主要从事医院评价方面的研究。 通信作者: 庄一强 (1964-), 男, 中国香港人, 博士, 研究员, 主要从事医院评价方面的研究。 •卫生信息• ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1,2, 龚文进1 (1. 广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 510220) 推进中医药数据资源创新应用等 4 项主要任务。 本文从 ChatGPT 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1. 1 助力中医经验传承发展 2019 年 利用人工智能技术对知识进行演绎推理 [5]。 目前尚无 大型综合、 适用性强的中医知识库, ChatGPT 可以充 第 4 期 李启渊, 张 静, 徐权光, 等: ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 分利用现有规模巨大的海量中医数据, 来训练神经网 络模型, 进而构建中医知识库 [6], 实现中医知识的有 序组 织 和 交 互 共 享, 促 进 潜 在 知 识 挖 掘。 其 次, ChatGPT

政策实施的保障措施...........................................................................57 5.4 政策实施的挑战与应对策略...............................................................59 6. 中小学人工智能应用政策的案例分析............ 社会宣传：普及人工智能教育，争取家长参与 通过以上保障措施的实施，可以有效推动中小学人工智能应用 政策的落地，促进人工智能教育的普及与发展，为培养未来社会所 需的人工智能人才奠定坚实基础。 5.4 政策实施的挑战与应对策略 在中小学人工智能应用政策的实施过程中，尽管政策目标明确 且具有前瞻性，但在实际操作中仍面临诸多挑战。首先，技术基础 设施的不足是一个显著问题。许多学校，尤其是偏远地区的学校， 缺乏足够的 [12] 张敏, 刘伟. 人工智能教育在中小学的实践与反思 [J]. 教育 研究与实验, 2021, 39(5): 66-73. [13] 王丽, 张强. 中小学人工智能教育政策实施中的问题与对策 [J]. 教育政策研究, 2022, 41(2): 98-105. [14] 教育部. 中小学人工智能教育课程标准 [EB/OL]. (2023- 01-15) [2023-10-01]

....... 132 1 风险分析及对策 ................................................................132 1.1 风险识别与分析 .....................................................132 1.2 风险对策和管理 ................... 项目总投资概算表。 3 资金筹措及投资计划 本项目总投资估算为 5234522.98 元，资金来源为财政专项资金。 131 阿坝职业学院智慧校园项目建设方案 第十章 风险及效益分析 1 风险分析及对策 1.1 风险识别与分析 1.1.1 组织风险 组织风险主要包括由于组织内部成员对目标未达成一致，管理高层对项目不 重视，工程参与人员知识与技能欠缺、团队合作精神不足、人员激励机制不当等 基本原则使用不当，计划 草率、质量差，进度和资源配置不合理等。 1.2 风险对策和管理 为确保工程成功，将在本项目建设中采取有效的风险管理，消除各类风险的 不良影响，确保实现工程建设目标。 本项目的风险防范主要侧重于组织风险、管理风险、业务风险和技术风险四 个方面。 1.2.1 组织风险防范对策 在本项目建设期间，将充分调动各部门的积极性，同时，还将依靠由信息技 术专家

围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，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。 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范 性，落实标准体系建设；数据安全与伦理隐私方面，实施安全监测与防范，开展伦理治理与监督，强化隐私保 护与管控；模型演进与技术支撑方面，注 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

.......................300 二、 风险对策和管理............................................................................................................301 2.1 组织风险防范对策................................... .........................301 2.2 管理风险防范对策.....................................................................................................301 2.3 业务风险防范对策........................................ .............................................................302 2.4 技术风险防范对策.....................................................................................................302 XIV 附件..........

数据重复录入，且存在不一致 各类应用系统独立建设 系统之间交互困难 信息孤岛现象突出 数据的共享与运用困难 缺乏统一信息标准 缺少统一技术体系标准 缺少详细的整体建设规划 不利于长期发展 XX 对策 针对当前教育信息化市场发展的痛点，结合自身优势，基于以下五个关键点为出发点，为院校打造一体 化的教育信息化整体解决方案，帮助院校提升教育信息化水平的同时，促进信息技术与职业教育教学的 深度融合。

...................................................................................196 第 11 章. 风险及对策分析.................................................................................................197 ......................................................................................197 11.2. 风险对策与控制................................................................................................ .................................................................................202 11.2.4. 非技术风险对策..................................................................................................202

持续优化与升级..............................................................................176 11.3 行业趋势与应对策略......................................................................178 1. 背景与目标 在当前信息技术迅速发展的背景下，人工智能（AI）在教育领 更为坚实的 技术支撑与保障。最终，实现教育的公平性和个性化，助力每一位 学习者的发展。 11.3 行业趋势与应对策略 随着教育技术的快速发展，AI 大模型在教育领域的应用愈发广 泛，行业未来趋势将呈现出几个显著特征。在这个背景下，各教育 机构和企业需要制定切实可行的应对策略，以确保在激烈的竞争中 保持优势。 首先，AI 大模型将朝着更高的个性化和自动化方向发展。教育 者将能够利用

率。因此，在模型设计上，需要优化算法，减少计算延迟，同时还 要对系统的硬件要求进行合理配置。 以上几点构成了本项目在技术层面可能面临的风险，表格如下 总结了关键风险及其应对策略： 风险类型 具体风险描述 应对策略 数据质量 训练数据不全面或质量差 优化数据集，确保多样性和准确 性 模型可解释性 模型决策不透明 引入可解释性技术，提升模型透 明度 系统集成 系统接口不兼容 进行详细的系统架构设计和技术

风险分析与应对 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计的过程中，可能会面 临多项潜在风险，包括技术、实施、数据安全和用户接受度等方 面。为有效应对这些风险，确保方案的顺利推进，需制定详细的应 对策略和预案。 首先，技术风险是项目实施中的首要挑战。DeepSe�作为先 进的人工智能工具，可能存在与现有教学系统的兼容性问题。为降 低这一风险，需在项目初期进行全面的技术评估和兼容性测试。技 风险概率评估：评估每个风险发生的可能性（高、中、低）。 3. 风险影响评估：评估每个风险对项目的影响程度（高、中、 低）。 4. 风险优先级排序：根据风险发生的可能性和影响程度，确定风险 处理的优先级。 通过上述风险评估和应对策略，学校可以有效降低引入 DeepSeek 过程中的不确定性，确保教学评价方案的顺利实施和有 效运行。 15.3 风险应对措施 在实施 DeepSeek 作为教学评价方案的过程中，为有效应对潜