三大核心目标，基于网络切片、边缘计算、大规模天线技术、 AI 融合四大关键 5G 技术，推出 5G 智慧教育综合 解 决方案。通过一张 5G 教育云网、一个数据中心、五大创新空间，打造覆盖幼儿、 K12 、高校、职业教育全生 命周 期的终身教育体系，打造学校下一代端、网、云相结合的新型 ICT 中心与开放式的校园 SaaS 生态。 5G 智慧教育关键场 景 5G 教育云网介绍 中心平台介绍 核心场景介绍 L4 云 网 5G 教育云网：打造教育领域的“网络即服务 NAAS” 校园 交换机 校园云网网关 校园边缘计算平台及控制器 终端设备 L2&L3 等级教育云网提供的增值服务  关键业务时延保障服务  数据不出场服务 □ AICDE 能力，例如 - 课程直播、点播 - 基于人脸识别的无感考 勤 - 基于人脸识别和视频分析的校园安全系 统 - 校园大数据分析展 示 光纤专线  关键业务时延保障服务  数据不出场服务  AICDE 能力，例如： - 5G+VR 智慧课堂 - 4K 远程直播 - AI 幼教机器人 - 基于学生画像的个性化教 学 gNB 公共网络： 2.6GHz gNB 专用网络： 4.9GHz 各种无线 终端设备 教育云网网关 网络 基础设施侧 5G 教育云网：打造教育领域的“网络即服务 NAAS” 关键场景 1:

布不均、教师技 术应用能力不足、数据隐私与安全问题等。根据一项针对全球 500 所学校的调查显示，超过 60%的学校在技术应用方面存在困难，主 要原因是缺乏专业的技术支持与培训。 以下是一些关键数据： 指标 2022 年数据 2027 年预测 全球教育科技市场规模 1,260 亿美元 3,000 亿美元 在线教育用户数量 3.5 亿 6.8 亿 混合式学习模式采用率 45% 70% 阶段则 致力于全面推广和经验总结。 此外，项目还将重点关注数据隐私和安全问题，确保在数据收 集、存储和使用过程中，严格遵守相关法律法规，保护学生和教师 的隐私权益。 目标实现的关键指标如下： 目标 关键绩效指标（KPI） 预期效果 提升教学效果 学生成绩提升率 预期一年内提升 10% 个性化学习支持 学生满意度调查得分 预期一年内达到 90%以上 数据驱动的决策支 持 数据分析报告覆盖率 通过人工智能技术，系统可以自动批改作业，并为教师提供详细的 批改报告，减少教师的工作负担。同时，系统将自动生成学生的成 绩单和分析报告，帮助教师快速了解班级整体表现和个体差异。 以下是提升教学效率的关键措施： - 自动化备课功能，支持教案和课件的快速生成 - 智能推荐教学资源和习题，精准制定教学策略 - 实时数据分析与反馈，识别学生学习难点 - 课堂互动管理，提高课堂参与度 - 自动批改作业与成绩管理，减少教师工作量

................................................................199 1. 引言 在当前的教育环境中，教学评价作为教育质量提升的关键环 节，其科学性与有效性直接关系到教学目标的实现和学生学习成果 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 探索并 倾向，从而帮助教师了解学生的心理状态和学习体验。其 次，DeepSeek 具备语义理解能力，能够识别教学材料中的关键概 念及其关联性，为教学内容的优化提供数据支持。此 外，DeepSeek 还可以通过文本生成技术，自动生成教学总结或评 价报告，减少教师的工作负担。 为了确保 DeepSeek 在教学评价中的实际效果，其技术实现过 程中采用了以下关键步骤：  数据预处理：对教学相关的文本数据进行清洗和标准化，确保 输入数据的质量。 的教学评价模型。该技术主要通过以下几个关键步骤实现：首先， 系统会从多个维度收集教学相关数据，包括学生学习行为数据、教 师教学效果数据、课程内容数据以及教学环境数据等。这些数据通 过高效的数据采集模块进行实时获取和预处理，确保数据的完整性 和准确性。 其次，DeepSeek 利用先进的自然语言处理（NLP）技术和机 器学习算法，对收集到的数据进行深度分析和挖掘。系统能够识别 和理解教学过程中的关键信息，例如学生的学习进度、教师的授课

教师 AI 能力框架教师 AI 能力框架 — — 表列表和框 表列表 方框 1 ： 关于人工智能的规定 ： 对多个利益相关者负责的关键要素.................. 表 4. 3 级进展的能力模块、目标和示例: 创建.................................................... 自主决策能力的潜在风险，这需要加强对 教师自主性的重视，并培养以人类为中心 的心态，以确保AI的应用能够促进人的能 力发展。 16 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 第 2 章 ： 关键原则 内容正在侵蚀本土知识、文化和 语言。教师需要了解AI系统的设计 原理以及AI模型的工作方式，以便 能够保护人类自主性、语言和文 化多样性以及本土知识。 2.1 确保包容性数字期货 性。 确保在人工智能时代实现公平和包容的数 字未来必须建立在坚实的人文和社会基础 上。教师是教育领域中人工智能的主要使 用者，并且是确保人类与技术之间（尤其 是知识与学习方面）关系重新定义和平衡 的关键调解者。因此，AI CFT 的目标是 帮助教师解读多层次和多视角的基本价值 观和对人机交互的态度，从四个方面着手 ： 确保人类和社会价值观占上风 ： 盈 利驱动的算法还会通过促进个人与现 实世界及他人的隔离来削弱社会价值

兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 专业发展也是成功实施 AI 教育模型的关键，培训教师适应这种新 兴技术，使其能够有效地与这一工具互动，也是本项目的重要组成 部分。 根据当前市场调研，教育行业越来越倾向于融合人工智能，以 便在提升学习效果的同时，降低个别学生的学习障碍。 战。大数据和人工智能的应用可以为教育提供创新的解决方案，但 同时也要求教育工作者具备相应的技术应用能力。因此，教师的专 业发展成为了另一重要的挑战，如何为教师提供必要的培训，使其 能够有效地使用教育技术工具，是推动教育变革的关键。 通过以上分析，我们可以总结出教育领域所面临的主要挑战：  教育资源分配不均  个性化教育需求增长  学习有效性评估缺乏  教育公平性亟待提升  教师技术应用能力不足 这些 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 更新学习资料和推荐最合适的课程，以适应不断变化的教育需求。 上述优势可以总结为以下几点：  个性化学习：根据学生的个人情况设计定制化学习计划。 

智慧院校智能校园顶层设计 及解决方案 智能校园的顶层设计的含义 通过综合信息服务平台 ，依托物联网、云计 算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支 持，集成了校园的分布式信息系统资源，为广大 师生提供了全面、协同的智能化感知环境 ，为教 学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便 捷化的信息服务。 智能校园 智能校园的愿景 智能校园的五大特征 智能环境感 知实时全面 建立基于数据中心的计算模型，能满足数据挖 掘 （如师生画像、趋势分析等）的需要。 校本共享数据中心 智能校园要求 存储场地、资产、实验室、 财务等基本信息 • 数据中心统一存储学院关键的数据； • 数据中心统一数据标准； • 数据中心提供对外交换数据的接口。 03. 事的基本信息 存储人与人之间、人与物之 间、物与物之间的关联信息 04. 数据交换 01. 人的基本信息 解决问题 低于标准的就是问题。 目标存在于规划中。 什么是问题？ 内部质量保证体系的实现步骤 ： 确立目标体系， 形成上下衔接、左右呼应的目标链和标准链 内部质量保证体系的实现步骤 ： 关键要素：落实量化的诊断指标 目标项 目标细化 需达到的目标值 科研项目申报 科研项目申报及时率 及时向上级申报条件的科研项目， 科研项目申报及时率达到 % 以上 科研项目申报差错率

显著提升推理能力。 5. 多Token预测（MTP）：通过多Token预测， Deepseek不仅提 高了推理速度，还降低了训练成本。 二、训练及框架： 1. FP8混合精度训练（FP8）：在关键计算步骤使用高精度，其他模型层 使用FP8低精度进一步降低训练成本。这一点，是DeepSeek团队非常 有价值的创新和突破。 2. 长链推理技术（TTC）：模型支持数万字的长链推理，可逐步分解复杂 多模态模型：GPT-4o 人工智能： 让机器具备人类智能，让机器具备非人类智能（超人类智能） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第31页 对现代人工智能的正确认知：本质、关键过程、关键要素 Ø 大模型技术的关键过程 Ø 现代人工智能（大模型）的本质 1. 这一波人工智能本质上是数据智能，只要是有时 间结构和空间结构的数据，都可以识别出数据 分布模式，建立数据模型，从而产生智能。 2 类的意义世界的交互的接口的翻译器。与我们 对话的，不是AI，而是AI背后那个人类构造出 的意义世界。因此， AI可以成为我们的伙伴和 导师，例如： DeepSeek对贪嗔痴的解释。 Ø 大模型技术的关键要素 1. 预训练：中小学，打基础 2. 后训练： RL、SFT。大学，有专业 3. 微调、Prompt。入职实习，能干活 1. Token：万物皆token 2. Attention：熵减即智能

1 政策实施的主要阶段...........................................................................53 5.2 政策实施的关键环节...........................................................................55 5.3 政策实施的保障措施..... 资源的共享和优化配置。同时，人工智能技术在中小学教育中的应 用逐渐从试点走向规模化，智能教学助手、虚拟实验室、自适应学 习系统等创新应用开始进入课堂。 以下是教育信息化 2.0 发展历程中的关键节点：  2018 年：教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，标志着 教育信息化 2.0 时代的开启。  2019 年：智能教室和在线学习平台在全国范围内推广，教师 信息化培训力度加大。 中小学人工智能应用政策的必要性与紧迫性 随着全球科技革命的深入推进，人工智能技术正以前所未有的 速度改变着社会的各个领域，教育作为社会发展的基石，也面临着 深刻的变革。中小学阶段是学生认知能力、创新思维和综合素质培 养的关键时期，在这一阶段引入人工智能教育，不仅能够帮助学生 适应未来社会的需求，还能为国家培养具备数字化素养和创新能力 的未来人才。因此，制定和实施中小学人工智能应用政策具有重要 的必要性和紧迫性。

等教育的人文价值和社会责任得到维护。 围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 教育新格局， 实现人机协同共创高等教育美好的未来。通过深入分析大模型技术对高等教育的深远影响，提出切实可行的发 展路径和治理对策，为推动我国高等教育数智化转型提供了重要的理论指导和实践参考。 关键词 教育大模型，高等教育数智化转型，人机协同，教育场景，个性化学习，智能教育治理，数据安全，伦理隐私， 技术标准，参考架构 目录 第一章 赋能高等教育数智化转型的政策概览 ···················· 44 3.2 教育大模型核心要素分析 ··················································· 45 3.2.1 算力：教育大模型的构建基石与场景适配关键 ········································ 46 3.2.2 数据：教育大模型的必备燃料与领域属性特征 ········································

赋能核安全监管的思考 02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 传统核安全监管体系的三大瓶颈 预测局限性 l 传统监管多基于静态模型和 历史经验进行风险评估和预 技术驱动的监管范式革新 堆芯熔毁过程的多物理场耦合模拟 核事故孪生演化模型 01 02 合规性智能审查引擎 NLP 自动解析法规文件 运用自然语言处理（ NLP ）技术， 自动解析核安全相关的 法规文件。提取关键信息和条款 ，建立法规知识库， 为 后 续的监管文书审查提供基础。 监管文书的生成 - 校验闭环 根据解析后的法规文件， 自动生成监管文书 ，并对文书 内 容进行校验。确保文书符合法规要求 ，实现监管文书生 ，加拿大核安全委员会 (CNSC) 、英国核监管 办 公室 (ONR) 及美国核管会（ NRC ）联合发布《开发核 应用人 工智能系统的考虑》。 强调了确保核设施应用 AI 技术的安全与安保方面关键 考 虑因素 ，包括 AI 系统的架构、生命周期管理以及 人类与 组织因素的影响。 特别关注了 AI 系统带来的新挑战 ，例如人机协作、 系统 监控及模块化设计的重要性， 同时指出了对