署名 高校智算服务平台 应用解决方案 1 业务背景 2 解决方案 3 业务应用 4 案例介绍 1 智慧校园行业发展趋势 建设 成果 支撑 技术 政策 驱动 力 特征 萌芽期 发展初期 2016 年 迭代升级期 基础设施发展阶段 智慧应用试点示范  师生信息化素养亟待提升  局域线下教育亟线上转型 》  《加快推进教育现代化实施方案》  《教育信息化中长期发展规划 (2021-2035 年 ) 》  《教育信息化“十四五”规划》  宽带、 3/4G 、 WiFi4/5 云计 算 ...  大数据、语音识别、图像识别 NB-IoT 、 光纤、云计算、移动互联网 ..  人工智能、 5G 、 WiFi6 、 AR/VR/ MR 、区块链、物联网 ...  人工智能、  建成服务全民终身学习的现代教 育体系  实现优质均衡的义务教育  职业教育服务能力显著提升  高等教育竞争力明显提升 快速发展期 2020 年 2025 年 2035 年 智算服务  中央及地方政府相继发布政策推动 AI + 算力的新质生产力的规划 ，国务院、发改委、科技部等已出台十余项国家级政策文件推动人工智能应用的落 地与深入发展 l 北京、广东、 山东、四川、等大量省市出台

新。通过平台可清晰掌握学校历年资产的变化以及各 学院的资产拥有量。这有利于学校的财政部门进行更 加科学有效 的 财政策划。 功能模块 服务器配置推荐： 四核 Intel / AMD 处理器， 2.5GHz 及以上 32GB 及以上内存 , 256GB SSD Nvidia GeForce/Quadro/Tesla 系列 操作系统和运 行环境： windows 10 64-bit windows Server

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 ，基于数据中心进行数据整合 ，以实现全院数据的源头唯一和共享 ； （ 4 ）变应用为服务 ，以提高师生的获得感和体现感： • 构建师生个性化门户和综合服务中心 ； • 使用流程工具 ，重构学院的管理架构及流程 ，实现学院流程的规范化和跨部门的协 同 办公； • 实现移动应用全面覆盖； （ 5 ）建立基于学校、专业、课程、教师以及学生等层面的数据分析、监测与预警平台 ，为 各 级管理者提供服务 第一步：预先将各类标准 进行信息化管理 通过智能校园实现常态化的诊断与改进 第二步：建立内部质量保证体系的诊断与改进循环，使内部质量保证 体系在信息化的保驾护航下自动地运行： 7. 趋势分析及智能报告 根据数据连续变化情况 生成趋势图，进行趋势分析。 同时可生成学校教育质量监 测报告、专业建设监测报告、 课程建设监测报告、教师发 展报告、学生成长报告。 1.

：信息化管理部 门 ) 数据责任单位分管领导 ( 参与 ：各业务部门 ) 根据“问题数据修订计划” 通 过各种方式进行处理 数据治理项目 跟踪 / 协调人 业务部门 信息化接口人 标准治理及 集成实施人员 信息技术接口 人 数据治理 实施人员 业务专家 实施组 高校信息化机制建设 system mechanism 优先 高校数据消费场景建设 科研 综合 本科教学 的完整性 （不完整） 数据标准的执行 （未执行） 数据的合规性 （不合规） 数据的真实有效性 （非最新） 数据的业务逻辑性 （不合理） 实施服务 实施服务 实施服务 业务设计 业务及管理设计 内环：数据治理 外环：质量牵引 数据治理逻辑 Data governance logic 数据标准执行缺失的处理手段 Measures to deal experience for teachers and students • 采购过程透明：采购业务合规 ，业 务过程留痕 ，查询统计便捷 • 支付计划明确：让财务清晰月度支 付及应付账款 ，合理分配资金使用 • 业务督办督察：提高预算执行进度， 提高业务执行效率 ，方便监督审计 校级采购内控信息化管理 Strengthen the internal control

的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。教育信息化 2.0 时代的到来，标志着教育从传 “ ” “ ” 统的 技术辅助 向 技术驱动 转变，人工智能作为其中的核心驱动 力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 与人工智能技术融合的必要性和可行性。接着，文章将梳理国内外 中小学人工智能应用的政策现状，重点分析政策制定的背景、目 标、实施路径及成效评估。在此基础上，文章将深入探讨我国中小 学人工智能应用政策的主要问题与挑战，并提出相应的政策建议。 文章结构如下：首先，引言部分将介绍研究背景、研究意义、 研究方法及文章结构。其次，第二部分将详细阐述教育信息化 2.0 的内涵及其与人工智能技术的融合路径。第三部分将通过对国内外 教师角色的转变 教育信息化 2.0 背景下，教师的角色从传统的知识传授者转变 为学习的引导者和促进者。教师需要掌握更多的信息技术技 能，能够利用智能化工具设计教学活动，激发学生的学习兴趣 和创造力。 7. 教育生态系统的重构 教育信息化 2.0 不仅仅是技术的应用，更是对整个教育生态系 统的重构。它涉及教育理念、教学模式、评价体系等多个方面 的变革，旨在构建一个开放、协同、可持续发展的教育生态系

人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 ，并确保高 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 衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则， 阐明基于通用大模型研发教育大模型的具体实践，倡导通过算力、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化

郭立志 韩红哲 何海涛 何 琳 何书前 何月顺 侯德俊 胡轶宁 黄石平 姜开达 焦中铎 金 波 金旭东 李善玺 李云春 李志强 林冬梅 林新华 刘革平 刘建峰 刘 昕 马 皓 毛明荣 莫路锋 邱晨力 史鸣杰 宋美娜 宋毅君 宋子强 锁志海 王 健 王俊松 王振刚 王正平 魏莹莹 薛 静 杨红波 杨长昆 于 游 袁林旺 岳从远 臧玉春 张建兵 张 凯 张万光 张 巍 张小平 张一春 张永波 赵 24 年中国高 校数字化发展报告》（以下简称《报告》）总结了国家教育数字化战略行动实施 三年来，高校数字化转型的成效与不足，并给出了发展建议。《报告》指出，三 年来，高校在数字化转型方面持续发力，数字化转型新格局正在形成，并不断向 纵深发展，教学新生态创新层出不穷，科研新范式加速成形，数字治理能力持续 跃升，数字化发展新底座迭代升级，在国家教育数字化战略行动指引下，高校高 质量发展战略 驱动， 数字教学初具形态，但智慧教学平台对教学全流程的支撑作用尚未充分发挥。信 息技术赋能科研，管理协作智慧升级，但信息化仍未覆盖科研全过程，难以支撑 多学科跨单位的有组织科研。数据应用多点发力，管理安全同步推进，但数据应 用深度不足，难以高质量服务高校治理能力的现代化进程。基础设施日益完善， 安全防护迭代升级，信创生态正在起步，但数据安全仍存短板，数字新底座离好 用尚有差距。 《报

....................................................................................7 2.1 系统总体设计思路及技术架构................................................................................................ .................................................................................... 10 2.2 系统功能结构及描述.................................................................................................. ....................................................................................... 97 5.5.2 网络及系统应急预案..............................................................................................

思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维 2. 学习能力：终身学习，善用 AI 3. 热爱人类 n 如何培养人 1. 赋能：个性化学习，学本教育，因人育材，未来学校 学习的定位是一种思维训练，知识、写作、记忆力等只 是训练工具 终身学习的方式可能从知识搜索转向了古老的对话式学 习 2. 让人学会与 AI 共舞，尤其是生成式 AI 将成为人的必备技能 02 对 AI 教育的思考：如何培养 AI 专业人才和 学科交叉融合 • AIGC 课程建设 • AIGC 技能大赛 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 解决学校的三大需求 科研 创新平台 NovaAI 开放平台 算力基础设施 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台 解决学校的三大需求 的方案 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 人工智能专业（群）建设 七类主要产品和服务 课程 • 开箱即用，动态资源分配，可视 化算力调整 • 可扩展，企业级安全加密 计算节点 管理节点 存储节点 网络节点 硬件层 操作系统： Centos/ Ubuntu 分布式 / 并行文件系统 GPTJ-6B LLAMA2-7B ChatGLM3-6B BLOOM-7B QWEN-14B LLAMA2-70B AI 实验室算力基础设 施 系统 层 容器层 应用 层

学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第2页 摘要 一、本讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，面向教育工作者、学校管理人员、学术研究人员、教育技术专家、 学生、及关注教育和学术创新的社会各界人士，系统阐述DeepSeek技术如何赋能教育和学术全流程。本讲座不仅提供理论 指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始，逐步讲解AI的演进及认知： 1. DeepSeek解密：详细介绍DeepSeek技术历程、核心优势及其算法在理解、推理、知识应用上的提升。解析V3、R1等模 型特性，旨在为听众构建对这一前沿技术价值的坚实理解基础。 1、教育行业的AI范式革命：探讨AI如何引领教育及相关领域的范式革命。阐述AI教育范式革命五大核心环节（智慧备课、沉 浸教学、自适应学习、智能考试、全维评测）及其对教育流程的重构。分析DeepSeek应用场景、优势、各教育阶段适配性及 选择理由。 2、DeepSeek在教育中的应用：展示K12与高校AI人才培养及教学实践的创新案例。对比专业AI平台与通用模型（如 DeepSeek）的应用路径。强调利用通用大模型及开放工具赋能教育者，突出方法原理的通用性与可迁移性。