以数字化教学资源建设为 重点,全面促进人才培养模式的改革和学习方式的创新。通过建设 和整合精品资源共享课、视频公开课、微课程、专业教学资源库等各 类数字化学习资源,为学生提供随时随地的学习,为教师提供教学 资源和平台支持,为教学管理人员提供方便的管理和数据分析,从 而构建学校资源丰富、功能强大的新一代在线学习(E-Learning)平 台[2]。 2 建设目标 网络学习平台的功能有很多[3],但是最核心的功能主要有三个:

核心技术，帮助师生开展因材施教  智能备授课引擎： 核心技术，帮助教师智能化授课，迅速提升教学质量 局端服务 区域信息化概况 实时准确反映学区内各项信息化应用系统和平台的运行情况， 掌握各项数据源的变化情况。同时监控各项信息化应用系统 和平台的综合运营情况。 教师信息化教学概览 准确反映本区教师在各教学环节上的信息化应用情况，为开 展教师定期培训，全面提升区域教师应用能力提供方向。 一、智慧管理

教师词典，对儿童成长中的常见问题，自动提供 答案和指导建议 关注教师，服务园所 11 定制化 打造“一园一 APP” 满足个性化需求，由园所选择功能模块和配置， 定制属于每一个园所的 App 和平台 功能选取配置，图标模板定制，工作流程 环节裁剪，园所宣传页和 logo 定制 关注教师，服务园所 12 集团园 幼教领域的企业管理信息系统 根据幼教领域特点，设置企业管理的信息结构、功能与流程

地计算规则库，实现模型清单套用，打通设计 revit 与 施工 BIM5D 数据。 钢 筋 算 量 GGJ 一款基于 BIM 技术的算量软件。它无需安装 CAD 即 可运行，同时内置国家结构相关规范和平法标准图集 标准构造。软件通过三维绘图、导入 BIM 结构设计模 型、二维 CAD 图纸识别等多种方式建立 BIM 钢筋算 量模型，整体考虑构件之间的钢筋内部的扣减关系及 竖向构件上下层钢筋的搭接情况，同时提供表格输入

容性和公平的优质教育 ， 并促进所有人的终身学习 机会。 ” 《 2030 年教育行动框架》为落实这一 宏伟目标和承诺提供了指导。 教育是联合国教科文组织的首要优先事项，因 为它是一项基本人权，也是和平与可持续发展 之基础。教科文组织是联合国负责教育的专门 机构，致力于在全球和区域层面推动进步，增 强各国系统的韧性和能力以服务于所有学习者 。教科文组织还通过变革性学习积极应对当代 全球挑战，并特别关注性别平等和非洲地区在 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而，很少 有国家定义这些能力或开发国家级项目来培训教师使用人工智能，导致许多教育 工作者缺乏适当的指导。 七个国家 自从战争在人们的脑海中开始，和平的 防御也必须在人们的脑海中构建。 By 2022 , only 为教师开 发了人工 智能框架 或程序 教师的 AI 能力框架 前言 © UNESCO 人工智能（AI）系统的迅速崛起对教学和学习产生了深远的影 真正促进人类能力、包容性和可持续 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

数据库 基础中间件 环境支撑 云 laaS 平 台 全面国产化适配 数据清晰整合平 自主安共享全数可据 中控心平 台 ETL 台 SDC 5G 智慧整合 标准不一  存在大量异构系统和平台。  多个系统，无统一的数据交 换和管理标准。  不同开发商在不同时期开发 的标准也不一样。 情况复杂  存在多种技术标准、 多元数据，多种应用 架构和技术平台。 集成整合

访问 ，蕴含的知识也难以获取和传播 ，所以 ，智慧校园的数据能力建设离不开非结构化数 据这 块重要拼图。 AnyShare Family 7 是 AGI 时代的智能内容管理平台 ，基于智能化、一体化和平台化的系 统 架构创新 ，高效洞察文档 ，显著提升搜索体验 ，全方位的赋能业务与人 ，实现以内容改变生 产 力。 AnyShare Family 7 的现代化体系架构实现诸多创新： •

提升，还将为未来教育技术的发展提供宝贵的经验和数据支持。 1.2.1 提升教学效率 在 deepseek 学校教育应用场景设计方案中，提升教学效率是 一个核心目标。通过引入智能化的教学工具和平台，教师可以更高 效地进行课程设计和教学管理。具体而言，系统将支持自动化备课 功能，教师可以根据教学大纲和学生学习进度，快速生成符合需求 的教案和课件。同时，系统还将提供智能推荐功能，根据学生的学 内容和时间安排。培训内容应涵盖平台的基础操作、高级功能使用 以及常见问题解决方案。培训材料包括操作手册、视频教程和在线 帮助文档，确保用户能够随时查阅。此外，还应组建一支专业培训 团队，成员包括技术专家、教育顾问和平台开发人员，以确保培训 的专业性和实操性。 实施阶段将采用分层次、分角色的培训方式。教师培训将重点 讲解如何在平台上创建课程、发布作业、进行在线评估以及使用数 据分析工具优化教学。学生培训则侧重于如何使用平台进行自主学 8.2 实施风险 在实施 deepseek 学校教育应用过程中，可能会面临多种实施 风险，这些风险可能影响项目的进度、质量和最终效果。首先，技 术实施风险是一个关键问题，包括系统集成、数据迁移和平台稳定 性等。为确保技术实施的顺利进行，建议采取以下措施：  在项目初期进行详细的技术评估，明确系统集成需求和数据迁 移方案。  建立专门的技术支持团队，实时监控系统运行状态，及时发现

过对学生反馈的情感 分析，模型可以识别出学生对某门课程的普遍态度，从而帮助教师 了解课程的优势和需要改进的地方。 为了确保评价的公正性和透明性，DeepSeek 算法模型还引入 了一系列校验和平衡机制。这包括对模型输出的自动化审核、多方 参与的评价过程以及定期的模型更新和调整。这些机制确保了模型 能够适应不断变化的教学环境和需求，同时保持评价的一致性和科 学性。 最终，DeepSeek  精确率（Precision）：模型预测为正类的样本中，实际为正 类的比例。  召回率（Recall）：实际为正类的样本中，模型预测为正类的 比例。  F1 分数：精确率和召回率的调和平均数，用于平衡两者的关 系。 通过上述步骤，我们能够系统地对 DeepSeek 模型进行训练与 验证，确保其在教学评价中的实际应用效果。最终的模型性能评估 结果如下表所示： 指标 训练集 验证集 于该类别的比例。 - 召回率（Recall） “ ” “ ” ：实际为 优秀 或 不合格 等 类别中，被模型正确预测的比例。 - F1 分数（F1 Score）：精确率 和召回率的调和平均数，综合衡量模型的预测能力。 - ROC 曲线下 面积（AUC）：衡量模型在不同阈值下的分类性能。 在实际评估过程中，我们发现 DeepSeek 算法在以下方面表现 出色： 1. 高准确

料路名 都 加 益分 增 9 比例，并支持统计应参考人数、实际参考人数、缺考人数，最高分、最低分和平 均分。 10)单科分数等级：可统计单科目在单次考试中学生成绩等 级分布情况， 可统计各等级的人数和比例，并支持统计应参考人数、实际参考人数、缺考人数， 最高分、最低分和平均分。 11)多科分数等级：可统计多科目在单次考试中学生成绩等级分布情况， 可统计各等级的人数和比例，并支持图形化统计分析。 可统计各等级的人数和比例，并支持图形化统计分析。 12)总分分数等级：统计单次考试中班级学生成绩总分 等级分布情况，可 统计在各等级内的人数和比例，并支持统计应参考人数、实际参考人数、缺考人 数，最高分、最低分和平均分。 13)班级平均分：统计单次考试中班级学生各科成绩平均分，并支持统计 应参考人数、实际参考人数、缺考人数，最高分、最低分和总平均分。 1 4 ) 多 班 前 N 名：统计单次考试中班级学生多科目成绩和总分所占多班前