面的信息，为平台用户以及与之相关的人员提供教育政策方面 的资信服务，为平台用户以及与之相关的人员提供一个统一的 政策服务平台。 5.1.4. 教学方案推广 对教育教学中值得推广、借鉴的优秀教学方式、方法、工具 等进行信息权威发布，为相关人员提供了解这类信息的平台， 使教育教学中值得推广、借鉴的优秀教学方式、方法、工具等 得以推广、发展，推动教育教学水平的提高，服务广大教育工 作者。 第 31 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案

的监管考虑》等几个技术文件。 探 讨 了 DT 技术在核应用中对核管理 委员 会监管活动的潜在影响。 本报 告描述 了核 DT 系统及其在核电厂 应用中的 能力 ， 随后确定和讨论了 一些值得特 别考虑和提供实施机会 的管制活动支 持 DT 的技术和能力。 （三）美国核管会（ NRC ） u2023 年发布《 2023-2027 财年人工智能战 略 规划》 ， 见解一是确立五个目标：

. . . . . . . . . . . 17 2.3 保护教师权利 ， 反复(重新) 界定教师角色 . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4 促进值得信赖和环境可持续的 AI 教育 . . . . . . . . . . . . . 18 2.5 确保所有教师的 适用性并反映数字演变 . . . . . . . . . . . . . . 能设计成取代教师在教育中的合法责任。 在引入AI于教育领域时，必须建立法律保 护以保障教师的权利，并作出长期的财政 承诺，确保教师能够获得技术和基本AI工 具，使其成为适应人工智能时代的重要资 源。 2.4 促进值得信赖和环境可持续的 AI 教育 2.3 保护教师权利 ， 反复(重新) 界定教师角色 19 � 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 数字技术的动态性质以及从以往代际的IC 验证这些AI工具的年龄适宜性和教 学实用性。 人类负责任的设计和开发 ： 教育 机构和技术提供商应对其人工智能 的性能、成果和影响的透明度和可 解释性负责。 2.5 确保所有教师的适用性并反映 数字演变 验证值得信赖的 AI 20 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 2.6 教师终身专业学习 简化培训和支助方案 ： 终身职业学 习需要系统化的培训和支持。AI

目前，长虹正秉持“员工满意、顾客满意、股东满意 ”的核心价值理念，恪守“责任、坚韧、创新”的企 业精神，凭借品牌、技术、产业、人才、市场、服务 等强大实力，全力推进制造业升级、服务业转型和全 球化发展，逐步将长虹建设成为全球值得尊敬的企业 。 www.changhongedu.com • 系四川长虹集团控股子公司，致力服务中国的教育信息化建设。 • 业务对象中小学、职业学校、高等学校。 • 长虹利用信息技术与教育教学深度融合

式，全面提升学生的创新能力和实践能力。例如，上海市某重点中 学通过引入人工智能辅助教学系统，实现了对学生学习行为的实时 监测和个性化辅导，显著提高了学生的学习效率和成绩。 此外，广东省在人工智能教育领域的政策实施也值得关注。广 东省教育厅于 2020 年发布了《广东省中小学人工智能教育发展规 划》，明确提出要在全省范围内推广人工智能教育，并制定了详细 的时间表和路线图。该规划通过设立人工智能教育示范基地、开发 具体表现是什么？ o 数据安全与隐私保护问题是否得到了充分重视？相关措 施是否完善？ 6. 未来发展方向与建议 o 您认为中小学人工智能应用政策的未来发展方向是什 么？是否有新的技术或模式值得关注？ o 针对当前存在的问题，您有哪些具体的改进建议？ o 在政策优化和推广过程中，您认为最需要加强的环节是 什么？ 以下为访谈提纲中可能涉及的数据表格示例： 维度 具体问题 备注 政策背景

成。兼容性上，工具应支持多种数据格式，如 Excel、CSV、JSON 等，确保能够灵活处理不同来源的数据。最后，成本效益方面，应 在满足功能需求的前提下，选择性价比高的工具，避免过高的经济 负担。 在实际选择中，以下工具值得优先考虑：  Tableau：功能强大，支持丰富的图表类型和交互式操作，适 合复杂数据分析和展示。  Power BI：与 Microsoft 生态系统高度集成，适合使用 Office 系列的学校，且具有良好的数据处理能力。 管理决策效率和准确性提高 25%  管理成本减少 10%  学生和教师参与度提升 30% 通过上述数据和预测，可以得出结论：引入 DeepSeek 将为学 校带来显著的经济和教学效益，是值得投资的方案。 15. 风险分析与应对 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计的过程中，可能会面 临多项潜在风险，包括技术、实施、数据安全和用户接受度等方 面。为有效应对这些风险，确保方案的顺利推进，需制定详细的应

强国的关键驱动力。 通过梳理近年来由国务院、教育部及相关部委发布的一系列政策文件，我们可以清晰地看到一条从顶层设计到 具体实施，覆盖人才培养、教师发展、基础建设、应用创新、规范治理等多个维度的政策演进脉络。 值得注意的是，我国教育领域的人工智能政策是在国家整体人工智能发展战略的框架下展开的。国务院于 2017 年发布的《新一代人工智能发展规划》是具有里程碑意义的纲领性文件。该规划不仅确立了中国发展新 一 包容性共 生”的全球共识。 141 值得关注的是，麻省理工学院研究揭示的“AI 实际上没有任何连贯的价值观可言”的问题， 启发高校将伦理治理从技术层面向哲学层面延伸。 142 推动 AI 向善更需要全球协作与制度创新。印度学者普拉桑特·马哈詹（Prashant Mahajan）设计的“以人为本” 的 AIHED 整合框架（HD-AIHED）值得重视，强调技术进步必须与伦理、包容和人类价值观相融合，通过全生

数据、状态数据、情境数据等采集为主，重点服务学习者的个 性化学习诊断和发展。 2.5.2、 要有清晰的边界 大数据虽然具有混杂性、来源多样性等特征，数据的存储 成本也越来越低，但并非要囊括一切数据，没有价值的数据是 不值得收集和分析的。智慧校园大数据同样如此，其采集应当 有清晰的边界，而非盲目采集任何教育活动数据。究竟要采集 哪些数据，取决于数据的应用目的。举个例子，为了检测评估 学生的学习进展，就需要对课程浏览、作业练习、交流互动、 术标准化技术委员会教育技术分技术委员会已在教育信息化标 准研制方面做了大量的工作，有些技术标准已经成为国标，各 应用系统的研发应当遵循教育管理信息化标准、教育资源建设 标准等。此外，国际上一些通用标准也值得借鉴，如 IMS- QTI（问题与测试交互）标准、xAPI（学习体验记录）规范等。 2.5.4、 采集粒度要尽可能小 数据粒度是指数据的细化和综合程度。一般来说，细化程 度越高，粒度越小；细化程度越低，粒度越大。数据采集应处

56 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 2.5.2、 要有清晰的边界 大数据虽然具有混杂性、来源多样性等特征，数据的存储 成本也越来越低，但并非要囊括一切数据，没有价值的数据是 不值得收集和分析的。智慧校园大数据同样如此，其采集应当 有清晰的边界，而非盲目采集任何教育活动数据。究竟要采集 哪些数据，取决于数据的应用目的。举个例子，为了检测评估 学生的学习进展，就需要对课程浏览、作业练习、交流互动、 术标准化技术委员会教育技术分技术委员会已在教育信息化标 准研制方面做了大量的工作，有些技术标准已经成为国标，各 应用系统的研发应当遵循教育管理信息化标准、教育资源建设 标准等。此外，国际上一些通用标准也值得借鉴，如 IMS- QTI（问题与测试交互）标准、xAPI（学习体验记录）规范等。 2.5.4、 采集粒度要尽可能小 数据粒度是指数据的细化和综合程度。一般来说，细化程 度越高，粒度越小；细化程度越低，粒度越大。数据采集应处

答性原则，避免过于复杂的问题影响用户的填答意愿。 2. 数据分析：通过对现有教育平台及工具的用户数据进行分析， 提取用户使用行为与反馈。这种方式能够帮助我们识别用户偏 好，分析热门功能与常见问题，形成对用户需求的定量支持。 值得一提的是，以上调研方法将结合使用，以确保数据的全面 性与代表性。通过定性与定量的结合，我们能够得到更为坚实的用 户需求基础，从而为教育 AI 大模型的后续设计提供指导。 接下来，我们将明确调研实施的具体步骤：