从数据消费观察数据合规性 手机： 1397809090 出生日期： 1900-01-01 身份证号： 32010219810123345 Observing data compliance from data consumption 性别：空 190 0-01-01 320 10 21 9 8 1012 3345 139 7809090 从数据消费观察业务逻辑性 从数据消费观察业务逻辑性 Observing business logic from data consumption 人 事系 统 从数据消费观察数据完整性 Observing data integrity from data consumption 职 评数 据 源 教 师发 展 系统 教 务系 统 科 研系 统 研 究生 系 统 1. 有效主数据模型 2. 按全量补充集成 3. 评估业务系统应用效果

。 远程看护系统 p 家长可通过App软件登陆学校监控系统监视多个场地的情况，了解学校实时状况，检索重放。 p 家长或其他有权限的家人同时可以观察到授权的公用监控画面，并且可以录象，即使是下班后或者出差 在外，也可以通过远程网络来观察,直接观察到学校的真实情况。 p 记录的视频数据连带有日期／时间信息，方便事后准确跟踪查验。 p 可以允许有权限的家长使用专用网络浏览器进行远程监控，学校就可以通过这个系统向外界展示自己特

主要依赖于问卷调查、课堂观察和考试成绩等静态数据，这些方法 虽然能够提供一定程度的反馈，但往往存在数据收集不全面、分析 结果滞后以及个性化不足的问题。DeepSeek 通过引入人工智能和 大数据分析技术，能够实时采集并处理多维度的教学数据，包括学 生的学习行为、互动情况、作业完成度等，从而生成更为全面和动 态的评价报告。 · 传统评价方法通常需要教师手动填写问卷或进行课堂观察， 耗时且容易受到主观因素的影响。而 时分析功能使得教师能够在教学过程中及时获取反馈，快速响应学 生的需求，提升教学效果。 以下表格对比了传统评价方法与 DeepSeek 技术的主要差异： 评价维度 传统评价方法 DeepSeek 技术 数据采集 手动填写问卷、课堂观察 自动化采集多维数据 数据分析 简单统计和描述性分析 深度学习与机器学习分析 反馈速度 延迟较长，通常以周或月为单位 实时反馈 个性化程度 较低，难以针对个体学生提供定 制化反馈 高，能够为每个学生生成个性化评 高效的评价工具，推动教学质量的持续改进。 3. 需求分析 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计之前，首先需要全面 分析学校现有的教学评价体系及其存在的问题。当前，学校的教学 评价主要依赖于传统的问卷调查和课堂观察，这种方式不仅耗时耗 力，而且数据收集和分析的深度有限，难以全面反映教学质量。此 外，评价结果往往滞后，无法及时为教学改进提供反馈。 为了提升教学评价的效率和效果，学校需要通过智能化工具实

寸进行建模及设置保温层，使精确最大化。 （2）整体项目各专业建模并协调优化，三维模型可在任意位置剖切大样及 轴测图，观察并调整该处管线的标高及碰撞情况。 （3）管线综合后确定各楼层吊顶高度， 配合精装修工作的展开。 （4）BIM 模型管线综合后还可进行实时漫游、重要节点观察批注等。 26 （5）由于 BIM 模型已集成了各种设备管线的信息数据，因此还可以对设 备管线进行较为精确的列表统计。

绩、课堂表现、作业完成情况以及项目实践成果。通过定期测试和 阶段性考核，可以量化学生的学习进展，同时结合课堂观察和问卷 调查，了解学生对知识的掌握程度和学习态度。此外，引入标准化 测试工具，如 PISA 或 TIMSS 框架，可以为评估提供国际化的参照 标准。 其次，教师教学方法的评估应结合课堂观察、学生反馈以及同 行评议。通过定期开展课堂观摩活动，记录教师的教学行为与学生 的互动情况，评估其 型，将各项评估指标量化，并通过数据分析工具生成可视化报告。 例如，可以使用以下表格记录学生的学习成果评估数据： 评估维度 评估指标 数据来源 评估方法 知识掌握 考试成绩 测试 定量分析 学习态度 课堂参与 观察记录 定性分析 实践能力 项目成果 项目报告 定量与定性结合 通过上述评估方法，学校可以全面了解教学效果，发现问题并 及时调整教学策略。同时，定期将评估结果反馈给教师和学生，促 进教学与学习 集应覆盖学生在课堂内外以及在线学习平台上的多种行为表现，确 保数据的全面性和多维度性。首先，课堂表现数据的采集可通过智 能教室系统实现，包括学生的出勤情况、课堂互动频率、回答问题 准确率等。此外，教师的课堂观察记录和学生小组讨论的参与度也 是重要数据来源。 其次，在线学习平台的数据采集是学生数字化学习行为分析的 关键。平台可记录学生的学习时长、访问课程资源的频率、完成作 业的时间以及在线测验的成绩等。这些数据可通过日志分析技术自

根据用户的“段位”，推荐最佳学习路径，匹配恰到好处的内容，保证用户快速成长 新爸新妈变为育儿高手，新手教师成长为教育专家 16 学习路径，最优匹配 教师成长路径 保育技能 实施保育 分析幼儿 观察幼儿 教学技能 制作课件 实施教学 科研技能 管理经验 教育科研 课题研究 教育技能 政策法规 教育理论 幼儿心理学 沟通技能 互育互通 主动沟通 做到托付 零起点菜鸟变大师

VR 和 AR 技术，学生可以沉浸在虚拟 的学习环境中，进行互动式学习。例如，在历史课上，学生可以通 过 VR “ ” 技术 穿越 到古代，亲身体验历史事件；在生物课上，学生 可以通过 AR 技术观察三维立体的细胞结构，增强对知识的理解。 5G 通信技术的普及为教育信息化 2.0 提供了高速、低延迟的 网络支持。5G 技术的高带宽和低延迟特性，使得远程教学和在线 互动更加流畅。例如，通过 5G 教学理念和方法，从而不断提升自身的专业水平。 在政策实施过程中，还特别强调了教师培训的评估和反馈机 制。通过定期的评估，可以及时了解教师培训的效果，并根据反馈 进行调整和优化。例如，可以通过问卷调查、教学观察和学生反馈 等多种方式，评估教师在人工智能应用方面的实际表现，并根据评 估结果提供针对性的后续培训和支持。 为了确保教师培训的可持续性，政策还提出了建立教师培训资 源库的设想。这一资源库将汇集各类培训课程、教学案例、技术工 制是确保 政策有效实施和持续改进的关键环节。首先，评估机制应涵盖多个 维度，包括教学效果、学生能力提升、教师专业发展以及技术应用 的适切性。教学效果评估可以通过定期的学生学业成绩分析、课堂 观察和学生反馈问卷等方式进行，以衡量人工智能技术在教学中的 实际贡献。学生能力提升的评估则需关注其计算思维、问题解决能 力和创新能力的培养情况，通过项目式学习成果展示、竞赛成绩和 综合素质评价等方式进行量化分析。

了进行AI系统创造性配置和教育中创 新应用所需的高度专业技能。 并且涉及大规模采用的AI工具的性能特征 及其对教师工作量的影响。所有这些因素 ，以及可能的其他因素，也将影响教师AI 技能的实践、观察和提升的程度。相关使 能条件的策略在第五章中进行了讨论。 通过在这三个层次上结合人工智能能力的 五个方面，AI CFT定义了十五个能力模 块。这些能力模块旨在支持所有教师—— 从完全没有人工智能知识的教师到具有较 应用基础知识 - 映射工具 (如 纸质工作表 或数字概念 - 映射应用程序) 到 可视化连接 在不同的核心之间 原则 ， 回应 相关争议, 他们与 法规和示例 学校使用的 AI 工具。 个人观察 当地法规 ： 观察本地 AI 是否 法规跟上 AI 技术的迭代 并评估适用 通过匹配的法规 他们的道德原则 和当地背景。 AI 工具的偏见 ： Be 注意 AI 工具的偏见 在学校和他们的 可能排除或 边缘化的人 数据源 ， 算法 ， 包容性可访问性 和功能选择 每个工具的发现 它的潜在目的 ， 潜在的偏见和水平 风险。与同行和 学校管理人员改进 伦理方法 人工智能工具的评估。 迭代更新的列表 做和不做 ： 观察 并评估案例 高风险和不负责任 AI 在学校使用 ， 以及 迭代更新的列表 教师应该做的和不该做的 和学生 ； 解释 学生的相关伦理 和法律原则 负责任地使用 AI 和 个人后果 违反当地或 国际法规。

热成像高精度测温 入校 ，教学和学习工作有序开 展 智能预警、联动响应 学生完成每日健康打卡 学校下达健康监督任务 > 体温筛查 | 人脸通 行 测温精度： ±0.3℃ （加黑体） 居家观察 / 隔 离 解决方案 联动响应 人 人工复核 校门 食堂 宿舍 教学科 热成像加黑体 体温检测 热成像 预警 针对当前校园人员进出管控难、统计困难、代刷卡

网络管理 综合网管软件系统，可提供可视化图形界面，对网络中交换设备、服务器甚至终端进行性能指标、流量、链 路状态等信息的全面的监视和管理。方便管理人员操作。 网络管理员可以在网管工作站上直观地观察网络中各类设备运行状态及故障，并从中及时获取有利于管理的 信息。 网管人员可通过该软件实现交换设备的简单化配置，终端的补丁升级等。 v 应用管理 网络拓扑结构合理、硬件设备状态正常、链路传