DeepSeek 在教育中的应用 2025 ------ ----- 目 录 CONTENTS 01 DeepSeek 是什么？ 02 Deepseek 高效应用技巧 03 DeepSeek 创新应用场景 04 DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 党支部整改清单 ， 内容包括查思想根源 ( 引用 二 十大金句 ) 、 查工作短板 ( 用数据对比 ) 、 查作风隐 患 ( 结合巡察反馈 ) 。 案例： “请帮我撰写一份学习二十届三中全会的 的发言材料 ，要求结合自身实际 ，认真总结差距 并提出下一步工作落实计划。 ” 常见应用场景：教育管理 常见应用场景：教育管理 五、 舆情应对 ，及时有效 场景： 突发舆情事件 命制试卷 示例 2 ：习题（试卷）生成 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 请对你刚才出的试卷进行评价修改完善， 检查错误，并做出标准答案、题目解析 和评分标准。 “ 在高中物理和地理的学习中， 通过 deepseek 主动 提问的方式， 引导学生逐步深入理解原理， 请举两个 这样的典型例子， 要求简洁易懂 。 表格方式列出所提 问题 ”

张 杰 专家组成员（按姓氏拼音排序） 白尚旺 曹 毅 查贵庭 陈 兰 陈沁群 丛建伟 董永峰 段 磊 方勇纯 郭立志 韩红哲 何海涛 何 琳 何书前 何月顺 侯德俊 胡轶宁 黄石平 姜开达 焦中铎 金 波 金旭东 李善玺 李云春 李志强 林冬梅 林新华 刘革平 刘建峰 刘 昕 马 皓 毛明荣 莫路锋 邱晨力 史鸣杰 宋美娜 宋毅君 宋子强 锁志海 王 健 王俊松 王振刚 王正平 魏莹莹 薛 下简称其 他普通高校； 3. 中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位名单内学校，以下简 称双高计划院校； 4. 除双高计划院校以外的高等职业学校，以下简称其他高职院校。 5. 本报告中，所有纳入填报统计的高校统称全部高校。 注： [1] 为方便数据统计，高校名单参照教育部发布的《全国普通高等学校名单》 （2024 年 6 月 20 日发布）。 [2] 双一流建设高校名单参照教育部发布的《教育部 表评价、美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）年度报告、韩国教育信息化 4 评估指标（2010）等国外教育信息化评价体系，国内参考包括河南省、江苏省、 江西省等省级教育信息化建设评价体系。 《指标体系》中设置了体制机制、基础设施、信息系统与数据治理、信息 化支撑教学、信息化支撑科研、网络安全保障、新技术应用等 7 个一级指标。 研究团队广泛征求了各方意见和建议，最终依据《指标体系》编制了本次调 查问卷，共

提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景 用，逐步在全校范围内推广使用。项目的成功实施将显著提升学校 的教学效率和管理水平，为新时代教育信息化发展提供典范。 1.1 项目背景 随着教育信息化的深入推进，传统的教育模式已难以满足现代 教育的多样化需求。尤其是在学校教育场景中，教师和学生面临着 资源分布不均、个性化教学难以实现、课堂互动不足等诸多挑战。 为了应对这些挑战，deepseek 提出了一套基于人工智能和大数据 技术的教育应用场景设计方案，旨在通过科技手段提升教学质量、 纷纷推出 政策支持教育技术的发展。以中国为例，《教育信息化 2.0 行动计 划》明确指出，要推动人工智能、大数据等新兴技术在教育领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek

力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调，要加快人工智能与教育的深度融合，推动教育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 大，其实际落地仍面临诸多政策、技术、伦理等方面的挑战。 在全球范围内，许多国家已经将人工智能教育纳入国家战略。 例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略计划》中明确提出要 推动人工智能在教育领域的应用；中国也在《新一代人工智能发展 规划》中将智能教育列为重点发展领域之一。这些政策的出台为中 小学人工智能应用提供了政策支持和方向指引。然而，政策的制定

教 材 管 理 综 合 查 询 师 资 管 理 开 课 管 理 教学应用系统 在 线 备 课 在 线 作 业 在 线 考 试 在 线 答 疑 在 线 讨 论 微 课 学 习 电 子 书 包 网 络 空 间 学工一体化 学生教育工作管理系统 离 校 管 理 招生管理系统 招 生 宣 传 管 理 统 招 管 理 自 主 招 生 管 理 在 线 咨 询 管 理 卫 生 管 理 资源一体化 数字化教学资源 微 课 资 源 学 科 资 源 题 库 资 源 电 子 图 书 电 子 教 材 资源管理系 统 教 育 教 学 资 源 制 作 资 源 共 享 资 源 审 核 资 源 统 计 资 源 检 索 资 源 浏 览 小 学 资 源 初 中 资 源 高 中 资 源 教 师 培 训 资 源 专 题 学 习 资 源 办公一体化 协同办公系统 公 告 通 知 消 息 管 理 公 文 流 转 档 案 管 理 会 议 管 理 学 报 编 辑 数 据 上 报 我 的 科 研 科 研 考 核 管 理 科 研 机 构 管 理 科 研 经 费 管 理 科 研 人 员 管 理 科 研 项 目 管 理 成 果 与 奖 励 管 理 学 术 交 流 管 理 校 车 管 理 值 班 管 理 休 假 管 理 请 假 管

Internet 核心 数 据 中心 安全沙箱 日志 分析 教学区 多媒体教学电子时钟 PC 监控 AP 电子广播 监控 AP PC 电子广播 监控 AP PC 电子广播 宿舍 餐厅、图书馆 体育馆、科艺楼 交换机 交换机 交换机 网络 管理 认证 系 统 防火墙 交换机 行为审计 汇聚交换机 汇聚交换机 汇聚交换机 交换机 数 据 中心交换机 存储区 服务器区 光纤交换机 智慧校园 - 大数 据 AI 平台 选取成熟运维平台，构建学校完整的 IT 运维体系 ，全方位运维监控，整体上降低维护成本 智慧校园 - 全景一览图 学生综合管 理 智慧教学平 台 智慧教研中 心 大数 据 智慧 教育 校 园 安 全 校园综合 管理 智慧校园，基 于全域数 据 中心，实现业务重构。 全面覆盖校园 教学管理、人才综合培育、科研管 理、学生综合管理、校园综合管理、校园安全 智慧教室 以服务教学为核心，面向高校各级使用者，完整实现线上 + 线下学习空间融合的智慧教室解 决方案。 教师 & 学生 教师 & 学生 & 教室管理员 教学 分析 教学 督导 课前 课中 课后 教室主机 教学空间设计 智能管控 软硬一体化 智慧教学模式 智慧 教学评估 教师 & 教学管理者 智慧教学环 境 涵盖应 用 场景  线上线下融合的教学平台、课堂互动应 用

数字校园建设与应用是教育信息化的重要组成部分，既适应了社会和职业的 信息化要求，同时也延伸了职业教育的办学空间。职业教育的教学活动除了发生 在校园的教室、实验室、实训室等传统教学环境和工厂、车间、宾馆、医院等实 践场所中，也将发生在基于信息技术的网络空间中。依托数字校园，构建基于网 络的跨越学校、企业和社会的混合式办学模式，是提高职业教育人才培养质量， 建立新型职业教育体系的途径和方向。 1.2 数字校园对职业教育的意义 背 景 音 乐 系 统 机 房 工 程 系 统 园 区 骨 干 网 络 园 区 汇 聚 网 络 园 区 接 入 网 络 无 线 网 络 数 据 中 心 平 台 校 园 资 源 中 心 校 园 管 理 中 心 校 园 服 务 中 心 校 园 信 息 门 户 信 息 安 全 体 系 2. 总体规划 2.5 建设目标 具体目标就是实现“六个数字化”和“一站式服务” 管理数 字化 综合安防工程 3. 3. 基础环境 建设规划 xxx 学校综合布线系统包括数据、无线 AP 、安防监控、广播、电话五个子 系统的布线。在数据、无线 AP 布线工程中，按万兆主干，千兆桌面设计。安 防、广播、一卡通等系统中采用千兆主干，百兆接入。分配到各个区域如下图 所示： 3.1 综合布线系统 3. 基础环境 建设规划 3.2 机房工程 3. 基础环境 建设规划 3.3 综合安防系统

，提升智算服务的价值与社 会影响力 ，为高校创造更多的经济与社 会 效益。  需要一套集统一管理、运维、服务功能于一体 ，对内面向全校师生高效运营支撑教学科研、人才培养 ，对外运营支撑高性能计算领域学术交流、 科 研合作和创新的全面智算服务体系。 统一 运维 集成统一的运维管理体系 ，实现对硬 件资源、 计算平台、 软件应用及 AI 大 模型服务的高效监控、 自动化运 维 统一 服务 建立人工智能训练等科研及教学专用 便捷的科研工具和环境 智算基础设施（计算、 网络、存储、配套） 优化校内资源配置 ，提升智算服务的内 部 效率与满意度 ，促进教学科研活动的顺 利 进行。 统一管 理 实现全校范围内智算资源的集 中管理 ，包括计算资源、 存储 资源、 网络资源等 ，确保资 源 的高效分配与利用。 高校智算建设需求分析 对内运营 5 高校智算建设需求分析 1 业务背景 2 算力利用率提升） 模 型训练 通过分布式、 虚拟化等技术 ，构建 AI 开发应用所需的算力池 ， 并且实现全方位的相关资源管理 ，加速模型开发迭代 ，使 AI 在更 广泛的延伸到相关应用场景中。 Kubernetes + Docker OS （ centos/redhat/ubuntu ） 资源 管理 层 资源 引擎 系统层 物理 资源 计算资源 CPU

和数据中心设备运行与维护；各职能部门负责本部门主管的业务子 系统的用户需求书、数据管理和权限分配等；全院性的网络资源服 务器和控制设施原则上应与学校的中心机房整合，充分发挥设备集 中存放带来的低能耗、高安全、易维护等诸多优点。 1.4 建设思路 √ 通过信息资源规划，加强顶层设计。建立学校的业务模型、功能模型、 用户模型、权限模型、信息模型、数据模型和数据标准； √ 设计 个层次：硬件支撑环境、软件支 撑环境、信息资源中心、应用系统公共支撑平台、应用系统层、用户认证及用户 层，同时所有应用均严格遵循相关技术标准和规范。 平台采用 N 层次结构体系，自下而上构筑了硬件及网络层、信息资源中 心、 公共支撑平台、应用层、用户认证、用户层，各层都以其下层提供的服务为 基础。 平台通过异构应用整合技术，整合各部门现有信息系统，通过界面整合和 单点登 录技术，为最终用户提供统一界面入口。 服务中心是指提供的各类信息服务和人工服务，包括管理中心、资源中 心提供的信息服务，认证服务，邮件、短信、即时消息等通讯服务，一卡通 服务，软硬件运维服务等。 4. 信息服务层：为各级领导、相关管理员、教师、学 生提供各种个人业务操作 服务、查询、报表、统计分析、决策等，还可以根据系统数据得到数据填报、 7 提醒、报警等一站式信息服务。 5.信息安全体系：在平台建设过程中，充分考虑各层次的安全措施和安全技术