研力量、师资力量、资产建设、财务状况等），在不同的场景和层次（校、院 系、专业、班）上进行数据综合统计分析，为广大师生、各级管理机构和校领 导提供一个实时、全景式的数据分析和展现渠道，及时发现管理与教学活动中 的问题和规律，为学校及各部门的决策提供辅助支持和依据。 同时，通过本次项目解决以下问题： 1、解决部分业务系统数据未与数据平台进行数据对接，数据平台中既采集不到 这些系统的数据，也无法为这些系统提供基础数据的问题。 吃早饭的学生，因为学校上第一节课的时间为 8 点，所以七点十五前就餐，一 般可以赶到第一节课上课时间。而七点五十后吃早餐相对就不规律。而不吃早 餐的就属于不规律的习惯，学生很可能经常睡懒觉甚至会逃课。进行年级、院 系、专业同层次数据之间横向对比展示不同维度下的规律和不规律性。以点阵 图的方式与学生的其他数据（例如成绩）进行关联性研究分析。 消费趋势分析 按照年级、系部、专业、性别、年龄的维度分析不同类型（本科生、专科

超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT ：一切问题都是模型问题 • 模型： 一个映射， 一个函数 科学范式 ◼ 从规则到数据：逐步破除我执（去人类中心主 义） 1. 第一代（规则系统）： 推理为核心 第二代（知识工程）： 知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机 器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习 - 深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 人工智能（

、智慧医疗和移动医疗等 新型医疗服务模式”，为我国中医药行业未来十年的数字化的发展指明了方向。 在 2018 年颁布的《关于加强中医药健康服务科技创新的指导意见》中要求 “遵循中医药自身发展规律，加强中医药健康服务与现代科技相融合。以中医理 论为指导，开展中医医疗器械及相关辅助用具研发，重点研发系列智能脉诊仪、 舌诊仪等诊断设备，数字化、小型化、集成化和智能化的中医治疗设备。” 2019 药文献、临床试验、化学成分、基因组学、代谢组学等海量数据，挖掘与中医药 相关的特征、模式和潜在的客观规律，可提升对中药药效、毒副作用和合理组方 的认识，为研发新的中药产品提供科学依据。 20 大数据辅助药方开具。关于中药处方的数字化，典型的做法是建立中药和 处方的大数据，从病机、用药规律、治法、古典医籍、预防等方面进行数据挖 掘，搭建中医诊疗云平台，运用关联规则等分析方法，总结病机和处方用药规 然子午流注一直作为针灸疗法时间选取理论来使用，但现在越来越多的人发现， 它也可以用来指导服药时间的选取，以便更好地发挥药物的疗效。 虽然子午流注取穴治疗在临床有效，但由于取穴规律相对复杂，很多中医医 生在一定时间内很难迅速确定所开的穴位。根据人体经脉气血流注盈亏及阴阳消 长的变化规律，应用人工智能开发智慧子午流注产品，可以有效解决这一问题。 图 6. 子午流注与经络关系示意图 智能机器人实现直接非药

企业决策层随时随地的掌控企业经营状况，决策千里之外。 用户在移动端便捷访问分析报表、可视化报告，让移动办公更便捷。 挖掘预测 用户以直观的方式对数据进行规律寻找和标示，并选择适合的算法及模型。 用户发觉数据间的潜在业务规律，为用户做出有预见性的、基于知识的决策参考意见。 敏捷自助 用户可视化拖拽建模，自助式创建业务分析，支持用户逐步探索式分析业务数据。 用

据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为 数据的挖掘和分析打好基础。 2.6.3、 大数据分析与决策 采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框 架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和 规律，为学校的教务管理、科研管理、学生管理、后勤管理等 各项工作提供决策和指导。 2.7、 智慧校园大数据平台建设意义 智慧校园作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科 研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪潮中，智慧校园 程的设计是最受欢迎的，或具体到某个作业问题回答的正确率 以及横向和纵向的比较，并深层次的展现出其中的原因。这些 数据被提供给教师，将对教学创新提供最为直接的支撑。 通过对一卡通行为数据的分析，可以了解学生的日常行为 规律和消费规律，了解学生行为与学习成绩、学校效果之间的 关联关系，提供学生管理创新的依据。 2.14.4、 综合应用大数据成果，推动学校全面创新 通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作 的 用率指数，实现数据可视化，引导管理工作的精细化和管理的 扁平化。 通过对一卡通、图书借阅、专业分布、课程分布、成绩、 学习行为等进行聚类分析，发现具有某些特征的特殊群体及其 独有的行为方式，并利用相关性数据进行挖掘，从中发现规律。 通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理 数据进行综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体 系，改变传统人为评价的主观性，让大数据选出真正优秀的教 师。 2.15、 智慧校园大数据常见业务系统

100%。 5）加强日常巡查维护检修，公共使用的照明、指示灯具线路、开关等要保证完 好，确保用电安全、掌握电力分配负荷状态、抄录变压器三相温升，并检查其 数 值是否正常、掌握能源消耗状态和设备的运行规律。 6）管理和维护好各楼宇灯光亮化的设施、制定突发事件应急处理程序和临时用 12 运送人员按照设定好的工作路线，定时，定点运送医疗文件，标本 和材料等一般本质上不紧急，但是需要按时递交的文件，物品等。 3.2.3.2 计划运送： 建立计划运送服务是针对一些有规律，时间相对集中，频率较低的 运送内容。 3.2.3.3 即时运送： 对于相对紧急或非规律的运送需求，服务需求者可以随时拨打运送 部门经理 即时 循环 陪检/预约 调度中心 辅导员 计划/驻守 主管 39 保洁员无力完成的高处设施和大面积玻璃清洁等工作，可以配备专项保洁员进 行计划性重点清洁，工具配置方面应将高空操作因素考虑在内。可以采用设置 公共区域保洁岗位和常规保洁员定期巡视的方法，同时还应充分考虑到病员活 动规律、噪音、扬灰等问题，以免在维护过程中出现安全事故和客户投诉。  对象的特殊性 68

2.6.3、 大数据分析与决策 采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框 66 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和 规律，为学校的教务管理、科研管理、学生管理、后勤管理等 各项工作提供决策和指导。 2.7、 智慧校园大数据平台建设意义 智慧校园作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科 研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪潮中，智慧校园 程的设计是最受欢迎的，或具体到某个作业问题回答的正确率 以及横向和纵向的比较，并深层次的展现出其中的原因。这些 数据被提供给教师，将对教学创新提供最为直接的支撑。 通过对一卡通行为数据的分析，可以了解学生的日常行为 规律和消费规律，了解学生行为与学习成绩、学校效果之间的 关联关系，提供学生管理创新的依据。 2.14.4、 综合应用大数据成果，推动学校全面创新 通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作 的 用率指数，实现数据可视化，引导管理工作的精细化和管理的 扁平化。 通过对一卡通、图书借阅、专业分布、课程分布、成绩、 学习行为等进行聚类分析，发现具有某些特征的特殊群体及其 独有的行为方式，并利用相关性数据进行挖掘，从中发现规律。 125 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理 数据进行综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体 系，改变传统人为评价的主观性，让大数据选出真正优秀的教

中国电化教育.2014(01). [2]袁松鹤.远程教学与管理平台的功能及其组织研究—— LSMS 的 系统观[J].中国远程教育.2010(12). [3]万力勇.e-Learning 综合应用平台的演变规律探析[J].中国电化 教育.2007(09). [4]曹晓明,何克抗.学习设计和学习管理系统的新发展[J].现代教育 技术.2006(04). [5]赵呈领,万力勇.学习内容管理系统:e-Learning

度赋能并重塑高等教育的各项核心职能——包括人才培养的模式创新、科学研究的范式变革、社会服务的质量 提升、文化传承创新的路径拓展以及国际交流合作的深化，其本质是构建一个以数据为核心驱动力的智慧教育 新范式：通过智能化分析揭示教育规律，依据个性化需求作出针对性决策，提供高效便捷的智慧服务，最终形 成一个线上与线下深度融合、互联互通的教育新生态。这不仅标志着高等教育正从侧重“规模供给”的阶段， 向更加注重内涵、质量与效益的“智 的模拟，能够从海 量历史数据中学习规律，提供高精度、低延迟的预测结果。后者通过 AI 与科学问题的深度融合，解决传统计 算模型中高复杂度、高计算成本的问题，推动基础科学研究与工程技术的突破。 无论哪种模型，大模型都具有明显的优势：拥有更多的参数和更复杂的结构，可以更好地拟合数据，并且具有 更强的学习能力；处理更大规模的数据集，可以更好地发现数据中的规律和模式，并且具有更好的泛化能力； 采 采用分层设计和分布式训练等技术，可以在现有的硬件设备上进行高效训练，部署方式灵活。 3.1.2 教育大模型的教育能力分析 教育大模型必须严格遵循教育规律，满足教育领域的特殊需求，在知识整合、个性化支持、教学互动、资源生 成、多模态融合以及数据安全等方面构建贴合教育本质的独特能力。 1. 遵循课程体系的领域知识深度整合能力 教育大模型则在训练过程中深度整合了结构化的学科知识库，这些知识不仅包含事实、案例、概念和原理，更

网络教学平 台 服务大厅 校长驾驶舱 协同办公 大数据分析 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理体系 > 数据中心 智慧校园的根本在于数据，通过数据分析去找出规律，发现问题，更好的为教学和管理服务，数据是智慧校园建设的首要任务。 数据 存储 中心 数据模型 信息标准 基础数据库 主体数据库 数据仓库 数据 交换 中心 数据交换平台 数据访问平台