- 《欧盟人工智能法案》 （ 2023 年 ，核安全列为 “高风险 ” 类别） - 《核安全与辐射防护监察 长报告》（ 2023 年） - EDF 弗拉芒维尔 EPR 项目 AI 优化反应堆热效率 1.2% - ASN 参与 Nuward 小型 堆 AI 非能动安全系统设计 - 采用 “风险分级 ” 监管模式 ，要求第 三方评估 的监管考虑》等几个技术文件。 探 讨 了 DT 技术在核应用中对核管理 委员 会监管活动的潜在影响。 本报 告描述 了核 DT 系统及其在核电厂 应用中的 能力 ， 随后确定和讨论了 一些值得特 别考虑和提供实施机会 的管制活动支 持 DT 的技术和能力。 （三）美国核管会（ NRC ） u2023 年发布《 2023-2027 财年人工智能战 略 规划》 ， 见解一是确立五个目标：

Tawil）的指导下， 该出版物的起草工作由教育科技和人工智能单元负责人苗风春（Fengchun Miao） 牵头。 我们感谢以下专家对手稿进行同行评审：Kaushal Kumar Bhagat，印度理工学院卡哈 格尔分校助理教授；Daniela Costa，项目协调员。 Cetic. br ; Ke Gong，世界工程组 织联合会（WFEO）主席; Ana Laura Martinez，技术合作协调员; Cetic Zebaze，哈拉雷教科文组织办公室科学技术与创新高级计划专家；以及通信和信息 部门全纳信息和数字包容部分的Jaco Du Toit主任和Zeynep Varoglu计划专家。 感恩也延伸到珍妮 · 韦伯斯特 ， 用于文案编辑和校对。 特别感谢未来学习与创新部门中技术与教育AI单元的Luisa Ferrara女士，在管理专家意 见、协调稿件起草和校对方面所做出的贡献。来自同一单元的Fideliz Apilado、Laicia Progression level 1: Acquire 教师的 AI 能力框架 - 第 3 章 ： 教师的 AI 能力框架的结构 2. 开发 对与人工智能以及人机交互 相关的典型伦理问题的基本理解，特 别是与人权保护、个人数据、人类自 主性以及语言和文化多样性相关的问 题，并倡导包容性和环境可持续性。 1. 培养 对人工智能有深刻的认识， 即人工智能是由人类领导的，并且AI 创造者的公司和个体决策对人类自主

所大学，已经为数千名大学生提供了奖学 金，在当地华为办事处实习以及赴华为工作 与体验 34 华为在教育行业（中国） 校企合作 • 国际交流（ 20 多场） 卢森堡大学 \ 麻省理工 \ 纽卡斯尔大学 • 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

完成率等），构建详细的用户画像。 2. 内容特征提取：对于学习资源（如视频、课件、书籍等），提 取其特征信息（如主题、难度、格式等），便于后期的匹配分 析。 3. 相似度计算：采用适当的相似度计算方法（如余弦相似度、皮 尔逊相关系数等），对用户和内容之间的相关性进行评估。这 一步是核心，决定了推荐的准确性。 4. 推荐生成：基于计算结果，利用协同过滤、基于内容的推荐或 混合推荐的方法生成个性化的学习资源推荐列表。 1. 题型分析：系统需解析题目类型（议论文、说明文等），适应 不同的评估标准。 2. 文本特征提取：利用自然语言处理技术对学生的文本进行分 析，提取诸如词频、句式结构、逻辑连贯性、语法准确性等特 征。 3. 评估模型构建：通过机器学习算法（如支持向量机、随机森林 等）构建评分模型，以便根据提取的特征进行预测。 4. 评估反馈：为学生提供详细的反馈信息，包括诸如写作结构、 思维深度、 用中的困扰点。 2. 问卷调查：设计结构化问卷，涵盖以下几个方面： o 功能易用性（使用难易程度） o 界面设计美观度 o 信息获取的便利性 o 整体满意度和推荐指数 问卷可采用 5 级李克特量表，让用户对每个维度进行评分，便 于后续数据分析。 3. 深度访谈：通过与用户进行一对一访谈，深入了解他们的使用 体验及建议。重点关注用户在具体情境下的感受，挖掘潜在需 求和未被满足的期待。

OAM 的操作运维管理 API 接口。接口中关于云租户感知的基础设施资源生命周期管理 API 的典 型形态为 Web RESTFUL 接口。南向接口为业务应用执行平面的 x86 指令，以及基础设施硬件特 有的、运行在物理主机特定类型 OS 中的管理 Agent，基于 SSL 承载的 OS 命令行的管理连接。 北向接口中的 OAM API 则往往采用传统 IT 和电信网管中被广泛采用的 Web RESTFUL、SNMP VPN设备*2，SOC管理平台*1，等保测评费用另计） 套 0 利旧 14 机架 标准48U机架 架 8 15 管理平 台 多云管理平台标准版 套 1 16 灾备平 台 配置包含：双路至强CPU（英特尔至强银牌 4210R 2.4G, 10C/20T, 9.6GT/s, 13.75M 缓存, Turbo, HT (100W) DDR4-2400）、128GB内存（最大可扩 展至12*64GB（768 对每一个虚拟机的备份，均涵盖了该虚拟机所运行业务的所有环境、配置和数据信息。 涉及的设备清单如下： 序号 产品名称 配置 单位 数量 说明 16 灾备平台 配置包含：双路至强CPU（英特尔至强银牌 4210R 2.4G, 10C/20T, 9.6GT/s, 13.75M 缓存, Turbo, HT (100W) DDR4-2400）、128GB内存（最大可扩展至12*64GB（768 GB)）、2块480GB

等结构化数据。这 些数据将作为基础数据源，为后续的分析提供支持。其次，结合线 上问卷调查的方式，设计针对学生、教师和家长的问卷，涵盖教学 质量、学习体验、课堂互动等多个方面。问卷内容将采用李克特量 表（Likert Scale）进行设计，以量化的方式反映各方的意见和建 议。此外，我们还将引入课堂观察记录，由专业的教育评估团队对 课堂教学过程进行系统观察和记录，重点关注教学方法的有效性、 （AHP）或基于数据驱动的统计方法来确定。以下为具体操作步 骤： 1. 专家咨询法：邀请教育领域的专家、资深教师和学校管理人 员，通过问卷调查或座谈的形式，对各项指标的重要性进行打 分。采用德尔菲法（Delphi）进行多轮反馈，逐步收敛专家 的意见，最终确定权重。 2. 层次分析法（AHP）：将评价指标按照层次结构进行分类， 构建判断矩阵，通过两两比较的方式确定各指标的相对重要 性。 ，例如支持向量 机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度神经网络 （DNN），以便对学生表现进行多维度分类和评估。 在模型选择过程中，需考虑以下几个因素： - 数据规模与特 征：根据教学数据的规模（如学生数量、课程数量）和特征（如学 生成绩、课堂参与度、教师反馈等）选择适合的模型。数据量较大 且特征复杂时，DNN 模型可能更为合适；数据量较小且特征较为 简单时，SVM

越 分 9 it9 析 快 表 党 t □ 直 排 8 9 析 纱分析 8 门临：4 分折 分类庄表 分类施+ D 特 分 有 易分 析 分 上领畅十场 证 类 表 分 两 + 业 IEE T0.1300m STATUS=1 iin 热 ae 组 自此评价 同学评价 家长许价 起们许价 游项确胞 学 期 综 合 水 平 雷 达 图 105 曲线图 评价 维 度 成 绩自画 簿期 特 总结 别 人 眠中的 我 社团 活 动 奖 励 2013 学年下学期 综合素质报告单 综合素质报告单 自 我 评 份 同 学 评 俭 长 评 价 老 师 评 价 05 第 一 学 ● 心 发 展 水 平 学 业 发 展 水 平 严 爱 特 长 香 进 品德发展 水 平 姓名：陈淋 学号： 2013200017 班绿： 4 班 切换学年半期： 2013学年下学期⑧ 2013 学年下学期 综合素质报告单 综合素质报告单 旅 学期视图

组织人工智能原则》明确提出尊重人权和民主价值观，联合国教科文组织多项指南强调保护数据隐私、促进公 平包容。欧盟《人工智能法案》为关键领域建立风险分类框架，确保人工智能系统维护基本权利。这些政策特 别关注特定需求群体保护，要求人工智能技术应促进教育公平，消除数字鸿沟。欧洲职业安全健康局特别关注 人工智能对教师职业健康的影响；安全防护方面，各国政策文件重点关注人工智能系统的稳健性和可靠性。英 驱动转向证据驱动，为后续大模型的深度应用奠定坚实基础。 大模型深化数据驱动治理效能。基于大数据训练的大模型通过深度学习、跨界融合与群智协同，显著提升教育 治理的预测性与科学性。在预测环节，大模型突破传统德尔菲法等经验化方法的局限，通过多维建模和概率估 算，对管理目标、影响因素及应对策略进行综合预测。在治理过程中，大模型促使各项指标实现精准量化与动 态评估，有效遏制暗箱操作与感性决策，强化教育治理的理 堂交互场景。其关键技术包括大模型驱动的自然语言理解与生成、多模态数据实时采集与分析、情绪评估与反 馈机制、虚拟现实技术及智能互动算法、音频识别与合成、数字人的 3D 建模等。项目利用大模型驱动不同特 点的数字人学生，构建了真实多元、开放灵活、安全可控的融合实训空间；基于多模态的教学过程数据，生成 多维度画像，全方位课堂诊断，学习资源精准推送；个性化技能养成路径智能推荐，形成“教学实践—画像—

硬件基础设施、开发 环境等采取直接租赁区域云数据中心的业务服务，满足 XX “ ” 市 数字城市 “ ” 建设和 云计算 产业发展的统一规划，实现最大化资源共享和利用。 “ ” 两 个 特 色 未来 XX 学校基地的生源将由 XXXX 学校、XXXX 学校以及 XX 学院 三所 学校的在校生组成，预计到 XXXX 年，在校学生人数规模为 XXXX 人。XX 学校基地的主体功能将包括：①从事 生生互动等网络学习活动。 第三，教与学的方式将发生很大改变，教师通过智慧学习环境能够快 速识别学生特征，根据其课内、课外学习过程，对其进行合理分析与判 断，将学习资源进行个性化推送，并在小组协作中进行优化组合，发挥特 长，激发学生的学习兴趣与热情，提高学习效果。基于 Web2.0 理念的技 术 将得到充分的应用，Wiki 、 日志、博客等在教学中将会发挥重要作 用，支 持学生的共同学习与反馈，培养自主学习能力，有利于知识的建 学院的新闻发布、教学活动安排、实况转播、下达通知、视频欣赏等功 能。校园信息发布、查询及 LED 显示系统是在特定的区域安装显示设备 或 查询终端，为特定人群进行信息传播和产讯，系统可以针对收看人群的 特 点设计专门的内容，使观众得到最及时、准确的信息，可在学院的大 门、 教学楼、行政楼、学院院区、实训基地、会议室、图书馆、宿舍、 食堂等 位置设立数字媒体播放器，连接各种显示设备，如液晶电视、液晶

体制机制改革作为突破口，建立以“体制改革、机制创新、服务引领”为核心的 具有南大特色的信息化建设新模式，推动管理体制变革，创新“项目双负责人” 机制，强化多部门协同，优化业务流程；以机制为导向，建立符合信息化人才特 244 点的评价与激励机制，充分激发信息化队伍活力；不断强化服务意识，让“以服 务为中心”的理念深入人心，大力推行“首问负责制”，将师生满意度作为检验 信息化各项工作的重要依据，推动服务模式改革与创新，系统解决了制约信息化 和一个低代码开发平台，直接系统级打通底层数据，探索一条高效、可持续的信 息化建设道路。 注重开发队伍的建设，自主培育研发团队，从工具开始，逐步开发完善平台 建设，围绕学校的实际业务需求和工作流程，开发应用场景微应用和贴合学校特 色的信息化系统，同时建立软件运维队伍，能根据学校发展和师生反馈及时对平 台进行优化升级，确保系统的实用性和可靠性。 三、破壁之术：多维创新构建数字生态体系 1. C 管理模式流程化：强化顶层设计 支撑校级算力平台助力科研 截至 2024 年 12 月，SCOW 已在国内 22 个省市 62 个算力中心落地，覆盖高 校、科研机构及企业用户。开源下载量超过 31000 次，覆盖国内 27 个省市及阿 尔及利亚、日本、新加坡、美国等国家。 293 图 5 SCOW 项目部署地图 图 6 SCOW 项目开源下载地图 2023 年 11 月，北京大学采用基于 SCOW 的算力融合解决方案，支撑了教育