个国家将人工智能教育纳入中小学课程 体系，其中发达国家的覆盖率显著高于发展中国家。具体数据如下 表所示： 国家/地区 人工智能教育覆盖率 （%） 主要政策举措 美国 85 AI for K-12 计划 欧盟 78 人工智能战略 中国 65 新一代人工智能发展规划 日本 70 人工智能战略 2019 印度 45 国家人工智能战略 巴西 40 国家教育计划 从全球范围来看，人工智能教育政策的制定与实施呈现出以下 中国电化教育, 2020, 36(5): 45-52. [3] 张华, 刘洋. 教育信息化 2.0 背景下中小学人工智能课程设 计研究 [J]. 现代教育技术, 2021, 31(3): 78-85. [4] 陈静, 王磊. 中小学人工智能教育政策实施效果评估 [J]. 教 育研究, 2022, 43(2): 112-120. [5] 李强, 赵敏. 人工智能技术在中小学教学中的应用案例研究 现状与挑战，提出了政策支持、课程设计、教师培训等方面的 建议，为政策制定提供了理论依据。 2. 张华, 陈静. 中小学人工智能课程实施路径研究[J]. 教育研究, 2021, 42(3): 78-85. 文章通过对全国多所中小学的调研，总结了人工智能课程实施 的典型模式，并提出了课程资源开发、教学评价体系构建的具 体策略。 3. 李强, 王芳. 人工智能技术在中小学教育中的应用现状与前景

填报高校数 河南省 174 104 广东省 165 88 江苏省 172 88 江西省 111 84 湖南省 139 81 辽宁省 114 80 广西壮族自治区 89 77 黑龙江省 78 75 四川省 139 70 福建省 88 63 安徽省 125 59 贵州省 80 54 重庆市 73 53 湖北省 133 49 北京市 92 47 新疆维吾尔自治区 63 43 等 15 个省份填报 率超过 50%；另有 6 个省份填报率超过 30%。详见表 1-4-3。 表 1-4-3 按高校所在省域填报率的统计情况 区域 高校数 填报高校数 填报占比 黑龙江省 78 75 96.2% 广西壮族自治区 89 77 86.5% 江西省 111 84 75.7% 重庆市 73 53 72.6% 福建省 88 63 71.6% 辽宁省 114 80 70.2% 填报数 占比 高校数 填报数 占比 高校数 填报数 占比 高校数 填报数 占比 安徽省 3 2 66.7% 44 27 61.4% 5 5 100.0% 73 25 34.2% 47 29 61.7% 78 30 38.5% 125 59 47.2% 北京市 34 29 85.3% 33 16 48.5% 7 2 28.6% 18 0 0.0% 67 45 67.2% 25 2 8.0% 92 47

........................................................ 76 第三章 智慧教育 F5G 全光网智能化设计说明 ............ 78 3.1 设计依据 ....................................................................................... （mm） A1/B1 A2/B2 C D1 E G R1 R2 金属材料 73 min 78 max 60 +0.5 -0.2 4~7 51 min 15 max 8 max 8 max 绝缘材料 69 min 78 max 60 +0.5 -0.2 4~7 51 min 15 max 8 max

发展。 4.1.1 教育大模型总体参考框架 当前，对教育大模型的架构主要采取两种模式：一类是直接调用通用大模型，根据具体教育场景调用外部专家 知识库，通过微调或提示学习等方式赋予其专有能力 78；另一类则是在通用大模型中训练教育领域数据，形成 教育专有能力后，再应用于具体场景 79。 2025 年 5 月，世界数字教育联盟标准委员会在武汉召开的第三届世界数字教育大会上发布了《教育大模型总 教育部高等教育司“人工智能 + 高等教育”典型应用场景案例清单 序号 批次 学校 案例 1 第一批 北京大学 口腔虚拟仿真智慧实验室的建设与应用 2 第一批 清华大学 清华大学人工智能赋能教学试点 78 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 3 第一批 北京航空航天大学 人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台 4 第一批 北京理工大学 知识图谱驱动的智慧教学系统建设与应用 5 第一批 北京邮电大学 开放教育研究 ,29:4-10. 77 黄巨臣 , 焦晨东 . 中国高等教育治理的数字化转型及其实现路径 [J]. 山西大学学报 ( 哲学社会科学 版 ),2024,47(6):143-151. 78 曹培杰 , 谢阳斌 , 武卉紫 , 杨媛媛 , 沈苑 , 左晓梅 , 黄宝忠 . 教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望 [J]. 现代教育技术 ,2024, 34（2）:5-12. 79 刘邦奇

......................................... 78 8.4.4. 多终端服务全域兼容 ........................................................................... 78 8.4.5. 数据分析与检测 .......... ............................................ 78 8.4.6. 具有大数据大屏集中展现 ................................................................... 78 8.4.7. 设计规范 ............................

项目实施说明.............................................................................................. - 78 - 7.4 施工项目管理表.................................................................................... 考虑）。 镜面反射也是引起光污染的一个因素，因此，除却灯光布局外，教室内其 他物品的选用都要尽量避免镜面反射的发生。如：玻璃墙面，某种光亮材质的 墙面、地面，玻璃板或有机板的桌面等等。 第 78 页 共 119 页 多媒体信息的传输、记录与分享 6.3灯 管 推 荐 配 置 这里列举飞利浦系列和欧司朗系列的几款灯管，目前市场上此类灯管种类 繁多，型号复杂，质量参差不齐，建议参考下列数据，选型购买时实际比对，

为了更好地展示评估数据，以下是一个示例表格，展示了某班 级学生的学习评估结果： 学生姓名 课堂表现得分 作业得分 测试得分 综合评分 学习建议 张三 85 90 88 88 加强概念理 解 李四 78 85 80 81 提高解题速 度 王五 92 88 93 91 保持优势， 拓展思维 通过上述方案，DeepSeek 教育平台能够有效提升学习评估的 效率和精准度，为教师提供强有力的教学支持，同时帮助学生更好 例如，以下是一个简单的学习行为数据示例表： 学生 ID 学习时长（小 时） 访问课程资源次 数 完成作业 数 讨论参与次 数 测试平均 分 001 20 30 5 10 85 002 15 25 4 8 78 003 25 35 6 12 90 通过对这些数据的分析，教师可以发现，学生 001 虽然学习时 长和访问课程资源次数较多，但其测试平均分却低于学生 003，这 可能意味着学生 001 在学习方法或学习内容理解上存在问题，需要 如何更好地将平台与现有课程体系融合。 为了更直观地展示教师反馈的数据，可以采用表格形式进行汇 总。以下是一个示例表格： 反馈维度 正面反馈比例 负面反馈比例 主要问题描述 易用性 85% 15% 部分功能操作复杂 教学支持 78% 22% 特定学科资源不足 学生参与度 90% 10% 互动功能受到学生欢迎 反馈机制 80% 20% 反馈延迟或不够详细 此外，为了进一步分析教师反馈的关联性，可以采用 mermaid 图展示各维度之间的相互影响关系。例如：

...................................................................................................78 9.3 系统测试与优化...................................................................................... ( z_i ) 将服从均值为 0， 标准差为 1 的标准正态分布。 例如，假设我们有以下数据表： 学生 ID 数学成绩 英语成绩 1 85 92 2 70 88 3 90 85 4 78 90 5 82 87 我们分别计算数学成绩和英语成绩的均值和标准差：  数学成绩：均值 ( {} = 81 ) ，标准差 ( {} = 7.14 )  英语成绩：均值 ( {} 学生的背景信息（如性别、成绩水平等）进行深入分析，以发现不 同群体之间的差异。以下是一个示例表格，展示了不同课程的学生 满意度评分： 课程名称 平均满意度评分（满分 100） 参与评价人数 数学 85 150 英语 78 145 物理 82 130 历史 75 120 通过对这些数据的分析，学校可以识别出哪些课程需要改进， 并制定相应的教学策略。例如，英语课程的平均满意度评分相对较 低，可能需要加强教学内容的吸引力或改进教学方法。

...78 2.10.9、 大数据业务可视化分析............................................................................78 2.11、 智慧校园大数据平台标准体系......................................................................78 2.11 物联网技术服务商 物联网技术服务商大数据应用前景广阔。 物联网技术和大数据技术是一对密不可分的兄弟，物联网 采集的数据需要大数据技术做分析，而大数据技术的开展需要 物联网技术进行数据采集。 78 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 2.8.6、 教育平台服务商 平台服务商是未来教育线上产业链建设的重点，而教育行 业未来发展趋势将是结合新型信息技术实现线上线下深度融合， 因

5)个人成绩趋势：可查看个人某科目在多次考试中的变化趋势，支持图形 化趋势分析。可按平均分、及格率、优秀率进行成绩分析的展示。 60 单科维名 第地位 加 014 03 考试 201 年上 204 上 78 蝉 条科捕名 x 系统篮 理 参 横 向 分 析 m 分 9 数 2、班级成绩横向对比分析 1)单科排名：单科目在单次考试中班级学生成绩排名分析。 2)多科排名：多科目在单次考试中班级学生的成绩排名分析。 星期设置 对系统中星期基本选项的设置 节次设置 对系统中节次基本选项的设置 文件类型 对系统中文件基本类型的设置 家庭关系 对系统中家庭关系的设置 民族设置 对系统中基本选项中民族的设置 78 性别设置 对系统中基本选项民族的设置 年级设置 对系统中基本选项中年级的设置 班级类型 对系统中基本选项中班级类型的设置 学生状态 对系统中基本选项中学生状态的设置，例如复学、转入、毕