断迭代演进。本研究 按照电子技术、信息技术和智能技术三个阶段，梳理了各阶段特征及对教师的发 展诉求。 在电子技术阶段，以以太网为通讯传输载体，投影仪、电子课件、多媒体教 室等得到普及，实现了动态视听教学，极大提高了教育的吸引力和感染力，教师 培训也从单一的函授教学形态向多载体教学的形态转化。这一阶段需要教师掌握 相应的设备操作使用技能，能根据教学需要开发相应的资源。 在信息技术阶段， 现教育变革创新的核心驱 动力，需构建系统性的支持体系。 加强数字素养标准配套建设。省一级需积极落实响应《教师数字素养》标准， 推动数字化课程建设，并形成科学的分级评价指标，研发配套的测评工具与动态 ① 荀渊,潘岳林.高质量教师教育体系建设的特征、问题与应对[J].现代教育管理,2025,(03):43-51. ② 中华人民共和国教育部.中国智慧教育白皮书[R].中国:中华人民共和国教育部,2025:33 ①。 在教师评价方面，运用大数据、数据挖掘等技术伴随式采集分析教师教学、 研究与管理等多个时空、全过程的多模态数据，创新教师评价方法与模式，丰富 教师成长画像，提高教师素养评价和教学评价的动态性与精准性。 在教师队伍治理方面，建立完善集数据归集、存储、交换、共享、治理、分 析等功能于一体，开放共享、应用协同、保障安全的教育数字基座，通过 AI 和 可视化等技术直观表征教师专业发展阶段、教师资源配置现状、教师教学状况等，

是“算力屠夫”还是“新春红包”已获验 证-2025/02/18 2.计算机行业动态研究：AI 搜索深度：微信接 入 DeepSeeK-2025/02/17 3.计算机周报 20250216：还有哪些云待重 估？-2025/02/16 4.DeepSeek 系列报告：AI 编程或为 B 端最 先崛起的 AI 应用-2025/02/13 5.计算机行业动态报告：DeepSeek 系列报告 之 AI+教育-2025/02/12 异构数据，构建动态诊疗路径，为医 生提供更全面、更智能的临床决策支持，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 有效辅助罕 见病诊断 罕见病种类繁多、症状复杂、误诊率高，AI 系统能够通过学习海量医学知识和病例数据，辅助医生进 行罕见病诊断，提高诊断准确率，缩短诊断周期。 个性化治疗 方案的动态 优化 根据患者病情变化和治疗反馈，AI 根据患者病情变化和治疗反馈，AI 系统能够动态调整治疗方案，实现个性化治疗方案的持续优化，提 升治疗效果。 资料来源：CSDN，民生证券研究院整理 DeepSeek 的技术突破，并非仅仅停留在实验室层面，而是深度契合医疗行业 的实际需求，具备极强的医疗适配性，为商业价值的释放奠定了坚实的基础。 DeepSeek 通过智能化手段帮助医生从海量数据中快速提炼关键信息，实现 精准医疗决

世界数字教育联盟、全球数字教育发展指数、数字教育权威期刊等公共产品， 推动优质慕课（大型开放式网络课程）走出去。 2024.7 教育部办公厅印发《国家智 慧教育平台数字教育资源入 库出库管理规范》 坚持“择优入库、动态调整、公益服务”，规范数字教育资源全生命周期管 理。 2024.4 人力资源社会保障部、教育 部等九部门联合印发《加快 数字人才培育支撑数字经济 发展行动方案（2024－2026 年）》 明确紧 的高等教育资源流动起来、汇聚起来，形成 横向一致、纵向衔接、彼此贯通的智能化联 动体系，提升高等教育人才培养质量、科学 研究水平和社会服务能力，拓展高等教育的 边界，优化学生的学习体验。同时，周期性、 动态性地建立贯穿数字化转型全过程的推进 和考核机制，发挥考核结果的激励作用，持 续推进高等教育数字化转型。 行 动 逻 辑 转 型 的 价 值 创 造 高等教育数字化转型的实践进路： 1. 注 等方面的标准规范，通过标准规范强化高等教育转型过程的开放性、共享性、连通性和安全性，拓展高等教育数字化转型的广度与深度。 问题导向的制度设计完善 01 高等教育数字化转型的制度体系构建是一个动态演进、发展完善的过程，其涵盖的具体制度也是相互联系、相互影响的。既要科学把控制度改 革与制度延续的衔接关系，确保制度体系协调高等教育数字化转型这项长期且复杂的任务，还要强化系统思维，运用政策法规手段解决高等教

功能的下一代防火墙，针对使用场景的不同采 用 IPSec VPN 和 SSL VPN 设备，分别应对站到站以及端到端的跨网通信保护， 也可使用零信任系统，通过隐藏应用真实位置，并对所有受保护应用的访问请 求实施动态的身份识别和权限识别，解决学院应用安全访问场景下的访问控制 问题。 5.1.3.3.4.3 安全区域边界 区域边界安全是对系统的安全计算环境边界，以及安全计算环境与安全通 信网络之间实现连接 等方面发挥着不可替代的重要作用。本次设计一套 DNS 解析设备及云端安全威 胁管控情报库。 技术的发展推动着行业的进步，传统的 Bind、Windows DNS 无法满足学 校统一管理、可视化运维、高可用、应用动态检测和调度等安全和管理要求， 通过商用化的专业 DNS 系统满足企业信息化整体建设要求已经成为了普遍趋势。 作为企业 ICT 基础设施，域名服务系统是影响互联网各项应用性能的重要环节， 稳定的 位计入辅材费用中，清单不单独列出。同时针对机房内的配电柜、UPS 以及模 块化机房设置支架，支架需由 L40 角钢现场制作，支架制作完成后续清除焊渣 并做防锈处理。  场地净化 精密空调区的洁净程度标准为：在静态或动态条件下测试，每立方米空气 中粒径大于或等于 0.5μm 的悬浮粒子数应少于 17，600，000 粒。本工程设计 在整个机房区的楼地面及顶面做防尘、清洁处理，避免灰尘的产生及吸附；通 过精密空

智慧教育的架构开发方法（SEAF-ADM）可以为智慧教育和教育信创的总体架 构设计及信创相关工作中的架构分析提供系统性方法。架构设计与架构分析是用 系统性的架构方法去描述转型（包括信创转型）过程中各要素的动态匹配关系， 包括业务与 IT 的关系、部分与整体的关系、当前与长远的关系。通过各领域、 各层级、各要素之间的匹配关系分析，可以指导相关工作的决策，从而保证相关 人做正确的事。 智慧教育架构 利用大数据，人工智能等技术对智慧教学进行全流程的数据采集、分析、利用和 测评，形成了从课前、课中、课后完整的技术服务、监测及反馈改进的闭环。智 慧教学汇聚、共享、管理教学套件和学习资源，依据课程图谱和学习路径，动态 采集学生学习结果和方式数据，精准刻画学生学习画像和教师教学画像，诊断学 生学习问题和教师教学问题，为学生供给个性化学习路径和学习资源，为教师提 供有针对性的教学活动调整和优化建议，是智慧教学的重要方向。 生成学生画像，洞悉学生相关安全行为，及时实现学生相关行为的预警预测。部 分高风险行为即时报警，比如 48 小时未回到宿舍等具体行为。例如智慧宿舍项 目通过在公寓出入口安装人脸抓拍摄像头，快速、动态无感知抓拍出入人员人脸， 并将抓拍结果与人脸数据库比对，实现楼栋内出入人员的无感知识别和记录。基 于比对的数据，自动生成“正常”、“早出”、“晚归”、“未归”、“多日未出”、“多 日未归”等学

AI 技术发展为教育行业内容生产提 供新路径，与决策式 AI 形成能力互补。前者通过数据建模构建决策引擎（如学情 诊断、个性化推荐），以逻辑推理优化教育评估体系；后者基于大模型生成新型 教学要素（如动态习题、虚拟场景），以创造能力重塑内容生产范式。二者分别 强化教育的精准性与创新性：决策式 AI 确保教学过程的科学可控，生成式 AI 拓 展教育场景的边界可能，共同构成智能教育的完整技术拼图。 表1：决策式 1.7%（据 2022 年多邻国实验数据）。课程推荐层依托 Birdbrain 系统， 结合用户记忆曲线预测生成个性化学习路径。消息触达层采用 Bandit 算法处理超 过 2 亿条用户行为数据，实现动态推送策略优化，其算法模型持续平衡学习内容 的挑战性与用户能力匹配度。该技术架构使用户粘性（DAU/MAU 比例）持续提升， 2022 年第四季度已达到 26.9%，远高于 babbel（我们由 Statista 多邻国对国内 AI 教育发展的启示 AI 教育技术的应用方法论。国内教育科技企业可借鉴多邻国全面拥抱 AI 的 AI 应 用范式。其一，将生成式 AI 深度融入内容生产体系，通过自动化生成课程脚本、 动态题库及互动场景，实现教育资源的敏捷开发与规模化供给；其二，构建"算法 优化-用户反馈"闭环，如多邻国的 birdbrain 等，基于学习行为数据持续训练模 型（如半衰期回归算法优化记忆曲线），实现个性化学习路径的精准匹配；其三，

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