海角红楼游泳场儿童池改造工程施工总承包 3 刘思提 建模员 BIM 建筑工程师 大专 第二幼儿园工程施工 5 4 马家艺 建模员 BIM 结构工程师 大专 第二幼儿园工程施工 5 欧霓 建模员 BIM 机电工程师 本科 第二幼儿园工程施工 6 于凡生 建模员 钢结构工程师 本科 多氏钢结构项目配套道路工程 7 曾豪鹤 建模员 现场技术总负责 本科 第二幼儿园工程施工 6 三、BIM 的软硬件设备 AutodeskRevit 软件可以按照建筑师和设计师的思考 方式进行设计，因此，可以提供更高质量、更加精确 的建筑设计 钢结构深化设计 软件 Tekla Xsteel 是芬兰 Tekla 公司开发的钢结构详图设计软 件，它是通过首先创建三维模型以后自动生成钢结构 详图和各种报表 设计与建模 MagiCAD 一款强大的，全面支持 BIM 技术的大众化设计软件， 广泛用于通风、采暖、给排水、电气和喷洒系统的设 广泛用于通风、采暖、给排水、电气和喷洒系统的设 计。内含 10 万类、100 多万个设备族库，欧洲市场占 有率第一。 GICD 软件 基于 BIM 的第三代结构施工图设计系统， 采用 BIM 核心数据库来集中保存模型、计算结果及配筋信息， 让施工图设计的数据更准确、设计更直观、修改更智 能、操作更快速， 可以灵活应对设计变更、有利于节 省钢筋用量并方便多方协作。 大大提高施工图设计及 绘图的效率。 建模与算量 土

0 0 1 0 1 0 0 1 趋势 趋势 • 海量异构非结构化数据 • 大规模用户数 • 安全合规无法保障 • 知识沉淀难度高 • 知识赋能无法达成 “ 数据”和“知识”双擎驱动智慧校园 数据是高校的“血液” ，是保障正常管理和服务运营效能提升的基础。高校中存在海量 的非结构化数据 ，且正以每年几十、几百 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 数据驱动智慧校园建设｜ 06 部分教育客户 PEKING UNIVERSI TY U N 统一日志管理及可观测性方案 云基础设施可观测性方案 灾备体系可观测性方案 AnyShare 可观测性方案 非结构化数据中台，实现“数据” +“ 知识”双擎驱动 增强数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 高校云盘建设 高校智能教学助手 数据驱动智慧校园建设｜ 12 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 高性能 万兆网络环境下备份恢复速度可达 300MB/s ，打 破海量非结构化数据保护下备份恢复性能低的瓶颈， 为高校师生数据提供高性能保护 一致性 数据由 AnyBackup 统一整合并编排调度保证应用 一致性，防止数据丢失和应用不可用，确保高校师

通过前章的现状分析得知，学校已建成了部分的部门级别的应用系统以及 数字化校园三大平台，结合高校信息化建设的五个阶段。规划建设思路如下： 对各业务系统产生的数据进行集成，尽可能多的抽取数据，包括结构化数据、 半结构化数据、非结构化数据，建成全量数据库，形成基础数据层。然后通过 数据治理工具，提高基础数据的质量，形成高质量的有效数据层。 最后对高质 量的数据进行挖掘和分析，形成高价值数据层，为教师和学生提供个性化的应 台，建立不同主题和层次的数据挖掘类应用系统，为校领导、各级管理机构和 教师，提供一个实时、全景式的数据分析挖掘和展现平台。 四、总体规划 1. 技术架构 结构化数据 非结构化数据 半结构化数据 数据库（OLDP） 超级数据立方体（cube） 图数据库 （Neo4j） 分布式数据系统（Hadoop+ 数据层包含三类数据：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。数据层数 据为信息层数据仓库的建立提供支撑。 1、结构化数据 学校信息化建设中涉及到的各业务系统如学工系统、教务系统、人事管理 系统、科研管理系统、一卡通等均是以关系型数据库的方式进行数据存储，此 类传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示的数据 均为结构化数据。 2、半结构化数据 半结构化数据是类似 XM

息化建设的当务之急，也是本次项 目建设的内容。1 . 3 项目建设意义 随着校园信息化的不断发展，业务系统的数据量越来越大，为给学校发展提 供更好的工具支撑和业务系统支撑，需要分析大量结构化、非结构化形态数据， 这就对数据处理速度、数据分析能力、数据获取、复杂数据类型的实现提出了更 高的要求。原本的 0 L AP 数据分析已经无法满足智慧应用的根本需求，而基 于大数据的超常规路 式进行再优化。另 外，能够对高校内的各个实体所产生的数据信息进行存储。所以，在校园信息化 建设中利用大数据的战略意义不仅仅是庞大的数据信息的获取，更是对这一部分 数据的专业处理。将结构化、半结构化以及非结构化的数据信息作为其原始信息， 再经过加工、分析和整理，从而提炼出有效的价值，这样才能为高校智慧化管理 提供有力的支持。 第 2 页 2. 用户需求分析 2.1.建设现状 西北民 据全面的交换和共享奠定基础；依据数据标准构建数据治理主数据中心库，通过 数据治理集成工具，将现有共享数据中心的数据通过抽取、转换后加载到主数据 中心库，从而将原来的点对点的数据交换模式改变为现在的星型结构的数据共享 模式，最终实现数据的互联互通和共建共享，彻底解决数据孤岛问题，同时提升 数据的质量。 统一规划、统一标准 数据治理与大数据分析平台的建设要从全局高度出发，在遵循国家相关规范 的

模块化机房效果图 服务器 数据中心云平台 存储 数据中心设计包含服务器、存储、数据共享交换平台、安全防护等设备。 安全防护 数据共享交换平台 企业级服务器：采用 4 个以上 CPU 的对称处理器结构，具有 高内存带宽、大容量热插拔硬盘 和热插拔电源、超强的数据处理 能力等。 网络存储：建立一个高可靠、高 性能、高可扩展性、兼容性强、 管理简便的存储资源平台，从而 能够应对快速的业务变化和数据 语音 日志 网页 视频 健康档案 图片 资源目录服务接口 数据准备层 桥接 导入 ETL 数据接入 管理层 少量结构化 数据抽取 海量结构化 数据抽取 半结构化 数据抽取 非结构化 数据抽取 结构化大数据存储 MPP数据库集群 非结构化大数据存储 Hadoop平台 粗粒度 索引 SQL优化 资源管理 大表关联 列存储 压缩技术 动态扩展 并行数据 加载 证系统等五大系统。 多媒体信息发布与查询系统 系统拓扑结构 传输网络采用 TCP/IP 协议的计算机网络：局域网、广 域网和无线局域网、 ADSL/ISDN 等，一般利用校园内 综合布线系统和内网数据网络进行传输。 信息采集设备采用记录、拍摄、录制、扫描等手段实现 校园内所需公告信息、校园宣传、教务通知等各类文 字、图片、音视频等非结构性数据的采集。 软件基于 TCP/IP 网络，控制中心设备为播控工作站，

......................................................................................... 7 2.4 组织结构与体系................................................................................................ 部分：引言。该部分规定了《职业院校数字校园建设规范》的适用范围、数字校园的内 涵以及实施的指导思想。 ——第 2 部分：总体要求。该部分规定了职业院校数字校园的意义与作用、目标与原则、内容与 组成、组织结构与体系和实施过程。 ——第 3 部分：师生发展。该部分规定了数字校园促进学生能力发展的目标，以及数字校园实施 过程中对教师能力提出的要求。 ——第 4 部分：数字资源。该部分规定了职业教育中使用的三类数字资源的建设要求，包括课堂 。 本规范撰写的格式遵循国家标准 GB/T1.1-2009 中规定的层次划分及其编号规则，采 “ ” “ ” “ ” “ ” “ ” 用 章 、 条 、 子条 和 子条下的条目 ，以及段或列项的结构。 章 用 1、2 “ ” 等编号； 条 用 1.1、1.2 5 《职业院校数字校园建设规范》

层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同科研、提升社会服务能力、加强国际交流合作、助力 家发展改 革委、财政 部 《关于“双一流” 建设高校促进学科 融合 加快人工智能 领域研究生培养的 若干意见》 31 建议健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业 结构动态调整机制；支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化 基地和地方政府设立人才联合培养项目；设立国家人工智能产教 融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科 研攻关和融合育人等。 实践环 节有机衔接；改革高校教师资格认定，将数字素养作为教育教学 能力重要考察方面；加强国际合作，积极参与国际组织高校教师 数字化转型能力认证等标准建设；完善保障机制，地方和高校要 优化支出结构，创新投入机制，多渠道筹措经费。总体目标是推 动高校教师队伍数字化转型，提升教师数字素养和智能化教学能 力，服务教育强国建设。 2025 年 8 月 国务院 《 关 于 深 入 实 施 “人工智能

.......................................................................................24 2.5.1 系统结构示意图................................................................................................ ...................................................................................55 3.1.4 录播系统模块结构图...........................................................................................56 3.1 ......................................................................................111 3.9.1 系统结构示意图................................................................................................112

学生群体：主要包括小学生、中学生和大学生。他们是直接使 用 AI 大模型进行学习的主体，需求包括个性化学习建议、智 能辅导、学习进度跟踪等。为了满足不同年级学生的需求，设 计时需考虑各个学段的知识结构与学习能力的差异。 2. 教师群体：教师作为教育的引导者，他们需要通过 AI 大模型 获取教学资源、课程设计支持以及个性化教学方案。教师也可 以利用 AI 模型分析学生的学习表现，从而调整教学策略，提 我们可以激发用户之间的讨论，挖掘出更深层次的需求，以及 各类用户之间存在的不同观点与需求优先级。 其次，我们也将进行定量研究，以获得更多客观数据，主要方 法包括： 1. 问卷调查：设计一份结构化的问卷，涵盖用户的基本信息、使 用习惯、对 AI 工具的认知、期望功能等多个维度。问卷的分 发渠道将包括线上教育平台、学校社交媒体以及教育相关论 坛，尽可能覆盖广泛的用户群体。问卷的设计遵循简洁性和易 需求类别 具体需求 重要性等级 个性化学习 能根据学生水平调整内容 高 教学辅助 提供实时反馈与建议 中 用户友好界面 界面简洁易操作，便于上 手 高 内容丰富性 包含多种学科和题材 中 这种结构化的方式可以帮助开发团队快速识别出高优先级需 求，保证在开发过程中始终围绕用户期望进行调整和优化。在过程 中，焦点小组讨论成为一项不可或缺的环节，为教育 AI 大模型的 成功奠定了基础。 3

.....................................................................................40 3.4.2 功能结构 .................................................................................................. 14.2 系统功能 4.15 德育考核管理系统 4.15.1 系统概述 4.15.2 系统功能 4.16 服务窗口 4.16.1 系统概述 4.16.2 功能结构 4.16.3 系统功能 经典案例(部分) 159 综合管理信息系统主要包括 7 个层次：硬件支撑环境、软件支 撑环境、信息资源中心、应用系统公共支撑平台、应用系统层、用户认证及用户 层，同时所有应用均严格遵循相关技术标准和规范。 平台采用 N 层次结构体系，自下而上构筑了硬件及网络层、信息资源中 心、 公共支撑平台、应用层、用户认证、用户层，各层都以其下层提供的服务为 基础。 平台通过异构应用整合技术，整合各部门现有信息系统，通过界面整合和