家园联系册内置科学儿童评估体系，积累日常教育数据 教育数据双向循环反馈，形成生成反馈分析沉淀的闭 环 通过亲子教娱环节，将教育从幼儿园延伸到家庭，家长 和教师完成儿童共育 根据儿童和家长的教育属性画像，以及儿童的科学成长 路径，进行内容最优匹配推荐 始于互动，归于教育 9 专业、共创、累积 引导式创建，模板化幼儿发展指标记录，家长直接参与 成长故事创作和素材积累 家园联系册周卡，根据成长主线每周积累素材 成长故事模板，引导家长和教师完成记录 因材施教，智能推荐 15 学习路径，最优匹配 入园准备 分离焦虑应对 寻找合适的幼儿园 入园规矩早知道 家园共育 家长成长路径 家庭活动 宝 宝 测评 户外亲子游戏 亲子互动 艺术培养 科技创造 语言行为 潜能开发 感统训练 体能训练 智力训练 心理发展 1Q ：智商 2Q ：情商 3Q ：体商 零起点菜鸟变大师 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 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

生态环境部核与辐射安全中心 AI 是如何思 考 这个问题的？ 01 AI 对 AI 赋能核安全监管的思考 02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 完成知识分类体系梳理及知识管理系统一期建设 ，形成十大知识库。 面向未来的进化路径 全域感知网络与边缘智能 02 、边缘智能部署 在核电站本地部署轻量化 AI 模型（如 TinyML ） ， 实现辐射泄漏等紧急事件的毫秒 级响应 ， 减少云端依赖 ，提高应急处理的 及 时性和可靠性。 AI 技术进化路径： 从“工具辅助”到“ 自主协同” 01 、多模态感知网络构建 集成核设施传感器（辐射、 集成核设施传感器（辐射、 温度） 、 卫星 遥 感（地理风险） 、 无人机巡检（设备腐 蚀检 测） 数据流 ，构建全域感知网络 ， 实 现对核 设施全方位、 多角度的实时监测。 AI 技术进化路径： 从“工具辅助”到“ 自主协同” 因果推理与数字孪生决策 因果 AI 的应用 01 突破传统相关性分析 ，构建核事故因果链模型（如冷却系统失 效→堆芯熔毁→放射性扩散） ，提升风险归因能力

式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力 并行的策略，持续提升高等教育的质量、效率与公平，协同共创智能、高效、开放、可持续的高等教育新格局， 实现人机协同共创高等教育美好的未来。通过深入分析大模型技术对高等教育的深远影响，提出切实可行的发 展路径和治理对策，为推动我国高等教育数智化转型提供了重要的理论指导和实践参考。 关键词 教育大模型，高等教育数智化转型，人机协同，教育场景，个性化学习，智能教育治理，数据安全，伦理隐私， 技术标准，参考架构 ····· 68 4.3.2 教育大模型设计和开发的原则 ···················································· 69 4.4 教育大模型的实施路径 ····················································· 71 4.4.1 以算力、数据、算法的协同优化实现高算效和高能效 ··········

..............................................................................48 5. 中小学人工智能应用政策的实施路径........................................................50 5.1 政策实施的主要阶段.......................... 多个方面进行系统性研究与实践。 1.2 研究目的与意义 随着教育信息化 2.0 时代的到来，人工智能技术在中小学教育 中的应用逐渐成为教育改革的重要方向。本研究旨在探讨中小学人 工智能应用的政策框架、实施路径及其对教育质量提升的潜在影 响。通过系统分析国内外相关政策与实践案例，本研究试图为教育 决策者提供科学依据，推动人工智能技术在中小学教育中的有效落 地。 首先，本研究的目的在于明确人工智能技术在中小学教育中的 学教育迈向智能化、现代化的新阶段。 1.3 研究方法与框架 本研究采用定性与定量相结合的研究方法，通过文献分析、案 例研究、问卷调查和专家访谈等多种手段，全面探讨教育信息化 2.0 背景下中小学人工智能应用的政策框架与实践路径。首先，通 过文献分析法，系统梳理国内外关于教育信息化 2.0 和人工智能教 育应用的相关政策文件、学术论文和研究报告，明确研究背景和理 论基础。其次，采用案例研究法，选取具有代表性的中小学人工智

+ 人 脸 识 别 智 能 安 防 系 统 平 台 视 频 监 控 周 界 出 入 口 未来校园安防体系 未来校园安防感知系统 实现路径 建设内容： 利用物联网 + 视频监控技术 ，实现视频巡检、告警联动和视频 指挥 ，满足对消防设备远程巡检、火灾隐患及时报警、火场情况实时掌握的要 求。基于视频的定期巡检 ，解决消防隐患问题 ，可实现对疫情的全方位监测 ，对疫情也可有效地预 防、 及时地处理。 异常识别 应用场 景 实现路径 现状基础： 目前校园人车管理主要依靠校园安保人员 ，未实现对车 辆 的查询引导等智能化功能。校园道路结构主要为三个内环的串接， 由于 道 路宽敞 ，时有校园飙车现象 ，提升交通系统运行效率 和 管理水平 ，以增加公众出行满意度。 数字停车 应用场 景 实现路径 智慧管网 地下管网一张图、物联网检测预警模块、 管网养护 管理系统 全移动管 网办公系 统 基于 CIM 的一图三 模块

4.2.1 学科知识点关联.........................................................................73 4.2.2 学习路径优化.............................................................................75 5. 人工智能功能模块..... 大模型可以为教师提 供数据驱动的建议，自动化基础行政工作，从而让教师更专注 于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标 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 的学习计划。例如，系统可以识别出某个学生在数学方面相对薄

ek的核 心技术来追溯AI的整体演进，旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始，逐步讲解AI的演进及认知： 1. DeepSeek解密：详细介绍DeepSeek技术历程、核心优势及其算法在 eek应用场景、优势、各教育阶段适配性及 选择理由。 2、DeepSeek在教育中的应用：展示K12与高校AI人才培养及教学实践的创新案例。对比专业AI平台与通用模型（如 DeepSeek）的应用路径。强调利用通用大模型及开放工具赋能教育者，突出方法原理的通用性与可迁移性。 第一天的摘要：DeepSeek技术重塑教育 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第4页 目录 1 •在互联网时代，用户使用系统的成本很低，边际成本接近于零。 •在AI时代，用户使用系统的成本比较高，有大量的GPU算力需求，边际成本较高。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第33页 现代人工智能的发展路径 通用人工智能 AGI ，Artificial General Intelligence 通常是指具备与人类同等或超越人类智能水平的人工智能系统。 n OpenAI：在大多数经济价值创造任务中表现优于人类的高度自主系统。

....................................................................................30 2.2.1 个性化学习路径.........................................................................32 2.2.2 实时反馈与辅导......... 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景中将引入人工智能技术，实现多元化的评价体系， 领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek 的解决方案依托于先进的人工智能 算法和大数据分析技术，能够为学校提供以下核心功能：  个性化学习推

加工脱敏 数据集市 切片备份 数据 集成 管理 数据 消费 规划框架 planning framework 数据 生产 数据 环境 “ 数据 +” 思维下智慧校园规划 落地路径 强化 高校信息化体制机制建设 信息化分管校领导 / 校级 CIO 数据管理领导小组 数据质量管理小组 | 学习 路径 | 个性培养 完全学分 | 通专融合 | 本研贯通 学籍 培养 课程 管理 学生是被动者 | 被执 行 学生是参与者 | 共 同体 A 执行 计划 方案 大类培养 | 专业分流 | 学程 管理 通专融合培养 | 个性培 养发展 多样成长路径 | 个人 修读计划 培养 教学 任务 开课 排课 知识能力达成 多样路径 | 多段学程

Markdown 的形式输出 PPT 内容。 ②DeepSeek 输出结果： 学习全国教育大会精神 目录： 1. 大会背景与意义 2. 大会核心精神 3. 教育改革重点任务 4. 落实大会精神的行动路径 ③ 进入 KIMI ，使用 PPT 助手一键生成 ④ 选择合适模版 ， 一键生成及修改 DeepSeek 大模型 +KIMI 大模型生成 PPT DeepSeek 教学应用场 景 04 DESIGN , 识点溯源。 2.Deepseek 还支持学生的自适应学习 , 根据学生阶段性测试结果 , 规划个性化学习路径 , 推送薄弱环节专项练习 与微课资 源 , 让学生总是沿着自己的 u 最近发展区 n 进行学习 , 提高学习兴趣和效率。 , 为学生提供 "A 学伴 " , 以自然的人机对话 , 将复杂的知识化作童言童语 ， AI 生成反方论据并模 拟裁判视角 ，推动深度讨论。 9. 人机协同双师课堂 真人教师主导教学， DeepSeek 解答学生问题并推荐个性化资源（如 针对力学薄弱生规划“牛顿定律→动能定理”学习路径）。 10. 课堂参与度分析 AI 分析课堂录像 ，统计举手次数、发言时长 ，生成注意力报告辅助教 师调整互动策略。 11. 字幕与语法校对 上传课堂录像 ， AI 自动生成中英文字幕并校对语法错误