............................... 188 （五） 实现信息化服务的实验室(实训室)比例 ...........................................................189 （六） 接入大型仪器共享平台的设备比例......................................................... 的数据未纳入统计。 最终，纳入统计的填报高校为 1407 所，其中，双一流建设高校 116 所、其 他普通高校 613 所、双高计划院校 128 所、其他高职院校 550 所，占同类高校数 量比例分别为：双一流建设高校 80.6%、其他普通高校 55.4%、双高计划院校 65.0%、其他高职院校 38.7%，汇总情况见表 1-4-1，按高校分类的详细统计情 况见表 1-4-4。 5 表 本报告公开的统计数据中，计算出的百分比数据经过了四舍五入，导致同列 百分比数据累加未必是 100%。 本报告中涉及的所有比例、占比和平均数量，均按如下规则计算：先过滤无 效数据，然后对各个学校单独计算相关比例（或占比、平均值），最后对计算所 得各个学校的相关比例（或占比、平均值）求平均值。以表 1-5-1 示意，接入 大型仪器共享平台的大型仪器设备占比的值不一定等于接入大型仪器共享平台

产出相应的高价值统计应用。 在校生民族分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生民族分布占比及比例；亦可以以汉族与少 数民族进行分组统计学生的民族分布及其比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间汉族与 少 数民族比例的横向对比，以从侧面反映专业与民族之间的相关性。  对于没有维护民族的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生性别分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的性别分布及比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间男女比 例 的横向对比，以从侧面反映专业与性别之间的相关性。 用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护年龄段的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与 数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生政治面貌分布及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的政治面貌分布及占比。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间党员、

第三期学前教育行动计划的意见》  财政性教育经费：学前教育占比持续增加 2012 年财政性教育支出占国内生产 总值（ GDP ）的比例首次突破 4% ，达到 4.28% ，其中学前教育 经费比率也逐年提高， 2012-2015 年，占当年财政性教育支出的比例 分别为 6.5% 、 7.18% 、和 7.76% ， 8.36% ，每年增加约 0.6 个百分点。 01 财政、家庭、社会教育支出持续增长

学生满意度调查得分 预期一年内达到 90%以上 数据驱动的决策支 持 数据分析报告覆盖率 预期一年内达到 100% 优化师生互动 师生互动频率 预期一年内提升 20% 降低教学成本 教师工作量减少比例 预期一年内减少 15% 通过以上目标的实现，本项目将不仅推动学校教育质量的整体 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 测试中的表现。这对于教师提前介入，帮助学生解决潜在的学习问 题具有重要意义。 为了更直观地展示学习行为分析的结果，系统可以生成可视化 的报告和图表。例如，通过柱状图展示学生的学习时长分布，通过 饼图展示学生对不同课程资源的访问比例，或者通过折线图展示学 生的学习进度和成绩变化趋势。这些图表不仅便于教师快速理解学 生的整体学习情况，也为学生自我评估提供了参考。 例如，以下是一个简单的学习行为数据示例表： 学生 ID 平均响应时间（ART）：衡量系统处理请求的平均时间  吞吐量（Throughput）：单位时间内系统处理的请求数量  资源利用率：包括 CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情 况  错误率：系统在处理请求过程中发生的错误比例 为了更直观地展示测试结果，我们将使用如下表格记录性能数 据： 测试 场景 并发用 户数 平均响应时间 （ms） 吞吐量 （req/s） CPU 利用率 （%） 内存占用

智慧教育 - 校长应用  自动获取课堂视频的教学行为数据，并生 产图表直观表现 , 为评课专家对授课人员 的教学行为分析提供客观数据  ST 分析中教师场景比例高，则该课堂为教 师讲授型  ST 分析中学生场景与教师场景比例持平， 则该课堂偏向师生互动型。  便于老师开展横向自我对比、纵向名优老 师学习，提高教师教学技能。  便捷的预监当前所有教室的课堂实 况。  支持快捷远程控制录播主机。

智慧教育 - 校长应用  自动获取课堂视频的教学行为数据，并生 产图表直观表现 , 为评课专家对授课人员 的教学行为分析提供客观数据  ST 分析中教师场景比例高，则该课堂为教 师讲授型  ST 分析中学生场景与教师场景比例持平， 则该课堂偏向师生互动型。  便于老师开展横向自我对比、纵向名优老 师学习，提高教师教学技能。  便捷的预监当前所有教室的课堂实 况。  支持快捷远程控制录播主机。

...............................................................................64 2.9.1.2、 农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例 教育现状，并用作制定教育资源分配建议、教育管理政策。 2.8.1.1、 资源分配 分析某市、某省甚至全国生师比现状与教学效果的关联性 得出最佳生师比或指导性生师比，以此指导各地教师调动的相 应政策； 分析学校农村学生寄宿生比例，指导新校选址、旧校裁撤 等事宜； 对某智慧校园教室、实验室的空置率或利用率做大数据分 析，并依据分析结果权衡场地资源的再分配，将属于某班级/年 级/院系空置率高（利用率低）的场地调拨给其他场地使用紧张 学生体质与学生锻炼时间、强度等内容的相关性模型，并依此 提出教学建议； 通过对专任教师培训次数（人次/百人）指标的分析，探讨 教师继续培训与教学质量的相关性； 分析进城务工人员随迁子女的入学比例与该地经济发展、 政策变动、人均收入增长等因素的相关性，得出与教学管理方 案（新建学校、教师调动等）关联的模型，指导教育部门制定 合理的教学管理方案。 2.8.2、 教师 2.8.2.1、

模型的验证阶段主要关注其在未见数据上的表现。我们通过以 下几个指标来评估模型性能：  准确率（Accuracy）：模型正确预测的比例。  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 ：模型对教学评价结果的预测正确率。 - 精确率 （Precision） “ ” “ ” ：在预测为 优秀 或 不合格 等特定类别中，实际属 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。 评估系统性能：  响应时间：系统处理请求的平均时间，目标值为 200ms 以 内。  吞吐量：系统在单位时间内处理的请求数，目标值为 1000 次/秒。  错误率：系统在处理请求时的错误比例，目标值低于 0.1%。 通过持续的性能监控和优化，我们确保 DeepSeek 教学评价方 案在实际应用中能够高效、稳定地运行，为用户提供优质的服务体 验。 10. 实施与部署 在实施与部

...............................................................................64 2.9.1.2、 农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例 教育现状，并用作制定教育资源分配建议、教育管理政策。 2.8.1.1、 资源分配 分析某市、某省甚至全国生师比现状与教学效果的关联性 得出最佳生师比或指导性生师比，以此指导各地教师调动的相 应政策； 分析学校农村学生寄宿生比例，指导新校选址、旧校裁撤 等事宜； 70 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 对某智慧校园教室、实验室的空置率或利用率做大数据分 析，并依据分析结果权衡场地资源的再分配，将属于某班级/年 学生体质与学生锻炼时间、强度等内容的相关性模型，并依此 提出教学建议； 通过对专任教师培训次数（人次/百人）指标的分析，探讨 教师继续培训与教学质量的相关性； 分析进城务工人员随迁子女的入学比例与该地经济发展、 71 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 政策变动、人均收入增长等因素的相关性，得出与教学管理方 案（新建学校、教师调动等）关联的模型，指导教育部门制定 合理的教学管理方案。

排 名 。 6)综合标准分：:统计班级学生多科成绩标准分、多科目标准分排名和总 分标准分，以及总分标准分班级排名。 7)单科分数段：统计单科目单次考试中班级学生成绩在各分数段内的人数 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 。 8)多科分数段：统计多科目单次考试中班级学生成绩在各分数段内的比 例，并支持查看各分数段学生人数和学生姓名。 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。 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 N 名比例和人数，并支持图形化分析。可按平均分、及格率、优秀率进行成绩分