. . . . . . . . . . . . . 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 . . 提供一个参考框架，帮助形成国家级、省 级或机构级的教师人工智能能力框架或培 训项目；为教师教育者设计和规划人工智 能培训课程提供操作框架；以及建立一个 基准评估矩阵，用于评估教师的人工智能 能力和专业学习情况。因此，该框架适用 于政策制定者。 The AI CFT 目标针对需要将人工智能应 用于核心学科领域以促进学习的教师。它 并非设计用于专门教授高级人工智能知识 和技能的教师。尽管下面呈现的五个方面 和三个掌握级别可以为定义人工智能教师 有学生使用，无论学生的性别、种族 、能力或社会经济状况或移民状态如 何。教师还应在利用AI时支持促进社会 包容和文化多元化。 实施以人为中心的方法要求监管机构、 人工智能提供商和相关机构在要求教师 应用适用于其职业的原则之前共同承担 治理责任。在此背景下，AI CFT进一步 阐述了这些原则，强调了教师的心态以 及人工智能的伦理问题： 赋予教师对人工智能的人的责任使用 ： 设计和使用人工智能的伦理和法律

出入口视频单元 作为校园出入口控制收费系统核心设备，采用高清低速卡口摄像机，在保证白天和夜晚 图像效果清晰、车牌识别率高的情况下，极大程度的降低了出入口视频单元的成本。主 要为低速卡口环境设计，适用于车速较慢，场景较狭小的场合，非常适合出入口实时高 清监控的环境，内嵌多种智能识别算法，支持对车辆的实时监控，车牌自动识别。  补光灯 补光灯在夜晚光线情况不足的情况下，为了保证全天候情况下系统能够抓拍到含最清晰 相比于之前的取卡模式， 车辆出入效率得到极大提。  车辆进出口策略控制 1） 全部放行：所有车辆全部免费放行 适用于高校新生报到第一天，大量外地车辆出入园区，为了效率最大化，所有车辆 全部免费放行。 2） 自动放行：车牌能正确识别的都放行，未识别的需人工确认 适用于校园车辆管理时，客户希望园区出入口效率最大化，但是对于园区安全又有 所考虑，希望进出的车辆都要登记在案，则适宜于自动放行策略，自动放行是不收 放行策略，自动放行是不收 费的。 3） 许可放行：自动收费车辆及免费车辆放行，需要人工收费及未识别的车辆需要确认 适用于客户对校园园区出入效率要高，同时保证收费利益最大化。 4） 收费放行：免费的车辆放行，其他的车辆都需要确认 适用于一些特殊的场景，某些特殊时期，收费策略进行了调整，比如半价收费，则 所有的收费需要通过人工操作。 5） 人工放行：所有车辆都需要人工确认 江苏朗明智能科技有限公司

思维链（CoT） 3. 搜索增强（RAG） 4. 知识图谱（KGE） 5. 模型微调（Fine Tune） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第28页 生成模型和推理模型适用场景 n 生成模型是玩知识和文字的，推理大模型是玩逻辑和推理的，至于计算问题， 还是找计算器吧 n 推理模型也不是万能的，其幻觉通常比生成模型大，很多不需要强推理的场合还是传统的生成模型比较适合 实施门槛低 ✓ 成本投入小 ✓ 灵活性高、迭代快 挑战 ✗ 资源需求大 ✗ 建设周期长 ✗ 普通教师难以独立实现 ✗ 专业精度有限 ✗ 需要更多人工干预 ✗ 个人较难系统化和规模化部署 适用场景 全校统一部署、学科垂直深耕 个人教学实验、快速迭代应用 后续内容展示如何利用通用大模型(DeepSeek)和开放工具， 实现与专业平台类似的功能， 其背后的原理和方法是通用的 学习交流可加 - 语言表达简明易懂，适合青少年理解 - 避免专业金融术语，必要时提供简单解释 # 应用场景 - 适用于：课堂辅助教学，作为财商教育或生活技能课程的引入环节 - 与其他教学资源的衔接：配合消费原则PPT展示、个人消费分析工作表、小组 讨论活动- 适用于：[填写适用场景] 在线文本转音频工具：https://ttsmaker.cn/ 1.生成文本 2.转换为音频 粘贴文本 选择音色

.........................................................................................18 1.3.1 适用学校类型.............................................................................20 1.3.2 实施阶段规划.. 过本项目的实施，旨 在全面提升学校的教育管理水平、学生的学习效率以及教师的教学 能力，构建智能化的教育生态体系。 1.3.1 适用学校类型 deepseek 学校教育应用场景设计方案适用于各类教育机构， 包括但不限于小学、中学、大学以及职业培训学校。具体适用学校 类型如下：  小学：通过 deepseek 技术，教师可以实时监控学生的学习进 度，及时调整教学策略，确保每个学生都能在合适的学习轨道 进行结构 化分类，便于用户快速定位所需资源。例如，数学资源可进一步细 分为代数、几何、概率统计等子类，每个子类下提供相应的课件、 习题库、教学视频等。资源的元数据信息需完善，包括资源类型、 适用年级、难度等级、作者信息、创建时间、更新时间等，确保用 户能够通过多种条件进行筛选。 其次，教学资源库应支持智能检索功能。用户可通过关键词、 学科标签或知识点标签快速查找资源。为了提高检索效率，系统可

部分：CWDM》 （YD/T 4013.2-2022）中只定义了 3 个通道（上下行 6 个波长）的 25G CWDM， 提到了更多波长数的 WDM 系统波长分配方案还待研究。此外，该标准明确提出 只适用于 5G 前传等场景下不带放大器的单纤双向 N×25Gbit/s CWDM 系统的设 计、开发和生产，而非园区等使用场景。 从标准演进上看， CWDM 技术的演进性弱，10Gbit/s 的 CWDM 内腔体深度 D mm 适用范围 30 +1 0 适用于明装式安装盒 35 +1* 0 适用于明装式安装盒 40 +1.5 0 适用于暗装式安装盒 45 +2* 0 适用于暗装式安装盒、地面插座的安装盒 54 +2 0 适用于暗装式安装盒、地面插座的安装盒 64 +2* 0 适用于地面插座的安装盒 注：带*为优选值

况，系统可以评估教师的授课效果和学生的学习注意力。 此外，DeepSeek 还采用了自适应学习算法，能够根据不同学 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek 技术能够显著提升教学评价的效率 和准确性。通过实 关键信 息，生成多维度评价指标。  多模态数据分析：融合结构化与非结构化数据，提供全面客观 的评价结果。  自适应学习算法：根据不同情况自动调整评价模型参数和权 重，确保结果的针对性和适用性。  可视化分析工具：帮助教育管理者直观了解评价结果，制定改 进措施。 通过以上技术原理的应用，DeepSeek 为学校提供了一个高 效、精准的教学评价方案，帮助学校全面提升教学质量和管理水 映了学生的学习水平和素质发展。 · DeepSeek 可自动生成个性化学习路径，帮助学生有针对性 地提升能力。 · 系统能够通过数据分析，预测学生的学习趋势，提前干预潜在问 题。 · DeepSeek 支持多语言处理，适用于国际化教育环境，助力跨文 化交流评价。 此外，DeepSeek 的数据分析功能能够帮助学校进行长期的教 学效果评估。通过对大量学生数据的深度挖掘，系统可以识别出不 同教学方法的效果差异，为学校的课程设计和教学改革提供科学依

的分析能力还可以识别学 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 更新学习资料和推荐最合适的课程，以适应不断变化的教育需求。 上述优势可以总结为以下几点：  个性化学习：根据学生的个人情况设计定制化学习计划。 济的方 式。通过设计科学合理的问卷，我们能够在短时间内收集到大量有 效的数据，从而帮助我们深入理解用户的需求和期望。在线问卷的 优点在于其覆盖范围广泛、参与者便利、数据收集与分析快速，因 此适用于教育 AI 大模型的用户需求分析。 首先，在问卷设计阶段，我们需要明确几个关键要素，包括目 标受众、调查目的、问题类型和问卷长度。设计问卷时应关注以下 几个方面： 1. 目标受众定位：明确我们的问卷受众是教育工作者、学生、家 型，如 GPT 或 BERT 系列。这些模型在多项自然语言处理任务中表 现良好，并且具有较强的迁移学习能力。 微调策略的制定至关重要，常见的微调策略包括： 1. 全模型微调：对整个模型进行细微调整，适用于数据量较大且 相似度高的场景。 2. 层级微调：选择部分层进行微调，使模型保留先前训练的知 识，适合数据量有限的场景。 3. 冻结部分参数：在微调过程中，可以选择冻结底层的参数，只 改动高层参数，以防止过拟合。

....................................................................53 1. 方案概述 AIoT 智慧教室物联网统一开放平台适用于学校对不同场景下的智慧教室建 设与应用。 在系统管理方面，通过一套系统平台实现统一管理学校所有课室内的多媒 体设备、教室环境感知控制设备，还可以通过对接课表、一卡通刷卡、面板按 键，并且可 的灯光、教室温度 等，均会根据相关感知设备反馈的情况进行自动调节。下课模式，启动该模式后，教室当 中的灯具都会同时熄灭，教室的窗户、空调、多媒体教学等设备均会自动关闭，安防设施 也会同时启动。适用于研讨式教室、多媒体教室、多视窗教室、报告厅、互动教室等。 2、讲座式教学场景模式：老师选择该类型教学模式后，系统会对老师的主 视频信息源（台式电脑、笔记本电脑）以视频广播的方式进行统一图像界面进 界面后的各种类型的教学视频 信号源进行切换，此种教学模式满足教师进行统一的教学方式，将教学的内容 进行有效传递，使朝向不同方向就坐的学生、距离讲台远近不同的学生都可以 清晰看到教师的授课内容。适用于传统的教室、研讨式教室、多媒体教室、多 视窗教室、报告厅、互动教室、3D/VR 互动教室、录播教室等； 3、讨论式教学场景模式：老师选择进入讨论模式后，支持对教师和所有分 组屏进行使用控制，

响课堂授课体验的情况。 这种部署方式看似极简，却隐藏着巨大的隐患。 所有服务依赖外网与云端服务 采用混合云或本地化分布式部署，保障课堂业务连续性 卓越服务 智慧校园 混合云部署模式：适用于小量智慧部署的机构，通过核心一体机本身的弹性计算机制，形成智能微型弹性计算集群，为业 务打造可靠性较高的基础架构。 教室一体机：直接通过外网与卓智教育云平台进行服务对接，由云平台提供基础服务框架，核心一体机提供业务数据缓 智慧校园 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 校内智能微型弹性计算集群 核心一体机 卓智教育云平台 本地化分布式部署架构 本地化分布式部署模式：适用于超过 5 台云魔方部署 的机构，在智能弹性计算集群的基础上，通过配备智 慧核心提供稳定的本地化性能与服务，形成主要业务 服务本地化，不依赖于云平台的高性能、高可靠的分 布式架构。 核心一

操作系统级的虚拟化要求对操作 系统的内核进行一些修改，但是其优点是可以获得原始性能。 3.1.4、 超融合设计 3.1.4.1、 超融合概述 超融合基础架构是一种高性能、可扩展的基础设施，几乎 适用于所有的 ISV 和定制应用。其横向扩展型架构使私有云能 够一次一个平台进行扩展。 平台可运行各种流行的应用软件，如微软 SQL 服务器、 Exchange 和 Share Point ； 系统架构面向投资保护与总体拥有成本（ TCO）； NCS 虚拟化网关提供高可用解决方案，在存储结构中任何 设备带来的意外停机，均能够转为业务连续性，不会以为单节 点故障而带来的业务中断或停顿。高可用解决方案适用于同一 机房或者有限距离内的同一地区。 NCS 虚拟化网关服务器允许您配置由两个节点之间的同步 镜像的冗余存储池。主节点与备援节点提供镜像虚拟卷给前端 应用主机，用主机配合本身的多路径管理软件协调 该方案能快速地实现应用级切换，可将 RTO 缩短到分钟或 者秒级。 云到云的灾备 云到云的灾备可以是用户私有云到公有云，或者不同公有 云之间的灾备；可以仅是数据的灾备，也可以是应用级的云间 灾备保护，该方案适用分支机构分布广泛，灾备级别要求更高 的用户需求，比如一南一北两个云之间的灾备，各分支机构按 就近原则访问数据； 也可实现对区域级灾难的灾备保护： 异地灾备 云平台应用过程中产生的资源、 数据异地灾备到市教育局