DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 是什么？ 01 DESIGN DeepSeek 是一款生成式人工智能大模型 ， 它能够理解 “ 听懂”人类语言 ， 并能够像人类一样 分析问题 ，寻找思路 ， 并给出答案（解决方案） ； 它是一位 “过目不忘”的全能型老师 ，（通过 训 练） 掌握了人类各个方面的知识 习人类的资料 ，进一步丰富自己的知识 ，更好解答。 DeepSeek 是的各种 AI 大模型中一个 ，他的基本原理与 chatGPT 、 GROK3 等一样。 认识 deepseek 当前 ，各种生成式人工智能大模型很多 ，分为通用和行业垂直 2 大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 数据训练（网络信息、 文献、 资料） 数据 内容生成（ “词语接龙” ... ） 语言是知识的载体 ，也是人类沟通的桥梁 ，理解了人类语言 ，就能理解各类知识 ，能 跟人沟通。 因此自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠 ，大语言模型就是基于深度学习技术 的自然语言处理工具 ，通过海量数据训练实现对人类语言的理解、生成和推理能力。 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理

度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 ·· 97 6.4 内容高质量与教育包容性 ··················································· 98 6.4.1 注重内容管理与优化监管，保障生成内容科学性 ······································ 98 6.4.2 采取包容策略与方法，促进教育发展的普惠性 ········································ ··································································· 113 1 01 赋能高等教育数智化转型的 政策概览 图片 AI 生成 2 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2 高等教育数智化转型是以数字化为基石，集成人工智能、大数据、区块链、云计算等技术，推动高等教育人才 培养、科学研究、社会服务、文化传承创新核

1 实时互动教学.............................................................................63 4.1.2 智能课件生成.............................................................................65 4.2 课外学习.......... 教学效果评估....................................................................................118 7.1.1 学生成绩分析...........................................................................119 7.1.2 教师反馈...... 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， 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

学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第11页 ! 8 9 8 PEKING UNIVERSITY N I V 模型参数量 1. 模型能力：通常来说，参数量越大，模型就有更 强的理解和生成能力，但是需要更多计算资源。 2. 硬件需求：参数越多，对内存（RAM）和显存 （VRAM）的需求就越高。 3. 运行速度：参数量大的模型，推理速度更慢，尤 其是资源不足的时候。 4. 知识密度百日定律：参数量每3 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：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 解码器（GPT）：生成式人工智能（AIGC） 深度学习：深度神经网络 n 预训练模型架构： • 并行矩阵计算（GPU） • 堆叠架构，容易扩展，大力出奇迹 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第23页 人工智能：现代（2020-，大模型） 大模型（预训练大模型）：大（数据多、参数多、算力多），模型（语言、视觉、多模态） Ø GPT架构：解码器（GPT），生成式人工智能（AIGC），生成-理解-决策（RL）

大语言模型的三层能力：语言能力 - 知识能力 - 推理能力 01 对 AI 技术的认知：大模型的能力边 界 nLLM 的三个能力的应用：选型标准 1. 语言处理场景：语言能力 • 文字处理：翻译、摘要、判别、生成等 • 人机界面：指令、信息、 prompt 2. 知识助手场景：语言能力 + 知识能力 • 知识压缩、知识提取、知识组织 • 智能问答 3. 任务执行场景：语言能力 三观过滤更有价值 无法使用 AI 的人类个体被淘汰，镜子理论 • 法律责任：自动驾驶 无法融合人类的 AI 个体被淘汰 n 思想问题： AIGC • 信息茧房、信息幻象、 DIK 生成 • AGI 产生了自己的目标怎么办？意识呢？ 人类有明确的目标吗：功利主义（火车 道难题） 对 AI 技术的认知：通向 AGI 之 路 01 30 分钟和大家分享的内容： • AI 教育的思 考 第一届人工智能教育大会 （ 2019 ） n 从职业角度来看，人工智能将带来三类影响 1. 替代少部分基础岗位 • 一些简单的重复性、模板化、“照本宣科式”的智力劳动可能会被替代，例如：基础客户服务、简单文秘、甚至一些翻译工作 2. 革新大部分岗位的职业技能 • 程序员、数据分析师、广告文案、内容编辑、医生、律师等 普遍借助

考勤、门禁、消费、学习的一体化智能互动； • 自主安排选课、选餐、探究式学习，培养独立 人格和责任意识； • 完整的成长档案；多维度的综合素质评价；全 方位的学习情况分析及建议。 • 学生在校轨迹全知晓，学生进校进班、答题、 用餐、活动、离校等各个节点全纪录，学生在 校全貌一览无余，学生异动时及时提醒； • 学生成绩多维分析、学生档案综合记录、家校 沟通无缝对接。 面向对象 学生 资源服务 视频流媒体 短信彩信 智慧校园总体架构 目录 ONTENT C 应用区别 智慧校园介绍 应用场景与产品 建设模式 一、智慧校园生活 上学 进校 校门监控 来访登记 交互式一体机 食堂午饭 政教管理 电子图书馆 作业 课间 离校  校车签到  远距离考勤  进出监控  课堂互动  查看家长留言  视频电话联系家长  消费充值  校风管理  素材库 习题库 教学一体机 教学一体机 录播系统 录播系统 备课系统 备课系统 阅卷系统 阅卷系统 作业考试 作业考试 智慧教学 -- 班班通课室 具有强大的资源整合及教学应用功能，硬件系统包括交互式一体机、或投影电 子白板等教学设备，为教师提供了一个完整、高效的网络教学环境，结合丰富的教 学应用，帮助校园展 开 丰富的教学活动。 智慧课堂以课堂为中心，以内容为连接，以平板为媒介，云平台为重要的技术和

.....................................................................................101 2.17.3、 学生成绩分析.........................................................................................101 2.18、 .....................................................................................115 2.23.1、 学生成绩详情分析..................................................................................116 2.23.2、 ............................................................................147 3.1.5.1、 基于 NCS 分布式海量存储系统........................................................................147 3.1.5.2、 聚合存储....

DeepSeek，学校可以实现自动化数据采集和智 能化分析，大幅缩短评价周期，确保评价结果的及时性和有效性。 例如，通过分析学生的课堂参与度、作业完成情况和考试成 绩，DeepSeek 能够快速生成个性化的学习报告，帮助教师及时调 整教学策略，学生也能更好地了解自己的学习进度和薄弱环节。 其次，DeepSeek 的多维度数据分析能力为教学评价提供了更 全面的视角。传统评价方式通常局限于考试成绩等单一指标，难以 息。 - 评价模型构建：基于 DeepSeek 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 倾向，从而帮助教师了解学生的心理状态和学习体验。其 次，DeepSeek 具备语义理解能力，能够识别教学材料中的关键概 念及其关联性，为教学内容的优化提供数据支持。此 外，DeepSeek 还可以通过文本生成技术，自动生成教学总结或评 价报告，减少教师的工作负担。 为了确保 DeepSeek 在教学评价中的实际效果，其技术实现过 程中采用了以下关键步骤：  数据预处理：对教学相关的文本数据进行清洗和标准化，确保

2018 6 选 3 1、新高考实行“3+3”的考试模式，选考科目实 行“6 选 3”，总分为 750 分。 2、高考招生录取基于“两依据、一参考”。 3、高职院校实行“文化素质+职业技能”评价方 式。 辽宁 2018 6 选 3 1、2016 年起三本合并到二本录取。 2、2018 年秋季入学高一新生文理不分科。 3、考试科目实行“3+3”,满分 750 分。 4、外语一年两考。 吉林 2018 科情况，分为文科班和理科班，做到满足学生选择要求的一班一 课表即可。 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 让许多教务老师在排课中的头疼的问题。而在之后更为灵活多变 的走班制教学中，如何去解决教师授课时间的安排是走班排课中 让许多教务老师望而却步的难题。 (四) 教室资源限制 高中院校的教室资源在庞大的学生体量下，在原先的教学模 式下就显得捉襟见肘。在高考改革下带来的走班模式，怎么解决 学生在走班的模式下，去很好地利用所有的教室资源是教务在排 课中需要考虑的新课题。 (五) 个别学生志愿调整后，对整体的影响 部分学生在志