AI 大模型的设计方案中，系统整体架构是实现教育目 标和技术需求的基础。在这一架构中，我们需要考虑多个关键组 件，包括数据处理层、模型训练层、服务层和用户交互层。整体架 构旨在确保系统的高可扩展性、高可用性和高安全性，以支持教育 过程中的多样化需求。 首先，数据处理层是系统的基础部分，负责收集、存储和处理 教育相关数据。该层包括数据采集模块、数据清洗模块和数据存储 模块。数据采集模块从各种渠道获取数据，如在线考试、课堂互 强用户的熟悉感，使用户在不同模块下都能保持相同的操作逻辑， 从而降低学习成本。 此外，反馈机制也是界面设计的重要方面。用户在进行操作 时，系统应及时提供反馈，告知用户操作是否成功。例如对于表单 提交或数据处理，用户应能收到实时的状态提示。这种反馈应是清 晰和易于理解的，使用户能够迅速掌握操作结果并做出相应调整。 在增强用户控制感方面，界面应设计得允许用户自由探索和返 回操作。用户应能够随时撤销或重做操作，在进行重要操作前提供 大模型在数据隐私和安全方面符合 法律法规的关键步骤。面对各类数据保护法律，如欧洲的通用数据 保护条例（GDPR）、中国的个人信息保护法（PIPL）、加州消费 者隐私法案（CCPA）等，机构需全面审查其数据处理活动以及与 之相关的合规性要求。 首先，进行合规性评估时，应识别和分析适用的法律法规。以 下是常见的合规性要求： 1. 数据收集的合法性：确保在收集个人数据时获得用户的明确同 意，用户应了解数据收集的目的及其使用方式。

基于“整体规划、分布实施”的 策略，采用“集成+服务”的模式进行建设。 2. 技术发展趋势 目前高校信息化建设领域未来的主要发展主要围绕在：应用服务中心、可 配置型智慧校园、物联网校园、大数据处理、互联网+高校、云计算数据中心等 层面展开。 2.1. 应用服务中心 智慧校园未来将整合和重构原有的许多业务应用系统，向不同的用户提供 部门内部或跨部门的基础服务，让应用系统发挥更为强大的功能。 数据中心作为传统数字化校园“四大平台”的最基础的数据支撑平台，在新 型智慧校园中有了更新的发展。它与应用系统的耦合度进一步降低，同时数据 处理能力得到了更大的提高，提供了强大的运行动力，未来，数据中心将发挥 更高效、更强大的数据处理能力。 图：高校信息化发展趋势 高校信息化 发展趋势 服务化 云计算 大数据 社交网 络 移动互 联网 物联网 资源共 享 三. 学校信息化现状 此处描述学校概况 用不再是业务系统之间的调用，避免业务系统之间的数据相互依赖。  数据一致性问题  因统计基准不同所导致的二义性；  多重维护带来的不一致性，维护不规范带来的不一致性；  因数据无法延续所导致的问题。  历史数据处理问题  组织机构合并前的教学信息数据；  用户的职务、职称变迁过程；  业务系统无法保留的历史数据的分析。 2.2. 建设目标 公共数据库平台的建设要求达到以下目标：  以教育

5.1.2 教学反馈数据.............................................................................83 5.2 数据处理.............................................................................................84 5 2.1 系统稳定性...............................................................................124 7.2.2 数据处理能力...........................................................................126 7.3 用户满意度....... ， 包括学生综合素质评价、教师教学效果评估等。 项目的主要技术框架包括： - 数据采集层：通过物联网设备和 校园网络实时采集学生的学习行为、教师的教学数据以及校园管理 信息。 - 数据处理层：利用大数据平台对采集的数据进行清洗、整 合和存储，确保数据的准确性和完整性。 - 智能分析层：基于机器 学习和深度学习算法对数据进行分析，生成个性化的学习建议和管 理决策支持。 -

教师自评数据：提供标准化的自评表格，涵盖教学态 度、教学内容、教学方法等多个维度。 在数据处理阶段，首先需要对采集到的原始数据进行清洗，剔 除无效或异常数据，确保数据质量。例如，对于学生反馈问卷中的 极端值或不合理回答需要进行验证或修正。接下来，将不同来源的 数据进行整合与标准化处理，确保数据格式一致且便于后续分析。 数据处理流程如下： 1. 数据清洗：过滤无效数据，修正错误 信息，确保数据完整性与一致性。 了一系列校验和平衡机制。这包括对模型输出的自动化审核、多方 参与的评价过程以及定期的模型更新和调整。这些机制确保了模型 能够适应不断变化的教学环境和需求，同时保持评价的一致性和科 学性。 最终，DeepSeek 模型通过其综合数据处理能力和先进算法技 术，为学校提供了一个强有力的工具，不仅能够实时监控和评估教 学质量，还能提供针对性的改进建议，从而促进教学质量的持续提 升。此外，模型的易用性和灵活性也使其成为各类教育机构的理想 Tableau：功能强大，支持丰富的图表类型和交互式操作，适 合复杂数据分析和展示。  Power BI：与 Microsoft 生态系统高度集成，适合使用 Office 系列的学校，且具有良好的数据处理能力。  Google Data Studio：免费使用，操作简便，适合预算有限 的学校，同时支持与 Google 云端服务的无缝连接。  ECharts：开源工具，支持 JavaScript

，既能面向全校相关学科科研教学以及业务流程赋能提供算力 支 撑 ，又能依托平台进行产学研合作 ，以加速智算相关成果转化。 流体力学 燃烧模拟 湍流两相反应 空气质量预报 多尺度空气质量模式 大气排放源清单处理模型 地震数据处理 地震资料解释 油藏数值模拟 引力波 脉冲星研究 天体研究 量子化学 分子动力学 混合精度计算 基于深度学习的分子模拟方法 深度势能 核聚变研究 凝聚态物理 等离子体计算 数值大气预报模式 公共交通感知数据 管道设施感知数据 消防设施感知数据 传输网络感知数据 …… 数据处理 帮助业主在海量感知数据中筛选、 分析并应用有价值的数据 数据共享 通过 API ，消息推送等方式，将数据处理 结果进行共享开放 数据接入 支持包括 API 、数据库、中间件等多 种方式实现数据汇聚 数据接入 数据清洗 数据处理 数据开放 数据统计 数据资产 智算中心： 数据中心（各种物联数据接入） 平安校园 智慧校园 便捷校园 低碳校园 应用 智慧化 智慧科研 智慧教务 智慧服务 智慧教学 智慧管理 校园 应用 智算中心在校园应用建设中扮演着至关重要的角色，通过提供强大的数据处理能力和智能计算能力，可以支持校园内各 种智能化应用的运行和发展。为学校和教师带来更高效、智能的教学体验，为学生带来更安全、便捷的校园体验。 智算 中心 智慧科研 · VR 虚拟资源制作中心

本，甚至在特定的应用场景中进行复杂的推理和决策。借助这些 AI 大模型，中医院的门诊病历自动生成系统能够显著提高数据录入的 效率和准确性，减轻医务人员的工作负担。 AI 大模型的应用涉及多个关键环节，包括数据处理、模型选 择、算法优化和结果生成。在具体实施中，可以分为以下几个方 面： 1. 数据集成与输入格式化：系统需要将病人的基本信息、症状描 述、体检结果和既往病史等数据进行有效整合，以适应大模型 够更好地理解和生成专业的医疗语言。  迁移学习的应用：迁移学习技术使得已经在其他领域训练好的 模型能够迅速适应医疗领域，通过少量数据就能实现较好的性 能，极大地降低了模型训练的成本与时间。  多模态数据处理：现代 AI 大模型趋向于整合多种数据源，如 文本、图像、声音等，以全面理解患者的健康状况。这种整合 方式可以提升病历生成的准确性与完整性，使得 AI 更具应用 价值。  强化学习与自适 数据采集：设计多样化的数据采集方式，整合病历、影像、检 验报告等多源数据。 2. AI 模型选择：选择适合医疗文本生成功能的预训练模型，并 进行领域特定的微调。 3. 系统集成：构建统一的接口与数据处理平台，实现多模态数据 的融合与处理。 4. 评估与反馈机制：建立模型性能评估系统，根据临床医生的反 馈持续优化模型。 5. 合规性审核：确保系统设计符合医疗数据隐私法律法规，建立 数据安全及保护机制。

Prompt Builder Prompt 构建 Agent Dev 助手开发 （未来） Model Hub 生成 Data Management Processing 数据处理 Cleaning 数据清洗 Version 版本管理 认知助手 AnyFabric 认知助手 Cognitive Analytics 认知分析 认知层 指标和调用链等。采用云原生架构和大数据处理引擎，利用机器学习算法和知识图谱技术，对各类数据进行集成和处理，全 面满足合规要求并为各类业务系统提供可观测性能力。通过数据驱动业务系统的运营与运维，增强组织数字化韧性： • AnyRobot 机器数据湖支持分布在多云环境中的数字化系统日志、指标及调用链等数据进行采集、整合、存储与分析， 基于云原生架构和大数据处理引擎，支持 PB 级日志数据处理能力，实现

细粒度的数据访问控制 和审计机制，确保数据使用过程透明可控。同时，教育大模型应能够在不依赖外部平台的情况下完成模型优化 和个性化服务，保障教育机构对数据的掌控。通用模型由于面向广泛用户群体，其数据处理策略通常无法满足 教育行业的特殊合规要求。 教育大模型通过六大核心能力的有机整合，正在推动教育范式从“标准化灌输”向“个性化建构”转型，在保 障教育质量底线（如知识点准确性）的同时，拓展了因材施教的上限（如跨学科能力培养）。 算力：教育大模型的构建基石与场景适配关键 算力是构建教育大模型的基石，其规模、结构、精度和类型等因素决定了模型训练和推理的效率，直接影响模 型的精度和性能 68。算力规模直接决定了模型训练的复杂度和数据处理能力，算力结构影响了模型的并行计算 能力和资源利用率，算力精度保障了模型输出的准确性，而算力类型（如 GPU、NPU、TPU 等）则关系着模 型训练和推理的适用场景。 教育大模型的算力需求在 高精度推理与本地化处理能力。如学生作业批改、实验评 分等任务，依赖高效推理算力，并保障数据的安全性和实时性。为此，常采用边缘计算部署方式，在本地完成 数据处理，同时适配多种评价算法以满足不同场景的需求。 在管理场景中，算力需求强调批量数据处理与长期 稳定运行。学生信息管理、教学资源调配等任务，需处理结构化与非结构化数据，要求算力具备高并发数据处 理能力。同时，要考虑到能效与成本的平衡，需降

输入速度（快、慢、平均） • 滴停；脱针 • 输液开始、结束时间 • 处理延时 • 输液总时间 • 输液总量 输液详情统计、追踪 护士站大屏 PDA 护理交互系统 病区概况 数据处理 患者信息 今日治疗 备忘录 交班信息 呼叫响应 健康宣教 风险预警 HIS LIS PACS 移动护理信息系统 …… 护理交互系统 环境监测 可查看护理交班信息，实现无纸化交班，改进交班流程 智能看护系统 医疗物联网设备统一管理平台 感知层 传输层 应用层 服务能力层 智慧看 护管理 医疗物联网基础应用平台 物联网标识 定位 实时追踪 轨迹回放 电子围栏 报警管理 设备统一管理 数据处理层 无源 无源RFID 桌面读写器 移动PDA 无源RFID 读写一体机 普通病人一次性腕带 防跌倒定位卡 定位卡 蓝牙iBeacon定位信标 定位手环 防拆手环 LoRa 通信基站

速度（快、慢、平 均） • 滴停；脱针 • 输 液 开始、结束时间 • 处理延时 • 输 液 总时间 • 输 液 总量 输 液 详情统计、追踪 护士站大屏 PDA 护理交互系统 病区概况 数据处理 患者信息 今日治疗 备忘录 交班信息 呼叫响应 健康宣教 风险预警 HIS LIS PACS 移动护理信息系统 …… 护理交互系统 环境监测 可查看护理交班信息，实现无纸化交班，改进交班流程 智能看护系统 医疗物联网设备统一管理平台 感知层 传输层 应用层 服务能力层 智慧看 护管理 医疗物联网基础应用平台 物联网标识 定位 实时追踪 轨迹回放 电子围栏 报警管理 设备统一管理 数据处理层 无源 无源 RFID 桌面读写器 移动 PDA 无源 RFID 读写一体机 普通病人一次性腕带 防跌倒定位卡 定位卡 蓝牙 iBeacon 定位信 标 定位手环 防拆手环 LoRa