问题，并根据教学需求的变化不断升级评价模型。例如，可以通过 设置 A/B 测试，对比不同算法或指标对评价结果的影响，优化系统 性能。最后，方案应重视数据的隐私与安全，严格遵守相关法律法 规，确保学生和教师的数据不被滥用或泄露。具体措施包括数据加 密存储、访问权限控制以及定期进行安全审计。通过以上原则的贯 彻实施，确保教学评价方案能够高效、科学地服务于教学实践，推 动教育质量的全面提升。 4.2 方案设计流程 定期进行权限审查，确保权限分配合理。  实施最小权限原则，即每个用户只能访问其工作所需的最少数 据。 此外，学校应建立数据泄露应急响应机制，以快速应对潜在的 隐私泄露事件。应急响应机制应包括以下步骤： 1. 发现并确认数据泄露事件。 2. 立即采取措施阻止进一步的数据泄露。 3. 通知受影响的用户和相关监管机构。 4. 对事件进行彻底调查，找出根本原因并采取纠正措施。 最后，学校还应定期组织数据安全与隐私保护培训，提高全体 并存 储在安全的离线或云存储中，以防止数据丢失。 在数据安全管理方面，建立数据安全审计机制，定期进行安全 审计和风险评估，及时发现并解决潜在的安全威胁。同时，制定详 细的数据泄露应急响应计划，确保在发生数据泄露时能够迅速有效 地采取应对措施，减少损失。 在技术层面，部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御 系统（IPS）等网络安全设备，实时监控和防御网络攻击。在系统 开发和应用

推动教育高质量发展（通过现代信息技术驱动治理效能现代化 4）。 大模型为教育行业带来前所未有的发展。然而，也带来了一些不容忽视、亟待关注的问题，如人对技术的过度 依赖、人文关怀弱化、数据隐私泄露及教师角色异化等。在此机遇与挑战并存的发展潮流下，世界各国纷纷出 台国家数字化发展战略，规范技术发展路径，抢占未来发展先机，为大模型在教育领域的健康发展奠定了坚实 基础。 1.1 政策概述：世界各地人工智能赋能教育的政策 旨在敦促大学及高等专门学校制定关于在教学方面如何处理生成式人 工智能的指导方针，它明确指出了人工智能有效利用的益处（例如头 脑风暴、辅助信息收集等）和风险（例如在报告等中轻易使用、剽窃、 信息泄露、侵犯版权、输出不准确信息）。通知呼吁各教育机构主动应对， 并根据情况变化进行调整，同时强调了对学生进行人工智能素养教育 的重要性。 2023 年 9 月 联合国 教科文 组织 《教育和研究 人为本”为核心，制定政策保护数据隐私、促进公平、包容与多样性， 明确年龄限制与伦理要求。指南建议教育机构制定伦理和教学标准， 加强教师和学生的人工智能素养、学术诚信与版权意识，严防滥用和 数据泄露。指南还关注人工智能内容偏差等风险，鼓励多方合作，推 动人工智能促进创新教学，真正服务于教师、学习者和研究人员的全 面发展与权益保障。 2023 年 9 月 英国联 合信息 系统委 员会

7 ）显卡穿透技术使得 GVDI 可以流畅的运行 3D 类软件流畅运行， 4K 高清视频无损播放； （ 8 ）自动统计终端活跃度，显示上班在线时间、 下班在线时间； （ 9 ）离线锁定策略，保障数据不泄露； 02 智慧校园私有云解决方案 1 2 3 4 5 6 7 多重数据安全保障， 360 度保障数据安 全 多种登录模式（公共、专 用、多用户模式）适应不 同办公场景需求，降低设 应用服务器 管理员 管理成本高 维护与扩展困难 病毒、攻击、信息泄露 故障频繁 系统版本众多、数据分散 高耗能 集中存储 集中运算 集中管理 集中维护 升级 管理员 云服务器 CPU 、内存、显卡、 操作系统、存储…… 多种登录桌面方式 云计算模式 管理成本高 维护与扩展困难 病毒、攻击、信息泄露 故障频繁 系统版本众多、数据分散 高耗能 集中存储 集中运算 集中管理

在设计教育 AI 大模型的过程中，数据隐私与安全是一个不可 忽视的重要环节。由于教育领域内涉及大量的个人敏感信息，包括 学生的学习成绩、行为习惯、心理健康状态等，为了保护这些信息 不被滥用或泄露，必须采取一系列切实可行的措施。 首先，数据收集过程中应遵循最小化原则，仅收集为模型训练 所必需的信息，避免冗余数据的存储。同时，在收集数据之前，需 要明确告知用户数据的用途、存储时限以及其相关的隐私权利，确 为了有效保护数据，以下措施应得到实施：  加密存储：所有敏感数据必须进行加密，并采取基于角色的访 问控制，确保只有授权用户才能访问相关数据。  定期审计：对数据访问和处理行为进行定期审计，以检测和防 止潜在的数据泄露风险。建立异常行为报表机制，实时监控数 据使用情况。  数据最小化原则：在数据收集和使用过程中，遵循数据最小化 原则，仅收集和处理实现教育目的所必要的数据量，避免过度 收集。  数据生 90-100”）而不是具体的分数。  伪匿名化：使用伪标识符代替用户的真实身份标识，确保在数 据分析中，无法直接将数据与特定用户关联起来。  计算加密：对存储的数据进行加密，可以确保即使数据存储被 泄露，未经授权者也无法对其进行解读。 数据的数据集在使用前应经过严格的访问控制，仅限受信任的 工作人员和系统访问，通过权限控制与监视机制减少数据接触的范 围。 “ ” 在数据共享与使用的环节，必须确保遵循

识错误 DeepSeek 网站声 明 错误原因 偏见与歧视 如果训练数据集中存在偏见或不公平因素 ，那么 由 AI 做出的决策也可能带有类似的倾向。 隐私泄露 AI 系统需要大量的个人数据进行训练 ，这可能 导致用户隐私信息泄露 ，或敏感文件被上传。 （一） 常见问题 - 人工智能伦 理问题 （二）合理应用 - 教师如何合理应用 控制好课堂教学应用 但在课堂教学中 ，在数据资源有限的情况下

基础制度、基本国策 上升为法律 第二十一条 国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列 安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改  （一）制定内部安全管理制度和操作规程，确定网络安全负责人，落实网络安全保护责任；  （二）采取防范计算机病毒和网络攻击、网络侵入等危害网络安全行为的技术措施；  （三）采

值 ，下线长期未使用的文档 高效排障 进行业务系统对接分析和监控告警，再 通过链路追踪，快速排障 安全审计与预警 通过统计异常登录、下载量剧增等 异常行为进行监控告警，及时发现 数据泄露风险 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 19 以“数据”和“知识”双擎驱动智慧校园， 释放 高校数据价值 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 资料 业务数据 1 . 影像资料 语音资料 图片资料 OA 附件 营运域 高并发： 日活用户 1W+ 同时在线用户 1000+ 安全合规： 防非法访问，防病毒 ，防丢失 ，防泄露，保证内容合规 性 以“数据”和“知识”双擎驱动智慧校园，释放高校数据价值 高校用户分布： 用户数量级在 1W-20W+ 管理层 管理及服务人员 高校教师，科研人员 高校学生 AnyShare

师还可以通过系统内置的通讯工具与家长进行实时沟通，讨论学生 的学习情况。 最后，系统应具备数据安全性和隐私保护功能。所有学生的表 现数据都应加密存储，并严格遵守相关法律法规，确保学生的隐私 不被泄露。只有授权教师和学校管理人员可以访问这些数据，且所 有操作都应记录在日志中以备审计。 通过上述方案，教师可以更加高效地跟踪学生的表现，及时发 现问题并提供针对性的支持。这不仅有助于提升学生的学习效果， 户权限 管理，允许不同层级的教职员工根据其职责访问相应的数据和功 能。 其次，系统的稳定性和安全性是管理层的核心关注点。必须确 保数据在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问和数据 泄露。此外，系统应具备高可用性和灾难恢复能力，以最小化因系 统故障导致的教学和管理中断。 为了提升管理效率，deepseek 系统还应提供强大的数据分析 功能。这包括学生表现的实时监控、教学资源的优化配置以及教育 此外，为了提升数据的安全性和可靠性，建议实施以下措施： - 定期备份：设置每日增量备份和每周全量备份策略，确保数据在 灾难情况下可快速恢复。 - 数据加密：对敏感数据（如学生个人信息）进行加密存储，防止 数据泄露。 - 访问控制：基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保不同用户 （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

智慧应用之餐饮智慧管理——全流程可追 溯 切配 入库 清洗 餐具消毒 销售 回收 餐具清洗 留样管理 烹制 智慧应用之餐饮智慧管理——环境智能监 温湿度叠加到视频 温湿度超过范围报警 燃气泄露报警 温度 ： 20℃ 湿度 ： 50% 温度 ： 0℃ 温度： -4 ℃ 控 留样 、仓库温湿度监 测 主辅材仓库 留样冰箱 动环主机 冷菜间 冰箱 防油污 智慧应用之餐饮智慧管理——防油污监控

数据要素的价值潜能与其固有的敏感性、 隐私性以及潜在的安全风险之间 ， 存在着深刻的内在矛盾。 一方面 ，数据的汇聚、 融合与分析能够催生巨大的经济社会效益； 另一方面 ， 无序或不安全的流通则可能引发隐私泄露、 数据滥用甚至 危害 国家安全。 因此 ， 如何构建一套既能保障安全可信 ， 又能促进高效有序流通的数据要 素 市场化配置体系 ，有效打破 “数据孤岛”现象 ， 已成为推动数字经济持续 健