与应用 1 引言 网络学习平台采用基于云计算和移动互联等新兴信息技术,引 入MOOC学习模式[1],以学习空间、教学空间、资源建设中心为一体, 着力打造以师生为中心,以应用为主导,以数字化教学资源建设为 重点,全面促进人才培养模式的改革和学习方式的创新。通过建设 和整合精品资源共享课、视频公开课、微课程、专业教学资源库等各 类数字化学习资源,为学生提供随时随地的学习,为教师提供教学 资源和平台支持 资源和平台支持,为教学管理人员提供方便的管理和数据分析,从 而构建学校资源丰富、功能强大的新一代在线学习(E-Learning)平 台[2]。 2 建设目标 网络学习平台的功能有很多[3],但是最核心的功能主要有三个: 即建课、教学和管理。因此网络学习平台的主要建设目标如下: 2.1 资源建设和展示 (1)可以提供精品资源、网络课程的新增、编辑、审核发布功能; (2)可以提供专业教学资源库的建设编辑、发布展示功能; (1)可以为每位学生用户打造个性化学习空间,提供自主学习和 教学互动服务; (2)可以为每位教师用户打造个性化教学空间,提供教研协作和 教学互动服务; (3)以课程为中心,可以提供全面的网络教学功能,包括通知、学 习、作业、答疑、讨论、评价等互动教学活动,为实施从“教学”到“导 学”的教学模式改革提供一站式平台服务; (4)同时支持PC、Android、iOS等移动客户端的访问,实现移动 泛在学习。 2.3 教学管理

深度学习在智能助理产品中的应用 胡一川 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 智能助理产品的特点 . 深度学习与智能助理 目 录 用户终端的变化和技术的进步，推动更自然的人机交 互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有 价值的信息 输出为一个固定维度的向量 基于深度学习的自然语言处 理框架 • 基于输入向量产出最终的预测 [Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention

北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 第1页 DeepSeek在教育和学术领域的 应用场景与案例（上） AI肖睿团队 （张惠军、孙苹、周嵘） 2025年5月20日 • 北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第2页 摘要 一 分，逐层递 进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 材，结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。此外，欢迎加入ai.kgc.cn社区，以及“AI肖睿团队”的视频号和微信号， 与志同道合的AI爱好者交流经验、分享心得。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第3页 一、今天的讲

2.1 提升教学效率.............................................................................15 1.2.2 个性化学习支持.........................................................................16 1.3 项目范围............ ......................................................................................30 2.2.1 个性化学习路径.........................................................................32 2.2.2 实时反馈与辅导....... 2.1 教学资源库.................................................................................48 3.2.2 学习分析引擎.............................................................................50 3.3 技术选型......

• 学习环境重构 • 教学模式创新 • 教学数据应用 • 智慧教学赋能 智慧教室方案价值 01 项目建设背景 PROJECT CONSTRUCTION BACKGROUND 项目建设背景 教育信息化 2.0 行动计 划 “ 网络学习空间覆盖、智 慧教育创新发展”行动。 规范并引领学习空间建设 与应用，促进网络学习空 间与物理学习空间的融合 互动。 开展以学习者为中心的智 开展以学习者为中心的智 能教室学习空间建设，大 力推进智能教育 加快信息化时代教育变革。 建设智能化校园，统筹建 设一体化智能化教学、管 理与服务平台。利用现代 技术加快推动人才培养模 式改革，实现规模化教育 与个性化培养的有机结合。 中国教育现代化 2035 大力推进教育信息化。构 建基于信息技术的新型教 育教学模式、教育服务供 给方式以及教育治理新模 式。促进信息技术与教育 课程中具有鲜明特色、良好的教学效果，并承诺入选后将持续改进。 2019 年 10 月 30 日 项目建设背景 丨智慧教室助力金课 提高教学效率 金课是教学和 教育信化变革 通过翻转课堂、混合 式教学、合作学习， 分组动等新型教学法， 极大地改变以往教师 满堂灌、学生被动听 的现象 信息技术是金课 的支撑和依托 新型教学法需要信息 技 术 的 支 撑 ， 需 要 教 学 环 境 的 依 托

展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： ❍ 理念与趋势：首先，从数字化技术的发展和其对教育的影响开始，剖析AI浪潮 对知识与学习提出的全新要求；接着，探讨AI时代下人才需要具备的核心能力， 包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 和终身学习 强的实用性，方便读者在实践中迅速掌握操作方法。 读者对象 本书是一本AI教育工具书，适合教育领域人士及学生家长阅读。 ❍ 教师等教育工作者：帮助他们了解AI在教学中的应用前景，提升教学创新能 力。 ❍ 学生与家长：为其提供AI学习工具和应用方法，培养数字素养。 2 ❍ 技术爱好者：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点 ❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 力，包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主 学习与终身学习能力等，并探讨AI时代教师的职业要求和发展路径。 4 Chapter 1 第1章 数字化背景下的教育发展 在数字时代，以人工智能应用为代表的新型数字化技术，正在逐渐融入学校教育教 学的各个领域，对教育认知、教育教学组织形式、教育角色、学习方式、教学评价 等产生影响。 本章主要从以下几个方面阐述数字化背景下的教育发展：

容性和公平的优质教育 ， 并促进所有人的终身学习 机会。 ” 《 2030 年教育行动框架》为落实这一 宏伟目标和承诺提供了指导。 教育是联合国教科文组织的首要优先事项，因 为它是一项基本人权，也是和平与可持续发展 之基础。教科文组织是联合国负责教育的专门 机构，致力于在全球和区域层面推动进步，增 强各国系统的韧性和能力以服务于所有学习者 。教科文组织还通过变革性学习积极应对当代 全球挑战，并特别关注性别平等和非洲地区在 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教 师培训项目，并帮助设计评估标准。它还提供了教师构建人工智能 知识、应用伦理原则和支持其职业发展的策略。 教学方法，以及专业学习中的AI应用。这些能力被划分为三个进 阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 防御也必须在人们的脑海中构建。 By 2022 , only 为教师开 发了人工 智能框架 或程序 教师的 AI 能力框架 前言 © UNESCO 人工智能（AI）系统的迅速崛起对教学和学习产生了深远的影 响，特别是在教师的角色以及他们所需的能力方面。教育中使 用AI引发了关于教师自主权和其判断如何及何时恰当地使用这 项技术的能力的基本问题。 教师迫切需要被赋能以更好地理解人工智能的技术、伦理和

）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 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 第一代（规则系统）： 推理为核心 2. 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 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， GPT-3 时达 到 • 模仿学习：代码中蕴涵、文字中蕴含 • 提示能力： ICL • 思考能力： CoT ReACT ， Agent O1 的最新进展（ GPT-1 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数

报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力 数据驱动的教育评价、推动智能高效的教育治理、构建安全可信的伦理治理体系、配置优质均衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则， 场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范

........7 图算法在网络黑产挖掘中的思考....................................................................21 联邦学习与安全多方计算................................................................................36 58 同城风控平台演进 .......113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战........ ......................................................... 178 构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务............................................. 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例............................................