3、外语和选考科目考生每科可报考 2 次，选 用 其中 1 次成绩。 4、实行“专业+学校”志愿，按专业(类)平行投 档。 北京 2017 6 选 3 1、2017 年实施高中学业水平考试。 2、调整统一高考科目，多元录取机制。 3、选考科目调整为“6 选 3”。 天津 2017 6 选 3 1、取消文理分科，考试科目实行“3+3”。 2、2017 年秋季入学的高一年级开始实施。 3、英语一年两考，取较高的分数计入高考总 3、2018 年入学新生 学业水平考试全省统考。 4、高职院校 2021 年起实行春季招生 5、从 2015 年起，本科第二批次和本科第三批 次合并录取 西藏 2018 6 选 3 1、高考科目调整：执行 A 类课程计划的考 生，统一高考科目为汉语文、藏语文、数学、 外语 4 门，汉语文和藏语文各按 50%计入总 分，以语文科目成绩呈现;执行 B 类课程计划 的考生，统一高考科目为语文、数学、外语 3、改进高校统一录取模式，在考生总成绩和 录取分数线公布后填报志愿 4、建立“文化素质+职业技能”录取制度，实行 “学校+专业”平行志愿投档 江苏 2018 6 选 3 1、选考科目由“6 选 2”调整为“6 选 3”。 2、分值比 480 分高，接近 700 分。 3、英语分值提高，听力口语一年两考。 4、“小高考”13 个科目均可考两次。 河北 2018 6 选 3 1、合并高考录取中的本三、本二批次。

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 获得 符合其学习风格和节奏的学习资源，进而提高学习效果。 以下为项目的主要目标细化： 1. 提升教学效果：通过 DeepSeek 的智能分析功能，实时监控 学生的学习进度和表现，帮助教师及时调整教学计划，确保每 位学生都能跟上课程进度。 2. 个性化学习支持：根据学生的学习数据，生成个性化的学习路 径，推荐适合的学习资源和练习题目，帮助学生高效学习。 3. 数据驱动的决策支持：为学校管理层提供全面的数据分析报 的教案和课件。同时，系统还将提供智能推荐功能，根据学生的学 习数据和表现，自动推荐适合的教学资源和习题，帮助教师精准制 定教学策略。 通过数据分析与反馈机制，教师可以实时掌握学生的学习情 况，及时调整教学进度和内容。系统将自动生成学生个体的学习报 告，帮助教师识别学生的学习难点和薄弱环节，从而进行针对性辅 导。此外，系统还将支持课堂互动的智能化管理，例如通过在线测 验和实时问答功能，提高课堂参与度和学习效果。

.......................................................................................53 6.4 指标动态调整机制................................................................................................. 评价指标的多样性：通过人工智能算法，DeepSeek 能够从多 个维度（如知识点掌握度、学习态度、课堂参与度等）进行综 合评价，减少单一指标带来的偏差。 3. 反馈即时性：DeepSeek 支持实时数据分析与反馈，帮助教师 及时调整教学策略，同时为学生提供个性化的学习建议。 此外，DeepSeek 的引入还能够显著提升教学评价的效率，减 少人工操作的繁琐与误差，为学校管理层提供科学决策支持。通过 以下示例表格，可以更直观地展示 全面和客观的评价结果。例如，通过分析课堂视频中的师生互动情 况，系统可以评估教师的授课效果和学生的学习注意力。 此外，DeepSeek 还采用了自适应学习算法，能够根据不同学 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek

升整体教育质 量。 1.2.1 提高学习效率 AI 大模型在教育领域中的突出优势之一是显著提高学习效率。 通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 统课堂上，教师无法及时了解每个学生的学习状态，而 AI 系统可 以通过分析学习数据，迅速发现学生在知识点上的理解困难。系统 会将信息以可视化的方式展示给教师，帮助其及时调整教学策略， 更加精准地指导学生。例如，借助于学习分析仪表盘，教师能够看 到每个学生的实时进度，从而有针对性地进行辅导。 此外，AI 大模型能够实现 24/7 的在线辅导，打破了学习时间 和空间的限制。学生可以随时随地通过 个性化推 送大大提升了学习者的学习体验，使其在内容的选择上更符合个人 兴趣。 其次，AI 大模型可以根据学习者的反馈和实际表现实时调整学 习内容。在学习过程中，AI 系统记录每位用户的学习进展、作业完 成情况和测验成绩。有了这些数据后，系统可以动态调整学习材料 的难度、内容以及形式，以确保学习者始终处于最适合自己的学习 状态。这种灵活性不仅提高了知识掌握的效率，还有效降低了学习 过程中的挫折感。

......89 8.1 技术发展趋势对政策的影响...............................................................91 8.2 政策调整与优化的方向.......................................................................93 8.3 中小学人工智能教育的长期发展目标 2.0 的推进主要体现在以下几个方面：  智能化教学环境：通过人工智能技术，构建智能化的教学环 境，实现个性化学习、精准化教学和智能化评估。例如，智能 教学系统可以根据学生的学习行为数据，实时调整教学内容和 进度，提供个性化的学习建议。  数据驱动的教育决策：利用大数据技术，对教育过程中的各类 数据进行深度挖掘和分析，为教育管理者提供科学决策依据。 例如，通过分析学生的学习成绩、行为习惯等数据，可以及时 教育信息化 2.0 注重学生的个性化发展，通过智能化的学习平 台和工具，为学生提供定制化的学习路径和资源。例如，基于 人工智能的自适应学习系统能够根据学生的学习进度和能力水 “ ” 平，动态调整学习内容和难度，从而实现 因材施教 。 3. 泛在化学习环境的构建 教育信息化 2.0 打破了时间和空间的限制，构建了泛在化的学 习环境。学生可以通过移动设备、在线平台等多种方式随时随 地获

4）对各专业 BIM 模型进行碰撞检查 5）BIM 模型在 Lubam PDS 系统上分权 限数据共享 第三阶段： BIM 模型维 护、应用以 及内部体系 建立 1）根据设计变更以及新图纸建立或调整 BIM 模型 1）BIM 应用月进展 报告 2）BIM 应用配套流 程、管理制度 3）BIM 应用岗位操 作说明 60 天 2）BIM 模型在施工指导、材料管理、成 本管理、碰撞检查等方面的应用指导 面检验，专业之间的冲突、标高方向上的碰撞是关注的重点。模型按照真实尺 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 测报告，定位碰撞点，调整模型，消除碰撞，完成模型深化设计。 建筑 结构 给排水 37 照明 弱电 消防 图纸整理，初步预测 调整后的各系统

教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 模型压缩：学生模型参数少，计算成本低，更适合在资源受限的环境中部署。 性能提升：学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，能够更好地理解数据的模式和特征。 in loop到human on loop 人类设立任务目标 AI对其中某(几)个任务 提供信息或建议 人类自主结束工作 人类设立任务目标 AI完成其中某(几)个流程 的初稿 人类修改调整确认 人类自主结束工作 设立目标 提供资源 监督结果 全权代理 任务拆分 工具选择 进度控制 自主结束工作 Agent的核心特征是自主（请人类走开） Embedding：助手模式 文生图： 输入文字描述，AI根据描述生成相应的图像。 图生图： 上传一张图片，AI在此基础上生成新的图像，并保持原有图片的风格或元素。 图像后期处理： 支持对生成图像的编辑和优化功能，如调整风格、尺寸、分辨率等。 ü 无需配置，登录即用 ü 对电脑配置要求低， 在线体验4090的算力 速度 ü 超多插件，实时更新 AIGC实训系统 | WebUI在线AI绘画 学习交流可加

养师生成为人工智能领域的领导者。核心原则包括：1）支持师生提升 人工智能素养，理解人工智能带来的机遇、局限和伦理问题（如隐私、 偏差、准确性）；2）培训教职员工，使其能指导学生有效、恰当地使 用人工智能工具；3）调整教学和评估方法，纳入人工智能的道德使用， 并确保公平可及；4）维护学术严谨性和诚信，制定明确的政策界定不 当使用；5）加强合作，分享最佳实践，共同应对技术发展带来的挑战。 这些原则旨在确保人工 工智能的指导方针，它明确指出了人工智能有效利用的益处（例如头 脑风暴、辅助信息收集等）和风险（例如在报告等中轻易使用、剽窃、 信息泄露、侵犯版权、输出不准确信息）。通知呼吁各教育机构主动应对， 并根据情况变化进行调整，同时强调了对学生进行人工智能素养教育 的重要性。 2023 年 9 月 联合国 教科文 组织 《教育和研究 领域生成式人 工智能应用指 南》 9 旨在强调面对快速发展的生成式人工智能工具及监管滞后，应以“以 题。为了有效利用生成式人工智能的优势并规避其风险，高等教育领 域需要采取积极主动、多方协作的方法，制定明确的使用指南，加强 师生的人工智能素养培训，确保技术应用的公平性、透明度和安全性， 并持续调整教学与评估策略以适应技术发展。 7 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2024 年 9 月 联合国 教科文 组织 《面向学生的 人工智能能力 框架》 20 旨在为学校学

物业 管理 实时 记录 报警 管理 趋势 分析 节能 软件 报表 （ 1 ）根据季节、作息时间、需求场景等自动设置照明时间和照度， 自 动开关照明设备。 同时也可以手动作出照明需求调整。 （ 2 ）提供照明智能管理端口 ，值班人员、管理人员可通过简单的点击 操 作就完成对照明的控制。 （ 5 ） 自动记录回路运行时间、次数、故障信息 ，具有数据查询、统计 分 析、生成报表、交接班管理、报表打印等功能。 中央监控计算机和现场智能控制器开关上面都可以实现场景控制。 实现照明控制的实时性 ，通过 互 联网能够远程控制照明系统 和数 网络层据查询 ，和其他系统的数据交互 和数据预测分析。 通过感知层调整照明应用 场景 ，根据室内光线或 者 感知层人为设置调整光线 ，场景 设置自动启动照明设施。 人机交互界面 ， 通过简单的图标 操作就可实现照 明控制。 智能照明系统 应用层 应急事件策略： 对采集的数据进行数据库的对比 结合实物卡 、 手机终端等手段作为巡查 牌 ， 门禁作为巡查点。 巡更人员根据巡查路线打 卡 巡查。 巡更效果 ： 安保巡更人员可根据周期性的监控分析 , 合理的安排现场巡更路线 ， 调整巡更地点的先 后 , 达到“早发现、 早排除”的效果。 电子巡更 周界防范 智能行为分析 解决传统监控漏识率高、人工监控效率低的难题 ，实现异常行为事前预警、实时监控、事后追溯

设备、手机客户端软件以及安全广播云 服务平台构成，并与即时消息平台、资 源管理平台进行对接，实现了手机客户 端对设备的远程控制、即时喊话、广播 发布、广播任务控制、预案广播任务播 报、作息远程调整等功能。为安全教育、 安全知识、安全通知、应急救援提供了 基于移动互联网的语音终端远程控制综 合解决方案，可有效满足学校的日常作 息、安全广播、应急演练、应急指挥的 需要。 安全应急——应急直播 独有的防雷设计并满足通信设备防浪涌的要求，能够在室外较恶劣的环境下工作 具有高吞吐量和强劲的负载能力，采用高性能的处理器和无线射频控制技术，确保信号强度和信号质量 输出稳定，支持自动功率调整，频率自动调整，负载均衡等功能使得大规模无线组网更加灵活。 语音求助子系统 语音求助子系统 智慧路灯集成报警求助设备能实现监控中心对外广播和户外分机呼叫监控中心。对外广 播能够实现紧