DeepSeek 在教育中的应用 2025 ------ ----- 目 录 CONTENTS 01 DeepSeek 是什么？ 02 Deepseek 高效应用技巧 03 DeepSeek 创新应用场景 04 DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 党支部整改清单 ， 内容包括查思想根源 ( 引用 二 十大金句 ) 、 查工作短板 ( 用数据对比 ) 、 查作风隐 患 ( 结合巡察反馈 ) 。 案例： “请帮我撰写一份学习二十届三中全会的 的发言材料 ，要求结合自身实际 ，认真总结差距 并提出下一步工作落实计划。 ” 常见应用场景：教育管理 常见应用场景：教育管理 五、 舆情应对 ，及时有效 场景： 突发舆情事件 命制试卷 示例 2 ：习题（试卷）生成 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 请对你刚才出的试卷进行评价修改完善， 检查错误，并做出标准答案、题目解析 和评分标准。 “ 在高中物理和地理的学习中， 通过 deepseek 主动 提问的方式， 引导学生逐步深入理解原理， 请举两个 这样的典型例子， 要求简洁易懂 。 表格方式列出所提 问题 ”

张 杰 专家组成员（按姓氏拼音排序） 白尚旺 曹 毅 查贵庭 陈 兰 陈沁群 丛建伟 董永峰 段 磊 方勇纯 郭立志 韩红哲 何海涛 何 琳 何书前 何月顺 侯德俊 胡轶宁 黄石平 姜开达 焦中铎 金 波 金旭东 李善玺 李云春 李志强 林冬梅 林新华 刘革平 刘建峰 刘 昕 马 皓 毛明荣 莫路锋 邱晨力 史鸣杰 宋美娜 宋毅君 宋子强 锁志海 王 健 王俊松 王振刚 王正平 魏莹莹 薛 下简称其 他普通高校； 3. 中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位名单内学校，以下简 称双高计划院校； 4. 除双高计划院校以外的高等职业学校，以下简称其他高职院校。 5. 本报告中，所有纳入填报统计的高校统称全部高校。 注： [1] 为方便数据统计，高校名单参照教育部发布的《全国普通高等学校名单》 （2024 年 6 月 20 日发布）。 [2] 双一流建设高校名单参照教育部发布的《教育部 表评价、美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）年度报告、韩国教育信息化 4 评估指标（2010）等国外教育信息化评价体系，国内参考包括河南省、江苏省、 江西省等省级教育信息化建设评价体系。 《指标体系》中设置了体制机制、基础设施、信息系统与数据治理、信息 化支撑教学、信息化支撑科研、网络安全保障、新技术应用等 7 个一级指标。 研究团队广泛征求了各方意见和建议，最终依据《指标体系》编制了本次调 查问卷，共

提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景 用，逐步在全校范围内推广使用。项目的成功实施将显著提升学校 的教学效率和管理水平，为新时代教育信息化发展提供典范。 1.1 项目背景 随着教育信息化的深入推进，传统的教育模式已难以满足现代 教育的多样化需求。尤其是在学校教育场景中，教师和学生面临着 资源分布不均、个性化教学难以实现、课堂互动不足等诸多挑战。 为了应对这些挑战，deepseek 提出了一套基于人工智能和大数据 技术的教育应用场景设计方案，旨在通过科技手段提升教学质量、 纷纷推出 政策支持教育技术的发展。以中国为例，《教育信息化 2.0 行动计 划》明确指出，要推动人工智能、大数据等新兴技术在教育领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek

力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调，要加快人工智能与教育的深度融合，推动教育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 大，其实际落地仍面临诸多政策、技术、伦理等方面的挑战。 在全球范围内，许多国家已经将人工智能教育纳入国家战略。 例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略计划》中明确提出要 推动人工智能在教育领域的应用；中国也在《新一代人工智能发展 规划》中将智能教育列为重点发展领域之一。这些政策的出台为中 小学人工智能应用提供了政策支持和方向指引。然而，政策的制定

需求分析 - 数字化转型驱动，打造安全、生态、智慧的美丽校园是未来发展方向 • 党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央 大力推进生态文明建设，构建绿色、安全、智能、 高效的基础设施保障体系是绿色低碳发展，持续 改善环境质量，提升生态系统质量和稳定性，提 高资源利用效率的必由之路。 • 中共中央印发《 2018 － 2022 年全国干部教育培训规 划》明确指出：干部教育培训和互联网融合发展。建设 需求 驱动 技术 驱动 生态 绿色、低碳、集约 场景化 绿色化 低碳化 建设思路—打造 5 大应用场景，构筑智慧、安全、生态的校园是核心思路 • 建设思路：通过数字孪生、云计算、大数据、人工智能、 5G 和物联网等技术，优化基础网络运行环境，集成智能化设施，紧紧围绕七大应用 场景：智慧教学、智慧管理、智慧生活、智慧党建、智慧运维、智慧绿建、智慧碳足迹，打造线上、线下一体化智慧教学场景，实现人、事、 现人、事、 物的高效安全管理，建设低碳、绿色、生态的智慧校园。 智能化 教 学 全场景的 智慧教学 智慧 课堂 学情分析 创新课堂 一键可视化 智能录播 移动应用 远程互动 课堂互动 精细化 管 理 全过程的 智慧管理 教 学 考 评 研 教务管理 学籍管理 考试管理 评价管理 科研管理 形成性评估 便捷化 生 活 全方位的 智慧生活 人脸核验 -

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............................................................................... 19 1.4.3 高能效且绿色低碳 ................................................................................... 22 1.5 F5G 全光网络技术线路选择 Network，PON 系统中 OLT 与 ONU 之间 的光传输物理通道，由光纤、光分路器以及安装连接无源光元件的配套设备组成。 光分路器：Optical Fiber Splitter，是一种可以将一路或两路光信号分成多路光 信号以及完成相反过程的无源器件，本文中的光分路器指的是基于光功率均分分 路的器件。 Type B 保护：Type B Protection，PON 网络中 OLT 的 PON PON 口、主干光缆均双 路冗余的保护。 Type C 保护：Type C Protection，PON 网络中 ONU 双 PON 口，主干光缆、 光分路器和用户光缆均双路冗余的保护。 主干光缆：Main Fiber Optic Cable，设备间 OLT 处配线设备至各光分路器处 配线设备之间的光缆； 用户光缆：Subscriber Optical Cable，光分路器处配线设备至各

便捷的科研工具和环境 智算基础设施（计算、 网络、存储、配套） 优化校内资源配置 ，提升智算服务的内 部 效率与满意度 ，促进教学科研活动的顺 利 进行。 统一管 理 实现全校范围内智算资源的集 中管理 ，包括计算资源、 存储 资源、 网络资源等 ，确保资 源 的高效分配与利用。 高校智算建设需求分析 对内运营 5 高校智算建设需求分析 1 业务背景 2 算力利用率提升） 模 型训练 通过分布式、 虚拟化等技术 ，构建 AI 开发应用所需的算力池 ， 并且实现全方位的相关资源管理 ，加速模型开发迭代 ，使 AI 在更 广泛的延伸到相关应用场景中。 Kubernetes + Docker OS （ centos/redhat/ubuntu ） 资源 管理 层 资源 引擎 系统层 物理 资源 计算资源 CPU 共享数据 训练数据集 基于 “共享、 敏捷、 安全”的理念 ，提供数据集成、 存储与计算、 加工、 服务等能力 ， 以满足人工智能训练过程中敏捷的数 据 开发、 推理过程中稳定的数据供给和数据能力的输出。 F link 数据安全 数据资产 数据模型 数据字典 任务管理 质量分析 自动标注 人工标注 质量管理 权限管理 数据质量、 数据描述等 缺失填补