大教师培训、保障工具可及与数据安全； 美国教育部《人工智能与教学的未来》强调“人在回路”与教师减负应用。 第五，政策的重点也普遍聚焦于通过有效的治理策略和方法应对人工智能带来的具体挑战，并展现出前瞻性的 战略意识。日本文部科学省《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》就明确列出了 生成式人工智能在教学中有效利用的益处（如头脑风暴）和具体风险（如剽窃、信息泄露、输出不准确信息等）， 心价值：既要释放技术红利，又要筑牢安全底线。从经 合组织五项基于价值观的高层次原则，到联合国《全球数字契约》提出的国际合作机制，以及欧盟《人工智能 法案》建立分层风险分类框架等都体现了治理框架的前瞻性和系统性。这种治理智慧不仅体现在对当前风险的 精准识别和有效防控，更体现在对未来发展趋势的科学预判和战略布局，确保人工智能技术真正成为促进教育 公平、提升教育质量、推动教育创新的强大动力，而非威胁教育本质和人文精神的破坏性力量。 一是注重人才培养体系的构建与优化。面对人工智能时代对高素质人才的迫切需求，构建和完善相应的人才培 养体系是政策关注的重心。2017 年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》作为首个国家层面的人工智能 发展纲领性文件，前瞻性地提出构筑我国人工智能发展的先发优势，明确要求利用智能技术加快推动人才培养 模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。在此战略指引下，教育部 2018 年印 发的《高等学

多样化的特点。各国根据自身的教育体系、技术发展水平以及社会 经济条件，制定了不同的政策和策略来推动人工智能技术在中小学 教育中的应用。 首先，美国作为全球科技创新的领导者，其在中小学人工智能 教育方面的政策具有前瞻性和系统性。美国政府通过《每个学生成 功法案》（ESSA）等政策，鼓励学校采用人工智能技术来个性化 学习路径，提高教学效率。此外，美国国家科学基金会（NSF）也 资助了大量关于人工智能教育的研究项目，推动教育技术的创新和 政策的落地，促进人工智能教育的普及与发展，为培养未来社会所 需的人工智能人才奠定坚实基础。 5.4 政策实施的挑战与应对策略 在中小学人工智能应用政策的实施过程中，尽管政策目标明确 且具有前瞻性，但在实际操作中仍面临诸多挑战。首先，技术基础 设施的不足是一个显著问题。许多学校，尤其是偏远地区的学校， 缺乏足够的硬件设备和高速网络支持，这直接影响了人工智能技术 的应用效果。其次，教师队伍的专业能力不足也是一个关键挑战。

此外，数据驱动的决策还可以通过建立预测模型来实现。学校 可以利用机器学习算法，基于历史数据预测学生未来的学业表现、 课程需求等。例如，通过分析学生的历年成绩和参与课外活动的情 况，可以预测哪些学生可能需要额外的学术支持。这种前瞻性的决 策方式能够帮助学校提前介入，提供个性化的辅导和资源，从而提 高学生的整体表现。 最后，数据的透明度和共享也是实现数据驱动决策的重要环 节。学校应建立一个内部数据共享平台，让教师、管理人员和学生 全面推广。评估指标可包括学生的学习成绩提升、教学效率的提 高、师生满意度的变化等。若评估结果符合预期，则可将新技术推 广至全校范围；若存在不足，则需进行二次优化或重新评估。 通过上述流程，能够确保新技术的引入不仅具有前瞻性，还能 切实提升学校的教育质量与效率。 9.2 用户反馈 在实施 DeepSeek 学校教育应用场景时，用户反馈的收集与分 析是持续改进过程中的关键环节。为了确保反馈的有效性，首先需 要

等) 基础支撑 环境层 网络系统 【总体建设效果】 1、智慧校园架构规划，保证学校的智慧校园建设的可扩展性、可持续发展。 2、技术路线规划，在保证技术可行的情况下，技术路线的规划需要有前瞻 性， 如引进 SOA、云计算、RAC、负载均衡(含软集群)等。 3、标准与规范体系规划。 4、基础设施规划(校园网络规划、数据中心 IDC 规划),重点进行双核心网 络、 统一数据中心 态的，能充分满足 资源库在后续若干年使用的需要。同时包含了完善的用户权限管理机制，不同权 限的用户在系统中可以使用不同层次的功能，为平台的安全性和资源的科学性提 供了保障。 1 8)前瞻性的资源共建共享鼓励机制 提供了一种资源库建设的激励工具，使用推荐资源、精华资源、热门资源和 置顶资源的方式可以鼓励资源的上传，使多上传者多使用，完善资源库本身的造 血工具。 9)高性能的

你：人工智能教育政策的一项主要功能是 帮助机构权衡AI与其他现有选项和优先事 项之间的选择，在推广其使用之前，再向 教师们推荐。这一过程的一个常见起点是 对成本效益进行分析，以确定教育中尚未 得到验证但具有前瞻性的AI价值与确保/改 善其他不依赖技术的学习条件之间的权衡 。可以公平地说，尽管媒体炒作不断，但 AI不太可能解决全球教育系统面临的任何 重大问题，如学校基础设施不足或教师短 缺等问题。鉴于有关教育中人工智能的战

报告结构要求 ==== 1. 包含摘要部分，简明扼要地总结主要发现和建 议 2. 分析部分需包含数据解读、趋势识别和关联分 析 3. 建议部分需具体、可行、有针对性 4. 结论部分需客观、全面、前瞻 5. 适当使用小标题和段落划分，提高报告可读性 请基于数据生成一份结构清晰、分析深入、建议 实用的管理报告，避免空泛言论，注重数据支持 的实证分析。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）

价结果进行有效的教学改进。  国际认证与合作：争取获得国际教育技术认证，如 ISO 认 证，提升系统的国际认可度。同时，与国际教育组织和研究机 构合作，参与国际教育标准的研究和制定，提升系统的前瞻性 和权威性。 最后，通过 mermaid 图表展示国际化与标准化的实施流程， 可以更直观地展示各个环节的衔接和协同作用： 通过上述措施，学校不仅能够确保 DeepSeek 系统在国际化背

、技术服务要求、框架 装修要求、检验与验收方法等方面的科学论证，确保显示屏完全能适应当地的日常气候环境、使用 中有很高的可靠性和使用价值。 31 设计原则：  系统设计既有较大的前瞻性、各项功能技术指标要求处于国内领先水平。  产品技术成熟，质量稳定，可靠性高，耗电量低。  产品的制造工艺先进，有完善的检验检测过程。  产品有很好的环境适应性，实用性强。 使用环境：

数据治理与大数据分析的数据资源丰富，用户类型较多，因此，整个平台的 运行必须稳定可靠，安全体系要健全，要保障学校信息安全、师生隐私安全、学 校秘密安全。 开放性、可扩充性 第 7 页 平台的建设要有前瞻性，系统架构应满足未来几年内，系统接入的资源和应 用服务越来越多的情形，保证系统的开放性，为在校师生提供更多服务。 4. 详细设计方案 基于云数融合平台的架构体系，对硬件资源、计算资源、网络资源形成统一

为了保证评审的科学性和全面性，学校构建了“技术+财务+业务”三维评 审架构。技术专家从技术先进性，项目的必要性、可行性以及系统兼容性等方面 对项目进行评估，确保项目所采用的技术方案在当前技术环境下切实可行且具备 一定前瞻性；财务专家着重审核项目预算的合理性、经费使用的合规性；业务专 家则从项目与业务需求的匹配度、对业务流程的优化效果等方面进行考量。通过 评审的项目将纳入校级项目储备库，实行动态管理与滚动更新，为学校信息化建 算平台实现 价值最大化的关键所在。 339 计算服务上，随着硬件设施快速迭代和用户需求日趋多元化，如何构建可持 续发展的服务体系，关乎高校数字化转型的未来发展前景。从战略层面看，应当 秉持前瞻性思维，既要紧跟国际形势和国家战略布局，又要结合学校自身优势和 发展实际，着力加强算力基座建设和服务模式创新，以数字化赋能业务场景再造 和管理服务升级，为推进学校事业高质量发展和拔尖创新人才培养注入强劲动力。