数据驾驶舱 • 患者全景视图 • 多条件筛选搜索引擎 • 研究路径导航式工具应用 • 科研项目管理 科研能力提升 • 科研方法论培训 • 人才培养 • 数据 + 工具 + 方法论融合 • 助力高水平医院建设 智慧医学科研平台 全院级“多模态异构数据治理 + 智能工具应用 + 科研转化体系建设”支撑高水平医院建设目标 多模态异构数据治理 智能化专病库赋能 科研成果转化 科研方法论 科研设计赋能 科研方法赋能 辅助制定研究方案 协助制定搜集临床指标、生物 样本数据、基因检测数据等 科研流程智能引导 流程可视化、取数科研化、设 计灵活便捷 数据模型、表单 设计

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教育 3.0 时代 未来的学习教育 回归到人和生活 03 智慧校园愿景 智慧校园基础环境建设 教学 与 资源 管理 教务 与 教育 管理 系统 运维 综合信息统一门户 方法论： LSEA- Lanxum Smart Education Architecture 设计规划：自顶向下 项目建设：自底向上 关键价值：设计规划 与 整合服务 总体业务架构 数据资源架构 保障架构 项目架构 我们的方法论 定位、目标、文化 + 业务 数据（资源） + 信息流（流程） 软件 + 硬件 + 课件 融合：物理空间 + 网络空 间 人员、机制、流程、保障 整体规划，分步实施 05 顶层设计方法论分析 过去 • 技术型部门 • 推动技术应用 • “ 救火队”作用 未来 信息化建设模式

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创立，发 展，扩张，到企业上市及上市后的成熟期，头豹各行业研究员积极探索和评估行业中多变的产业模式， 企业的商业模式和运营模式，以专业视野解读行业的沿革。 u 头豹研究院融合传统与新型的研究方法论，采用自主研发算法，结合行业交叉大数据，通过多元化调研 方法，挖掘定量数据背后根因，剖析定性内容背后的逻辑，客观真实地阐述行业现状，前瞻性地预测行 业未来发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 u 头豹研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，以战略发展的视角分析行业，从执行落地的层面阐述观点， 为每一位读者提供有深度有价值的研究报告。 方法论 u 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。 若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本

AI 能力 框架 ？ 这一教师人工智能能力框架（AI CFT） 旨在支持教师发展人工智能相关能力，使 他们能够以安全、有效和伦理的方式在其 教学实践中使用这些技术工具。该框架基 于以人为中心的知识方法论。 因此，教育中人工智能的使用需要谨慎考 虑，包括审视教师需要扮演的角色如何演 变以及他们需要具备哪些能力以实现伦理 且有效的AI应用。教师是教育中人工智能 的主要用户，他们被期望成为利用人工智 能设计和促进学生学习的设计者和 能够识别 和杠杆 教育学 AI 的好处 工具来促进 特定主题 课程计划, 教学和 评估时 缓解 风险。 LO4.1. 1 演示 熟悉人类 - 以中心为中心的心态 ， 道德 原则、领域 - 适当的教学 方法论和 概念知识 AI 分析样本课程 并解释他们的决定 关于 AI 是否应该 使用 ， 应该是什么工具 使用和为什么。 LO4.1. 2 举例说明主要 人工智能系统的类别和 应用程序设计为 协助教学 ， 和问责制 ， 当 在教育中采用 AI 。 教师问责制 是人类的保证 为了道德和有效 AI 在教育中的应用 ： 绘制概念图 关于可行的角色 教师可以在 验证和选择 适当的人工智能工具 ， 设计教学 方法论, 驾驶 人类互动 ， 促进学生的使用 AI 和支持学生 具有多样化的能力。 CG1.2. 1 加深教师对 与人类缺席有关的风险 通过检查使用情况进行问责 教育决策循环的 AI 案例 管理, 考核

实现三化功能：建筑智能化、医疗数字化、管理信息化 为患者和医务人员等提供健康、适用、安全和高效的使用空间，与自然和谐共生的 智慧绿色医院 PART 02 规划设计 智慧医院设计理念 智慧医院的设计要遵从顶层设计的方法论，在整个顶层框架设计时遵从自上而下的原则，在实现步骤设计时采用自下而上的 方式，按照顶层设计的原则、方法和关键点，结合传统的医院智能化系统的设计方法，形成一套完善的新型国际化智慧医院设计思 路。

造以“PC 门户+超级 APP”为核心的信息化集群架构，确保跨系统的无缝连接与 高效协同。 4.迭代发展：传承工程思维理念，构建信息化“迭代发展”模式。将型号研 制中的“需求牵引、技术推动”方法论应用于信息化建设，引入“数字成熟度模 型”评估体系，建立“原型验证→试点运行→规模推广”三阶段推进机制。所有 项目均源自学校和师生的实际需求，学校根据校情与用户共同建设。建成后，通 过用户使用 技术构建智能分析模型，实现四大集群从数据洞察到战略预判的智控能力的跃升， 三是打通多元主体协同数据链，重塑产教融合新生态的价值网络。 三是面向中国式现代化建设新征程，学校将以更坚定的政治自觉、更科学的 方法论体系、更开放的协同格局持续推进治理能力迭代升级，在数字赋能、制度 重塑、文化引领的多元创新中，为职业教育治理现代化提供可复制、可推广的“浙 纺职方案”，奋力书写新时代高职院校高质量发展的崭新篇章。 应用”倾向，未能充分挖掘业务部门在数据驱动下的深层次需求。同时，业务部 门对传统工作思维和管理模式存在路径依赖，制约了数据要素对业务发展的价值 323 释放。 因此，当前阶段亟须构建系统化的理论框架与方法论体系，以科学指导高校 数据要素在教育教学、科研管理、服务支撑等核心领域的深度融合与价值转化， 切实破解新阶段数字化转型面临的的挑战。 二、数据赋能的技术+业务双轮驱动的核心框架 基于对高校数

2.2 科学研究导向：加强基础与应用研究，推动人工智能技术健康发展与深化应用 人工智能正在深刻改变高校的科学研究范式和知识生产模式。以大模型为代表的智能技术带来的不仅是技术工 具的更新，更是研究方法论和认识论层面的根本性变革。许多政策强调要引导高校在人工智能领域进行基础研 究和应用研究，加强高校与企业、科研机构之间的合作，以及注重科研伦理和数据安全研究。 推动人工智能基础研究与应用研究是高等 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 了技术和方法的创新。 除此之外，大模型推动了人机协同的科研模式。在这一模式下，大模型赋予人们更强的认知能力，为科研人员 带来更强大的计算手段，更广阔的知识视野，更新的方法论。 64 另一方面，作为科研中的“智能合作者”，人 在回路的动态复杂性对 AI 也提出了新的挑战，将驱动 AI 技术的迭代优化，人机协同的科学研究有望通过双向 赋能共同推动 AI 领域的发展与科学研究的进步。

............................................................................178 4.1.2.2、 教育信息化的设计方法论.................................................................................179 4.1.2.3、 从办教育要回答的根本问题看教育信息化内容 实施终身 教育，辐射于全球。 简化操作：选择化需要多样性，简捷化需要精准性。 迭代思想：认识是螺旋上升的，在不断的应用实践中逐步 提高认识，完善平台。 4.1.2.2、 教育信息化的设计方法论 系统论（整体法和隔离法结合，模块化策略平衡多与少） 实践论（理论模型构建和操作实践经验相结合，教、学、研、 管相结合） 迭代法（版本升级和多组开发相结合） 4.1.2.3、 从办教育要回答的根本问题看教育信