.............................................. 81 3.3 信息网络系统 ...................................................................................... 81 3.4 综合布线系统 ................................ 678-2007 《电子巡查系统技术要求》GA/T 644-2006 《安全防范视频监控摄像机通用技术要求》GA/T 1127-2013 ONA绿色全光网络技术委员会 81 81 《安全防范高清视频监控系统技术要求》GA/T 1211-2014 《安全防范工程技术文件编制深度要求》 GA/T 1185-2014 《教育建筑电气设计规范》JGJ310-2013

1-4-2。 表 1-4-2 按高校所在省域填报数的统计情况 区域 高校数 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 54 37 68.5% 新疆维吾尔自治区 63 43 68.3% 贵州省 80 54 67.5% 河南省 174 104 59.8% 宁夏回族自治区 22 13 59.1% 湖南省 139 81 58.3% 广东省 165 88 53.3% 7 区域 高校数 填报高校数 填报占比 江苏省 172 88 51.2% 北京市 92 47 51.1% 四川省 139 70 50.4% 24.6% 133 49 36.8% 湖南省 4 4 100.0% 47 31 66.0% 11 10 90.9% 77 36 46.8% 51 35 68.6% 88 46 52.3% 139 81 58.3% 吉林省 3 3 100.0% 34 15 44.1% 4 3 75.0% 26 8 30.8% 37 18 48.6% 30 11 36.7% 67 29 43.3% 江苏省 16

数据驱动智慧校园建设｜ 11 分级数据保护方案 满足高校不同业务 RTO/RPO 保护要求，降低灾备建设成本 高校数字化系统越来越多 ，数据量也越来越大 ，普通高校的平均智慧应用类别已超过 81 种 ，应用数量超过 200 个 ，官网门户数量 超 过 10 个 ，且应用数量年均增速接近 30% 。各类数据量也越来越大 ，普通高校数据量在 400TB ～ 1.2PB 之间 ，年均增长达到

教育大模型应用典型案例分享 ················································ 81 5.2.1 案例一：DeepSeek 助力数字化实训赋能数智人才培养 ································· 81 5.2.2 案例二：大模型赋能智慧教室助力教学模式创新发展 ·································· 4.1.2 教育大模型智能体应用 教育智能体是总体参考框架中应用层（L5）的关键实现形式，是连接大模型核心能力与具体教育场景的桥梁， 融合了大模型的强大认知推理能力与智能体的精准任务执行能力 81。智能体通过感知、规划、记忆、交互和执行， 能够弥补大模型在个性化和实时反馈方面的不足。 教育智能体的本质仍然是软件或硬件实体（含软件能力），是一种能够感知环境、与之互动并采取行动以实现 特定 构建智能设计推演系统，实现跨尺度材料性能预测和高通量计算加速，对科研创新起到强劲的推动作用。 4. 以智助管，提升管理新效能 大模型通过对学校管理、学生表现评估、教育资源分配等多维度的实时动态监测与精准化评估，为高校管理人 81 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 员提供科学决策支持。大模型通过对海量的高校过程管理数据进行汇聚、分析、识别、预测、研判，能够自动 识别并预警潜在的校园各类风险，如学生辍学倾向、教学质

............................................81 2.11.4、 数据存储标准...........................................................................................81 2.11.5、 大数据服务标准............................ ..................................................81 2.11.6、 大数据安全和隐私标准............................................................................81 2.11.7、 行业大数据应用标准............................... 推送到家长端，变相解决教育行业安全问题。 2.8.8、 采集过程要符合伦理道德 数据隐私与安全一直是大数据发展的障碍之一。教育数据 的采集源头来自广大学生、教师、家长以及学校，数据繁杂多 81 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 样，其中成绩、排名、家庭背景等诸多信息涉及个人隐私。目 前，国内在教育数据隐私保护方面的法律法规还不健全，学校、 教育机构等学生数据的保护意识亟待加强。由于监管不到位，

相等。基础开挖的建筑垃圾要及时运走，倾倒到制定的地方，严禁乱倒垃圾。 监控用立杆表面饰白色处理，厚度为 4mm 或以上，钢构件所采用的钢材符 合 GB-700 的标准；所有构件的焊接加工满足国家行业标准 JGT81-91《建筑钢结 构焊 接规程》的技术要求；所有对接焊缝和贴角焊缝的强度与被焊构件的指标吻 合， 焊缝打磨光滑；连接螺栓、螺母、垫圈均采用高强度部件，制造技术应符合 Q/ZJX 0001-2002 按钮可以查询到告警信息发布日志，包括告警信息内容、发送时间、 接 收者等。 4.3.5.3.3 传感器联动控制 81 阿坝 职 业学院智 慧 校园项 目 建 设 方 案 集中监控软件分析和处理传感器各种信息，实现传感器之间的联动功能。例 81

............................................81 2.11.4、 数据存储标准...........................................................................................81 2.11.5、 大数据服务标准............................ ..................................................81 2.11.6、 大数据安全和隐私标准............................................................................81 2.11.7、 行业大数据应用标准...............................

73. 离校离职原因代码 74. 世界各洲名称代码 75. 论著类别代码 76. 密级代码 77. 免职方式代码 78. 免职原因代码 79. 评估情况代码 80. 聘任情况代码 81. 培养方式代码 82. 批准形式代码 83. 取得资格途径代码 84. 缺考舞弊代码 85. 任课角色代码 86. 任课课程类别代码 87. 任课状况代码 88. 入学方式代码 89 家庭其他成员情况 76. 教学管理信息子 集 课程信息类 课程基本情况 77. 教学计划情况 78. 课程安排情况 79. 专业信息类 专业基本情况 80. 专业所设课程情况 81. 科研信息子集 科技项目情况信息类 科技项目基本情况 82. 项目协作单位情况 83. 项目经费情况 84. 项目人员情况 85. 86. 科研机构信息类 科研机构基本情况 87

......79 5.1.1 学生学习数据.............................................................................81 5.1.2 教学反馈数据.............................................................................83 5.2 数据处理 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

重量轻2Kg/平方 （2 ） 安装方便：可用普通文具刀划断，按尺寸切割，碰角处理 容易 （3 ） 施工前注意选板浅色系、排板，避免微小色差。 （4 ） 可定义裁剪尺寸，如下图是裁剪后的板 第 81 页 共 119 页 多媒体信息的传输、记录与分享 （5 ） 也可以参照如下教室施工： 第 82 页 共 119 页 多媒体信息的传输、记录与分享 观摩室最好使用单透膜，避免反光，透光。观摩室玻璃大小合适。