......................................................................................53 6.4 指标动态调整机制.................................................................................................. .......................................................................................105 13.1 反馈机制建立................................................................................................. .....................................................................................147 19. 评价与反馈机制...................................................................................................

2.1 定期用户调研...........................................................................161 9.2.2 反馈处理机制...........................................................................164 9.3 长期规划........... 个性化学习推荐：通过对学生学习数据的实时分析，系统能够 自动生成个性化的学习计划，帮助学生高效提升学习效果。  智能课堂管理：利用人脸识别、语音识别等技术，系统可以自 动记录课堂表现，生成数据分析报告，帮助教师及时调整教学 策略。  教育资源优化：通过大数据分析，系统能够实现教学资源的智 能调配，确保资源的高效利用和公平分配。 为了更直观地展示 deepseek 解决方案的优势，以下是对传统 教育模式与 更好地理解学生的学习需求和行为模式，从而制定更精准的教学策 略。同时，学生将能够通过个性化推荐系统和实时反馈机制，获得 符合其学习风格和节奏的学习资源，进而提高学习效果。 以下为项目的主要目标细化： 1. 提升教学效果：通过 DeepSeek 的智能分析功能，实时监控 学生的学习进度和表现，帮助教师及时调整教学计划，确保每 位学生都能跟上课程进度。 2. 个性化学习支持：根据学生的学习数据，生成个性化的学习路

作业批改与评估..................................................................................94 5.3.1 自动评分机制.............................................................................96 5.3.2 教师反馈系统...... 升整体教育质 量。 1.2.1 提高学习效率 AI 大模型在教育领域中的突出优势之一是显著提高学习效率。 通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 统课堂上，教师无法及时了解每个学生的学习状态，而 AI 系统可 以通过分析学习数据，迅速发现学生在知识点上的理解困难。系统 会将信息以可视化的方式展示给教师，帮助其及时调整教学策略， 更加精准地指导学生。例如，借助于学习分析仪表盘，教师能够看 到每个学生的实时进度，从而有针对性地进行辅导。 此外，AI 大模型能够实现 24/7 的在线辅导，打破了学习时间 和空间的限制。学生可以随时随地通过

.......................................45 4.4 资源建设与共享机制...........................................................................47 4.5 评估与监督机制...................................................... ......89 8.1 技术发展趋势对政策的影响...............................................................91 8.2 政策调整与优化的方向.......................................................................93 8.3 中小学人工智能教育的长期发展目标 2.0 的推进主要体现在以下几个方面：  智能化教学环境：通过人工智能技术，构建智能化的教学环 境，实现个性化学习、精准化教学和智能化评估。例如，智能 教学系统可以根据学生的学习行为数据，实时调整教学内容和 进度，提供个性化的学习建议。  数据驱动的教育决策：利用大数据技术，对教育过程中的各类 数据进行深度挖掘和分析，为教育管理者提供科学决策依据。 例如，通过分析学生的学习成绩、行为习惯等数据，可以及时

农村学生上重点高校人数，完善中小学招生办法破解择校难题。要改革考试形式和内容， 完善高中学业水平考试，规范高中学生综合素质评价，加快推进高职院校分类考试，深化 高考考试内容改革。要改革招生录取机制，减少和规范考试加分，完善和规范自主招生， 完善高校招生选拔机制，改进录取方式，拓宽社会成员终身学习通道。要改革监督管理机 制，加大违规查处力度。要统筹规划，试点先行，分步实施，有序推进。 二、改革内容： 高中按照全面考核、自 ，由各省、直辖市教 育行政部门统一组织；艺术（或音乐、美术）、体育与健康、通用技术、信息技术考试， 由各省、直辖市教育行政部门制定统一要求，确定具体组织方式。 录取实行“两依据、一参考”的多元评价机制，即依据统一高考成绩、高中学业水平考 试成绩，参考高中学生综合素质评价信息进行录取。其中，高中学业水平考试分为合格性 考试（包括语、数、外、政、史、地、理、化、生、音、美、体等）和等级性考试（政、 3、外语和选考科目考生每科可报考 2 次，选 用 其中 1 次成绩。 4、实行“专业+学校”志愿，按专业(类)平行投 档。 北京 2017 6 选 3 1、2017 年实施高中学业水平考试。 2、调整统一高考科目，多元录取机制。 3、选考科目调整为“6 选 3”。 天津 2017 6 选 3 1、取消文理分科，考试科目实行“3+3”。 2、2017 年秋季入学的高一年级开始实施。 3、英语一年两考，取较高的分数计入高考总

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。 围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，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： 体系赋能智慧教育环境，重塑高教专业体系优化人才 培养机制，变革知识生产范式重塑科研新样态，推动教育公平承担社会责任，着眼共同发展为世界高等教育提 供中国方案。同时，报告正视大模型应用中的算法偏差与“黑箱”问题、内容同质化风险、知识产权与数据权 益等挑战，强调强化教师与管理者人工智能素养，保护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“ ····················101 7.1 构建智算生态体系：赋能智慧教育环境 ········································ 102 7.2 重塑高教专业体系：优化人才培养机制 ········································ 104 7.3 变革知识生产范式：重塑科研新样态 ··········································

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，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。 无辅助损失的专家负载均衡策略（EP）：该策略使 DeepSeekMoE在不对优化目标产生干扰的前提下，实现各个专 家的负载均衡，避免了某些专家可能会被过度使用，而其他专家则 被闲置的现象。 3. 多头潜在注意力机制（MLA）： MLA通过低秩压缩减少Key- Value缓存，显著提升推理效率。 4. 强化学习（RL）： DeepSeek-R1在训练中大规模应用强化学习( 让模型自我探索和训练)，将传统的PPO替换为GRPO训练算法， 现代（数据+学习）：机器学习（模型、目标、策略），数据模型（IID，用数学模型模拟世界） • 常规统计学习方法：逻辑回归，决策森林，支持向量机，马尔科夫链，…… • 人工神经网络：与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型 传统神经网络：霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机，….. 深度神经网络：深度学习（Hinton，2006） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）

增大、教育效果明显提升！ 安全教育——全民参与 安全知识 进校园 安全知识 进课堂 安全知识 进家庭 安全管理——隐患排查 系统围绕校园隐患提出多种排查机 制，通过信息化手段和严谨、完善的工作 机制来支撑校园安全工作实施。具体有： 全员参与的隐患发现、专人专岗的网格化 日常排查、专业人员的专项检查以及通过 视频监控进行的网络巡检，提供手机拍照、 录音、录像、描述等多种方式的隐患上报； 设备、手机客户端软件以及安全广播云 服务平台构成，并与即时消息平台、资 源管理平台进行对接，实现了手机客户 端对设备的远程控制、即时喊话、广播 发布、广播任务控制、预案广播任务播 报、作息远程调整等功能。为安全教育、 安全知识、安全通知、应急救援提供了 基于移动互联网的语音终端远程控制综 合解决方案，可有效满足学校的日常作 息、安全广播、应急演练、应急指挥的 需要。 安全应急——应急直播 求 支持 多种认证 /加密方式， MAC 访问控制， WEP 加密等安全机制保证数据在公共网络的安全性 独有的防雷设计并满足通信设备防浪涌的要求，能够在室外较恶劣的环境下工作 具有高吞吐量和强劲的负载能力，采用高性能的处理器和无线射频控制技术，确保信号强度和信号质量 输出稳定，支持自动功率调整，频率自动调整，负载均衡等功能使得大规模无线组网更加灵活。 语音求助子系统 语音求助子系统

《中国教育现代化 2035 》 加快信息化时代教育变革。建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。利用 现代技术加快推动人才培养模式改革、创新教育服务业态、建立数字教育资源共建共享机制、推进 教育治理方式变革、推进管理精准化和决策科学化。 国家政策支持 《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》 《加快推进教育现代化实施方案（ 2018-2022 年）》 ( 中共中央办公厅、国务院办公厅 重主科，忽视全面发展 ; • 教师信息化技能薄弱 ; • 优秀师生的教育经验缺少分享 ; • 大量学校老师获得的进阶机会少。 教学质量激励与综合评价机制问题 • 教育教学评价方式人工化，周期长 ; • 数据评测浮于纸面，没有系统数据化 ; • 缺少激励机制，动力不足。 教育均衡发展的矛盾 • 投入大、产出小 ; • 缺乏顶层设计，分散建设 ; • 应用平台好看、不好用 ; • 教育资源投入不均衡。 教育局资源 教育资源公共服务平台 教育局资源 教育资源公共服务平台 教育局资源 资源共建共享流程 除了提供优质的数字教育资源之外，针对新疆地区对个性化教学 资源，平台还提供完善的资源共建共享机制，教师可通过以下步 骤上传自己编辑的资源，共建区域教育资源库。 第一步 在资源中心收藏、使用优质资源。 第二步 上传自己编辑的优质资源。 第三步 资源管理员对上传资源进行审核。 第四步 审

术，构 建稳定、可靠、安全的网络基础环境； 3、基于“架构统一、数据融合、应用集成”的建设框架搭建智慧校园的基础平台； 4、以师生服务为主线，设计和搭建校级管理信息系统，优化现有管理流程和管理机制，在 保证高校战略目标实现的前提下，提高高校行政管理效率，节约管理成本； 5、丰富健全高校各级人员交流协同的手段，创建教学平台和科研服务平台，为全校师生提 供良好的生活服务、教学服务和科研服务； 化展的高度。同时，核心交换机承载了校园监控，数字广播，多媒体录播系统等集成的大流量数据 传输，核心交换机需要具有高性能。  汇聚区域设计 汇聚层区域的设计不但起到汇聚用户流量的作用，还能通过其各项安全防护机制来解决校园网 内的 ARP 欺骗及 DDOS 攻击问题。 汇聚各楼层接入交换机，根据“千兆骨干、千兆桌面”设计理念，汇聚交换机需要高背板、高包 转发率性能。同时支持万兆端口，具备全面的三层交换功能，完善的 后，两台核心设备逻辑上变成一台。从而简化了网络拓扑。网络中 不再需要生成树、VRRP 等复杂的协议，大大降低配置维护工作量。 2.1.2.3 汇聚区域设计 学校汇聚层区域的设计不但起到汇聚用户流量的作用，还能通过其各项安全防护机制来解决校 园网内的 ARP 欺骗及 DDOS 攻击问题。 汇聚各楼层接入交换机，根据“千兆骨干、千兆桌面”设计理念，汇聚交换机需要高背板、高包 转发率性能。同时支持万兆端口。 2.1.2.4