强化学习，环境交互，自我进化 4 、集群智能：持续研究，给道路 3 以启发 • 生命智能，混沌理论：细胞、生态、鸟群 n 两个阶段：特定任务到泛化任务 • 弱人工智能：可以完成训练过的特定的智能任务，特定 • 强人工智能：可以完成没有训练过的新智能任务，通用 n 三个能力 • 感知智能：知识表达 • 认知智能：知识处理 • 行动智能：环境交互 对 AI 技术的认知：通向 AGI 之 数字员工和人类员工共同工作 3. 以 AI Agent 为主、人工为辅 02 对 AI 教育的思考： AI 重塑就业岗位和组织 结构 n 人工智能专业 n 大专：编程基础 | 数据处理 | 模型训练 | 算法应用 | 工具使用 本科：基础知识掌握 | 编程能力 | 算法理解 | 实践应用 | 跨学科意 识 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维 2. 学习能力：终身学习，善用 AI 3. 热爱人类 n 如何培养人 1. 赋能：个性化学习，学本教育，因人育材，未来学校 学习的定位是一种思维训练，知识、写作、记忆力等只 是训练工具 终身学习的方式可能从知识搜索转向了古老的对话式学 习 2. 让人学会与 AI 共舞，尤其是生成式 AI 将成为人的必备技能 02 对 AI 教育的思考：如何培养 AI

研合作和创新的全面智算服务体系。 统一 运维 集成统一的运维管理体系 ，实现对硬 件资源、 计算平台、 软件应用及 AI 大 模型服务的高效监控、 自动化运 维 统一 服务 建立人工智能训练等科研及教学专用 平台 ， 为科研人员及学生、 教师提 供 高效、 便捷的科研工具和环境 智算基础设施（计算、 网络、存储、配套） 优化校内资源配置 ，提升智算服务的内 部 效率与满意度 ，促进教学科研活动的顺 基于“开放标准、集约高效、 自主可控”的设计 原则 ，对硬件、平台、应用多厂商兼容适配 ，支 持国产化 多场景适配 训练 - 部署 - 推理一站式服务 ，可用于监视、侦察、 威胁评估、网络安全、情报分析、教育和训练等 场景 高效可靠的 AI 算力 资源按需分配 ，提升资源利用效率 推理服务可下沉边端 ，适应军事场景需求 教务、 教务、 教 学 、 教 研 、 教 管 、 教服、 校 园 、 宿 舍 、 食 堂 异构算力适配 模型管理 模型训练 模型开发 算法引擎 服务管理 服务发布 预置能力 固件管理 智能 开放 OP YTr orch 便捷 公共 算力 架构分层解耦 ，硬件、平台、应用多品牌兼容扩

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。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互 ·············· 63 4.2 教育大模型的核心技术 ····················································· 64 4.2.1 从训练推理、部署、协同到应用增强的核心技术解析 ·································· 65 4.2.2 以 DeepSeek 代表的“性能－成本－应用”技术协同创新突破 理意识、 提供福祉支持，并制定明确的监管框架和实施措施。 2024 年 8 月 英国教 育部 “人工智能内 容商店” 18 将汇集学习计划、课程计划和匿名学生评估等精选教育材料，以训练 人工智能工具，辅助和支持教师完成耗时的活动，从而为学生创造更 多时间。 2024 年 9 月 葡萄牙里 斯本公共 政策研究 所 《生成式人工 智能与高等教 育：挑战与机 遇》

装软件（神经网络 ... ） 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 我们所说的大模型其实是人工智能大语言模型， 它生成内容的过程就像是一场词语接龙游戏： AI 基于前期内容训练成果 ，根据用户输入的提示词 ，一个接一个地“算”下一个词（根据前面的词 生成后面的词） 。从而写出一段又一段符合你期望的文字。 生成式人工智能 (Generative AI) ：学习知识 + 生成新知识 了解生成式人工智能（ AI AI GC ） 的工作原 理 DeepSeek 的主要优势 1. 推理能力强大 DeepSeek 在推理能力上与国际领先的模型如 OpenAI 的 GPT-4 相媲美。 2. 成本优势显著 训练和使用费用却低一个量级（主要是因为算法策略优） ，大大降低了用户的经济负担。 3. 开源特性 DeepSeek 的开源特性是其一大亮点。用户可自行下载和部署 ，广大开发者共同优化。 4. 免费使用 DeepSeek

到底谁是DeepSeek？公司、产品、模型 IaaS 硬件服务（设备/电脑/服务器/GPU、网络、操作系统） PaaS 平台服务（存储、计算、数据、安全、中间件） MaaS 模型服务（数据工程、推理加速、训练框架、API调用） SaaS 应用服务（网页、APP、桌面软件、设备软件） Ø 私有化部署 • 本地：个人设备或电脑、企业服务器 • 数据中心（IDC）：企业服务器、服务器集群（私有云） 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 模型压缩：学生模型参数少， 模型压缩：学生模型参数少，计算成本低，更适合在资源受限的环境中部署。 性能提升：学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，能够更好地理解数据的模式和特征。 效率提高：学生模型训练所需的样本数量可能更少，训练成本降低。 蒸馏模型 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第13页 DeepSeek V3/R1模型的优势 DeepSeek以“推理能力+第一梯队性 能”为核心基础，叠加：开源开放、 超低成本、国产自主研发三大优势，

大模型选择.....................................................................................48 3.2.1 预训练模型选择标准..................................................................50 3.2.2 定制化微调方案..........  需求分析：深入调研教育行业的需求，明确用户痛点，制定详 细需求文档。  系统设计：设计教育 AI 大模型的架构，包括算法选择、数据 处理流程与用户界面等。  模型训练与测试：基于收集到的数据，训练大模型并进行测 试，确保其在实际应用中的有效性与鲁棒性。  系统部署与优化：将项目成果部署到实际环境中，并根据用户 反馈进行后续优化。 以下是项目目标的总结： 目标 描述 心在于利用深度学习技术，对学习者的进度和表现进行监控和评 估，将相应的数据输入模型中，使其主动选择最合适的教学路径。 其次，灵活的教育 AI 模型还需要具备模块化设计。不同模块 可涵盖知识点、技能训练、实践操作等内容，通过模块化可以简化 课程设计与更新。例如，课程内容可以依据教育大纲进行模块化拆 分，以便快速插入最新的教育资源和趋势。这样，教师能够方便地 整合多种教学资源，创建个性化的学习体验。

移动学习平台 --- 教师应用 • 共享课堂训练模板 • 编辑个性训练 • 提供训练反馈、针对 性 提分训练 • 全学科、全学段、全 版 本电子教材、素材 • 多样化的预习、反馈 • 讲解教学课件 • 一键调用多媒体素材、 进行训练 • 智能批改，实时反 馈 • 在线作业 • 离线作业 互动训练 作业 备课 授课 移动学习平台 --- 学生应用 智慧教学 软件 智能 多媒体教 学机 答题 接收器 互动 学习卡 • 智慧课堂是围绕教师和学生为主题 ， 贯穿教 师备课、 导学 、 授课、 课堂训练 、 课后作 业、 有效提分、 师生互动等各个教授环节； • 为学生提供多方位 、 开放性获取知识的途径， 利于学生对学习的主动参与 、 自主控制 ， 使 学生根据自身学习情况制定学习进程；

量，面向校外提供在线教学，服务企业培训和 终身学习； b) 促进优质教育资源的交流与共享，支持教师利用信息技术开展教学，提高教学的效益和质量； c) 开展虚拟仿真实训，既可以使学生达到实际操作训练教学导训的目的，又可以大幅度减少昂贵 设备的投入，减少实操耗材，提升实操实训安全系数，有利于培养学生岗位职业技能； d) 引导学生适应信息化环境，提高数字时代所需的信息化思维能力，养成信息化行为方式，了解 院校教师需要 借助数字校园持续提升自身的信息化职业能力。 3.2 学生发展 3.2.1 知识与技能 3.2.1.1 总体要求 学生能够正确理解信息技术的基础知识，掌握常用信息终端及相关专业训练软件，学会利用仿真 和模拟软件培养自己的职业技能。 3.2.1.2 具体要求 a) 理解信息技术的概念、系统运行和操作原理，了解其对职业技能培养的作用和意义； b) 掌握应用手机、平板电脑、PC 机收集、下载学习资源的方法； c) 掌握应用手机、平板电脑、PC 机进行自主学习的方法； d)掌握利用数字媒体和网络环境来观摩、体验真实的工作场景的方法； e) 掌握常用信息技术工具，完成虚拟环境下的仿真训练； f) 掌握利用信息化技术和网络空间，进行学习交流，展示学习成果。 3.2.2 信息熟练度 3.2.2.1 总体要求 24

告、设备使用报告、面询和测评状态 自助查询 通过用户自助查询仪查询训练方案状 态、训练报告，打印设备使用信息 注册信息 进入注册系统，心理辅导师指导来访人 员刷身份证或填写基本信息，登记指纹 系统设置 设置单位名称、编号，新增、修改心理 辅导师账号信息和角色权限 执行训练 来访人员到指定的专业心理设备上执 行心理训练 登录智能管理系统 打开云平台登录网址，输入用户名、密 码和验证码，进入系统页面 可以帮助家长了解孩子学校伙食及孩子身体 情况，指导家长食材选购及制定孩子的体质 训练 通过食品安全监测平台获取学 生日常饮食营养成分，结合体 质分析仪所得学生体质数据， 为学生的制定出健康的食谱， 并设计合理的锻炼及饮食计划， 保证学生的身体健康。 www.changhongedu.com 训练计划 饮食计划 学生针对性计划 ① 微量元素分析、 ② 农药残留分析、 食品添加剂分析 ⑥ 其他有害物质的分析等 食品监测指标 学生体质指标 平台作用 体重控制、运动建议 • 减少脂肪摄入 • 增加肌肉 • 抗组训练30分钟/天 • 有氧训练（心肺训练） • 拉伸训练10分钟/天 营养建议、菜谱建议 补充营养建议： • 蛋白质：鸡蛋、牛奶、鱼肉、奶酪、大豆 • 碳水化合物：谷类，单糖、双糖、多糖 • 脂类：饱

可以实现授课教室的一键同步，快速调用名师教学设计配套完备资源， 名师教案、预习任务、名师课件、名师套卷、课后作业、拓展 符合教师 备课流程 有效利用 碎片时间 备课 教案设计 课堂教学 随堂训练 课后作业 拓展提升 电子教材 教学云盘 授课预览 2.2.2 智慧教学— 教师应用 3/8 智慧教学： 是教师教学过程中最重要、最体现效率的部分。为教师提供了备授课一体化、完整体验 题。 教学过程通过智能终端完成一体化教学，教学应用与资源平台实时同步、 确保资源一致，让老师能够快速根据备课内容组织课堂教学； 1 多元化的讲授方式让学生能够快速接受、简单学习； 4 通过随堂训练可以进行课堂互动，活跃班级气氛、激发学生的学习积 极 性； 3 教师在课堂上简单操作完成课后作业布置、考试评测，课前预习任务的 发布 5 通过教学互动工具实现课堂上师生互动，帮助老师轻松教学、高效教学； 智慧作业系统 通过采集预习检测、课堂训练的 数据，可以提供课上习题正确率、典 型错题，结合本节课重点难点通过教 学资源库老师选择课后作业。 通过结合名师周测、名师名卷、平时 作业内容、重点难点以及教学资源库 等内容，老师对应出考试卷。 通过阶段性联考测试数据， 形成学生学习报 告、发送个性化学习手册，便于教师、家长 加强相关 知识点专题讲解和基础训练。 智慧考试系统 全过程学情分析