根据上面大数据总体架构，我们需要在每一次的产品上实现信创化替代，保 证自主可控。同时，还要使这些各层级的大数据组件能够适配满足信创要求的芯 片、操作系统及数据库等。另外，在数据存储、计算、应用环节，采用国密算法， 以透明加密、半透明加密等方式实现对重要数据进行加密保护。比如，在大数据 分析处理方面，国内在 GPU 加速数据库计算和大数据分析计算，以及隐私计算支 持等方面的起步并不算晚。在人工智能方面，国内的芯片厂家也在积极呼应现有 设置是由浅入深，由单一到综合，循 序 渐 进，逐步建立知识体系和提升技术 能力。 ⚫ 培养体系的效果评价 针对所构建的实践课程体系，拟从学生自评、教师评价和学生对实训课程的 反馈三个维度进行教学效果的考核与评价。 （1） 学生自评包括实训态度、设计速度、文明实训等几个方面，占整个成 绩的 30% 。实训的态度主要是学生在实习过程中的到课情况，学习的态度等方 面进行考核; 设计速度主要是学生是否按照计划完成任务; 图 7.3 教育信创工作推进实施过程 7.2.1 信创化现状分析评估 基于信创能力评估模型（IICAM）对学校的信创化现状进行梳理、分析与评 估，是制定教育机构未来信创化目标、体系框架与实施推进计划的前提基础。评 估从 IT 软硬件资产配置的信创化程度、IT 架构、IT 技术标准、IT 管理流程制 度、信创化组织与人才配置、IT 技术与产品的信创化供应商生态体系建设等方

人工智能教育的通 知》 通知强调了人工智能教育的总体要求，包括立德树人、全面发展、激 发兴趣和鼓励探索以及统筹谋划和稳步推进等方面。同时，提出了六 大主要任务和举措，包括构建系统化课程体系、实施常态化教学与评 价、开发普适化教学资源、建设泛在化教学环境、推动规模化教师供 给和组织多样化交流活动。 2025.1 国务院、中共 中央办公厅 《教育强国建设规 划纲要 （2024-2035）》 提出实施国家 1）私教问答功能，即答疑大模型；2）阅读理解私教课堂，搭载窦昕声线模拟技 术生成课堂内容，讲解经典文章。借助 AI 技术课生成个性化学习计划并实现“讲 解-赏析-拓展-测评”全流程互动，并依靠 AI 大模型批改攻克阅读理解主观题评 价难题；3）写作私教课堂，类似于阅读理解私教课堂，但教授的课程为作文课； 4）写作参谋主要通过层层引导的形式辅导学生书写作文；5）批改作文功能均基 于多模态功能，依靠多模态技术可直接扫描、理解学生手写的作文，进一步提出 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 34 公司的 AI 技术借助旗下子公司四川启鸣达人开展，打造启鸣达人平台。2024 年 12 月，天立国际旗下子公司四川启鸣达人科技有限公司获评全国高新技术企业， 标志其 AI 教育投入战略及研究成果获国家级认可。启鸣达人打造的启鸣云校系 统，集成天立教育 22 年教学标准化管理体系和教育内容。不同于教培机构，民办 学校覆盖了教育的全流程，公司有望打造

228 帮扶对比画像 230 231 党团活动 最新活动 232 计分项与分数 233 赋分办法 ／ 总计 群体党员人 数 教职工党员人数、学生党员人数 ，比例，党支部数 综合素质评 分 功能描述 数量 单价 总价 1 48,000 48,000 1 200,000 200,000 展示当前所选学生群体关系图谱； 以图形式展示所选群体对应月份平均早到上课时间； 软件功能要求： ★要求智能黑板能与LED显示屏结合使用。可以通过USB与LED显示屏控制器连接，通 过安装控制软件，实现板书实时投放至LED显示屏。 投影技术：0.65英寸DMD芯片,DLP投影技术, 闭密式光路设计 光源技术：纯激光光源 标称亮度（ISO流明）：≥5500流明或以上（符合ISO21118标准） 光源寿命：≥20000小时 标准分辨率: 1280x800(WXGA) 16：10兼容4:3，16:9 ，分3个档位，每10CM一个档位。 1、底部设计可移动滚轮，360度自由旋转，不卡轮，声音小。 2、采用全新ABS和稳固五金相融合，木质坚固强韧、耐磨、耐冲击。 3、采用进口天然实木板，木材质密坚实。 4、尺寸≥70cm（长）*40cm（宽）*85cm（高） 1、视频输入输出接口：内置高清混插卡无缝切换矩阵，4路输出3路输入， 单路单板 卡设计，输入信号可通过任意输出接口输出，可显示至少同时输出显示2路不同信号，

加快数字素养培养培训。建立多层次、立体化、贯穿职前职后的培养体系， 设计并落实精准化、模块化、实践导向的培训指南与持续性专业发展项目。鼓励 跨区域、跨校协同创新，建立教师数字学习共同体。探索训、研、赛、用、评相 融合的教师素养提升路径与模式，通过课题研究、教学比赛、微能力认证等多种 方式，激发教师应用数字技术的主动性和创造性。 教师评价与治理是教师发展数字化转型至关重要的指挥棒，在 AI、大数据 立完善审查、监管、问责等规范体系，推动教师深刻理解 AI 应用的潜在风险和 伦理安全主体责任，严格遵守数据隐私与安全相关法规，恪守 AI 应用伦理边界， 对 AI 输出结果保持批判性审视，避免 AI 在涉及价值判断、情感关怀、创造性评 价等高度人文化的教育核心领域越俎代庖。 注重教师对学生伦理认知的教育引导。教师有责任将技术向善理念融入人才 培养全过程，通过认知、反思、实践等多阶段伦理教育，帮助学生建立伦理认知 框架、养成批判性思维、塑造积极价值观，让学生明确 师提供。 ② 本案例资料由呼和浩特市民族实验学校提供。 ③ 罗海风,罗杨,刘坚.人工智能时代的教育评价改革[J].中国考试,2024,(03):8-17+97. ④ 张生,李文硕,王雪,等.基于“学评融合”理念的个性化评价支持环境设计及其应用[J].中国电化教育,2023, (07):91-98+117. 11 第 2 章 GAI 辅助生成相应的写实性评语、表现性评价等激励性评价反馈。 个

与建筑关系紧密。合理优化的综合管路不仅是弱电系统的可靠保证，还可以有 效节约投资，并为日后的系统升级提供基本保证。综合管路系统是现代建筑物 内的综合系统工程。它与建筑物的机电设备如变配电、空调、照明等设施有密 切关系。这些弱电系统有综合布线系统、多媒体智慧教学系统、视频监控系统、 公共广播系统、楼宇自控系统等。弱电系统对建筑物来说是一个整体，每个弱 电系统都有电缆管线，整个建筑遍布着弱电系统的电缆。管路设计的目的是使 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 5.1.3.3.2.2 教学办公区域低密场景建设方案 低密场景，如办公室、教师休息室等光纤到房间，采取有线无线一体化 ONU 设备承载，实现校园网网络接入和办公电话接入。考虑到每个房间有线接 入点需求，每个房间部署 1 台带 WIFI 型 ONU 的方式，实现低密区域无线漫游、 信号调优和有线接入，保障信号覆盖质量。 5.1.3.3.2.3 学生宿舍场景建设方案 信息化建设过程中多个系统互相孤立形成信息孤岛、管理维护困难、资源浪费 的现象。 通过“端”、“云”结合，实现教室可视化智能管控、教学资源录制沉淀、教学 督导评价、大数据分析、设备资产运维等涉及学校教、学、管、评多方面应用。 144 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 图 18 教学管理一体化平台示意图 5.2.1.2 设计目标  提升学生学习兴趣，提高学习效率 多媒体辅助教学应用于课堂

抑制剂），并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。 3）疑难病例的跨学科支持：DeepSeek 整合多学科文献与权威指南，辅助医 生解决罕见病或复杂病例的诊断难题;案例：骨科医生可通过模型获取手术风险评 估及术后康复要点；在罕见病诊断中，DeepSeek 结合多组学数据揭示疾病分子机 制，为靶向治疗提供依据。 行业深度研究/计算机 本公司具 与智能化应用。 图35：面向卫健委的全民健康信息化整体解决方案 资料来源：东软集团官网，民生证券研究院 在便民服务方面，东软助力云南医保局率先实现医保关系转移接续数字化转 型，获评国家医保局“全国优秀案例”。此外，公司为全国 42 万余医保定点医药 机构提供软件服务，其中 7 万多家为 SaaS 模式客户，保持行业领先地位。 2023 年 2 月，东软集团成为百度文心一言首批生态合作伙伴，优先内测试用 年，是国家医保局、人社部及民政部信息化建设的重要合作伙伴，主研人社部社保 核心平台一至三版，承建全国异地就医结算平台、国家社保公共服务平台、就业管 理信息系统全国统一软件、金民工程应用支撑平台等重大项目，并获评国家智慧健 康养老应用示范企业。公司持续推进“服务大三甲、深耕医联体、融创大健康”行 业战略，不断提升医疗健康产品的专业化、中台化、国产化与场景化水平，为政府、 医疗机构及行业生态主体提供智慧医

据及可穿戴设备实时监测的血压、体重、活动量等信息，识别患者入院、用药、 出院等不同阶段，自动关联医嘱推送阶段性健康知识，并根据患者健康数据 动态优化，提高健康宣教的精准性。同时，医护工作人员可建立疾病宣教评 估体系，利用智能技术的自主学习机制，对健康宣教的效果进行自动化评估， 帮助医护动态调整宣教形式，提升宣教的个性化与有效性。 智慧健康宣教为家庭式参与式护理提供便利，降低家庭成员参与患者健 康 方法、评估指标以及需要达到的合规要求。 关注模型掌握医学知识与语言规律的能力及融合推理，重视 可解释性、公平性与安全防护，以助力人机协同诊疗。 2025 年 1 月 《人工智能医疗器械 质量要求和评 价 第 5 部分：预训练模型》 已开始关注上游模型评价问题，审评范围延展至预训练模型： 提出了模型评价的主要维度，包括可迁移性、一致性、健壮 性和泛化性等。 国家和行业标准 智能驱动的医疗健康生态系统：从数据到决策的全面优化 确保每个医疗决策都符合伦理规范。诊后阶段则着重于持续伦理监督 和反馈优化。建立疗效追踪和伦理审计系统，收集临床应用中的伦理 表现数据，形成“实践 - 反馈 - 优化”的机制。同时开发患者体验评 估工具，从接受度、信任感等维度完善伦理指标体系。 （2）提升医疗生态系统多模态输出能力 当前，多模态数据融合已取得重大突破，但多模态输出的发展相 对滞后。在医疗领域，多模态输出的重要性不言而喻。例如，在解释

及提升老年人或残 障人士运动能力 稳定持续制定训练任务，保持良好的 运动一致性和渐进性；针对患者不同 需求，制定个性化康复方案；实时监 测患者身体技能变化并及时反馈，为 医生改进康复方案提供数据基础和评 价依据 牵引康复机器 人、悬挂式康复 机器人、多体位 康复机器人等 47% 中等 辅助机 器人 用于非手术临床场 景，起到辅助诊疗 作用 应用 AI 技术精准监控并实时反馈，提 受政策监管、医疗协同和医院内部精细管理等内外因素要求，医疗信息化建设 快速发展。2018 年起，政策层面对医疗信息化建设提出强制要求，信息化建设 纳入医院考核指标，电子病历、智慧医院服务和医院信息互联互通等信息化评 级体系建设对 AI 赋能医院基建提出具体要求，而分级诊疗、医联体建设进一步 凸显医院信息化水平重要性，信息化程度成为衡量医疗机构水平的重要指标； 带量采购、DGRs/DIP 医保控费、公立医院改革等措施则倒逼医院提升内部经

并及时提供营养摄入、 运动强度等精准建议。 技术成熟度 • 健康数据整合难度大 : 可借助智 能穿戴设备、 移动应用等收集用户 健康数据 , 通过 Al 算法进行风险 评 估、干预建议等 , 但数据质量 和准 确性参差不齐 , 个体差异大 , AI 模 型的精准性和适应性还需提 升 , 且 缺乏统一的技术标准和规 范 商业化能力 •

人工智能推动学科开环开放和交叉融合 01 大学人才培养必须更加凸显学生本位、能力本位，把创新能力培养摆在核心位置，兼顾教育教 学过程性评价和学生发展性评价，用好人工智能工具，因时而新迭代教学内容、教学方法、评 价方式等，实现从知识到能力的全面翻转，构建基于智能技术的主动学习平台和环境，加强对 学生能力素质的扎实训练和精准拔尖，培养和造就更多担当大任、全球胜任的拔尖创新人才。 人工智能推动“教”与“学”加快中心转换