置，提升教学效率，促进个性化学习，从而全面提升中小学教 育质量。  教育公平的促进：通过人工智能技术的普及，可以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 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 中小学人工智能应用政策的比较分析，揭示我国政策的优势与不 足。第四部分将重点分析我国中小学人工智能应用政策的主要问 题，包括政策制定与实施的脱节、资源配置不均、教师培训不足 等。最后，文章将提出针对性的政策建议，包括加强政策顶层设 教育中的实际影响，并为后续政策的优化提供依据。首先，评估应 涵盖多个维度，包括学生的学习效果、教师的教学能力提升、学校 的信息化建设水平以及教育资源的均衡分配情况。这些维度的评估 不仅能够反映政策的直接效果，还能揭示政策在实施过程中可能存 在的问题和挑战。 在学生学习效果方面，评估可以通过对比实验组和对照组的学 生成绩、学习兴趣、创新能力等指标来进行。例如，可以通过标准 化测试、问卷调查、课堂观察等方式收集数据，分析人工智能技术

教师角色和责任的变化 ， 同时强调教师的核心作用 是不可复制的 ， 他们的责任 自主性不能被人工智能所篡夺 ； 支持 教师将审查当地政策是否保护 人工智能时代教师的权利和责任。 CG1.2. 4 揭示与缺乏 用户的问责制 ， 鼓励教师 检查特定 AI 工具的可解释限制 (比如 AI 无法理解现实世界 或对价值观做出判断) ， 以及 无法解释的幻觉 ， 错误的答案 和对当前事实的虚假陈述 人工智能工具的生成 相关知识和技能 数据、算法和编码。 知情举报 在设计伦理中 ： Apply 了解 AI 如何 是训练和示范 调查性别的能力 偏见和歧视 反对残疾人 或弱势群体 可能植根于数据集 ， 数据标签、算法和 训练方法。揭示和 报告任何基于证据的 偏见或伦理的发现 风险。 CG3.2. 1 丰富操作和 比较典型的经验 AI 工具 ， 支持教师 获得主要功能的经验 并学习操作技能 这些工具 ； 指导他们分析 异同 常见的人工智能技术 AI 教练的人 模拟特定的 专业发展 这样教师就可以 练习并获得反馈 - 例子可以包括 处理一个困难的班级 ， 当地法规培训 ， 或模拟学生 有困难。 人类控制的用途 协作的 AI 专业发展 ： 揭示的道德风险 AI 操纵平台 并实施预防性 避免消极的措施 影响。设计人 - 受控活动 利用 AI 平台或工具 范围资源或提供 在线指导支持 协作专业 发展。 LO5.2. 3 扩展知识 以及使用人工智能的技能

解决了部分问题，投入与产出不均衡，如何利用高质量的数据进行更深层次的 使用，成为了新的问题。 第四阶段：数据分析挖掘阶段 建设任务 高校信息化建设的数据挖掘阶段，立意于提高数据的使用价值，进行更深 层次的挖掘，从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息， 识别出存在于数据中有效的、新颖的、具有潜在价值的乃至最终可以理解的模 式，为管理层决策提供支持。 建设的成效 通过对学校大数据的挖掘与分析，可智能为管理层提供数据决策支持，量

政策概述：世界各地人工智能赋能教育的政策 自 2019 年以来，联合国教科文组织、欧盟以及美国、英国等国家的相关机构近几年密集发布了一系列政策文件， 体现了国际社会对规范和引导人工智能在教育中应用的高度重视，揭示了关注的重点领域和核心议题，展现了 当前国际人工智能教育政策的图景与趋势。 1.1.1 国际政策：高度重视人工智能的影响，发布政策推动应用 国际组织及各国政府出台的相关政策、指南和框架，旨在引 度赋能并重塑高等教育的各项核心职能——包括人才培养的模式创新、科学研究的范式变革、社会服务的质量 提升、文化传承创新的路径拓展以及国际交流合作的深化，其本质是构建一个以数据为核心驱动力的智慧教育 新范式：通过智能化分析揭示教育规律，依据个性化需求作出针对性决策，提供高效便捷的智慧服务，最终形 成一个线上与线下深度融合、互联互通的教育新生态。这不仅标志着高等教育正从侧重“规模供给”的阶段， 向更加注重内涵、质量与效 关研究成果，快速获取前沿的科学知识。这种数据驱动的研究方法为科研活动提供了新的视角和手段，减少了 传统文献检索和数据分析中的人工干预，提高了科研的精确度与效率。通过对科研数据的深度挖掘，大模型能 够揭示潜在的研究方向，甚至预测研究趋势，帮助科研人员在复杂的科学问题中找到突破口。 大模型的应用推动了学科交叉的深度融合。在传统科研模式中，跨学科的协作常常面临知识壁垒和沟通障碍， 而大模型的应用突破

其次，在线学习平台的数据采集是学生数字化学习行为分析的 关键。平台可记录学生的学习时长、访问课程资源的频率、完成作 业的时间以及在线测验的成绩等。这些数据可通过日志分析技术自 动获取，并结合时间序列分析，揭示学生的学习习惯和知识掌握进 度。例如，平台可以统计学生在不同时间段的学习活跃度，从而判 断其学习效率的高峰期。 第三，作业和考试数据是学生学习效果的直接反映。作业完成 情况、正确率、错误类型以及考试分数分布等数据可通过教务系统 Transform, Load）流程进行清 洗、转换和标准化处理，确保数据的准确性和一致性。 在数据预处理完成后，系统将采用多种分析技术，如描述性统 计分析、趋势分析、关联规则挖掘以及预测建模，来揭示数据背后 的规律。例如，通过对学生成绩的趋势分析，可以识别出哪些学生 在特定学科上表现持续下降，从而及时采取干预措施。同时，使用 关联规则挖掘技术，可以发现不同学科之间的关联性，为课程设计 提供参考。

迪显咨询首席分析师 从教到学的跃迁 集成式智能定义AI教室新纪元！ 孙潮劲 未来教育系列产业报告主编 AI 指引教与学 探索智慧教室高质量发展之路！ 柏拉图在《理想国》提到「洞穴之喻」，深刻地揭示 了教育的目的——引领人们走出洞穴，从虚幻局限， 通过受启蒙，探索到真实世界，看见更多维的万物， 从而获得真理、理智与智慧。 站在2025年， 各类AI技术特别是生成式大模型普及应 用，为 知识传授与个体性差异辅 导的矛盾，AI通过构建以个人知识图谱为核心的学情诊断系统，能够持续追踪并分析学生在作业、测验、课堂互 动中的每一个数据点，将模糊的感觉转化为精准的、可视化的诊断报告，清晰揭示出每个学生在具体知识点上的 掌握程度、潜在误区以及思维瓶颈，为实现真正意义上的因材施教提供了数据基础。 自适应学习平台能够根据每个学生的知识图谱，动态规划出最优的学习路径，并自动推送匹配其能力水平的个性 教情与学情联动分析：揭示教学因果关系，赋能教学模式创新 学校管理者（如教务处、学院领导）面临的核心痛点是教学质量监控覆盖面窄、效率低下、评价缺乏统一标准。 传统的督导巡课耗时费力，且难以形成系统性的、全局性的质量视图。AI通过构建智能化的督导巡课平台，实现 了教学质量管理的范式革新。 AI课堂分析的最高阶价值，在于它能够将教情数据与学情数据进行关联性、因果性分析，从而揭示出不同教学行 为与

b)以职业领域的技术为背景，内容特色明显，知识脉络清晰，技术体系完整，技术思想和技术方 法突出； c)充分展示某个职业领域的技术发展历程、主要的技术发明和标志性人物，展示技术的奥妙、神 奇和威力，揭示技术对变革人们的生活方式和工作方式、推动社会进步、引领未来的巨大作用， 激发学生对技术的热爱； d)传播技术知识，展示技术专家在技术发明过程中体现的技术思维、技术思想和技术方法； e)按照技术

A、校级数字文献资源 B、院系建设的学科学术资源数据库 C、校级机构知识库 D、其他 E、无 *备注： （1）“机构知识库”：指一种基于全球开放理念的新型知识组织与传播的门户，允许搜索 引擎发现、揭示，便于全球学者、机构之间的学术交流与分享； （2）“已建设”包含“已采购”的含义。 【多选】 40.实验室（实训室）管理信息化已涵盖的方面包括（）。 A、实验室管理 B、设备管理 C、耗材管理