和可观测性能力 ，是保障智慧校园数据安全与 业 务连续性 ，增强高校数字化韧性的关键举措。其中须建立起包括灾备相关流 程与制度、数据分级保护、灾难恢复管理等在内的体系化灾备能力；以及具 大规模用户数 • 安全合规无法保障 • 知识沉淀难度高 • 知识赋能无法达成 “ 数据”和“知识”双擎驱动智慧校园 数据是高校的“血液” ，是保障正常管理和服务运营效能提升的基础。高校中存在海量 的非结构化数据 ，且正以每年几十、几百 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 如何将其在安全合规的基础上进行协同共享 ，是高校数据资源能够高效利用的保障。 在这些数据资源中 TY 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

心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同科研、提升社会服务能力、加强国际交流合作、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。 汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范 学生主体性与创造力，完善数据确权与合规流通机制， 推进绿色计算与可持续运营。 总体而言，本报告以“以人为本、立德树人”为根本遵循，主张以标准化与场景化并重、能力建设与制度供给 并行的策略，持续提升高等教育的质量、效率与公平，协同共创智能、高效、开放、可持续的高等教育新格局， 实现人机协同共创高等教育美好的未来。通过深入分析大模型技术对高等教育的深远影响，提出切实可行的发 展路径和治理对策

在当前信息技术迅速发展的背景下，人工智能（AI）在教育领 域的应用日益广泛。随着大模型技术的进步，AI 大模型在自然语言 处理和知识获取等方面的表现超越了传统的方法，这为教育行业带 来了前所未有的机遇。学校和教育机构面临着提升教学质量、个性 化学习体验和高效管理的需求，AI 大模型能够在课程设计、学习评 估和学生反馈等方面提供有效支持。 教育 AI 大模型的设计目标主要集中在以下几个方面： 1. 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 根据当前市场调研，教育行业越来越倾向于融合人工智能，以 便在提升学习效果的同时，降低个别学生的学习障碍。 市场需求:  83%的教师表示希望使用 AI 工具来帮助他们改善教学效果。  78%的学生希望能够获得个性化的学习内容。 通过以上背景分析，我们的目标明确：设计一种切实可行的 AI 大模型，将个性化学习体验、教师支持和智能评估集成在一起，以 实现教育的全面提升和效率优化。 1.1 教育领域的挑战 通过以上分析，我们可以总结出教育领域所面临的主要挑战：  教育资源分配不均  个性化教育需求增长  学习有效性评估缺乏  教育公平性亟待提升  教师技术应用能力不足 这些挑战的存在不仅影响了教育的质量，也影响了学生的未来 发展。因此，必须设计切实可行的解决方案，以应对教育领域的各 种挑战，提升教育的整体水平。 1.2 AI 大模型的优势 AI 大模型的优势在教育领域的应用为实现个性化学习、智能评 估和课程推荐提供了独特的可能性。首先，AI

一个阶段推进教育数字化进行了全面部署。教育数字化是我国开辟教育发展新赛 道和塑造教育发展新优势的重要突破口。高校的数字化转型工作乘着这股东风驶 入了快车道。 为全面把握我国高校数字化发展的总体态势，提升我国高等教育数字化研究 水平，为各级教育行政管理部门以及各类高校、行业/企业提供更好的咨询服务， 教育部高等学校科学研究发展中心与中国高等教育学会教育信息化分会自 2020 年始，持续开展高校 跃升，数字化发展新底座迭代升级，在国家教育数字化战略行动指引下，高校高 质量发展战略目标正在逐步实现。一条具有中国特色的新时代高校数字化发展大 道已然呈现。 《报告》发现，高校制度规范不断完善，数字素养持续提升，但信息化队伍 和经费不足仍制约着数字化转型进程。新兴技术持续应用，人工智能快速渗透， 但新技术发展不均衡的现象仍然存在，发展后劲略显不足。管理与技术双轨驱动， 数字教学初具形态，但智慧教学平 宽经费筹措渠道，强化经费使用管理；三要推动多元协同创新，激发新技术发展 动能；四要探索资源整合新模式，破解人工智能应用瓶颈；五要深化教学软硬件 使用效能，促进教学数字化的加速演进；六要持续提升师生数字素养，发挥数字 化人才的引领作用；七要完善科研协作体系，提升有组织科研的创新效能；八要 增强科研全过程的数字化管理能力，促进科研创新发展；九要补齐业务管理的数 字化短板，构建业务和数据双轮驱动的智能服务体系；十要加强数据共享和数据

建筑能碳管理、全生命周期能 碳排查检测、优化策略 通过虚拟现实和数字人技术， 提升沉浸式和交互式体验。 机器人全域服务、智慧杆塔、 智能充电桩 新一代信息技术应用 赋能智慧生态城 低碳校园、智慧教室、智能 会议室以及办公场所 设备管理、能源管理、物业 管理、资产管理 一个指挥中心， 一体化全局 管控 ，实现整体效率提升 物联网、 A I 算法 物联网、 A I 算法 物联网、 A I 立体视觉感知、大规模跨镜追踪（ ReID ）等多种算 法 ，实 现人、车、非机动车结构化分析 & 智能检索 ，提升办公整体安全防控治理水平。 应用价值： ① 支持通过人脸、人体、车辆、非机动车特征属性查证 ，可节约事后 90% 以上的查证时间。 ② 立体化防控系统 ，实现校园多层防控、对象多级管控 ，可提升 50% 安全防控人效。 对进出校园的人（年龄 、发型 、性别等） 、 车 （车 型 、 车 牌 牌 、 颜 色等） 、 非机动车（车 型 、颜色等） 主要特征进行 24 小时抓拍。 安防安全： 提升校园整体治理水 平 覆盖楼宇所有通道， 实现人员的 24 小时不 间 断视频监控和录像， 对室内人员轨迹进行追 踪。 房 、 餐 厅 、 图 书馆 等 重 点治安防范区域， 设 置 功 能 性 摄 像 机， 实 现智能报警 、 边 界防 重点区域专属摄像头

呼叫、消防应急、一体化管控 建筑能碳管理、全生命周期能 碳排查检测、优化策略 机器人全域服务、智慧杆塔、 智能充电桩 通过虚拟现实和数字人技术， 提升沉浸式和交互式体验。 低碳校园、智慧教室、智能 会议室以及办公场所 一个指挥中心， 一体化全局 管控，实现整体效率提升 设备管理、能源管理、物业 管理、资产管理 物联网、 AI 技术 物联网、 AI 技术 物联网、云计算 AI 算法 物联网、 置功能性摄像机，实现智能报警、边界防 范、人脸识别。 安防安全：提升校园整体治理水平 通过 AI 赋能办公视频监控系统，实现事前预警、事中处置、事后分析及 AI 自主学习功能，通过视频监 控 人脸数据、车辆数据等的关联分析，融合 3D 立体视觉感知、大规模跨镜追踪（ ReID ）等多种算法， 实 现人、车、非机动车结构化分析 & 智能检索，提升办公整体安全防控治理水平。 应用价值： ① 支持通 支持通过人脸、人体、车辆、非机动车特征属性查证，可节约事后 90% 以上的查证时间。 ② 立体化防控系统，实现校园多层防控、对象多级管控，可提升 50% 安全防控人效。 “ 非机动车” 数据结构化 人、车、非机动车属性搜索 “ 人” 数据结构化 “ 车” 数据结构化 公 共 区 域 重 点 区 域 同行人分析 出 入 口 轨迹分析 视频调阅 事件预警 以图搜图 全域安防