光驱 三星 SH-222AB 1 7 2、软件设备 BIM 技术不是靠单一软件来实现的，是结合不同阶段和功能的软件联合应 用的，结合自身情况及项目需求选择适合的 BIM 软件，同时考虑功能成熟度、 资金、服务、使用习惯等因素，综合考虑采用如下软件： 类型 产品名称 主要功能 三维设计软件 Revit AutodeskRevit 软件可以按照建筑师和设计师的思考 方式进行设计，因此，可以提供更高质量、更加精确

的控制，有效降低人为因素所产生的数据问题，提高数据应用质量。 第 1 3 页 3)提升数据资产管理成熟度，实现主数据全命周期的动态管理 基于标准的数据管理模型，实现基于数据平台的规则整合、统一定义和发布 等事务的集中处理。通过数据的审计支持，来保证数据变化经过严格的审批 经； 通过数据管理的持续优化和绩效改进，提升数据资产的管理成熟度。由此实现主 数据申请、校验、审核、发布、维护、变更、注销等全生命周期的业务管理，实 息，全面深入地理解组织现行的组织架构、业务流程以及信息化建设情况，找出 用户所面临的问题，准确把握用户真正的需要，为最终整理出符合用户需要的需 求做准备。 通过调研成果的总结与分析，运用主数据管理成熟度模型对学校主数据管理 的现状进行科学的评估。与高校领先者的实践水平进行差距对比，从而明确改进 方向。同时，结合学校各个信息系统建设和应用情况，收集系统数据，界定主数 据范围和应用单位。通过以上

术。 ●系统现状：灾备技术必须充分考虑与现有系统的配合。现有系统的应用分布、应用的实 现方式、硬件设备平台的种类、存储数据量的大小、IO吞吐量的大小等，都会对灾备技术的选 择产生影响。 ●技术成熟度：灾备系统必须采用成熟可靠的技术，保证系统持续、稳定的运行。该技术 应具有类似于电信业务运营支撑系统灾备建设的成功案例，不能由于技术手段的不成熟或不稳 定而增加系统新的风险。 ●灾备系统环境： 实践模型对本项目进行服务质量管理和控制。各阶段包括电话支持服务、internet/mail 支持 服务、现场支持服务等维护服务活动均按以下要求监控质量： 衡量标准 具体考虑因素 功能度 准确度、互操作性、安全性 可靠性 成熟度、容错性、可恢复性 可用性 可理解性、可学习性、可操作性 效率 时间特性、资源特性 可维护性 可改变性、稳定性、可测试性 此外服务质量监督部门还提供与项目有关的质量保证计划，说明每个阶段所提供的质量保 促 使全员参与，建立符合 ISO9001 标准的质量体系和符合 ISO/IEC 20000 标准的 IT 服务管理体 系，并采用内审、管理评审等自我改进的手段，认真实施，增进产品质量和服务能力成熟度。 在进行维护服务工作时，要保证质量，遵守工期；同时加强测试，使服务工作安全可靠； 第 96 页 共 157 页 各部门之间要团结协作，互动沟通，共享各类有关信息；对员工要强化培训，提高素养，为顾

配置较为杂乱，存在多个单点故障。为此，我们设计了以下改进方 案： - 重构网络拓扑，采用冗余设计，确保关键设备和链路的高可 用性。 - 实施网络流量监控，实时分析网络状态，及时调整带宽分 配。 最后，基于现有技术的成熟度和团队的技术能力，我们对新技 术的引入进行了成本效益分析。通过对比不同的技术方案，我们认 为采用上述改进措施可以在保证系统稳定运行的同时，显著提升系 统性能和安全性，且具有较高的投资回报率。 进的重要环节。为了更好地适应教育行业的快速变化，需建立一个 系统化的新技术引入流程，确保技术更新与教育需求相匹配。首 先，应设立专门的技术评估团队，负责跟踪国内外教育技术的最新 动态，并进行初步筛选。评估标准可包括技术的成熟度、与现有系 统的兼容性、实施成本以及预期的教育效果等。 在技术评估的基础上，进一步进行小规模试点测试，以验证其 实际效果。试点测试应选择具有代表性的班级或学科，确保测试结 果能够反映技术在不

层面关于教育信息化 2.0 和人工智能教育的政策文件，分析其目 标、措施和实施路径。技术应用评估则聚焦于人工智能技术在中小 学教育中的具体应用场景，如智能教学系统、个性化学习平台和智 能评估工具等，评估其技术成熟度和应用效果。教学模式创新部分 探讨人工智能技术如何推动教学模式的变革，包括翻转课堂、混合 式学习和项目式学习等新型教学模式的实践与推广。效果评价则通 过定量和定性相结合的方法，评估人工智能教育应用对学生学习效

APP”为核心的信息化集群架构，确保跨系统的无缝连接与 高效协同。 4.迭代发展：传承工程思维理念，构建信息化“迭代发展”模式。将型号研 制中的“需求牵引、技术推动”方法论应用于信息化建设，引入“数字成熟度模 型”评估体系，建立“原型验证→试点运行→规模推广”三阶段推进机制。所有 项目均源自学校和师生的实际需求，学校根据校情与用户共同建设。建成后，通 过用户使用和反馈进行迭代升级，并依据用户需求持续优化，形成“建设-运营 流程的智能化重构，深度赋能教学、 科研、治理和服务等学校核心业务领域。 自 2024 年元旦“艾比特”上线以来，学校持续完善智慧赋能体系，加速覆 盖全员、全过程、全方位，同年通过数据管理能力成熟度评估（DCMM）并获“稳 健级”贯标，标志学校数字化转型进入新阶段。基于生成式 AI 专属助理“艾比 特”作为首批教育部“人工智能+高等教育”的应用场景典型案例和工信部“2024 年信息技术应

通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作 的分析和判断，应用到实际工作中，从各个方面推动学校全面 创新。 通过对教学过程、学习行为、学习成绩、教学满意度、教 师需求量、专业师资质量、专业成熟度、行动轨迹等综合分析， 建立教师画像、学生画像、专业画像，直观了解优势和不足， 预测发展状况。 通过对学生人数、宿舍分配、教室使用、能源消耗、网络 消耗、食堂消费、图书馆利用等进行综合分析，建立各资源利

的分析和判断，应用到实际工作中，从各个方面推动学校全面 124 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 创新。 通过对教学过程、学习行为、学习成绩、教学满意度、教 师需求量、专业师资质量、专业成熟度、行动轨迹等综合分析， 建立教师画像、学生画像、专业画像，直观了解优势和不足， 预测发展状况。 通过对学生人数、宿舍分配、教室使用、能源消耗、网络 消耗、食堂消费、图书馆利用等进行综合分析，建立各资源利