则、信息编码规则、逻辑对象编码规则、实体对象编码规则。，把学校已建成 的应用系统产生的数据无缝接入，保障各部门间应用系统信息互联互通，实现 资源共享，并为后续的数据整合、挖掘分析提供支撑。 2. 建设学校完整数据链条 对于学校已建成应用系统在使用过程中，由于未使用或仅使用部分功能， 导致部分基础性或共享性、交叉分析性质较强的业务类数据缺失的问题。通过 本次建设数据分析平台，督促各部门开放数据接口，进行更大范围的数据集成， 可能多的集成已有数据，对已有的数据质量较高的业务系统中的数据优先进行 挖掘分析，对于不太完备、数据质量较低的系统可以在二期、三期进行挖掘分 析。 3.3 先进性 系统设计采用先进的智慧化校园理念、先进技术和先进的系统工程方法。 建设一个可持续发展的、具有先进性、开放性的大学智慧化校园。 3.4 可扩展 系统架构设计合理，考虑对于未来的发展，设计充分考虑今后扩展的要求。 包括与其它应用系统之间的互 均为结构化数据。 2、半结构化数据 半结构化数据是类似 XML、HTML、文档之类的数据。它一般是自描述的， 数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。半结构化数据的数据模型对应 树或者图。对于半结构化数据的存储，可以将其结构化的数据将转存到数据中 心库中，不能结构化的数据采用 Nosql 数据库进行存储。 3、非结构化数据 各种文档、图片、视频/音频等，没有数据模型，诸如此类数据将被存储到

......................................................................................... 3 三、 改革后对于现有教学体制的冲击：....................................................................7 一、 相关案例：.......... 3、外语一年两考。 三、 改革后对于现有教学体制的冲击： (一) “走班制”意味着每个学生的学习课程都不一样，相应地也对 学校排课提出了更高的要求。 众所周知，现有高中的教学体制是围绕原先高考方向所展开 文理科分科的教学模式。即无论选择文科、亦或是选择理科，都 会按照高考选择的方向分为文科班和理科班。对于教务管理的角 度来说，教务老师在排课的过程中，只需要对于学生选择的文理 科情况，分 。这样的变化， 对于学校体量高达数千名学生的高中院校而言，让教务老师在寒 假一个月或是暑假两个月的时间完成数千名学生的排课任务，并 且不产生任何冲突，几乎成为了不可能完成的任务。 (二) 课时资源的冲突（行政班/教学班） 高考改革之后，由于高中院校自身资源的限制，绝大部分学 校是采用“行政班+教学班”的混合教学模式。这样的话，如何去解 决行政班和教学班的课时冲突对于大部分学校来说，是一个非常

。这种方 式不仅能够减少主观评分偏差，还可以大幅缩短评分时间。同 时，DeepSeek 还能根据学生答题情况，进行薄弱环节分析，自动 生成个性化的学习建议和补充练习，助力学生提升综合能力。 对于学生的综合素质评价，DeepSeek 可以通过多模态数据分 析技术，整合学生在不同学习场景中的表现，如课堂参与、作业完 成情况、小组合作能力、创新能力等，生成多维度的综合评价报 告。这种评价方 师的教学风格和学生的学习需求各不相同，传统的 一刀切 评价方 式难以满足个性化需求。DeepSeek 能够根据教师的教学特点和学 生的学习表现，生成个性化的教学改进建议。例如，对于课堂互动 较少的教师，系统可以建议增加互动环节；对于学习进度较慢的学 生，系统可以提供针对性的学习资源推荐。这种个性化的反馈机制 有助于提升教学效果和学生的学习体验。 再者，学校需要 DeepSeek 支持教学评价的实时性与动态性。 见与建议。 - 教师自评数据：提供标准化的自评表格，涵盖教学态 度、教学内容、教学方法等多个维度。 在数据处理阶段，首先需要对采集到的原始数据进行清洗，剔 除无效或异常数据，确保数据质量。例如，对于学生反馈问卷中的 极端值或不合理回答需要进行验证或修正。接下来，将不同来源的 数据进行整合与标准化处理，确保数据格式一致且便于后续分析。 数据处理流程如下： 1. 数据清洗：过滤无效数据，修正错误

于大数据的超常规路径分析、图分析、时间序列分析，才能满足高校日益增长的 智慧应用需求。 通过大数据技术，可以科学地分析学生的学习习惯、生活习惯及其思想方面 的变化，并且对于学生的未来发展的方向都可以做出判断，以便学生结合判断结 果不断进行自我调整，同时也能让学校对于学生教育、管理方式进行再优化。另 外，能够对高校内的各个实体所产生的数据信息进行存储。所以，在校园信息化 建设中利用大数据的战略意义不仅仅是庞大的数据信息的获取，更是对这一部分 4)高性能 第 9 页 平台的建设基于商业中间件，中间件提供统一的可视化的开发工具，能图形 化的设计和定义抽取、转换、加载流程。采用成熟的 E LT 的方式完成数据集 成工作。对于所交换的数据，采取 C DC 机制，每次只捕获、集成有变化部分 的数据， 从而减轻数据交换平台的网络传输及系统处理的负担。C D C 的实现 方式可以通过触发器、系统日志位及标志位等方式实现。提供完全抽取和增量 评估、应用反 馈的机制，对数据体系进行持续优化。 主数据体系并不是始终不变的，而是需要根据我校在不同时期的信息化建设 特点与学校自身运营管理要求进行动态的更新、完善，形成规范化的治理体系。 对于主数据管控机制中的制度措施、业务流程、组织框架还要对不同时期出现的 管控问题加以改进和优化。改进优化的核心实 “ 质在于使学校数据管理工作 规范 ” 统一、流程优化、制度严明、绩效科学、服务高效

校可以实现对教学资源的动态调配，确保不同班级、不同学科的教 学进度与质量均衡发展。同时，管理方面，学校需要一套集成化的 系统，能够实时监控学生出勤、成绩表现、行为规范等数据，以便 及时做出决策干预。 对于教师而言，deepseek 需要提供高效的教学辅助工具，帮 助其减轻备课负担、优化课堂互动以及实现个性化教学。教师可以 通过平台获取丰富的高质量教学资源，并结合智能推荐系统，根据 学生的学习情 习效果和体验。首先，学生需要一个能够适应不同学习风格和节奏 的平台，deepseek 应提供个性化的学习路径，根据学生的学习历 史和表现自动调整内容难度和类型。例如，对于视觉学习者，可以 提供更多的图表和视频教程；而对于听觉学习者，则可以增加音频 讲解和讨论环节。 其次，互动性是提升学生学习兴趣和参与度的关 键。deepseek 应集成互动工具如实时问答、讨论板和小组项目合 作空间 （如学生、教师、管理员）只能访问其权限范围内的数据。 在存储性能优化上，可以采用 SSD 存储介质来提高数据读写速 度，同时结合缓存技术（如 Redis 或 Memcached）减少数据库的 直接访问压力。对于数据分析需求，可以单独部署 OLAP 引擎（如 ClickHouse 或 Greenplum），以支持复杂查询和大数据分析任 务。 4. 教学应用场景 在 deepseek 学校教育应用场景中，教学应用的核心目标是通

开通、业务的快速部署以及灵活的变更。不同资源池之间虽然可以实现网络的互通，但无法做 到计算和存储资源在不同资源池之间的任意迁移和调度。在用户接入云平台方面，一般通过互 第 16 页 共 157 页 联网或专线接入；对于教育网应用，从安全性的考虑，一般使用专线接入云资源池，利用云平 台与用户内部网络组成混合云实现业务的互访。此时的专线开通需要繁琐的流程和大量的手工 配置，且带宽不能根据业务的需要灵活调整。 为 布式存储支持虚拟化平台，支持配置多副本（3 副本及以上），分布式存储支持容量无缝扩展， 具有高可靠性和容错性。不同的存储分别为对 IO 要求不同的应用系统提供存储空间。分布式 存储数据可靠性为 99.95%以上。对于有特殊需求或数据库高 IO 场景的应用可以使用集中存储 提升空间。 云平台为用户提供不同性能的块存储、对象存储以及文件存储服务、用户可根据业务需求， 配置不同性能、不同种类的云存储服务。 1) 等管理方式，加密管理数据，防止被网络窃听。 对于鉴别手段，三级要求采用两种或两种以上组合的鉴别技术，因此需采用 USBkey+密码 进行身份鉴别，保证对网络设备进行管理维护的合法性。 第 28 页 共 157 页 3、通信完整性 信息的完整性设计包括信息传输的完整性校验以及信息存储的完整性校验。 对于信息传输和存储的完整性校验可以采用的技术包括校验码技术、消息鉴别码、密码校 验函数、散列函数、数字签名等。 对于信息传输的完整性校验应由传输加密系统完成。

的地址是外网时， 出口层次提供各项互联网的访问策略和准出控制，并且对用户的互联网应用进行精细化的控制。  核心区域设计 随着学校在 IP 网络上部署的各种应用系统增多，学校的学习生活、教学等对于网络依赖程度 越来越高，网络成为学校正常运转的最基本因素之一。因此，网络永续性对学校信息化建设的成功 变得越来越重要。核心交换机的不间断转发，成为衡量网络可靠性的重要因素，也决定了未来信息 化 或某个端口，实现网络单向访问。 2. 外网安全防护：防御来自外网的 DDoS、冲击波、蠕虫病毒攻击。 2.1.2.2 核心区域设计 随着学校在 IP 网络上部署的各种应用系统增多，学校的学习生活、教学等对于网络依赖程度 越来越高，网络成为学校正常运转的最基本因素之一。网络一旦故障，就如同断电缺水一般，其负 面影响不可估量。同时随着业务应用发展，业务系统将显得越发脆弱，仅仅几秒的网络中断就会造 成如多媒体录播系统的中断、OA VLAN 技术很好的解决网段划分问题。以保证网 络用户不会影响视频监控和数字广播，同时能优化网络性能，隔离广播域，提高网络传输的效 12 率。 2. 访问控制：硬件 ACL 功能能实现对于数据流的识别。即可对某些重要的资源，设置只允许“某 台 PC（或者某个网段）”通过特定的 IP 或者是端口进行访问，从而最大限度的保证重要资源的 安全。 3. CPU 保护：核心交换机提供专门对交换机

资源共建共享的有 效机制尚未形成，优质教育资源尤其匮乏；学校及周边的环境越来越复杂，而 管理安全管理规范不健全，已远远不能适应学校安全发展的需要，教育管理信 息化体系有待整合和集成；教育信息化对于教育变革的促进作用有待进一步发 挥，以”集约、融合、共享”为原则，以先进的教学模式和便捷的管理体系为指导， 以教育管理服务、数字化教学服务、教育资源服务、社会公众服务为核心，将 信息技术与教育 统等进行整体教研活动、日常巡查、综合指挥调度和在线视讯管理督导，构建 一个星型结构的数字化、网络化、智能化的校园在线视讯联网系统。 平台包含了综合视讯管理平台、综合视讯应用平台和显控中心。 显控中心可以实现对于学校指挥调度，可统一组织进行互动教学观摩、教 学研讨、教学活动等。实现在显控中心音控室大屏、PC、移动端对学校所有监 控点位的日常巡查、督导。 视讯管理平台可对各类违规情况进行抓拍、录像等，可对学校监控图像进 利用，该功能使得球机在空闲之余也可采集到用户想要的信息，并且为了达到 多种警戒级别，枪球联动系统警戒区的配置为用户提供了不同级别的告警方式， 警戒区配置的多样性和灵活性让用户可根据监控区域和安防等级进行自由配置。 对于一些环境较为复杂，事故易发区域，还可采用 XX 视频智能拼接技术， 采用智能拼接软件拼接出整个全景图并投放在电视墙上进行显示，方便直观的 了解整个区域的状况；并且结合智能警戒线、智能警戒区等多种智能手段来确

育改革和发展的创新动力，是促进教育公平、创新人才培养模 式、推进终身学习不可或缺的重要手段，是支撑引领教育现代 化发展和学习型社会构建、建设人力资源强国的必由之路。教 育信息化平台的建设，对于教育有着巨大的促进作用。 1、 教育信息化是教育发展必由之路 学校教育从最开始的茅屋泥板加木炭条，发展到后来的高 楼大厦自擦黑板无尘粉笔以及发展到现如今多样化与多媒体相 结合的教育手段，无不体现了信息化是教育发展不可或缺的方 国家“十二五”针对教育发展所作出的重点规划建设内容。 4、 教育信息化平台解决教育信息化难题 云计算的出现，对于我们建立一个统一、开放、灵活的教 育信息化平台有着重要的意义。通过实施虚拟化和云计算可提 高业务扩展的敏捷性，降低业务快速扩展时产生的风险和重复 投资，同时降低运营成本。可以说，云计算平台的实施对于教 育行业的影响重要而深远。 第 9 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 按使用量提供资源、按需求个性化定制服务，用户可以方 便地参与；通过互联网提供、面向海量信息处理，实现动态的、 第 18 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 可伸缩的扩展；减少用户终端的处理负担，降低了用户对于 IT 专业知识的依赖；体系结构的中央化使得本地的耗用更少，系 统利用效率增加，数据集中化，安全性得到了提升。 4. 平台设计方案 4.1. 平台架构设计 教育信息化云平台是一个面向教育管理机构、教育机构、

学生的学习进展，就需要对课程浏览、作业练习、交流互动、 提问答疑等数据进行实时采集和分析，而不必采集学生的饮食、 运动等数据。当然，我们并不否认饮食、运动等数据在诊断学 生体质状况方面的价值。这里所提的“数据边界”是相对于具体的 应用目的而言的，任何数据分析模型的构建都需要依赖特定的 数据集合，唯有如此才能保证分析模型的有效性和分析结果的 应用价值。 2.5.3、 要保持连续性和规范性 很多时候，仅凭某个学生的一次作业成绩并不能说明什么 大数据多维对比，找到问题学生（包括学习习惯问题、心理健 康问题），及时做出针对性辅导。 2.8.5、 教育技术服务商 2.8.5.1、 平台技术服务商 平台技术服务商的大数据技术用武之处应用需求甚多。 对于平台技术服务商而言，最大的难点在于平台顶层设计 即准确把握用户需求和平台前景规划。 大数据技术虽不能直接击中用户需求，但能快速精准地把 握市场现状，并给出趋势预测分析。从这个角度上看，大数据 给出相应的建议。比如：最近出了一款新的卡通人物书包在小 学生中很受欢迎，家长在接受类似信息后可以买孩子的生日礼 物；某学校组织了中学生足球联赛，家长可以关心一下孩子在 运动方面的成果。如果可以收集到每天，甚至每个班级的话题， 这对于构建学生学习分析平台也具有重要参考意义。 以构建基础硬件层为底层支撑，利用云计算、大数据的数 据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术， 遵循“1 8”（1 个中心平台 8 大技术标准）大数据标准体系，通