大模型能够处理海量 的数据，从中提取出隐含的知识，识别复杂的模式。这意味着它能 够根据学生的学习历史、兴趣和能力，为每个学生提供量身定制的 学习计划。这种个性化的学习方式能够显著提升学生的学习动机和 学习效果。 此外，AI 大模型具备自然语言处理的能力，可以与学生进行实 时互动。例如，利用智能助手，学生可以随时提问，获得即时反馈 和解答。这种即时性打破了传统教育的时间和空间限制，使学生能 人工智能技术，识别每个学生的学习习惯、兴趣点与知识掌握程 度，从而为其推送个性化的学习资源。该平台将整合来自多个领域 的教学资源，包括视频、音频、文章、在线 quiz、互动练习等形 式，确保知识的多样性和趣味性，提升学生的学习动机。 接下来，师生间的互动将是知识传播的重要环节。我们提出在 每节课中引入实时反馈机制。在课堂中，教师可以通过 AI 工具获 取学生的即时反馈，了解他们对知识点的掌握情况。这样，教师能 够根据学生的反馈调整教学策略，实现因材施教。 通过以上方法，将能够实现高效的学习路径优化。下表展示了 不同学习路径优化策略的示例和其可能的影响： 策略 描述 可能的影响 个性化学习 计划 根据学生能力和兴趣制定专属学习计划 提高学生学习动机和参与度 知识点连接 和整合 通过知识图谱将相关知识点联系起来 帮助学生理解知识的整体结 构，促进深度学习 实时适应反 馈机制 学生学习后立即收集反馈，并实时调整 学习计划 增强学习效果，提升学习灵活

智慧教育信息化云平台整体解决方案 外研版、科普版、仁爱湘教版英语；北师大版品德；河南科技 版、大象版、河北版科学；人教版物理；人民版政治；华师大 历史；人教版地理；苏教版生物。 5.2.3. 资源分享 系统提供资源分享互动机制，教师可通过系统共享自己的教 学成果，与其他教师共同交流。平台的资源分享激励机制，保 证了资源的持续快速增长，致力于为教师提供安全、自由、民 主、便利的教学资源发布与营销平台。 5.2.4

举例说明新的 知识、技能和价值观 教学所要求的 本地背景下的职业 在 AI 时代 ， 并评估 他们自己之间的差距 知识和经验 在 AI 和所需的 AI 上 能力。 CG5.1. 1 培养教师 终身职业的动机 通过参与 AI 时代的学习 教师在讨论 教育的影响 AI 的快速发展 ， 新的 教师需要在丰富的 AI 中扮演的角色 设置和新能力 他们需要发展 ； 支持 教师要懂得价值 成为终身专业人士 AI 时代的学习者 创造力和创新能力必须始终处于核心地位 。作为其人工智能能力的一部分，教师应 该能够选择应用经济实惠的 虽然本框架考虑了部分问题，但超出了人 工智能教育技术（AI CFT）的范围，无法 解决教师个人兴趣和动机的主观障碍。此 外，本框架也无法解决人工智能成本高昂 和获取渠道有限的经济与结构性障碍，更 无法帮助平衡人工智能与其他政策优先事 项之间的关系。为了应对这些挑战并克服 这些障碍，需要为教师提供有利于使用人

监督协作学习；赋能社会情感学习，对学生语言表现进行管理、 提供支持；赋能高阶思维，对学生的深入分析进行启发。挑战体现在能力短板：个性化反馈不够，无法融合多 个模型进行联合学习，不能针对性激发学习动机；教学场景融合不深入，师生人机协同素养偏低；学科知识训 练数据不完善，知识量偏小限制了教学深度应用。 从软件角度看，智能体与在线学习、教学和管理平台深度融合，研发多种智慧工具，实现教育场景互联互通和 开发可微分动态注意力蒸馏模块、设计多尺度损失函 数及构建基于元学习的蒸馏参数搜索空间。 负载平衡策略 无辅助损失资源调度策略，动态 优化专家负载 专家间带权竞争模型、基于延迟感知的动态亲和力计 算公式和自适应抖动机制，大幅降低负载不均衡系数。 推理部署策略 分阶段推理架构，通过服务解耦 实现性能与可用性突破 构建多线程流水线执行引擎、开发基于缓存感知的专 家选择算法及冗余专家副本池，提升系统响应速度 ，适 时修订相关防护与合规规范。同时，建议建立教育大模型应用示范案例库，定期收集、遴选与发布典型实践成 果，为教育机构与一线教师提供可借鉴的实施路径与优化参考。通过“技术标准 + 应用案例”的联动机制，切 实提升标准体系的指导性、适应性与实际效用。 92 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 6.2 数据安全与伦理隐私 在数字化浪潮席卷下，数据成为各领域发展的核心驱动力。人工智能、大模型等新技术的教育应用虽推动了教

创新范式。 2.顶层设计：传承有组织科研模式，构建“三位一体”协同建设组织保障体 系。传承型号研制中的“大协作”精神，按照有组织科研的攻关模式构建信息化 管理处统筹下的全校信息化建设协同推动机制。成立校级信息化领导小组，建立 “党委领导、校长主抓、部门协同”的工作机制，强化顶层设计和统筹规划。设 立信息化专家委员会，形成专家共商的决策支撑体系，确保技术路线科学合理。 强化信息化管理 1 年的绩效评估。评估结果作为尾款支付的重要依据。形成“建设-使用-优化” 275 的闭环管理机制。 图 5 绩效评估流程图 四、成效总结 一是构建协同管理体系。建立一校多区、多部门联动机制，通过打破组织壁 垒、统一领导体系，实现信息化建设的统筹管理。强化信息化处归口管理职能， 年均统筹 60 余项信息化项目（其中优化建设内容项目占比超 20%），消除重 复建设现象，项目验收结题率连续三年保持 前行，积极推广服务价值、塑造口碑，以高质量的数智校园建设助力学校高质量 内涵式发展。 313 哈尔滨工业大学：数据服务体系的建设与应用探索 一、数智基座驱动数据服务体系建设 （一）数智基座的动机与内涵 党的二十大做出了“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”的重要 战略部署，首次将“推进教育数字化”写进了党代会报告。哈尔滨工业大学第十 三次党代会报告明确提出实施现代治理行动方案，要求“构建全面精准智慧的数

智能网管实时监测系统运行数据，方便运行维护； 统一界面、控制逻辑与配置方式等，提升管理效率。 3.3.5 多方位的系统联动 系统基于企业综合管理平台对传统定义的多个安防子系统进行业务整合， 实 现丰富的功能联动机制， 通过多个子系统功能互补避免安防疏漏， 提高安防管理 的业务自动化程度，对安防事件防患于未然，对安防警情及时响应。 全面的联动触发事件设计； 可配置多种联动结果响应警情； AI+ 智慧园区解决方案 国内规模最大的皮卡 SUV专业厂、跨国公司。下属控股子公司 30 余家，员工 60000 余人 ，目前拥有 6 个整车生产基地 （皮卡、SUV、轿车），2015 年达到 180 万辆产能。具备发动机、 变速器、前桥、后桥等核心零部件自主配套能力。 存在的挑战： 长城汽车有多个汽车生产园区、办公楼、研发基地，有着较高 的生产监控、安保需求，并且传统的 4S店活动营销模式聚集的人数有限，无法

智能网管实时监测系统运行数据，方便运行维护； 统一界面、控制逻辑与配置方式等，提升管理效率。 3.3.5 多方位的系统联动 系统基于企业综合管理平台对传统定义的多个安防子系统进行业务整合， 实 现丰富的功能联动机制， 通过多个子系统功能互补避免安防疏漏， 提高安防管理 的业务自动化程度，对安防事件防患于未然，对安防警情及时响应。 全面的联动触发事件设计； 可配置多种联动结果响应警情； 第 18 页

（2）演练过程中，要详细记录时间点和所有操作痕迹，收集必要的证据，作为查找原因、 追究责任的依据； （3）对演练进行总结分析，包括预案事件发生原因的追溯、当前损失以及潜在影响的估 算、责任人岗位职责及动机分析等，并根据讨论结果制定相关预防措施； （4）云平台对服务安全应急预案进行优化，包括应急故障的发现和预案流程的改进等。 目的及原则 保证云平台资源池发生重大故障时，信息沟通渠道畅通，信息口径统一、准确，应急处置

标准（教技[2012]3 号）》中规定采集的教职工与学生的基础 信息、用户各种行为数据（如学生随时随地的学习行为记录、 管理人员的各种操作行为记录、教师的教学行为记录等）以及 用户状态描述数据（如学习兴趣、动机、健康状况等）。 2.2.2、 课程智慧校园大数据 是指围绕课程教学而产生的相关教育数据，包括课程基本 信息、课程成员、课程资源、课程作业、师生交互行为、课程 考核等数据，其中课程成员数据来自个体层，用于描述与学生

信息、用户各种行为数据（如学生随时随地的学习行为记录、 46 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 管理人员的各种操作行为记录、教师的教学行为记录等）以及 用户状态描述数据（如学习兴趣、动机、健康状况等）。 2.2.2、 课程智慧校园大数据 是指围绕课程教学而产生的相关教育数据，包括课程基本 信息、课程成员、课程资源、课程作业、师生交互行为、课程 考核等数据，其中课程成员数据来自个体层，用于描述与学生