. . . . . . . . . . 18 2.4 促进值得信赖和环境可持续的 AI 教育 . . . . . . . . . . . . . 18 2.5 确保所有教师的 适用性并反映数字演变 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.6 教师终身专业学习 . . . . . . 。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 。 了解和监测人工智能的人为控制影响 ： 教师需要意识到AI是由人类领导的 ，设计者的选择对人权、尊严以及社 会和环境福祉产生影响。AI伦理框架旨 在帮助教师认识到AI工具背后的设计意 教师具备以人为本的心态、伦理行为、概 念知识和应用技能，以便利用人工智能提 升学生的学习效果及自身的专业发展至关 重要。该框架旨在促进跨学习情境的可转 移能力，包括有效应对人工智能技术的快 速升级及其对教育不断演变的影响的能力 。 教育目的 ： 一种严格的验证机制 也应被设计出来，以验证旨在教育 目的且本质上可靠和安全的AI系统 ，包括特殊需求学生使用的系统。 此类AI系统应无恶意意图或有害后 果，具备抵御操纵的能力，并能够

中国电化教育.2014(01). [2]袁松鹤.远程教学与管理平台的功能及其组织研究—— LSMS 的 系统观[J].中国远程教育.2010(12). [3]万力勇.e-Learning 综合应用平台的演变规律探析[J].中国电化 教育.2007(09). [4]曹晓明,何克抗.学习设计和学习管理系统的新发展[J].现代教育 技术.2006(04). [5]赵呈领,万力勇.学习内容管理系统:e-Learning

然而，高考改革之后，文理不分科的趋势决定了在 6 选 3 的 模式下，学生将有 20 种自主志愿的选择方向（浙江的 7 选 3 模 式将有 35 种选择），在这样广泛的选择面下，教务排课的任务 将从原来的“一班一课表”演变成了“一人一课表”。这样的变化， 对于学校体量高达数千名学生的高中院校而言，让教务老师在寒 假一个月或是暑假两个月的时间完成数千名学生的排课任务，并 且不产生任何冲突，几乎成为了不可能完成的任务。

校园基础平台建设基本完成， 随着应用的不断提高，形成了大量数据积累和沉淀，促使高校对数据应用需求 的不断提高；再加上“互联网+教育”模式的不断推进，高校信息化从数字校园到 智慧校园的应用在快速演变；那么数据又是是通往智慧校园的必有之路，大数 据时代已经到来了。虽然近几年各个高校数据量在不断增大，但有效数据质量 并不是很高，严重影响到教育信息化建设的深度化和智能化应用，因此数据治 理和数

情况并给出评价和评分，可以查看那些学生 每天提交作业并发布提醒通知到家长和学生手机 APP。 6.7.智慧教研 智慧教研平台将原来许多教师、教研员零星的、自发的、分散的利用网络来开展教研， 演变为教师、教研员统一通过平台进行网络教研，为缩小农村学校与城区学校、薄弱学校 与重点学校之间差距提供有力措施。通过组织、开展网络教研活动，能逐步提高农村边远 地区教师教学水平，缩小城乡教育鸿沟。

范式。产业核心价值已不再是交付物理形态 的功能型硬件，而是系统性地跃迁为向备、教、学、评、管全流程，提供以AI为引擎的场景化知识服务与决策支 持。 智慧黑板、录播等AI教室装备，正从孤立的工具演变为承载大模型能力、以服务形态创造价值的新物种。这标志 着产品的竞争力已从硬件参数的比拼，转向解决具体教学痛点的能力、软硬内容的融合深度以及持续性服务价值 的提供。整个产业正从信息化的浅层应用，全 生成式AI的浪潮下，传统教育装备的价值定位正在被 重构。单纯的硬件功能已不再是核心竞争力，真正的 增量价值在于将AI能力与硬件深度融合，去创造和满 足全新的教学场景需求。过去课堂是师生二元世界； 现在随着AI的加入，已演变为一个师-生-AI的三元协同 空间。 企业必须主动思考，硬件产品在这个新关系中，扮演 了什么新角色？企业需要基于自身的硬件优势，寻找 与AI技术结合的、具体的、能解决教学痛点的场景化 应用 虑。 同时，云端平台则专注于处理需要海量算力和全局数 据视野的重度任务，如大模型训练、跨校区的数据挖 掘与长期趋势分析。 趋势三：开放平台与生态互联 录播正在从一个封闭的、垂直的功能系统，演变为一 个更加开放、强调生态互联的数据平台。未来的录播 产品将普遍提供标准化的API接口，以便与学校的智慧 校园平台、教学管理系统（LMS）、智慧黑板等其他 信息化系统进行深度的数据对接与联动。

1) 高校间整合加剧，资源如何更合理分配，各方面能力如何提升； 2) 招生量不断扩大，梳理人才供应链问题； 3) 能否支撑优质生源、优秀人才资源的争夺问题； 4) 管理型组织向服务型组织演变的同时，如何屏蔽风险和社会问题； 5) 如何促进国际间办学与社会文化传承。 3. 面临的问题 目前，高校信息化在取得众多成绩的同时，依然面临着很多问题，如信息 化建设的速度与学校事业发展的

最终，我们的目标是通过上述用户获取与留存策略，使教育 AI 大模型在市场中脱颖而出，吸引更多用户加入，并维持长期的使用 率，实现可持续的发展。 11. 未来发展与展望 在未来的发展中，教育 AI 大模型将继续演变，适应日益变化 的教育需求和技术进步。随着数据处理能力和算法的不断提升，AI 大模型将在个性化学习、教学资源优化、评估与反馈、以及教育公 平等多个方面发挥更大的作用。 首先，个性化学习将成为教育

维能力。这类院校普遍关注： 1)高校间整合加剧，资源如何更合理分配，各方面能力如何提升； 2)招生量不断扩大，梳理人才供应链问题； 3)能否支撑优质生源、优秀人才资源的争夺问题； 4)管理型组织向服务型组织演变的同时，如何屏蔽风险和社会问题； 如何促进国际间办学与社会文化传承。 1.2 建设目标 智慧校园建设是与高校发展战略相匹配的长期、持续的过程。兼顾到历史的、已有的校内 信息化成果和积累的同

题解决中，学生能够借助大模型拓展认知边界，整合多领域知识，形成可持续的自主学习和终身学习能力。 教育大模型重塑智能体为具身化的认知伙伴。教育大模型通过赋予智能体深度语义理解、情境化推理与动态内 容生成能力，使其从工具性程序演变为具有教学主体性的认知伙伴。智能体能深度解析学生提问的意图与认知 状态，通过多轮追问精准诊断知识漏洞，并生成高度个性化的学习路径与适配性解释。基于对学习目标、能力 水平和兴趣偏好的分析，智能体可