从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 价值在于无缝对接“集成化、智能化、国际化”的战 略方向，将优质资源精准送达每个角落，助力缩小教 育差距。 面对技术适配、伦理安全与常态化应用等挑战，产业 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 据驱动的教育新范式。 智慧教室的核心价值，在于其能够重塑教学流程、激 活课堂生态，真正实现“人机协同、教学相长”素养 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 北京师范大学教授、博士生导师 教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术，

行能否成药的分类。这样的方法同CADD一样，是一种虚拟筛选的方法，不受到 化合物是否可得的限制。但是相比于CADD，他有着一个巨大的优势，即AI方法 并不基于复杂的物理计算，而是基于已有的数据去自主学习。这一优势主要的体 现便在于，他打破了CADD中的trade off，即在高质量数据的支持下，AI方法 能够做到同时保持高精度以及高速的药物筛选。 然而，高质量数据这一前提条件十分的苛刻，简而言之，高质量数据要求具 备两个特征: 法，从而为自然语言处理带来了质的飞跃。 而在药物筛选领域，如果我们依照类似的方式，让AI模型去充分利用海量的 蛋白、分子数据去进行自监督训练，是否也有可能学习到分子世界中的"语法"规 则? 这种方法的潜在优势在于，它可以利用现有的大量无标签分子数据集，就像 GPT使用互联网上的无标签文本一样。通过自监督学习，模型可以无需昂贵的实 验数据标签，就能够识别和理解生物分子的本质特性，从而为新颖和强大的药物 发现机

字鸿沟和支持不足等问题，加剧了教师压力，凸显了关注教师福祉和 建立健全支持体系的必要性。为确保人工智能技术安全、健康且有效 地融入学校，报告强调必须采取以教师为中心的主动策略，涵盖欧洲、 国家、机构和教师层面，重点在于提升教师人工智能素养与伦理意识、 提供福祉支持，并制定明确的监管框架和实施措施。 2024 年 8 月 英国教 育部 “人工智能内 容商店” 18 将汇集学习计划、课程计划和匿名学生评估等精选教育材料，以训练 战略意识。各个组织和国家的政策普遍认识到无法也无必要全面禁止人工智能，在“以人为本” “系统性布局” “人 权、安全与伦理”“学术诚信”“提高教师与学生人工智能素养”“风险分级治理”等方面形成了高度共识。 国际政策的首要关注点在于提供宏观层面的指导，并确立伦理先行、以人为本的基本原则。美国教育部在其 2023 年 5 月发布的《人工智能与教学的未来》报告中，明确强调了“以人为本”的人工智能应用原则，并提 出要“保持人在回 题， 构成了新时期高等教育的核心发展战略。这一转型战略，并非简单地将数字技术应用于现有教育体系，而是以 坚实的数字化建设为基础，系统性地集成人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术，目标在于深 度赋能并重塑高等教育的各项核心职能——包括人才培养的模式创新、科学研究的范式变革、社会服务的质量 提升、文化传承创新的路径拓展以及国际交流合作的深化，其本质是构建一个以数据为核心驱动力的智慧教育

医疗设备智慧管理助力公立医院高质量发展 4 n 一个民族要走在时代前列，就一刻不能没有理论思维，一刻不能没有正确思想指引。 中国共产 党 为什么能，中国特色社会主义为什么好，归根到底是因为马克思主义行。马克思主义之所以行， 就 在于党不断推进马克思主义中国化时代化并用以指导实践 n 党的百年奋斗历程告诉我们，党和人民事业能不能沿着正确方向前进，取决于我们能否准确认识 和把握社会主要矛盾、确定中心任务 n 战略问题是一个 战略服务的。战略和策略是辩证统一的关系，要把战略的坚定性和策略的灵活性结合起来 n 在百年奋斗历程中，党领导人民取得一个又一个伟大成就、战胜一个又一个艰难险阻，历经千锤 百炼仍朝气蓬勃，得到人民群众支持和拥护，原因就在于党敢于直面自身存在的问题，勇于自我 革 命，始终保持先进性和纯洁性，不断增强创造力、凝聚力、战斗力，永葆马克思主义政党本色 n 全党要坚持唯物史观和正确党史观，从党的百年奋斗中看清楚过去我们为什么能够成功、弄明白

就医体验，同时促进中医事业的可持续发展。 2. AI 大模型概述 AI 大模型是近年来人工智能领域的重要进展，通过大规模的数 据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 在自然语言处理、计算机视觉以及其他领域中已经展现出超越传统 方法的性能。 以 OpenAI 处理复杂的自然语言理解和生成任务方面展现出了显著的优势。这 些模型通常采用深度学习技术，尤其是基于变换器 （Transformer）架构的模型，通过海量数据的预训练，获取语义 理解和语言生成的能力，其核心在于对数据的有效学习和知识的迁 移。 在医疗行业，AI 大模型的应用前景尤为明朗，尤其是在中医领 域。通过分析大量的中医门诊病历数据，AI 大模型能够识别文本中 的关键信息，进行病历分析与生成，从而有效提高医疗文书的自动 系列生成的文本因其自然流畅和易读 性，受到了医生和患者的普遍好评，而 BERT 模型生成的内容 在专业性上更为严谨但用户反馈较为保守。 在评估重要模型后，倾向选择的模型将基于不同应用场景的需 求进行定制。如果重点在于生成接入自然语言处理的全流程，并联 结其他生物信息数据，GPT 系列（尤其是 GPT-3）是优先考虑的选 项。而若需要关注病历中的关键信息抽取与模板化内容生成，则 BERT 和 T5 将是更适合的选择。

Committee ） 技 术委员会 （ Technical Committee ） 领域 委员会（ Domain Committee ） IHE 的委员会组 成 l IHE 的目的：在于为医疗部门、企业、跨企业以及国家 l 级的卫生保健体系提供卫生保健服务的协同工作方案 l 提高临床应用的效率（ Efficiency ）和效力（ Effectiveness ） l 改善系统协同工作能力（互动性

Era 招 生计 划 统计 录 取信 息 统计 单 考单 招 “ 教师一张表” 表面上要解决的是教师各类数据的汇总采集和展现 ，在需要的业务场景时直接提供、 不再重复填报。 但本质难点不在于数据平台的技术和采集实施 ，而是围绕整个教师业务的重新梳理、 及所需的管理要求提升。 学院一级解决数据采集问题 新增数据采集（ API ）

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 定位与作用。通过梳理现有政策文件，分析人工智能技术在教育管 理、教学实践、学生评价等方面的应用潜力，为制定科学合理的政 策提供理论支持。其次，本研究的意义在于为教育信息化 2.0 背景 下的中小学教育改革提供实践指导。通过总结国内外成功经验，提 出适合我 的发展历程可以追溯到 2018 年，教育部发布 了《教育信息化 2.0 行动计划》，标志着我国教育信息化从 1.0 时 代向 2.0 时代的全面转型。1.0 时代主要以基础设施建设为主，重 点在于硬件设备的普及和网络环境的搭建，而 2.0 时代则更加注重 信息技术与教育教学的深度融合，强调智能化、个性化和创新性。 在 2.0 “ ” “ 时代初期，教育信息化的重点逐渐从 硬件建设 转向 软 来，随着技术的不 断进步，教育信息化 2.0 将继续推动教育公平、提升教育质量，并 为培养创新型人才提供强有力的支持。 2.3 教育信息化 2.0 的核心目标 教育信息化 2.0 的核心目标在于通过技术手段全面提升教育质 量，促进教育公平，并推动教育模式的创新与转型。首先，教育信 息化 2.0 致力于构建一个智能化、个性化的学习环境，通过大数 据、人工智能等技术，精准分析学生的学习需求与行为，提供定制

后勤管理 实习实训 网络教学平 台 服务大厅 校长驾驶舱 协同办公 大数据分析 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理体系 > 数据中心 智慧校园的根本在于数据，通过数据分析去找出规律，发现问题，更好的为教学和管理服务，数据是智慧校园建设的首要任务。 数据 存储 中心 数据模型 信息标准 基础数据库 主体数据库 数据仓库 数据 交换 中心 数据交换平台

数据访问流程管控： OA 流程、大 数据应用流程管控 5 、数据安全治理体 系 5 、数据安全治理体 系 数据治理体系建设需要有组织、有制度、有规范、有流程、有沟通协调机制； 数据治理存在于信息系统全生命周期，数据治理工作融入日常业务流程； 数据治理目标是构建开放、共享、可用、可控的数据服务体系； 由被动治理转变为主动治理，夯实智慧医院运行基础，提升数据资产价值。 u 总结与思考