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 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 发，分析当前国内外中小学人工智能应用的政策现状，探讨其面临 的挑战与机遇，并提出相应的政策建议。具体而言，本文将从以下 国内外中小学人工智能应用的政策现状分析  中小学人工智能应用的主要挑战与机遇  推动中小学人工智能应用的政策建议 通过以上研究，本文旨在为教育信息化 2.0 背景下中小学人工 智能应用的政策制定提供参考，助力教育现代化的实现。 1.1 研究背景 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的突破性进展为教育领域 带来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智 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 与实施过程中仍存在诸多问题，如政策目标不明确、资源配置不 均、教师培训不足等，这些问题直接影响了人工智能在中小学教育 中的有效应用。 从技术层面来看，人工智能在中小学教育中的应用主要体现在

还采用了自适应学习算法，能够根据不同学 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek 技术能够显著提升教学评价的效率 和准确性。通过实时数据采集和分析，系统能够及时发现教学过程 中的问题，并提供针对性的解决方案。例如，当系统发现某位学生 多模态数据分析：融合结构化与非结构化数据，提供全面客观 的评价结果。  自适应学习算法：根据不同情况自动调整评价模型参数和权 重，确保结果的针对性和适用性。  可视化分析工具：帮助教育管理者直观了解评价结果，制定改 进措施。 通过以上技术原理的应用，DeepSeek 为学校提供了一个高 效、精准的教学评价方案，帮助学校全面提升教学质量和管理水 平。 2.2 DeepSeek 在教学评价中的应用潜力 ：通过纸质或在线问卷收集学生和教师的反馈。 2. 数据 整理 ：人工对收集到的数据进行汇总和初步分析。 3. 结果反馈： 将评价结果反馈给相关教师和管理层。 4. 改进措施：基于反馈结 果制定相应的教学改进措施。 然而，这种传统的评价方式存在以下几个问题： - 数据收集效 率低：纸质问卷需要大量的时间和人力进行分发和收集，在线问卷 虽然较为便捷，但参与率较低。 - 数据分析不深入：缺乏有效的数

反映辐射场的真实情况。 辐射场动态建模 剩余寿命计算 • 根据量化评估得到的腐蚀裂纹数据 ，结合设备 的材料特性、运行环境等因素 ，运用机器学习 算法计算设备的剩余寿命。这有助于提前制定 设备维护和更换计划 ，保障核设施的安全运行。 AI 技术驱动的监管范式革新 基于计算机视觉的腐蚀裂纹量化评估 • 借助计算机视觉技术 ，对核设备表面的 腐 蚀和裂纹进行识别和量化分析。通过高精 康德“人为自然立法”的困境 u“ 人类为技术立法” ， 而 AI 系统正悄然成为新的 “立法者” ：通过数据训 练 形成的隐性规则 ， 可能超出人类理解范围 ， 其科学性如何评价。 u 当 AI 制定安全阈值 ，这是否构成对“人为自身立法”启蒙理想的背叛？ n 唐娜 · 哈拉维的“赛博格”隐喻 u 核安全监管者已成为 “赛博格”： 人体与仪器融合 ， 人脑与 AI 决策系统共 生。这种融合模糊了传统的主体 年） - 全球 AI 核安全数据库 （ 2024 年上线） - 事故模拟与辐射防护 AI 工具推广 - 制定 AI 应用 5 大场 景分类标准 - 建立跨国技术援助机 制 - 牵头制定《核领域 AI 应 用安全导则》（ 2025 年 发布） - 组织全球 AI 核安全竞赛 - 成员国技术水平差 异

DeepSeek 技术深度整合至学校教育 体系中，以提升教学效率、优化学习体验并推动个性化教育的发 展。具体而言，项目旨在通过智能化工具和大数据分析，帮助教师 更好地理解学生的学习需求和行为模式，从而制定更精准的教学策 略。同时，学生将能够通过个性化推荐系统和实时反馈机制，获得 符合其学习风格和节奏的学习资源，进而提高学习效果。 以下为项目的主要目标细化： 1. 提升教学效果：通过 DeepSeek 个性化学习支持：根据学生的学习数据，生成个性化的学习路 径，推荐适合的学习资源和练习题目，帮助学生高效学习。 3. 数据驱动的决策支持：为学校管理层提供全面的数据分析报 告，辅助其进行教学资源分配、课程设计和教育政策制定。 4. 优化师生互动：通过智能问答系统和在线讨论平台，增强师生 之间的互动，及时解决学生在学习过程中遇到的问题。 5. 降低教学成本：通过自动化作业批改、智能考试评分等功能， 减少教师的重 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 通过以上措施，deepseek 学校教育应用场景设计方案将显著

其次，个性化教育的需求日益增长。每位学生的学习基础、兴 “ ” 趣和学习方式都不尽相同，传统的 一刀切 教育模式难以满足多样 化的学习需求。因此，如何通过技术手段实现个性化学习，帮助学 生根据自身特点制定学习计划，是当前教育领域亟待解决的问题。 再者，学习的有效性也是一个重要挑战。目前的教育体系往往 以考试成绩来评估学习效果，但这并不能全面反映学生的真实能力 和综合素质。许多学生在应试教育的压力下，往往丧失了对知识的 效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 的学习计划。例如，系统可以识别出某个学生在数学方面相对薄 弱，因此优先推荐与数学相关的补充材料和练习，这样不仅可以提 高学习的针对性，还能激发学生的学习兴趣。 其次，AI 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 者 的特点、兴趣和学习进度量身定制学习内容与路径。这一优势不仅 能够提高学习效率，还能增强学习者的参与感和积极性。通过对个 人学习数据的分析，AI 大模型能够识别出学习者的强项与弱点，进 而制定个性化的学习计划，满足各类学习者的需求。 首先，AI 大模型能够通过自然语言处理技术分析学习者的输 入，了解其具体的学习风格和需求。例如，针对某些学生偏爱视觉 学习，系统可以推送更多图形或视频形式的学习资料，而对于喜欢

（二） 学校具备的网络安全技术措施....................................................................... 123 （三） 学校制定的数据安全管理制度或安全规范.......................................................126 （四） 学校信息系统和网站完成等级保护备案和测评数 （二） 学校具备的网络安全技术措施....................................................................... 192 （三） 学校制定的数据安全管理制度或安全规范.......................................................193 （四） 学校信息系统和网站完成等级保护备案和测评数 据填报。研究团队对数据 进行清洗、校对与分析，并广泛征集了各级教育行政管理部门、高校信息化一线 专家、行业/企业专家等多方面意见与建议，力求全面准确反映我国高校信息化 建设的现状与趋势，为政策制定提供数据支撑，为高校数字化转型提供参考指引， 为行业发展提供发展建议。迄今为止，已相继发布了《中国高校信息化发展报告 （2020）》《中国高校信息化发展报告（2021）》和《2023 年中国高校信息化

。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 教育学维度。然而，截至2022年，仅有七个国家制定了针对 教师的人工智能能力框架或专业发展计划。 该出版物以教科文组织以前在该领域的工作为基础 ， 如 教师、人工智能和教育的信 通技术能力框架 ： 对决策者的指导 ， 以及最近的 教育和研究中的生成人工智能指南。 望这两个框架能够赋能教 师和学生，共同塑造我们所期望的包容性和可持续的数字未来。 这一至关重要的新联合国教科文组织人工智能能力框架使各国能够填补这一空白。作 为首个全球性的此类框架，它旨在指导各国制定本国的人工智能能力框架和教师专业 培训计划，确保教育成为公共产品的进程得以推进。 在一个日益复杂和不确定的世界中，确保教育成为我们共同未来转变的中心空间，这是 我们的共同责任。 Stefania . . . . . . . . . . . 43 5.2 为在教育中使用人工智 能建立有利的政策和条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.3 为教师制定和采用本地 AI 能力框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.4 设计和简化人工智能能力培训和支持计划 . . . . . . . . . 48

权和民主价值观。该建议书包含五项基于价值观的高层次原则（包容 性增长、尊重法治和人权、透明度和可解释性、稳健性、安全性、问 责制）和五项国家政策及国际合作建议，为各国制定人工智能政策提 供了重要的国际参考框架。建议书通过包容性和参与性流程制定，涉 及政府、产业、民间社会、工会、技术社区和学术界等多方利益相关 者的广泛参与，并建立了 AI 政策观察站（OECD.AI）等支持实施的机制。 2023 年 伦理问题（如隐私、 偏差、准确性）；2）培训教职员工，使其能指导学生有效、恰当地使 用人工智能工具；3）调整教学和评估方法，纳入人工智能的道德使用， 并确保公平可及；4）维护学术严谨性和诚信，制定明确的政策界定不 当使用；5）加强合作，分享最佳实践，共同应对技术发展带来的挑战。 这些原则旨在确保人工智能工具惠及师生，提升教学体验和未来技能， 同时维护学术标准。 4 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2023 年 7 月 日本文 部科学 省高等 教育局 《关于大学及 高等专门学校 在教学方面处 理生成式人工 智能的通知》 8 旨在敦促大学及高等专门学校制定关于在教学方面如何处理生成式人 工智能的指导方针，它明确指出了人工智能有效利用的益处（例如头 脑风暴、辅助信息收集等）和风险（例如在报告等中轻易使用、剽窃、 信息泄露、侵犯版权、输出不准确信息）。通知呼吁各教育机构主动应对，

为了顺应全球教育信息化发展的潮流，促进信息技术与职业教育教学的深度融合，贯彻全国职业 教育工作会议精神，落实教育部《教育信息化十年发展规划（2011-2020 “ 年）》关于 加强教育信息化 ” 标准规范制定和应用推广 的要求，规范职业院校数字校园的实施，推动职业教育信息化良性发展，特 制订《职业院校数字校园建设规范》。 《职业院校数字校园建设规范》分为七个部分：引言、总体要求、师生发展、数字资源、应用服 统一规划、分步实施原则 统一规划不仅要考虑构建哪些技术系统，更重要的是要制订统一的标准和规范进行顶层设计，寻 求系统整合的方案。要确定有限目标，分步骤实施，考虑不同建设项目的需求和业务流程特点，制定 合理的分步实施计划。 2.2.2.5 校内机构职责明确与协同工作相结合的原则 应用服务的需求分析和业务流程应由主管业务部门主导，同时要考虑校内不同机构之间及其与外 部机构的协调运作关系。 信息化组织机构的构成与职责 信息化组织机构由学校信息化领导小组、首席信息官（CIO）、信息化办公室、数字校园技术部门、 学校业务部门以及监理与评价小组组成，其主要职责如下： a)信息化领导小组：制定学校信息化及数字校园的有关政策、制度和规划，研究决定学校信息化 及数字校园建设、管理、实施工作中的重大事项，统筹、协调全校信息化及数字校园工作； b)学校首席信息官（CIO）：是负责信息化工作的

阻力，希望有更多的思路。 • 知识型文章 • PR 稿件 • 产品功能价值介绍 • 产品新功能推荐 内容营销策略应当以客户为中心，针对客户在不同生命周期阶段的需求来制定，并自动化触发客户。 在策略制定时，市场部门考虑内容产出的周期、所需的人力资源和预算，并制定相应的KPI指标。 产品介绍 行业案例 解决方案 白皮书 营销干货 构建内容营销矩阵，多渠道触达，提高转化率 标签识别 私域运营 用户信息收集