效分辨目标细节，达不到取证的目的。目前主流的网络摄像机图像分辨率至少能够达到 720P(1280×720)，甚至 1080P(1920×1080)，清晰度是模拟摄像机的数倍，能够清晰地 获取图像证据。  其次是各安防统整合的需求，通过教育综合管理平台，将视频监控系统、报警系统、门 禁系统、消防报警、指挥调度系统整合在一个用户界面上统一管理，形成各子系统之间 的联动，便于应急响应，能够极大地提高保卫工作的效率。 步骤一：设置禁停区 在禁止停车的地方人工配置上禁停框，如下所示： 图1：禁停框示意图 步骤二：取证违停证据链 在整个车辆违章停车的处理时间线上，违停抓拍球机的违停取证过程始于车辆驶入违停 区域（时间点 T1），结束于违停生效时间点之后的一段时间即取证结束时间点（时间点 T2）。而最终违停抓拍球机所输出的违章停车证据链也主要产生在 T1-T3 时间段之内。 图2：违停处理过程示意图 江苏朗明智能科技有限公司 便于执法取证，生成的违停证据链由违停录像与违停照片组成： 1) 违停录像：违停录像包括车辆停入违停区域和到达违停时间（即上图中 T1 和 T3 时 间点）之间整个过程，中间含有车辆的整车特写镜头。这样便于事后人工确认违停

预选式 | 抢课式 优 质 资 源 渴 求 高并发 | 丝滑感 A 学生 选课 毕业 审核 成绩 管理 过程考核 | 产出分 析 达成证据 | 课 程档案 学分认定 | 课程 顶替 | 跨校互认 个性化 | 小班化 | 贯通式 | 多 校区 资源离散 | 时间碎片 | 空间交叉 开启后疫情时代的教务信息化管理 Teaching

防盗报警 办公室云监控系统 功能 特点 视频监控系统 视频监控系统：系统采用数字摄像机+NVR存储方式；双码流， 分别实时观看和存储；重要场合以监控录像+拾音融合，事后提 供有力的音视频证据；1080P高清数字录像，保存时间15天以上 。 p 智慧校园集控管理平台可自如调取视频监控的时实监控画面 和回放录像，实现电子巡更功能； p 智慧校园集控管理平台可传达指令将多个子系统与视频系统

循 证系统为核心、以构建循证听评课新范式为目标、旨在 系统性驱动教研工作从经验主导向数据驱动转型的智能 化教研平台。 并非一个简单的录播或督导工具，而是通过构建一个覆 盖全息数据采集-智能证据挖掘-动态策略生成-教学实践 提升的完整闭环，将AI技术深度嵌入到听课、评课、磨 课、研修等核心教研业务流程中。其最终目标是为教师 的专业成长、教研活动的提质增效以及教学质量的持续 改进，提 于多维度数据的客观循证。课后，AI自动生成的量化 课堂报告，以图表形式呈现了学生的出勤率、抬头率， 教师的教学行为模式等一系列客观指标。 这份报告与督导员使用自定义评价模板进行的线上评 课记录相结合，构成了一个立体、丰富的评价证据链。 它使得对一堂课的评价不再是感觉不错或氛围沉闷等 模糊描述，而是有精准数据支撑的科学诊断。同时， 申诉机制的设计，也让评价过程更为公开、透明，促 进了评价结果的客观与公正。 AI助力教师发展：从零散指导到精准赋能 AI+亮点：如何促进课堂教学提质增效 AI赋能教学反思：从印象式到循证式的转变 该解决方案通过AI分析能力，系统性地将教师的教学 反思，从过去依赖模糊记忆和主观感受的印象式回顾， 全面升级为基于客观数据和精准证据的循证式反思。 课后，系统自动生成的、包含课堂全景、师生互动、 教学行为等多维度量化数据的分析报告，为教师提供 了一面客观、全面的数字镜子。 教师可以清晰地看到自己的课堂实况，如提问类型分

数据、算法和编码。 知情举报 在设计伦理中 ： Apply 了解 AI 如何 是训练和示范 调查性别的能力 偏见和歧视 反对残疾人 或弱势群体 可能植根于数据集 ， 数据标签、算法和 训练方法。揭示和 报告任何基于证据的 偏见或伦理的发现 风险。 CG3.2. 1 丰富操作和 比较典型的经验 AI 工具 ， 支持教师 获得主要功能的经验 并学习操作技能 这些工具 ； 指导他们分析 异同 常见的人工智能技术 (例如 。可以公平地说，尽管媒体炒作不断，但 AI不太可能解决全球教育系统面临的任何 重大问题，如学校基础设施不足或教师短 缺等问题。鉴于有关教育中人工智能的战 略政策选择对财务和人力资源投资有着重 大影响，决策必须基于严格的基于证据的 研究和多利益相关方对话。如果将大规模 采用教育中的人工智能技术视为解决关键 挑战的一种手段，那么教师的人本作用、 创造力和创新能力必须始终处于核心地位 。作为其人工智能能力的一部分，教师应 该能够选择应用经济实惠的

数据隐私和加剧教育不平等等问题的担忧。报告指出，尽管生成式人 工智能带来了机遇，如个性化辅导和自动化评估，但也面临挑战，包 括缺乏使用知识、数字鸿沟，以及需要更新课程以适应未来工作需求。 报告强调，需要政府提供指导、为证据提供基准并解决安全隐私问题， 以确保生成式人工智能在教育中安全有效地应用。 2024 年 2 月 英国高等 教育质量 保障署 （QAA） 《 质 量 指 南 针：驾驭高等 教育人工智能 全健康局特别关注 人工智能对教师职业健康的影响；安全防护方面，各国政策文件重点关注人工智能系统的稳健性和可靠性。英 国教育部《教育中的生成式人工智能：教育者与专家的看法》强调需要政府提供指导、为证据提供基准并解决 安全隐私问题，以确保生成式人工智能在教育中安全有效地应用；伦理规范方面，各国普遍建立了多层次的伦 理指导体系。从学术诚信、算法偏差到透明度要求，政策文件要求建立明确的伦理标准和监管框架。联合国《全 控制义务压向模型提供方，英美等则要求高校强化内部制度与教师培训，致使第三方工具入校时责任归属易出 现空档。执行节奏上，部分国家积极推进评估体系重构与技术核验，另一些仍以禁限为主，将带来学位与课程 协作在学术诚信规则与证据标准上产生摩擦。且“生成式人工智能”“高风险系统”等术语与范围定义不一， 将加剧合规分析与审核的偏差与成本。 这些不协调与冲突可以被视作不同立场、视角甚至利益带来的必然结果，需要在高等教育数字化转型的过程中

先进班级评比公告栏，可以展 示出全校每个班级的检查项目的考核情况。 “ 德育登记表：通过报表功能可以显示出学期的 流动 ” 红旗 登记表，包括内 容：星期、记录时间、检查项目、违规原因。 考核证据：可对每一天的考核情况，上传照片，视频作为依据。 考核日报：对每次考核每周每天的各个考核项的得分情况的统计，可分班或 年级查看。提供的导出为：当日导出，按周汇总导出，按学期汇总导出。 (3)值周管理

发报警，语音群呼，通过单兵摄像头将现场画面实时回传监控中心大屏弹窗显示， 并与监控中心实现语音对讲； 价值分析： 对园区内异常 /危险情况实时响应； 弥补固定监控点的盲区，保留第一时间的视音频历史证据； AI+ 智慧园区解决方案 XXX 系统技术有限公司 第 23 页 4.1.3 食堂消费管理 图 4 智盘 管理对象： 食堂； 管理流程：员工将餐盘放置在结算台上 -> 结算台自动显示消费金额

发报警，语音群呼，通过单兵摄像头将现场画面实时回传监控中心大屏弹窗显示， 并与监控中心实现语音对讲； 价值分析： 对园区内异常 /危险情况实时响应； 弥补固定监控点的盲区，保留第一时间的视音频历史证据； 第 22 页 XXX 系统技术有限公司 AI+ 智慧园区解决方案 4.1.3 食堂消费管理 图 4 智盘 管理对象： 食堂；

，每年应至少进行一次安全应急预案 演练，演练步骤包括： （1）对演练进行准备，包括预案演练方案准备、演练步骤、物资准备和后勤保障； （2）演练过程中，要详细记录时间点和所有操作痕迹，收集必要的证据，作为查找原因、 追究责任的依据； （3）对演练进行总结分析，包括预案事件发生原因的追溯、当前损失以及潜在影响的估 算、责任人岗位职责及动机分析等，并根据讨论结果制定相关预防措施； （4）云