..........................................................................63 6.1.1 案例一：某省中小学人工智能教育试点....................................66 6.1.2 案例二：某市中小学人工智能课程实施....................................68 以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 技术在教育应用中可能面临的伦理问题、数据安全风险等挑战，并 提出相应的政策建议。 总之 信息技术与教育教学的深度融合，强调智能化、个性化和创新性。 在 2.0 “ ” “ 时代初期，教育信息化的重点逐渐从 硬件建设 转向 软 ” “ ” 件应用 和 数据驱动 。2018 年至 2020 年，教育部推动了一系列 试点项目，旨在通过人工智能、大数据、云计算等新兴技术，提升 教育教学的质量和效率。例如，智能教室、在线学习平台、个性化 学习系统等应用逐渐普及，教师和学生的信息化素养也得到了显著 提升。 2020

行。 o 用户体验：设计简洁直观的操作界面，便于教师和学生 使用。 4. 试点运行与调试 在小范围内进行试点运行，选择部分课程和班级作为试点对 象。试点期间，收集反馈意见，及时调整系统功能和性能。试 点运行的关键指标包括数据采集的准确性、分析结果的有效性 以及用户满意度。 5. 全面推广与培训 在试点成功的基础上，逐步将 DeepSeek 推广至全校范围。 为确保顺利实施，需开展以下工作： 括教务处、信息技术部门、教师代表以及学生代表，确保各方利益 相关者都能参与到方案的设计与优化中。工作小组的任务是制定详 细的时间表和任务分配，明确每个阶段的目标和责任人。根据学校 的实际情况，确定试点班级和课程，选择不同类型的课程（如理论 课、实践课、选修课等）进行小范围测试，以验证系统的适用性和 效果。 在技术部署方面，需要与 DeepSeek 团队紧密合作，确保系统 的软硬件环境符合要求。具体步骤包括： 并提供有 效反馈。 在试点运行阶段，工作小组需要定期收集和分析试点班级的数 据，评估系统的实际效果。重点关注以下指标： - 教师和学生的使用体验及满意度。 - 评价结果的信度和效度。 - 系统对教学改进的实际贡献。 根据试点结果，对系统进行优化调整，解决发现的问题并完善 功能。例如，优化用户界面以提升操作便捷性，或调整算法模型以 提高评价的精准度。试点成功后，逐步扩大系统的应用范围，覆盖

能和机器学习基准》（ 2024 年） - 《核安全监管数字化转型路线 图》 （ 2024 年） - 核工程 AI 模型评估平台 （覆盖 12 项指标） - 数字孪生技术标准化试点 - 推动 “监管科技 ” （ RegTech ） 应用 - 建立 AI 监管案例库 - 与 NRC 、 ONR 合作制 定 AI 监管原则 - 发布《核领域 AI （ 2024 年） - 3 个核电站 AI 试点项目 （设备预测性维护、应急响 应） - 罗尔斯 ・ 罗伊斯小型堆 AI 控制系统研发 - ONR 设立 “监 管沙盒 ” 允许受控 环境测试 AI 技术 - 2024 年批准 3 个试点项目 - 与 NRC 、 CNSC 联合制定 年修订） - 东京电力公司 AI 图像识别监测放射 性物质浓度 - 三菱重工 AI 核燃 料运输机器人研发 - 2024 年启动 AI 安全评估试点 - 建立 “人 - AI 协同” 操作规范 - 与韩国合作核设施延寿 AI 技术 - 参与 IAEA 核安全文化 全球倡议 - 公众对 AI 信 任度不足

采用了分布式计算和实时 数据处理技术，确保在大量学生同时使用时的稳定性和响应速度。 同时，平台支持多终端访问，学生可以通过电脑、平板或手机随时 随地进行学习。 在实际应用中，自适应学习平台的效果显著。以某试点学校为 例，使用平台三个月后，学生在数学和英语学科的平均成绩提升了 15%，学习效率提高了 20%。以下是部分数据对比： 指标 使用前 使用后 提升幅度 平均成绩 75 分 86 分 15% 成测试和用户验收测试，以验证整合后的系统功能和性能。测试计 划应涵盖所有关键业务流程，确保整合后的系统能够满足学校的实 际需求。 为减少整合过程中对学校日常运营的影响，建议采用分阶段实 施策略。首先在部分班级或部门进行试点，验证整合方案的可行性 和有效性，再逐步推广至全校范围。同时，建立问题反馈机制，及 时收集和处理整合过程中出现的问题，确保整合工作的顺利进行。 最后，整合完成后，需提供详细的用户培训和技术支持，帮助  在项目初期进行详细的技术评估，明确系统集成需求和数据迁 移方案。  建立专门的技术支持团队，实时监控系统运行状态，及时发现 并解决问题。  采用分阶段实施的策略，先在部分学校进行试点，逐步推广至 更多学校。 其次，用户培训和适应性风险也不容忽视。教师和学生对新系 统的接受程度直接影响应用效果。为此，建议制定详细的培训计 划：  提供针对不同用户群体的培训课程，包括基础操作、高级功能

4 案例介绍 1 智慧校园行业发展趋势 建设 成果 支撑 技术 政策 驱动 力 特征 萌芽期 发展初期 2016 年 迭代升级期 基础设施发展阶段 智慧应用试点示范  师生信息化素养亟待提升  局域线下教育亟线上转型  教育管理亟待信息化升级 应用常态化和融合创新 全面规模化  “ 三通两平台”建设大力推进  启动“互联网 +” 行动计划 信息化基础设施建设进展迅速 : 教 育网、校园网、多媒体教室、教 育管理软件等不断普及  2016 年底，我国中小学 ( 含教学 点 ) 互联网接入率 79.37%  AR/VR 、全息试点 ( 单校 ) 区域试点，智慧 教育示范区  2020 年底，我国中小学 ( 含教学点 ) 互联 网接入率 100% ， 98.35% 中小学拥有多媒 体教室  数字化校园平台级应用系统、国家精品课程、

双栈和组播协议，支撑智慧应用。 此外，建议实施 3G+WIFI 覆盖，并尝试 4G LTE 试点工作。 通过升级 BAS 设备、汇聚层设备、接入设备， 满足千兆到楼层、百兆到户的构架，全网支 持 IPV6 双栈和组播协议，支撑智慧应用。 此外，建议实施 3G+WIFI 覆盖，并尝试 4G LTE 试点工作。 认证与网络层设备升级 探索高效的受理、开通、运行、维护合作模 式，实现流程电子化。

化 高考考试内容改革。要改革招生录取机制，减少和规范考试加分，完善和规范自主招生， 完善高校招生选拔机制，改进录取方式，拓宽社会成员终身学习通道。要改革监督管理机 制，加大违规查处力度。要统筹规划，试点先行，分步实施，有序推进。 二、改革内容： 高中按照全面考核、自主选择、统筹兼顾的原则，确定高中学业水平考试的内容、组 织形式、成绩呈现方式和使用。考试范围涵盖国家课程方案所设定的全部科目，其中语文 、传统文化素养、创 新实践能力、身心健康、个人特长等。 各省市高考改革时间表 省份 启动时间 选考模式 改革亮点 上海 2014 6 选 3 1、合并一本、二本招生批次，扩大综合 评价 录取试点范围。 2、2017 年起推动综合素质评价信息在自主招 生等环节中开始使用。 3、推行“两依据、一参考”的考试招生模式。 浙江 2014 7 选 3 1、考试不再分文理，实行统一高考与高 中学 考相结合。

体验测试。在测试过程中，收集反馈并根据结果对模型进行优化， 确保其在实际教学中的表现良好。 第六阶段为用户培训与试点运行，预计用时 1 个月。在系统优 化后，将对教师和学生进行培训，指导他们熟悉系统的使用。同 时，选择部分学校进行试点运行，收集使用反馈并进行改进。 第七阶段为项目总结与推广，预计用时 1 个月。在试点结束 后，项目组将总结项目经验与成果，撰写报告并进行分享。根据试 点反馈，进一步优化系统，为大范围推广做准备。 技术方案制定 2 个月 数据收集与清洗 教育数据处理 3 个月 模型开发与训练 模型设计与实验 4 个月 阶段 内容 预计用时 系统测试与优化 功能与性能测试 2 个月 用户培训与试点运行 教师培训、试点反馈 1 个月 项目总结与推广 总结报告、优化准备 1 个月 通过详细的项目实施计划以及科学的时间安排，我们能够确保 教育 AI 大模型的顺利部署，并逐步实现其在教育领域的价值。同 整、教材与内容的丰富等。具体流程可以用以下步骤来组织： 1. 确定优化目标。 2. 分析当前模型的不足之处。 3. 设计优化方案，可能包括技术升级、功能扩展或内容更新。 4. 小规模试点，收集反馈。 5. 根据试点结果进行调整。 6. 全面推广优化方案，并持续监测效果。 此外，构建持续改进的闭环机制也至关重要。在每轮优化后， 保持与用户的有效沟通，明确告知他们所做的改进，以及后续版本 将

应用。 2018 年 8 月 教育部 《 关 于 开 展 人 工 智 能 助 推 教 师 队 伍 建 设 行 动 试 点 工作的通知》 30 要求通过开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，探索人 工智能助推教师管理优化、助推教师教育改革、助推教育教学创 新、助推教育精准扶贫的新路径，为在全国层面推开人工智能助 推教师队伍建设行动，探索模式，积累经验，奠定基础。 13 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 专业素 养和教学能力，是政策布局的另一重要方面。教育部办公厅在 2018 年启动了《关于开展人工智能助推教师队 伍建设行动试点工作的通知》。这项试点工作的目标是探索人工智能在优化教师管理、改革教师教育、创新教 育教学以及助力教育精准扶贫等方面的有效路径和模式。通过试点积累经验，为全国范围内的推广奠定基础。 此后，人工智能对教师队伍建设的支持被提升到更高层面。中共中央办公厅、国务院办公厅于 2023 直接影响到人才培养的质量。国际 上，联合国教科文组织的教师能力框架强调了教师在人工智能应用方面的能力提升，包括教学设计、课程开发、 教学评估等方面。在国内，《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》等政策也聚焦于教师 的专业发展。 这些政策的实施将有助于构建一个更加适应智能时代需求的高等教育体系，为培养适应社会发展需求的人才奠 定坚实基础。 1.2.2 科学研究导向：加强基

接与 高效协同。 4.迭代发展：传承工程思维理念，构建信息化“迭代发展”模式。将型号研 制中的“需求牵引、技术推动”方法论应用于信息化建设，引入“数字成熟度模 型”评估体系，建立“原型验证→试点运行→规模推广”三阶段推进机制。所有 项目均源自学校和师生的实际需求，学校根据校情与用户共同建设。建成后，通 过用户使用和反馈进行迭代升级，并依据用户需求持续优化，形成“建设-运营 -迭代”的 建设“127”发 展目标管理与跟踪系统，为学院聘期考核和年度考核提供动态数据支撑。建设学 242 院发展成效评价、教师个人数据中心、教职工考核、学生发展画像等深度数据应 用。在 13 个学院试点依托信息化开展学院年终教职工考核，实现一键考核和告 别反复填表，学校整体数据建设和应用生态蓬勃发展。 大力发展新基建，夯实数字底座。注重新技术应用，大力推动 5G 网络、IPv6 改造、全光网 周期管理。 3. 推进智慧教学服务体系建设 推动智慧教室及智慧教学、课程资源等平台建设，促进优质教学资源的共建 共享，优化师生教学体验，满足学生异地同步听课及专家线上评课需求。以苏州 校区为试点，开通课程直播和录播,实现在线督导、听课及课程回放，逐步形成 本研教务系统、智慧教学管理系统、课程资源系统和智慧教室四位一体的智慧教 学服务平台，满足现代化“教”与“学”的全面需求。 4. 推进数据治理、数据共享服务建设