目标实现的关键指标如下： 目标 关键绩效指标（KPI） 预期效果 提升教学效果 学生成绩提升率 预期一年内提升 10% 个性化学习支持 学生满意度调查得分 预期一年内达到 90%以上 数据驱动的决策支 持 数据分析报告覆盖率 预期一年内达到 100% 优化师生互动 师生互动频率 预期一年内提升 20% 降低教学成本 教师工作量减少比例 预期一年内减少 15% 通过以上目标的实现，本项目将不仅推动学校教育质量的整体 可以通过虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术， 为学生提供模拟实训环境，增强学习体验和技能掌握。 为了更清晰地展示各类学校使用 deepseek 的具体应用场景， 以下表格总结了其核心功能和预期效益： 学校类型 核心功能 预期效益 小学 学习进度监控、家校互动 提高学生学习效率，增强家长参与度 中学 个性化学习推荐、备考辅导 提升学生考试成绩，减轻教师负担 大学 在线资源提供、课程管理 支持自主学习和科研，优化教学管理 和学习效果，为教育工作者和学生提供强有力的支持。 1.3.2 实施阶段规划 实施阶段规划将分为三个阶段进行：前期准备、中期实施、后 期优化。每个阶段都有明确的目标和任务，确保项目按计划推进并 达到预期效果。 前期准备阶段主要任务包括需求调研、系统设计、资源准备和 团队组建。首先，进行深入的需求调研，了解学校和教师的教学需 求、学生的学习习惯及现有系统的优缺点。调研结果将作为系统设 计的重

以确保最终产品能够真正满足用户的期望和实际使用场景。用户需 求分析主要集中在以下几个方面： 首先，教育 AI 大模型的用户可分为学生、教师、教育管理者 和家长等不同角色。每个角色在教育过程中的需求和预期各不相 同，因此需要针对性地收集和分析他们的需求。 学生在使用教育 AI 大模型时，主要关注以下几点需求：  个性化学习：学生希望能够根据自己的学习进度和兴趣获得定 制化的学习内容，AI 模型应具备智能推送合适的学习资源。 明确数据收集与使用的范围，确保孩子的数据安全。  提供家长控制权限，使其能够了解、管理和删除相关数据。 为了更好地总结家长的具体需求，可以列出以下几个主要关注 点：  教育效果：确保孩子在指定时间内实现预期的学习目标。  参与度：通过可视化的数据与报告，增强家长的参与感，使其 在孩子的学习过程中提供更多支持。  便捷性：确保教育 AI 应用简单易用，使家长在任何设备上均 能方便地跟踪和管理孩子的学习。 在教育 AI 大模型的数据库设计中，知识库的构建是至关重要 的一环。知识库不仅承载着教育内容和信息，还提供了模型推理和 回答问题的基础数据。因此，构建一个高效、智能的知识库是实现 教育 AI 大模型预期功能的前提。 首先，知识库的源数据应来自多个可靠的教育相关渠道。这些 来源包括： 1. 教材和课本信息：包括各学科的核心教科书、辅导书及补充材 料，确保覆盖不同年级和领域。 2. 在线课程和教育视频：提取公开在线课程（如

步到“创造”阶段时，所有五个方面都应被 针对并整合为预期能力发展的一部分。以 下是五个方面的主要组成部分的总结。 24 3.3 AI CFT 的进展水平 教师的 AI 能力框架 - 第 3 章 ： 教师的 AI 能力框架的结构 3.2. 5 方面 5 ： 用于专业发展的 AI The AI CFT 的进阶水平设计用于帮助评 估教师现有的AI能力，并定义预期的专业 发展目标。理论上，“掌握”水平的培训和 在“获取”级别中，总体课程目标是支持所 有教师达到教学职业所需的最基本的人工 智能（AI）能力或素养，适应各种不同的 情境。以下的目标、学习目标和活动示例 明确了每个能力模块的具体内容： 本章提供了针对十五个能力模块的教学目 标和预期学习目标的详细规定，这些目标 和目标可以通过示例进一步说明教师在各 种情境下（包括学科特定和跨学科教学实 践中）应执行的各项活动。 29 ‘ 教师的 AI 能力框架 - 课程目标 (CG) (教师培训或 支助方案 应该 … …) 上下文活动 (教师可以演示 以下态度或 行为变化) AI 基础 and 应用程序 3. 基本 AI 技术和 应用程序: 教师是 预期收购 基本概念 知识 AI ， 包括 ： AI 的定义 ， 基本 如何了解 AI 模型被训练 ， 和相关的 数据知识 和算法 ； 主要类别 AI 技术和 每个例子 ； 和能力 检查 适当性 特定的 AI

处理时限内解决故 障，确保用户的服务尽可能不受影响。 预期恢复时间：解决后即恢复业务。解决时间视互联网中断原因及范围而定。 重大数据库事件 故障原因：服务器同时硬件损坏，或数据库中心存储损坏。 影响范围：全部服务终止，未及时写入磁盘数据丢失，已写入磁盘数据无影响。 处理方案：初步定位硬件损坏范围，及时报修，并通知用户。 预期恢复时间：紧急调配备机临时进行支撑。 重大防火墙设备事件 ，则立刻通知用户， 在用户同意本预案后，立刻通过旁路防火墙设备，使业务得到恢复。同时尽快准备 1 台备机， 投入系统，恢复系统单路保护。此外还需向厂商报修设备。待设备修复，重新恢复双路保护。 预期恢复时间：若可重启，10 分钟解决。如防火墙设备存在软硬件问题，旁路防火墙为 15 分钟，业务恢复。备机准备时间 1 个小时。硬件设备维修 4 小时。 重大核心交换事件 故障原因：核心交换机两 故障原因：核心交换机两台同时因过载、配置错误、软硬件故障失效。 影响范围：全部服务终止，全部数据不受影响。 处理方案：重启核心交换机；如发现核心交换机存在软硬件问题，则进行备机更换，同时 立刻报修，并通知用户。 预期恢复时间：若可重启，15 分钟解决。如核心交换机存在软硬件问题，则 2 小时内启 动备机更换。 用户网站遭受 DDOS 攻击 故障原因：网站遭受 DDOS 攻击，造成用户上联网络阻断或大量丢包，网站无法访问。

.............................................................................................14 六、预期效果................................................................................................. 提升 服务水平、支撑教学改革、改变管理理念、增强核心竞争力等方面提供决策支 持。分析模型实时、自动和不间断的运转，提取信息系统中有价值数据，帮助 学校实时了解学生的情况，并对可能出现的情况做出预期与预警。 通过本次项目，实现具体建设目标为： 1. 建设全量数据库 依据国家教育信息化标准，建立统一数据模式。结合学校已积累的数据资 产，进行数据标准内容的扩充与完善，形成完整信息标准，内容涵盖学校所有 主题内明细统计分析项（一个统 计图形或表格为一个明细统计项）的详细定义，在建设过程中需要根据我校的 实际需求进行响应，明细统计项的总数量将达到 90 多项，涉及统计字段 500 多个。 六、预期效果 1. 助力教育教学良性发展 整合学生海量数据，进行跨域统计、关联、分析，为教育教学提供辅助。 如：学生基本情况分析和展示，对学生进出图书馆次数与成绩的关系预测学生 下学期成绩上升与下

智慧校园技术方案 目录 智慧校园 背景概述 智慧校园 总体设计方案 智慧校园 建设方案 详细介绍 智慧校园 方案预期效果 01 02 03 04 01 智慧校园 背景概述 教育信息化势在必行  教育部印发《教育信息化十年发展 规划 (2011-2020 年 ) 》，《规划》 提出，到 2020 年，需形成与国家 教育现代化发展目标相适应的教育 信息化体系。 实现系统数据交互。 智慧校园（ 5 ） - 智慧校园服务： 校园信息交流 校园信息发布系统（可在学校各个场合看到相关信息） APP 信息推 送、 BBS 、公共广播也可以接受 04 智慧校园 方案预期效果 方案对各类新 技术 运用充分利用：能构建高效的智慧化体系 在完善和扩展校园数字化建设的基础上，积极推 进“智慧校园”建设进 程。 在移动互联、物联网、云计算及

通过以上需求分析，可以看出，DeepSeek 的应用将显著提升 学校教学评价的科学性和有效性，为教学质量提升提供有力支撑。 在后续的方案设计中，需重点关注如何将这些需求转化为具体的功 能模块和实施步骤，确保系统能够顺利落地并发挥预期效果。 3.1 学校教学评价现状分析 当前学校教学评价体系主要依赖传统的问卷调查和教师互评， 这些方法存在一定的局限性。首先，问卷调查往往由于学生和教师 的参与度不高，导致数据的真实性和全面性难以保证。教师互评虽 化、缺失值处理、异常值检测以及数据标准化等操作。首先，将采 集到的所有数据统一转换为标准格式，例如将时间戳统一为 ISO 8601 格式，将文本数据统一为 UTF-8 编码，并对数据类型进行校 验和转换，确保每一列数据都符合预期类型。 针对数据中的缺失值，采用多种策略进行处理。对于数值型数 据，可以使用均值、中位数或众数进行填充；对于分类数据，则可 “ ” 以采用 未知 类别进行标记或根据上下文进行合理推测。对于异常 DeepSeek 教 学评价方案稳定运行和高效执行的关键步骤。首先，我们将进行单 元测试，针对各个模块进行独立测试，确保每个功能模块按预期工 作。单元测试将覆盖所有核心功能，如数据采集、数据处理、评价 算法和结果展示等。每个测试用例将包括输入数据、预期输出和实 际输出，以便快速定位和修复问题。测试数据将采用真实教学场景 中的样本数据，确保测试结果具有实际参考价值。 接下来，进行集成测试，验证各个模块之间的交互是否顺畅。

容易忽略分时段电价及用能的高 峰和低谷 • 能耗数据实时在线； • 可综合气象数据进行条件分析，具备自学 习特性； • 精准直观的能耗报表曲线； 核心技术 能耗预测技术，数据驱动分解技术。突出显示预期能 耗与实际能耗的区别，便于查找能耗使用问题 模式识别 系统自学习算法，设备运行监控，支持异常问题的 实时判断，并预警或报警 精细化管理 气象环境与建筑能耗关系分析； 根据不同时段的不同电价，实现移峰填谷，自动匹配，

加快实现教育现代化 2023 年底预期目标 深化教育信息化基础 设施建设 优化区域内中小学的 数字校园建设 实现教育管理流程再 造、组织重构 实现信息化教学方式 的常态化应用 “ 同步课堂”促城乡教 育均衡发展 全面提高师生的信 息素养 统一智能教育标准 建设教育大数据管控 中心 建设教育大数据应用云平台 2021 年中预期目 标 实施路径：通过一体化大平台及应用，实现数据驱动的智慧管理与教学

网上学生发展中心、思政舆情分析中 心——部分模块部分高 校在应用 二、我校智慧校园的建设实施方案—预期远景图 及实现效果 网上教师发展中心 网上学生服务中心 网 上 创 新 创 业 中 心 思 政 舆 情 分 析 中 心 阳光校 务平台 网络学 习空间 节能校 园平台 和谐校 园平台