大语言模型 ) 和 AI 生成内容 (AIGC) 工具，工作流程已经发生根本性变革，实现效率 和创意质量的双重提升 3. 创造新职业 • 提示词工程师、大模型数据工程师、大模型应用开发工程师、 AI 架构师等 • AIGC 设计师、 AI 产品经理、 AI 游戏策划、 AI 安全专家、 AI 伦理与法规专家 n 从组织结构和工作流程角度来看，人数很少的公司可能做出影响世界的产品 业务 层 开放 API ： 1.RAG 问答服务、意图识别服务、问题推荐服务、定制学习策略、学习引导服务、搜索增强服务、文字向量化服务、 TTS 语音服务、图片理解服务 2. 可基于 API 开发学校自主应用、大赛赛题、横向课题 定制化模型训练： 1. 训练学科领域的垂类大模型 2. 基于青鸟教育大模型训练高校自有模型 各院校可以基于自身数据进行 LoRA 模型的定制化训练，精准适配科研 验 证 ； P rompt 模 板 案 例 学 习 ； • 交互引导指令 ；意 图 识 别 指 令 ； • 情感分析指令 ； P rompt 的 迭 代 优 化 课程实训平台 1 大模型应用开发实训系统 • A PI 调用练习 、 竞 赛 赛 题 训 练 • 计 算 机 视 觉 技 能 训 练 、 自 然 语 言 处 理 技 能 训 练 、 A PI 文 档 学 习 与 实 践 • 错

.........................................................................................53 3.3.1 开发语言与框架.........................................................................55 3.3.2 数据库与存储..... .......................................................................................173 10.1.1 开发成本................................................................................175 10.1.2 运营成本. 应用服务层：为教师、学生和管理者提供智能化的 教学工具、学习平台和管理系统。 项目的实施将分三个阶段进行：第一阶段为基础设施建设，包 括硬件设备的采购和网络环境的优化；第二阶段为系统开发和集 成，完成各个功能模块的开发和测试；第三阶段为全面推广和应 用，逐步在全校范围内推广使用。项目的成功实施将显著提升学校 的教学效率和管理水平，为新时代教育信息化发展提供典范。 1.1 项目背景 随着教育

..................................................................................77 2.10.8、 大数据业务开发平台................................................................................78 2.10.9、 大数据业务可视化分析 ................................82 2.12、 智慧校园大数据业务开发平台......................................................................82 2.12.1、 智慧校园大数据业务开发平台架构图............................................... 2、 系统开发设计模式..................................................................................215 （1） 具有成熟的设计开发方法和工具。经过多年的研究和积累，基于 C/S 模式的系统设 计开发方法已被用户所掌握，并且，众多的数据库和软件生产厂商提供了各种可视化工具和编 程语言来扶持它的开发，而目前 B/S

教育管理亟待信息化升级 应用常态化和融合创新 全面规模化  “ 三通两平台”建设大力推进  启动“互联网 +” 行动计划  数字技术与教学场景亟待融合  教育资源数字化升级，在线课程开发设计  教育信息化建设向技术产品、平台、应用转移  全时域、全空域、全受众的智能学习要求  智能学习体系亟待建设，多种技术融合赋能  全面建设社会主义现代化国家，教育模 式变革，教育现代化 ，适应军事场景需求 教务、 教 学 、 教 研 、 教 管 、 教服、 校 园 、 宿 舍 、 食 堂 异构算力适配 模型管理 模型训练 模型开发 算法引擎 服务管理 服务发布 预置能力 固件管理 智能 开放 OP YTr orch 便捷 公共 算力 架构分层解耦 ，硬件、平台、应用多品牌兼容扩 人工智能平台 试验 算力 件 应 用 硬 件 智算中心： 算力管理（资源动态分配 ， 算力利用率提升） 模 型训练 通过分布式、 虚拟化等技术 ，构建 AI 开发应用所需的算力池 ， 并且实现全方位的相关资源管理 ，加速模型开发迭代 ，使 AI 在更 广泛的延伸到相关应用场景中。 Kubernetes + Docker OS （ centos/redhat/ubuntu ） 资源

在前列。例 如，美国在 2019 年发布了《国家人工智能研发战略计划》，明确 提出将人工智能教育纳入 K-12 “ 教育体系，并通过 AI for K-12”计划 推动中小学阶段的人工智能课程开发与教师培训。欧盟则在《人工 智能战略》中强调，人工智能教育应从基础教育阶段开始，培养学 “ ” 生的计算思维和创新能力。英国政府通过 国家计算教育计划 推动 中小学阶段的人工智能教育，并设立了专门的人工智能教育基金， 学课程体系， “ ” 并通过 未来学校 项目，推动人工智能技术在教学中的应用。韩国 则通过《人工智能国家战略》推动中小学阶段的人工智能教育，并 设立了专门的人工智能教育研究中心，支持相关课程的开发与实 施。 此外，发展中国家也在积极探索人工智能教育政策的制定与实 施。例如，印度在《国家人工智能战略》中提出，将人工智能教育 “ ” 纳入中小学课程体系，并通过 数字印度 计划推动教育信息化的发 国家教育计划 从全球范围来看，人工智能教育政策的制定与实施呈现出以下 几个趋势：  政策导向明确：各国政府通过制定明确的政策文件，推动人工 智能教育在中小学阶段的普及与实施。  课程体系完善：通过开发专门的人工智能课程，培养学生的计 算思维和创新能力。  教师培训加强：通过设立专门的教师培训项目，提升教师的人 工智能教学能力。  技术应用广泛：通过推动人工智能技术在教学中的应用，提升

..................................................................................77 2.10.8、 大数据业务开发平台................................................................................78 2.10.9、 大数据业务可视化分析 ................................82 2.12、 智慧校园大数据业务开发平台......................................................................82 2.12.1、 智慧校园大数据业务开发平台架构图............................................... 2、 系统开发设计模式..................................................................................215 （1） 具有成熟的设计开发方法和工具。经过多年的研究和积累，基于 C/S 模式的系统设 计开发方法已被用户所掌握，并且，众多的数据库和软件生产厂商提供了各种可视化工具和编 程语言来扶持它的开发，而目前 B/S

配套设备选型采购...................................................................................38 6.4. 软件开发...................................................................................................38 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 颁布《教育信息化十年发展规划》，对教育信息化提出明确的 发展任务：“把教育信息化纳入国家信息化发展整体战略，超前 部署教育信息网络”；“加强优质教育资源开发与应用，强化信息 技术应用，提高教师应用信息技术水平”；“构建国家教育管理信 息系统，搭建国家教育管理公共服务平台”。 面对新的机遇和挑 战，国家大力推进教育信息化建设。未来几年内，通过信息化 传输加密：支持多种对称和非对称加密算法，保证用 户信息在传输过程中不被窃取和篡改。 9、 可扩展性：对后续的业务系统扩充和扩展有良好的兼 容性。 2.3. JavaEE 跨平台研发技术 平台的开发基于最新的 JavaEE 开发框架和 Java 语言来开 发本项目的大部分应用。系统能够一次编译，就能在 Windows Server 和 Linux Server 等不同的操作系统平台上运行，满足不 同用户对应用平台选择的需要。

具针对性和有效性，从而使其能够在实际教育场景中发挥出最大的 价值。为了进一步明确各个用户群体的特征以及需求，可以绘制如 下的用户群体关系图： 以上用户群体的清晰划分，有助于在 AI 大模型的开发与应用 过程中实施精准的市场定位及需求匹配，确保模型能够服务于更广 泛的教育场景。 2.1.1 学生 在针对教育 AI 大模型的设计方案中，学生作为主要用户群体 之一，其特征和需求的深入分析至关重要。学生通常处于不同的年 自动生成教学材料和习题。 2. 提供学生表现的实时监测和分析报告。 3. 推送个性化的职业发展学习资源。 4. 促进师生互动，提升教学参与度。 最后，为了确保 AI 技术能够真正服务教师的实际需要，开发 团队应与一线教师进行深度交流，了解他们的具体痛点和期望，从 而进行有针对性的功能设计与优化。这样不仅能够提高教师的使用 积极性，还能在一定程度上提升学生的学习效果与满意度。 2.1.3 家长 在访谈过程中，记录用户的反馈信息非常关键。可以选择录 音、文字记录或使用视频记录等方式，确保后续分析的准确性和完 整性。通过对访谈内容的归纳和提炼，我们可以将用户反馈整理成 需求特征，为后续的设计和开发提供依据。 为了确保访谈的有效性，建议控制每次深入访谈的时间在 30 至 60 分钟之间。这一时间段足以让用户充分表达其观点，同时避 免因时间过长而造成的疲劳与注意力分散。此外，为了提高访谈的

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—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 ·········· 47 3.2.3 算法：教育大模型的核心引擎与风险应对策略 ········································ 48 3.2.4 开发工具：教育大模型全栈开发工具矩阵 ··········································· 49 3.2.5 安全、伦理和隐私保护：教育大模型建设和应用的有效保障 ······· 67 4.3.1 教育大模型的标准架构 ·························································· 68 4.3.2 教育大模型设计和开发的原则 ···················································· 69 4.4 教育大模型的实施路径 ·······················

................................................................... 88 10.5. 表单构建服务(表单开发和报表引擎)............................................................89 10.6. 业务分析 ...... 国家信息化发展整体战略，到 2020 年基本建成覆盖城乡各类学校的教育信 息化体系，充分利用优质资源和先进技术，整合现有资源，构建先进、高效、实 用的数字化教育基础设施，推进数字化校园建设。加强优质教育资源开发与应 用， 加强网络教学资源体系建设，建立开放灵活的教育资源公共服务平台，促进 优质 教育资源普及和共享，鼓励学生利用信息手段主动学习、自主学习，增强运 用信 息技术分析解决问题的能力。 为 生成器。提供可自定义的接口定义工具，用户可根据简单配置在主数据平台发 第 9 页 布对外服务接口供其他业务系统调用。 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，