教育理论与实践,2025,45(08):27-32. 5 第 2 章 人工智能技术作为推动教育数字化转型的重要引擎，不仅有效缓解了规模化 教学与个性化培养之间的矛盾，更推动着教师教学从经验驱动、单一化、程式化 向数据驱动、多样化、个性化转变。本章聚焦人工智能赋能教师教学，深入探讨 智能技术在教学方式创新与学习评价变革中的创新应用，并分析了一系列教学实 践案例，为教师利用智能技术开展教学创新提供切实可行的应用策略。 扮演不同角色的AI与学生进行讨论，可以是专家、调停者的角色，也可以是 讨论的组织者、点子王 ③。 实践 GAI根据实践活动的标准评判内容和规则，引导与学生的对话，在实践中与 学生协同反复测试、迭代并进行个性化反馈。 合作 GAI基于特定事实（教学活动、项目中积累的过程性素材和反馈）归纳出一 般规律，或进行反事实推理，作为AI助理与学生合作，同时扮演合作同伴和 指导导师角色。 案例 2-1 清远市博爱学校利用 每个学生的独特表现生成评价报告，为教师进行针对性评价提供参考。 个性化教学以学习者个性差异为基础，强调学习过程要针对学习者个性特征 和发展潜能而采取恰当的方法、策略、内容、过程和评价，使学习者能按照自身 的节奏充分而自由地发展 ③。近年来，AI、大数据、物联网等技术的发展，为教 师在规模化教育环境中采取多元化的实施策略来实现个性化教学目标提供了强 ① 本案例资料由北京工业大学张利国、邓恒、詹璟原提供。

予新的使命。 • 商业模式新生 --- 电子商务的规模将在 未 来 十 年 持 续 提 升 ， 其 渗 透 率 有 望 达到 40% （我国目前为 10% ）。与此同时， 下一代共享经济、个性化经济、按需 经 济和服务经济，这四种全新商业模 式 ， 将在价格、品类、便捷性和体验 层面 为 消费者创造更大价值。 变革零售，变革商业模式 • 从最初的百货大楼、杂货店，到后来 始终 在 不断变革，未来也将继续变革。 Copyright © 2017 EE All Rights Reserved. 推动零售行业未来发展的趋势 下一代共享经济 租赁和二手市场 个性化经济 精选订购 按需经济 自动补货 服务经济 “ ” 为我效劳 以租用代替拥有，租赁价格远 低 于零售价格；此外，还支持出 售 二手商品。 根据个人偏好提供专家精选产品， 并暗示自动订购并配送。 而是 购买能够满足他们基本或高级 需 求的服务。 运作机制 当前的践行者 Rent the Runway 提供线上品牌裙装和配饰租赁 服 务。 StitchFix 提供线上订购和个性化购物服务， 将单独拣选的衣物和配饰发给 顾 客。 Amazon Dash Replenishment 使用联网设备（如洗衣机） 实现 产品自动再订购。 Glamsquad 按需提供室内美容服务，包括

信用历史、财务状况和行 为模式 ，大模型可以生 成个性化的营销策略 ，提 高贷款产品的吸引力。 2 、 大模型可以分析对 话记录 ， 帮助销售人员 生成客户画像 ，通过定期 的跟进和个性化的服务 ， 增强客户忠诚度。 理财客户经营 1 、 大模型能够提供定 制化的建议和解决方案 ， 根据客户的历史交互、偏 好和上下文对话信息 ， 实现个性化服务。 2 、 大模型具备持续学 习能力 通过实时理解对话情境和向量化的知识库， 利用检索增强生成技术（ RAG ） ，实时推 荐合适的话术 ，大幅提升了客服的效率和 服务质量。话术推荐助手还可以根据客户 的历史交互和偏好 ，推荐个性化的话术， 增强了客户服务的个性化程度 ，提升了客 户满意度 从通话过程中自动提取客户的诉求和关键 信息 ， 自动生成规范化的工单减少客服 手动填写和校对工单所耗费的时间和精力 ，提高工单处理效率 ，避免因信息不完整 ，包括网站、 App 、 社 交媒体等 在全渠道集成和个性化服务过程中 ，必 须遵循数据隐私和安全法规 ，确保客 户数据的安全。 同时 ，确保服务内容 和价值观与公司政策和社会规范对齐 ， 避免可能的偏见和歧视 识别营销机会 ，预测客户行为 ，制定和优化营 销策略 ，提前响应客户需求 通过分析对话数据 ，深入了解客户特征和需求 , 支持个性化服务 利用云计算资源 ，实现算力资源的弹性扩展和

成本，这些企业能够迅速响应市场变化，满足定制化、个性化的 产品需求。与此同时，部分中小企业也在逐步向品牌化方向发展， 借助电商平台和社交媒体开展市场拓展，已经形成了一定的市场 影响力。行业当前呈现出三个显著发展趋势：首先是功能性与时 尚化融合，要求产品既具备吸湿排汗、抗菌等科技功能，又符合 时尚审美需求；其次是柔性快反制造，订单向小批量、多款式、 快交付转变，要求企业建立敏捷制造体系；第三是个性化定制， - 2 - 同痛点。小批量、多批次的订单模式要求企业具备快速响应能力， 但传统生产计划方式难以应对频繁的订单变更。面料采购、生产 排期与销售需求之间存在信息壁垒，导致库存周转效率低，快速 交货能力不足。 在个性化定制趋势下，中小企业面临数据打通与精准转化痛 点。C2M 模式需要快速将消费者需求转化为生产数据，但企业前 端订单管理系统与后端生产系统往往数据隔离，定制需求靠人工 传递易出错，难以实现设计数据到生产数据的自动转化，影响定 精确的设 计，减少手工失误和资源浪费，同时优化生产流程，提高生产效 率和产品质量。数字化转型有助于提升柔性化生产能力，推动产 线的柔性升级以及一次成型加工技术的发展，增强小批量、多品 种、个性化、大规模定制化的加工能力。 其二，数字化转型使得库存管理更加精准与高效。该行业中 - 4 - 小企业通常面临库存积压或缺货的困境，而通过引入智能化库存 管理系统，企业能够实时监控库存情况，精准预测需求波动。大

contents PART ON 眶 技术方案介绍 补货调度与监控 通过如下三层路径实现调度与监控： 1 ）基于需求预测的库存补足； 2 ）货架智能调拨补货； 3 ）补货结束确认和异常监控。 个性化推荐与营销 基于消费习惯和购买意向，将相关商品 打折信息和商店活动消息通过手机短信 和 APP 消息通知等手段推送给消费者； 货架商品数量识别 利用摄像头对货架进行俯拍和侧拍； ↑ ↓ <--- 数据回流（销售、库存、在 途） 个性化推荐 + 营销自动化 = “ 在 对的时间，把对的内容，推给对 的人”。 个性化推荐与营销 Personalized Recommendation And Marketing AI 智能体工作流 - 本方案 AI Agent 目标：满足购买需求，提高销 量； 成果：库存流转几乎无 误。 成果：库存缺货可能为零； 成果：缺货率几乎为零； 确认与监控 Confirmation And Monitoring 个性化推荐 Personalized Recommendation ① 基于机器学习算法得出的顾客商品需求， 对货架进行补货。 ① 基于机器学习算法得出的商品需求，对库 存进行补货。 库存补货

效处理。 大模型强大的语义理解、信息抽取、逻辑推理 和知识关联能力,为精准感知城市态势、智能研判风 险、科学辅助决策提供了前所未有的技术支撑。 2. 2 提升公共服务效能与体验 公众对便捷、高效、个性化的公共服务需求日益增 长 [8]。 大模型驱动的智能客服、政策解读、办事引导、个 性化信息推送等应用,能够提供 7×24 h、自然语言交互 的“有温度”服务,显著提升公众满意度和获得感。 显著提升公众满意度和获得感。 2. 3 驱动产业智能化升级 大模型作为强大的“生产力工具”,可广泛应用于 智能制造(如工艺优化、故障预测)、智慧金融(如风险 评估、智能投顾)、智慧文旅( 如内容创作、个性化推 荐)等领域,赋能企业研发、生产、营销、服务全链条,提 升产业效率和创新能力。 2. 4 释放数据要素价值 城市积累了海量但利用率不高的数据资源。 大模 型具备强大的非结构化数据处理和理解能力,是挖掘 大模型+智慧经济与产业 大模型是驱动产业智能化升级的核心引擎 [11-12], 为智慧经济注入强劲动能,具体表现在以下 4 方面。 企业智能服务与赋能:面向企业提供基于大模型 的智能营销(如生成个性化营销文案、广告创意)、智 能客服(如处理复杂咨询、提升转化率)、智能办公(如 文档处 理、 会 议 纪 要、 知 识 管 理) 等 软 件 运 营 服 务 (Software as

育数据标准化体系，统 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 3 一内容与技术的规格，确保数据流通无阻；向中小学开放了高速学术 通信网络 SINET；积极推动计算机测试系统的应用，为个性化评估与 全面引入数字教科书铺路。另外，日本提升校务管理质量水平：日本 政府发布了《GIGA 学校构想下校务数字化指南》，提出了 GIGA 学 校构想下校务数字化转型面临的课题与解决之策。鼓励校方为每位在 认知效率。例如，教学 机器人以其拟人、形象的特点，拉近了与幼儿的情感距离，能够帮助 幼儿缓解入园焦虑、形成定时喝水、端正坐姿等良好的生活习惯；利 用搭载语音技术的智能机器人开展语音交互活动、个性化推送语言资 源，可促进不同年龄段幼儿发展语言能力。资源共享助力家园共育有 所突破，家园共育是促进幼儿发展的重要手段。有研究表明，家长最 希望接受学校、园所渠道提供的家庭教育指导服务，多数家长认为学 成，K12 教育各方之间 的协同关系正在日益紧密。算力技术推动 K12 教育向更高效化发展， 数据驱动融合，开启即时教育新天地。AI 作业批改系统借算力集群 压缩批改耗时，生成知识漏洞报告；个性化学习模型依学生数据实时 生成适配路径。数据驱动融合下，算力将分散数据进行整合，助力教 师调整节奏、管理者优化配置。边缘计算的覆盖，让偏远课堂接入虚 拟实验室，AI 语音互动系统即时响应学习需求，开启即时教育新生

趋势六：高像素车灯解决方案将与整车智驾/座舱融合， 进一步丰富功能场景，提升用户体验 趋势七：更多车企围绕安全，打造智能车灯智能照明、 安全交互价值场景，让人驾和智驾更安全 趋势八：汽车不只是出行代步工具，智能车灯丰富整车 个性化表达方式，让整车成为户外娱乐中心 • 享界S9/S9T系列车型搭载百万像素智 能车灯，成为新能源轿车市场热销款 • 途观/途昂等系列中级车型搭载万级像 素智能车灯，成为油车市场智能车灯 代表 场景，成为 L3系统内部决策和驾驶员交互的第一窗口，确保用户能快速接管、实时察觉行车风险，让出行更安全。 ➢ AR-HUD还可以在高级别自动驾驶到来后，提供POI、游戏、观影、轻办公、轻社交等个性化体验，让行车及旅程更美好。 预计AR-HUD自L3起，有望逐步演进成为自动驾驶车辆的标配显示屏。 系统决策显示 游戏 社交/商务 感知 周边环境 驾驶场景 决策 收集分析数据 定义规划路线 趋势七：智能车灯的交互类、娱乐类功能将向个性化、可自定义等方向发展，更好地满足用户情绪 价值需求 ➢ 场景上：智能车灯在功能上正融入座舱各类主题、氛围感的设计，与座舱内外其他声、光、电等智能部件结合，适应各 种场地和情境，将向用户提供提供沉浸式、多元化的娱乐体验。 ➢ 技术上：智能车灯还与座舱、车云上丰富的内容软件融合，将支持用户自主进行动效设计，自定义投影内容，增强社交 互动乐趣，极大地丰富了整车的个性化表达。随着用

用户社区建设、 辅助研究指导、简化图书馆服务流程、加强信 息发现和检索，以及馆藏资料的保护和保存等。 除了这些特定领域的应用，图书馆还利用 AI 技 术开展创新服务，如提供馆藏的虚拟现实体验 和个性化阅读推荐等。 背景：（ IFLA ） ARL 调查的未来 大模型具备持续学习能力， 可以通过不断的数据训练来迅速适应新的市场动态、产品 变更或政策更新。这使得智能客服系统始终能提供最新、最准确的信息和服务。 第五，个性化服务体验。 通过分析用户的历史交互、偏好和上下文对话信息， 大模型能够提供定制化的建议 和解决方案。个性化服务不仅限于内容的相关性， 还包括回应的语气和风格， 使得每位用户到定制化的服务。 AI 在高校图书馆实践场景 可以构建智能问答系统，利用自然语言处理技术，帮助读者快速找到答案。例如， 当读者提出关于图书馆服务、书籍查询或其他问题时，系统可以根据关键词生成相关答案，节省读者查找 资料的时间。 2. 个性化推荐服务：通过分析读者的借阅记录和浏览行为等数据， AI 可以生成个性化的推荐和提醒服务。这 包括定期向读者推送他们可能感兴趣的图书和资料，帮助他们发现新的阅读内容。 3. 自动化排架与检索：通过计算机视觉技术， AI 可以实

2.1 最优路径算法.............................................................................86 5.2.2 用户个性化推荐.........................................................................88 5.3 安全性和信任机制........ 驶策略，从而提高整体安全性和乘客的舒适度。总体而言，驾驶行 为分析将增强自动驾驶技术的智能化水平，为未来智能交通的构建 提供重要的数据支撑。 3.3.1 驾驶习惯学习 在自动驾驶技术的应用中，驾驶习惯学习是实现个性化驾驶体 验和优化自动驾驶系统的重要方面。通过对驾驶习惯的深入分析， 系统能够识别和适应特定驾驶员的行为模式，从而提高安全性和舒 适性，增强乘客的信任感与满意度。 驾驶习惯学习主要包括对驾驶员行为的数据采集、分析与建 此部分可以利用监督学习和非监督学习相结合的方法，如聚类算法 （K-means、DBSCAN）对不同驾驶模式进行分类，或通过回归分 析了解加速、刹车和转向行为的相互关系。通过模型的训练，系统 能够为每个驾驶员建立个性化的驾驶习惯档案。 例如，以下表格展示了根据数据分析结果为不同驾驶员建立的 驾驶习惯档案的示例： 驾驶员类型 加速习惯 刹车习惯 转向习惯 平稳驾驶者 低 中 温和 激进驾驶者 高 高 急促