学生在走班的模式下，去很好地利用所有的教室资源是教务在排 课中需要考虑的新课题。 (五) 个别学生志愿调整后，对整体的影响 部分学生在志愿选择后，实际的学习过程中会有需要变更志 愿的情况。而走班复杂的排课策略决定了往往这样的变化会起到 牵一发而动全身的作用。教务老师如何在这样的变化中寻找平衡 和妥善安排，就成为了不能避免的问题。 (六) 在走班大框架下，实现分层教学 大部分学校为了保证应有的升学率会在排班的过程中考虑分 了班级门口，在走班情况下，充分了解每个学生走班的出勤情况 是为走班下的学校管理提出了新的课题。 一、相关案例： （一） 杭州二中： 1、杭州二中排课要求： （1）浙江高考选考策略：7 选 3（ 共计 35 种组合）； （2）学校根据学生志愿分班； （3）分班策略：组合优先（即优先将选择了“史地生” 的 学生进行分班，然后再考虑同时选择了“物化”科目， 然 后依次处理）； （4）系统进行分班处理的时候，同时考虑了成绩因素（分层教学，快慢班）； 未达到理想效果，2015 年暑假开学 学校以此形成逻辑使用习惯 第一周出现了混乱 （二） 同济一附中： 1、同济一附中排课要求： （1）上海高考选考策略：6 选 3（ 共计 20 种组合）； （2）学校根据学生志愿分班； （3）分班策略：人数优先（即只考虑每个教学班 级人数均衡，在此条件下进行分班处理）； （4）系统进行分班处理的时候，未考虑成绩因素 （完全随机）； （5）借助“走班电子班牌”

.156 9.2.2 定期评估与迭代优化................................................................158 10. 推广与市场策略......................................................................................160 10.1 目标市场分析 10.2.2 教育展会与讲座.....................................................................169 10.3 用户获取与留存策略......................................................................171 11. 未来发展与展望............. 持续优化与升级..............................................................................176 11.3 行业趋势与应对策略......................................................................178 1. 背景与目标 在当前信息技术迅速发展的背景下，人工智能（AI）在教育领

3.1 学习效果评估.............................................................................93 5.3.2 教学策略优化.............................................................................94 6. 系统实施......... 3.1 扩展应用场景...........................................................................168 9.3.2 市场推广策略...........................................................................170 10. 预算与资源.......... 个性化学习推荐：通过对学生学习数据的实时分析，系统能够 自动生成个性化的学习计划，帮助学生高效提升学习效果。  智能课堂管理：利用人脸识别、语音识别等技术，系统可以自 动记录课堂表现，生成数据分析报告，帮助教师及时调整教学 策略。  教育资源优化：通过大数据分析，系统能够实现教学资源的智 能调配，确保资源的高效利用和公平分配。 为了更直观地展示 deepseek 解决方案的优势，以下是对传统 教育模式与 deepseek

........................................................................................86 10.3 部署策略与步骤................................................................................................ ......................................................................................98 12.1 数据安全策略................................................................................................... .......................................................................................141 18.1 推广策略...................................................................................................

教育领域，AI已将传统的教师-学生关系转变为教师-AI-学生的 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教 师培训项目，并帮助设计评估标准。它还提供了教师构建人工智能 知识、应用伦理原则和支持其职业发展的策略。 教学方法，以及专业学习中的AI应用。这些能力被划分为三个进 阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 . . . . . . . . . . . . . 26 10 教师人工智能能力框架 - 目录 第五章 ： 建议的实施策略。。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。 5.1 规范 AI 并确保可靠的 AI 教育工具 . . . . . . . . . . . . . 段的学习。它强调创建和培养专业发 展社区及组织能力提升，推崇同伴辅 导和灵活学习，以应对人工智能技术 的发展变化，并提倡以人为本的教育 方法。 调整政策以支持终身专业学习 ： 有 利于教师终身专业学习的动力政策和 激励策略对于维持教师的学习动力至 关重要。教师管理政策应分配足够的 时间和资源，以支持教师参与培训和 专业发展活动，并认可或奖励他们在 负责任且创新地使用AI方面所做出的 努力。此外，广泛的课程和评估体系 需要进行调整，以留出空间供教师测

整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 全监测与防范，开展伦理治理与监督，强化隐私保 护与管控；模型演进与技术支撑方面，注重算法优化与迭代，数据规范与优化，算力支持与扩展；内容高质量 与教育包容性方面，强调内容管理与优化监管，采取包容策略促进教育发展的普惠性。构建“政府—高校—企业— 社会组织”多主体协同的治理框架，强调可解释性、公平性、可靠性与绿色低碳。 面向未来，报告从五个方面提出发展愿景：构建智算生态体系赋能智慧教育环境，重塑高教专业体系优化人才 益等挑战，强调强化教师与管理者人工智能素养，保护学生主体性与创造力，完善数据确权与合规流通机制， 推进绿色计算与可持续运营。 总体而言，本报告以“以人为本、立德树人”为根本遵循，主张以标准化与场景化并重、能力建设与制度供给 并行的策略，持续提升高等教育的质量、效率与公平，协同共创智能、高效、开放、可持续的高等教育新格局， 实现人机协同共创高等教育美好的未来。通过深入分析大模型技术对高等教育的深远影响，提出切实可行的发 展路径

视频共享平台、多维数据融合应用平台 事后：修复、评估、改进 事前：审计、评估、定制安全策略， 获取安全基线 事中：持续监控入侵事件，实时漏洞 扫描 AI 全算力云管理软件、人脸智能分析算法软件及授 权 出入口设备、车辆智能管理中心设备 现状基础： 目前校区安防主要依靠校园保卫处人员 地下管网一张图、物联网检测预警模块、 管网养护 管理系统 全移动管 网办公系 统 基于 CIM 的一图三 模块 网格化工 单管理系 统 事后：修复、评估、改进 事前：审计、评估、定制安全策略， 获取安全基线 事中：持续监控入侵事件，实时漏洞 扫描 供水官网检测模块、排水管网检测模块 实现路径 现状基础： 目前新校区管道处于铺设完成初期 ，并附有 BIM 模型 ，虽主管 道 由被动管理变主动管理， 降 低问 题发生的同时产生间接经济效益。 智能化基础设施平面示意 应用场 景 井盖监管系统 智能浇灌 系统 事后：修复、评估、改进 事前：审计、评估、定制安全策略， 获取安全基线 事中：持续监控入侵事件，实时漏洞 扫描 智能浇灌 现状基础： 目前校园植 被 主要依靠人工浇灌 ，有部分自动喷淋装置 ， 但无智能终端控制。绿化园林建设资金消耗较大

，对备份数据进 行 恢复演练策略编排 ，实现自动化的灾难恢复演练及报告 ，降低灾难恢复管理的复杂度和成本 ，增强智慧校园数字化韧性： • 数据灾备体系专业服务 ，资深灾备咨询服务专家为高校提供定制化的数据灾备体系咨询、交付和培训服务 ，提升高校数字化韧 性能力 • 多备份域统一运营管理 ，基于统一管理门户实现跨数据中心、跨校区的多个备份域集中管理、统一策略、统一监控及多租户管 感染；通过灾难恢复管理及演练平台 ，对备份数据进行恢复演 练策略 编排 ，实现自动化的灾难恢复演练及报告 ，降低灾难恢复管理的复杂度和成本 ，增强企业数字化韧性： • 全分布式架构 ，构建高安全、高性能、高可靠、灵活扩展的数据灾备系统； • 分级数据保护 ，提供秒级 / 分钟级 / 小时级保护方案 ，结合自动化的业务分级、数据分类及灾备策略推荐 ，实现高效的灾备管理； • 全信创环境支持 ，将无法在操作系统层面对其进行读取、 修 改或删除。不可变存储功能对于所有勒索病毒防御策略都至关重要； • 强制数据保留： 良好的备份是数据成功恢复的前提和关键。强制数据保留可防止攻击者覆盖 或 删除备份数据 ，即使攻击者更改系统时间也无法得逞； • Air-Gap ：单向连接主动拉取数据， 日常情况下无端口开放 ，基于策略可定时断开物理网卡， 构建隔离恢复环境； • 不可变存储

V3/R1模型的创新 一、基础架构： 1. 混合专家模型（MoE）： DeepSeek采用MoE架构，通过动态选 择最适合输入数据的专家模块进行处理，提升推理能力和效率。 2. 无辅助损失的专家负载均衡策略（EP）：该策略使 DeepSeekMoE在不对优化目标产生干扰的前提下，实现各个专 家的负载均衡，避免了某些专家可能会被过度使用，而其他专家则 被闲置的现象。 3. 多头潜在注意力机制（MLA）： 人工智能：古代（1956-2006，从规则到学习） 人工智能：让机器具备人类智能，让机器具备非人类智能（超人类智能） Ø 传统（知识+规则）：专家系统（知识库+推理机） Ø 现代（数据+学习）：机器学习（模型、目标、策略），数据模型（IID，用数学模型模拟世界） • 常规统计学习方法：逻辑回归，决策森林，支持向量机，马尔科夫链，…… • 人工神经网络：与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型 流程： 1. WorkFlow （人工定义） n Coze、 Dify、 ComfyUI 2. Agentic AI（模型拆解：环境、工具、策略） n 斯坦福小镇（ MetaGPT） n AutoGLM、 Manus、Coze Space、Aipy n 趋势：A2A和MCP将成为AI系统（Agent）的必备要素 l 如果想象成一个笔记本电脑：

PU、 内存、网络带宽、硬盘性能及空间进行定制配置。并通过平台可对虚拟机进行创建、启动、停 止、删除、快照、备份、恢复等。 稳定性：支持云服务器迁移、系统性能报警。 安全性：支持网络访问控制策略、弹性IP绑定。 自由弹性：5分钟内升/降级CPU和内存。 多种部署架构，满足各类可用性要求 易用性：支持批量创建操作，同一镜像可以一键创建多台云服务器；创建时自由选择硬盘； 支持Windows和Linux多种镜像。 虚拟化平台软件，支持基于统一界面对虚拟机的全生命周期管理。包括：创建、修改、启 动、暂停、重启、关闭、断电、休眠、备份、快照、迁移、克隆、模板、删除等。并且支持通 过图形化界面设定虚拟机的开关机策略，定时开启或关闭指定的虚拟机。 2.2.1.1 云主机 为用户提供的基于 X86 的云主机（虚拟机）服务。可根据用户的实际需求，对虚拟机的 CPU、内存、网络带宽、硬盘性能及空间进行定制配置。并通过平台可对虚拟机进行创建、启 IP，能够在云主机、网络设备等进行任意绑定与解绑，支持多个弹性 IP 共享带 宽。支持内网域 IP 与 DNS 映射。 虚拟机集群内各虚拟机之间的网络策略及端口可由用户自主定义 虚拟网络 I/O 控制:云 IaaS 系统使用网络 QoS 策略提供上行和下行的带宽配置控制能力。 虚拟网络 I/O 控制功能包括：基于虚拟路由器的带宽控制，提供基于 L3 层的带宽控制功能， 可以保证各个网络平面