国内交流（上百场） 大型： CERNET 年会，湖工大现场会 小型：样板点参观、小型研讨活动 成功实践 • 承建国家级教育科研骨干网、省级城域网（四川、上 海） • 突破 985/211 高校 30 多所，清华大学、北京大学、南京 大学、东南大学、南开大学、西安交大、中央民大、中 南财大、中国科大等 中国区 • 资助国内高校 200 多 个创新研究项目 • 与高校的合作已经产 出约 1200

智慧校园智能化系统 设计方案 02 校园智能化系统设计 01 项目建设需求 目录 昆明长城中学于 1944 年由原清华大学校长、 西南联合大学常委梅胎琦和西南联合大学 教授潘光旦、 闻一多、 吴瞻、 费孝通等发起 ， 云南贤达襄助创办 ，是一所历史悠久的烽火 名 校。 学校定 “长城”为校名 ，不仅因为它诞生于抗日战争的烽火中 ， 长城师生应以 “ 民族 复 兴 ， 自强不息”为己任

年世界人工智能教育大会上发布了《教育通用人工智能大模型标准体系研究报告与系列标准》，在 2024 年世界人工智能教育大会上发布了《教育人工智能大模型数据治理与共享技术标准白皮书》，在 2025 年 授权清华大学出版社出版了《教育通用人工智能大模型标准体系研究报告》，这标志着我国教育大模型标准体 系建设取得了初步的成果，进入了快速发展阶段。国外侧重技术标准与伦理规范协同，欧盟《AI 法案》将教育 大模 参考依据。 表 5-1 教育部高等教育司“人工智能 + 高等教育”典型应用场景案例清单 序号 批次 学校 案例 1 第一批 北京大学 口腔虚拟仿真智慧实验室的建设与应用 2 第一批 清华大学 清华大学人工智能赋能教学试点 78 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 3 第一批 北京航空航天大学 人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台 4 第一批 北京理工大学 知识图谱驱动的智慧教学系统建设与应用 国家开放大学 基于 AI 技术的大规模个性化英语教学创新实践 19 第二批 北京大学 北大问学——智能教学平台 20 第二批 中国人民大学 人大未来课堂 AI 智能助手 21 第二批 清华大学 清华大学环境学科人工智能引擎建设 22 第二批 北京交通大学 人工智能赋能教育教学质量评价诊断 23 第二批 北京航空航天大学 人工智能赋能高等教育教学各环节质量提升 24 第二批 北京理工大学

混合精度计算 基于深度学习的分子模拟方法 深度势能 核聚变研究 凝聚态物理 等离子体计算 数值大气预报模式 大气环流模式 气候模式 类脑计算 序列比对 序列拼接 电镜三维重构 清华大学”地球模拟器” 首次突破 100T 持续升级 南京大学 AI 超 算 高校首套智算平台 计算能力 3.4P 中南大学 计算性能突破 4.7P 全国高校 NO.1 新能源材料 厦门大学嘉庚实验

李东青 马继涛 万席锋 张 翔 宋志明 吴文竞 ONA绿色全光网络技术委员会 2 2 编写单位：（排名不分先后） 绿色全光网络技术委员会（ONA） 华为技术有限公司 清华大学 中南大学 复旦大学 南京航空航天大学 南京农业大学 北京科技大学 中央民族大学 四川农业大学 广东工业大学 贵州医科大学 河海大学 广东外语外贸大学 南方医科大学 四川邮电职业技术学院 广东理工学院 广东金融学院 仲恺农业工程学院 广州中医药大学 东莞理工学院 岭南师范学院 广东轻工职业技术大学 铜仁学院 中国五洲工程设计集团有限公司 清华大学建筑设计研究院有限公司 东南大学建筑设计研究院有限公司 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司 中南建筑设计院股份有限公司 合肥工业大学设计院(集团)有限公司 中国建筑西南设计研究院有限公司

” “ ” “ ” “ ” 和 列项 可能会出现在 章 、 条 、 子条 或 子条下的条目 下。 本规范由教育部职业教育与成人教育司提出并归口管理。 本规范由中央电教馆组织起草，参与起草单位：清华大学、山东大学、北京师范大学、大连海事 大学、中央民族大学、浙江大学、北京大学、辽宁省职教信息中心、天津职业技术师范大学、北京工 业职业技术学院、中国教育技术协会。 本规范主要起草人：程建钢、刘

推进"计算社会科学交叉能力提升"等跨学科项 目，探索"教-学-评一体化"数智教学体系 ② 教学改革 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第63页 高校人工智能教育实践-案例：清华大学 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第64页 高校人工智能教育实践-案例：四川大学 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第65页 高校人工智能教育实践-案例：北大青鸟

将优先考虑以下几类合作伙伴： 1. 技术公司：寻求在 AI、大数据处理及云计算等领域具有领先 技术实力的公司合作，如谷歌、亚马逊等。 2. 高校及研究机构：与在教育科技、人工智能等领域具有领先研 究的高校，如清华大学、北京大学，或专业研究机构建立合作 关系，以便利用他们的学术研究成果，增强模型的教育适应 性。 3. 培训机构：与知名的培训机构联手，确保模型能够针对不同类 型的学习者制定个性化的学习路径和内容。

监测研究团队”（以下简称“研究团队”），研究团队内设编辑委员会和专家委 员会，共同开展高校数字化发展研究工作，编辑委员会负责编制与发布年度中国 高校数字化发展报告，成员来自教育部科研发展中心、北京大学、华东师范大学、 清华大学、中国人民大学、北京联合大学、南开大学、北京化工大学、郑州科技 学院、哈尔滨工业大学、长春工业大学等单位。专家委员会成员来自全国各地区、 各类型高校，负责对报告编制工作提出问题、提供建议。 自 体验和功能实用性方面的欠缺。而微信公众号+H5 模式虽然在一定程度上降低了 开发成本，但也暴露出组织结构映射缺失、身份识别断层、功能承载能力弱等不 足，难以满足高校复杂多样的业务需求。 （二）“先行者”实践案例的启示 通过对清华大学“荷塘·雨课堂”、浙江大学“浙大钉”等成功案例的深入 分析，长春工业大学汲取了宝贵经验，明确了自身数字化校园建设的方向。这些 案例表明，基于成熟社交生态的平台具有显著优势，如极高的用户覆盖率、强大