大模型的指令或信息 ，是决定大模型输出内容的关键 提示语示例： 你是有 30 年工作经验的青岛市教育局基础教育处处长 ，熟悉全国 各 个省市近十年的各类规划纲要。 现在 ，要制定青岛市面向 2035 的 教 育强市规划纲要 ，对于其中基础教育部分， 需要你输出一份包含 4 个部分的规划： 通用模型：提示语需显式引导推理步骤 ，要求分步思考、提供示例 DeepSeek 提示语通用结构（ V3 模型） KIMI ，使用 PPT 助手一键生成 ④ 选择合适模版 ， 一键生成及修改 DeepSeek 大模型 +KIMI 大模型生成 PPT DeepSeek 教学应用场 景 04 DESIGN 示例 1 ：个性化备课 - 常见应用场景：智能助教 - 辅助备课 根据 教 师输入的提示词 ，确定教 学目 标后 ，大模型可以自动 生成教 学大纲、教学设计、 交互情景 及配套习题 提示词 1 ： 常见应用场景：智能助教 - 生成习题 示例 2 ：习题（试卷）生成 - 示例 2 ：习题（试卷）生成 出一张高三一模化学试卷，要求难度系 数按照 2022-2024 三年高考化学平均值， 适合青岛地区学生使用。题目数量、试 卷结构、试题风格按照 2024 年高考化学 卷，并注意考察学生的基础知识、创新 思维和跨学科综合能力。 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 示例 2 ：习题（试卷）生成

级进展的能力模块、目标和示例: 创建..................................................... 38 方框 3 ： 教师的非政府人工智能能力框架示例 47 表 1. AI 能力框架高层结构 ： 方面和进展水平. 22 表 2. 晋升级别 1 的能力模块、目标和示例 ： 获得. 表 3. 2 级进展的能力块、目标和示例 ： 深化........ ................. 33 方框 2 ： 《大韩民国人工智能国家战略》.............................. 方框 4 ： 针对教师的人工智能培训和支持计划的示例 48 表 5. 基于 AI CFT 设计评估工具的实例 50 框列表 12 首字母缩略词和缩写列表 如何可能提升或降低教学质量的认识。这 一基础层次的人工智能素养也为教育者将 人工智能融入专业发展奠定了基础。 3. 收购 关于AI技术的基本知识，包括 AI模型的训练方法、相关数据和算法的 知识，主要的AI技术类别及其示例，以 及评估特定AI工具在教育领域适用性的 基本能力，并能够使用经过验证的AI工 具。 4. Identify 并且利用AI工具的教学优势 来促进学科特定的教学计划、教学和 评估，同时降低风险。

为可能的单词分配概率分数 • 示例:{“去”:0.7. “停":0.2,“站":0.1} 3.采用Transformer架构处理token • 理解token之间的关系 • 识别提示词的整体含义 5.根据概率分数选择标记 示例:“去” 1. 收到提示词 示例:“今天天气不错，我决定” 自回归（AR）：重复步 骤4和步骤5直到形成完 整的句子 示例：今天天气不错，我决 定 去公园 的学 习 • 不正确的已有知识（错误知识）会阻碍新知识的学习，而且 难以修正 • 策略 • 激活已有正确知识（日常知识类比，明确提醒旧知，练习激活旧知...） • 纠正错误知识 方法 示例 具体先导 水在管道流动 电路运行 具体示范 冒泡排序 排队 01 教 学 设 计 02 教 学 资 源 开 发 03 课 堂 教 学 04 教 学 评 估 反 馈 学习交流可加 展示。 3. 总结独立成页：所有总结内容必须单独成为一页。 4. 多元教学法分离：任何教学方法不同的内容（如讲授法、讨论法、案例教学法、演示法等），即使主题相关也应拆 分展示。 ## 具体拆分示例 - 将"社会心理学模型讲解"和"案例互动"拆分为两页 - 将"匿名投票"互动和"关联旧知与目标"拆为两页 - 不同的案例分析应各自独立成页 - 不同的互动讨论应各自独立成页 ## 输出格式

进行微调的模型，有助于在特定教育场景中取得更好的效果。 另外，社区支持与文档的完善程度同样是一个重要因素。一个 活跃的开发者社区可以提供丰富的资源和解决方案，有助于加速我 们项目的实施进程。同时，完整的文档和示例代码能帮助开发人员 更快上手和实现特定功能。 最后，考虑模型的计算资源需求和运行成本也是必要的。我们 需要选择那些能够在我们的硬件环境中高效运行的模型，并能在预 算范围内保持可持续性。 下面是我们考虑的几种主要 5) 头像 URL 其次，用户的身份验证和权限管理需要通过安全的方式进行。 采用加密存储用户密码，确保用户私密信息的安全性。同时，建立 一个用户权限表，以详细描述不同用户类型的权限，表结构示例如 下： 权限 ID 用户类型 权限描述 permission_id INT 权限 ID，主 键 user_type ENUM 用户类型 permission_des c VARCHAR(25 教材和课本信息：包括各学科的核心教科书、辅导书及补充材 料，确保覆盖不同年级和领域。 2. 在线课程和教育视频：提取公开在线课程（如 MOOC）和教 学视频中的关键信息，以获取生动的教学案例和示例。 3. 教师及专家的教学经验：通过访谈、问卷等方式收集教师和教 育专家的经验，以确保知识的实际应用性和有效性。 4. 学生常见问题及解答：分析学生在学习过程中常见的疑惑及其 解答，构建 FAQ

要环 节。学校应建立一个内部数据共享平台，让教师、管理人员和学生 都能访问到相关的数据和分析结果。这种透明度不仅能够促进各方 之间的沟通与协作，还能增强决策的集体认同感和执行力。 以下是一个示例数据管理流程： 1. 数据收集：从学生信息系统、教师评估系统、课程管理系统等 多个数据源收集原始数据。 2. 数据清洗：使用 ETL 工具对数据进行清洗，去除重复、错误 或无效的数据。 3 时共享。教师可以在课堂上随时播放视频、展示图片或分享文档， 学生也可以通过平台实时查看和下载这些资源。这种方式不仅丰富 了教学内容，还提高了学生的学习兴趣。 以下是一个课堂教学中实时互动的流程示例： 1. 教师发起问题，学生通过平台即时回答。 2. 教师查看学生回答情况，进行实时点评。 3. 教师将学生分成小组，进行实时讨论。 4. 教师监控小组讨论，适时介入指导。 5. 教师发起实时投票或测验，收集学生反馈。 ，系统会生 成详细的学习建议，例如推荐适合的学习资源、制定改进计划等。 学生可以通过平台查看自己的学习报告，了解自身优势与不足，并 采取相应措施进行提升。 为了更好地展示评估数据，以下是一个示例表格，展示了某班 级学生的学习评估结果： 学生姓名 课堂表现得分 作业得分 测试得分 综合评分 学习建议 张三 85 90 88 88 加强概念理 解 李四 78 85 80 81 提高解题速

支持实时数据分析与反馈，帮助教师 及时调整教学策略，同时为学生提供个性化的学习建议。 此外，DeepSeek 的引入还能够显著提升教学评价的效率，减 少人工操作的繁琐与误差，为学校管理层提供科学决策支持。通过 以下示例表格，可以更直观地展示 DeepSeek 与传统评价方式的对 比： 评价维度 传统评价方式 DeepSeek 评价方式 数据采集 人工记录，数据分散且不完整 自动化采集，数据全面且集中 评价指标 数据驱动法：基于历史评价数据，采用回归分析、主成分分析 等统计方法，计算各指标对学生学习成果或教学质量的实际影 响，以此作为权重分配的依据。这种方法特别适用于数据积累 较为丰富的学校。 以下是一个示例权重分配表，假设评价指标体系共分为三个一 级指标和若干二级指标： 一级指标 权重（%） 二级指标 二级权重（%） 教学质量 40 课程设计 15 教学方法 15 教学资源 10 学生学习效果 Bagging、Boosting 或 Stacking）进一步提升预测精度。例如，采用随机森林和 XGBoost 进行集成，可以有效降低过拟合风险并提高泛化能 力。 以下是一个简单的超参数调优示例表： 模型 超参数 取值范围 最优值 随机森林 max_depth [5, 10, 15] 10 随机森林 min_samples_spli t [2, 5, 10] 5 DNN 学习率

使用交流社群，第一时间解决教师问题 提供标准化培训服务 07 P7. 成功高校案例 07 截止 2022 年 10 月，卓智教育已为 100+ 高等院校，提供 1000+ 不同形态智慧教室。 部分案例情况 部分案例示例 THANK YOU FOR WHATCHING

•招生与就业数据的关联挖掘，了解 具体生源地学生质量的长链条跟进。 •与在校期间数据的关联挖掘。 【我们如何思考解决？】 •数据积累，使用了平台，即可为历 年招生数据做二次分析。 招生数据报告 示例： 数据来源：高招网录取名单 Excel 输出： 1. 校级招生图表、报表： 32 张 2. 每个二级学院： 19 张 共计输出： 260 张 招生数据报告 模型 06. 智慧校园 V2.0 数据可视化中心

IPC 功能亮点 1) 超低照度 XXX 摄像机采用业界高端传感器和 DSP，具备很高的感光度，在光照条件 极差的条件下也可获得色彩还原度较高的画面。 图 22 超低照度摄像机对比效果示例图 2) 强光抑制 在夜间监控车辆道路、 出入口等情况下， 往往因为车光线太强严重影响视频 图像质量， XXX 产品中广泛采用强光抑制技术来解决此种困扰，有效抑制强光 点直接照射造成的视频图像模糊， 系统技术有限公司 AI+ 智慧园区解决方案 图 23 强光抑制开启与关闭效果示例图 3) 红外增强 针对夜间或光线不好的场景下图像质量差的问题， XXX 推出红外摄像机和 红外球机，采用阵列红外灯使红外距离最远可达 150 米，并结合 3D 降噪技术可 以获得清晰的夜间图像。 图 24 红外监控效果示例图 4) 3D 数字降噪 3D 数字降噪功能能够降低弱信号图像的噪波干扰。由于图像噪波的出现是 制，图像细节大量保留，有效提升视频监控图像质量。 第 47 页 XXX 系统技术有限公司 AI+ 智慧园区解决方案 图 25 降噪前图片示例 图 26 降噪后图片示例 5) 新一代宽动态 监控环境中常会遇到光线明暗反差过大的场景， 利用宽动态技术， 场景中特 别亮的部位和特别暗的部位同时都能看得特别清楚。 普通摄像机获取的是背景清

3.4 IPC 功能亮点 1) 超低照度 XXX 摄像机采用业界高端传感器和 DSP，具备很高的感光度，在光照条件 极差的条件下也可获得色彩还原度较高的画面。 图 22 超低照度摄像机对比效果示例图 2) 强光抑制 在夜间监控车辆道路、 出入口等情况下， 往往因为车光线太强严重影响视频 图像质量， XXX 产品中广泛采用强光抑制技术来解决此种困扰，有效抑制强光 点直接照射造成的视频图像模糊， 智慧园区解决方案 XXX 系统技术有限公司 第 47 页 图 23 强光抑制开启与关闭效果示例图 3) 红外增强 针对夜间或光线不好的场景下图像质量差的问题， XXX 推出红外摄像机和 红外球机，采用阵列红外灯使红外距离最远可达 150 米，并结合 3D 降噪技术可 以获得清晰的夜间图像。 图 24 红外监控效果示例图 4) 3D 数字降噪 3D 数字降噪功能能够降低弱信号图像的噪波干扰。由于图像噪波的出现是 噪声较低时图像清晰细节没有损伤， 光照不足时噪声明显抑 制，图像细节大量保留，有效提升视频监控图像质量。 AI+ 智慧园区解决方案 XXX 系统技术有限公司 第 48 页 图 25 降噪前图片示例 图 26 降噪后图片示例 5) 新一代宽动态 监控环境中常会遇到光线明暗反差过大的场景， 利用宽动态技术， 场景中特 别亮的部位和特别暗的部位同时都能看得特别清楚。 普通摄像机获取的是背景清 晰但是前