， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化

第二代（知识工程）： 知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机 器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习 - 深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 人工智能（ 知识能力：海量公开知识，言之有物， GPT-2 时达 到 • 顺带学习（基座模型）：文字中蕴含了知识 • 压缩：幻觉 • 遗忘：微调（迁移学习），尤其是 RLHF 用人工神经网络获取网络模型：深度学习 -Transformer 模型 - 大语言模 型 大语言模型的核心原理：数据化 - 语义化 -NTP （ Next Token Prediction ） 大语言模型的三层能力：语言能力 - 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 | 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领 n AI+ 学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程 n AI 通识教育 面向院校所有学生、教师和教职工 基础概念 | 技术认知 | 伦理思考 | 社会影响 | 应用场景 | 未来趋势 n 培养什么人 1. 思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维

许秋璇 颜 欢 张文轩 郑 浩 摘 要 自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布以来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，对教育变革带来巨大影响。教 育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。 本报告系统梳理国际与国内政策进展，深入分析国际社会高度重视人工智能教育应用的政策动向，以及国内以 人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与 界领先的教育信息化体系，不仅为国内教育现代化提供了强劲动力，也为全球教育数字化转型贡献了中国方案。 综上所述，国际社会的政策共同描绘了一幅图景：各国及相关组织正积极通过顶层设计、伦理规范、系统规划 和风险预判，引导人工智能与教育的深度融合，旨在负责任地利用人工智能的潜力，促进教育的创新、公平与 高质量发展。中国作为一个拥有世界领先教育信息化体系的国家，高等教育理应贡献更多的智慧。 不过，从国际组织和一些国家政策中也可以看出， 旨在将数字中国建设作为推进中国式现代化的重要引擎。其核心 是构建“2522”整体框架：夯实数字基础设施和数据资源体系“两 大基础”；推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明“五 位一体”深度融合；强化技术创新体系和数字安全“两大能力”； 优化国内国际“两个环境”。规划目标是到 2025 年，数字中国 建设取得重要进展；到 2035 年，数字化发展水平进入世界前列。 特别是在社会领

图灵提出“机器能否思考”的哲学命题，但未形成系统研究框架。 ◆1997 年 — —深蓝胜利： IBM 超级计算机击败国际象棋冠军，体现专用 Al 的突破，但通用智能仍未实现。 ◆ 2012 年——技术突破的转折点：深度学习崛起， Geoffrey Hinton 团队在 ImageNet 竞赛中以卷积神经网络将错 误率 从 26% 降至 15%, 引发算力与数据驱动的 Al 革命。 ◆ 2016 年—— AlphaGo: 年人工智能元年至今，人工智能的发展历程经历了漫长的岁月，大致可以划分为以下 6 个 阶段 一、人工智能发展简史了解 互联网推动人工智 能不断创新和实用 深蓝战胜国际象棋冠军 BM 提出智慧地球 我国提出感知中 国 深度序习与 大数据兴起 带来了人工 着 能的爆发 物联网 专家系统遍地开花 人工智能转向实用 医疗专家系统 MYCN 任务失败 目标落空 机器翻泽 笑话百出 定理证明 反思 、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100 亿。 一、人工智能发展简史了解 OpenAl 的 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿 2.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化 能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高 2020 年， OpenAl

与个性化培养的有机结合。 中国教育现代化 2035 大力推进教育信息化。构 建基于信息技术的新型教 育教学模式、教育服务供 给方式以及教育治理新模 式。促进信息技术与教育 教学深度融合，支持学校 充分利用信息技术开展人 才培养模式和教学方法改 革，逐步实现信息化教与 学应用师生全覆盖。 加快推进教育现代 化实施方案 教育信息化智慧教育相关计划及政策 项目建设背景 教育部印发了《关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》，首次提出“金课”概念，指出“各高校 要 全面梳理各门课程的教学内容，淘汰‘水课’、打造‘金课’，合理提升学业挑战度、增加课程难度、拓展课程深度，切 实提高 课程教学质量。 2018 年 8 月提出金课 教育部发布《关于一流本科课程建设的实施意见》，再次阐述“金课”建设的“两性一度”，体现在教学内容、教学方法和 教学 模式上的改革。 2 3 4 项目建设背景 丨新型智慧学习空间建设以学生为中心 相比传统教室，智慧教室的空间布局根据不同的教学模式灵活转变，整个教学环境更舒适，更便于 开展教学活动。  信息化软硬件与教学业务深度融合，全面服务于教学，促进师生和生生的协作、互动和分享，提升整体 教学效率。  越来越多的教学模式引入课堂，教学主体由老师向学生转变，提倡以学习者为中心的个性化学习、自主 学习、探究性 /

充分理解并有效实施基于 DeepSeek 的教学评价方案，从而提升整 体教学质量和学生综合素养。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于人工智能的自然语言处理技术，旨在通 过深度学习和语义理解提升文本分析的准确性和效率。其核心技术 架构包括预训练语言模型、语义嵌入和上下文感知机制，能够有效 地理解并处理复杂的语言表达。在教育场景中，DeepSeek 可以通 过对教学文 师教学效果数据、课程内容数据以及教学环境数据等。这些数据通 过高效的数据采集模块进行实时获取和预处理，确保数据的完整性 和准确性。 其次，DeepSeek 利用先进的自然语言处理（NLP）技术和机 器学习算法，对收集到的数据进行深度分析和挖掘。系统能够识别 和理解教学过程中的关键信息，例如学生的学习进度、教师的授课 风格以及课程内容的难易程度等。通过对这些信息的分 析，DeepSeek 能够生成多维度的教学评价指标，如学生学习效 的学习效果持续下降时，可以自动触发预警机制，提醒教师和家长 关注学生的学习状态，并建议采取相应的辅导措施。  多源数据融合：包括学生学习行为、教师教学效果、课程内 容、教学环境等多维度数据。  自然语言处理与机器学习：深度分析教学数据，识别关键信 息，生成多维度评价指标。  多模态数据分析：融合结构化与非结构化数据，提供全面客观 的评价结果。  自适应学习算法：根据不同情况自动调整评价模型参数和权 重，确保结果的针对性和适用性。

与志同道合的AI爱好者交流经验、分享心得。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第3页 一、今天的讲座分两大部分，聚焦于Deepseek与AI认知和DeepSeek对教育行业的影响。第一部分通过深度解析DeepSeek的核 心技术来追溯AI的整体演进，旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 于2023年5月成立北京公司， 2023年7月成立杭州公司，是幻方量化孵化出的一 家大模型研究机构（企业目标是实现AGI），200人的团队分布在杭州和北京 ， 是中国AI2.0（大模型）时代的七小龙之一。 • AI1.0（深度学习）时代的四小龙： 商汤、旷世、云从、依图 • 除了DeepSeek公司之外，其它六家也被投资界称为中国大模型企业六小虎（智谱AI、 百川智能、月之暗面、阶跃星辰、MiniMax、零一万物）。 人工神经网络：与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型 传统神经网络：霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机，….. 深度神经网络：深度学习（Hinton，2006） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第22页 人工智能：近代（2006-2020，深度学习） Ø 2006：传统架构：DBN，CNN，RNN，ResNet，Inception，RWKV， …… • ImageNet（超过人眼）

AI 推向第二个黄金 期 199 0 年 AI 计算机 DARPA 计划失败，政府缩 减投入， AI 进入第 二次低谷 2006 年 Hinton 提出“深度 学习“神经网络使 得人工智能性能获 得突破性进展” 2013 年 深度学习算法在语音 和视觉识别上识别率 显著提升，进入感知 智能时代 2016 年 AlphaGo 战胜人类 围棋冠军， AI 关 注 度空前提升 2022 年 硬件奠基，算法发展，数据积累 算法框架：逻辑回归、朴素贝叶 斯 .... 特征工程 + 算法 推荐系统 输入法 可解释但依赖人工经验输入 深度学习 2010-2020 硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络 自动进行特征学习，端对端训练，有监督 在特定场景效果好，但需要根据 不同任务训练不同的模型，泛化 能力差 生成式 AI 应用创新 发布《卫生健康行业人工智能应用场景 参考指引》从四大领域给出 84 个应用 场景。 《上海市发展医学人工智能工作方案 (2025-2027 年 ) 》，旨在促进医学与 人工智能深度融合。 《武汉市促进人工智能产业发展若 干政策措施的通知》，通过算力补 贴、公关专项等方式发展人工智能。 AI 医疗迎来爆炸式发 展 在人工智能（ AI ）技术飞速发展的时代，医疗实验室正迎来一场深刻的变革。

学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调，要加快人工智能与教育的深度融合，推动教育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落 应用特点。在此基础上，设计并实施问卷调查，收集一线教师、学 生和家长对人工智能教育应用的认知、态度和需求，量化分析其影 响因素和潜在问题。最后，通过专家访谈法，邀请教育政策制定 者、技术专家和学校管理者进行深度访谈，获取其对人工智能教育 应用政策的见解和建议，确保研究的科学性和实用性。 研究框架主要包括以下几个维度：政策环境分析、技术应用评 估、教学模式创新和效果评价。政策环境分析主要考察国家和地方 教育信息化 2.0 概述 教育信息化 2.0 是继教育信息化 1.0 之后的新发展阶段，标志 着我国教育信息化从基础设施建设向深度融合应用的全面转型。教 育信息化 1.0 阶段主要侧重于硬件设施的普及和基础网络的建设， 而教育信息化 2.0 则更加注重信息技术与教育教学的深度融合，强 调以人工智能、大数据、云计算等新兴技术为支撑，推动教育模式 的创新和教育质量的提升。 教育信息化 2.0 的核心目标是通过技术赋能教育，实现教育资

号）数字校园的实施应以职业教育信息化推动职业教育 现代化，以信息化作为职业教育系统变革的内生变量， 引领和支撑职业教育现代化发展，推动职业教育理念更 新 、 模 式 变 革和体系重构。坚持信息技术与教育教学深度融合的理念，融通技术赋能的职业教育革新精神，注重学生信息 素 养 和 信 息 化职业能力的全面提升，增强教师信息化教学能力与素养，促进职业院校改革与发展目标的实现。 l 《宁夏回族自治区教育事业发展“十四五”规划》文件指出： 内网网站后台的统一性，方便教师上传信息，学院 公安内网门户网站将重新设计制作。同时建设学院及部门二级子站 , 后期再根据学院实际情况进行其他网站的移动版建设。 适应学校发展内涵 通过创意策划、深度定制设计，统一学校网站形 象、认知、管理、使用的标准，建立学校知名度、 塑造学校形象，不断强化受众的意识，给社会大 众留下强烈的印象与影响力。 全媒体运营精准考评 通过细粒度的权限层级管理体系，全面的日志跟 实现传统网站与新的媒体发布渠道的融合，依托 一套平台实现全媒体的分级授权、统一登录、统 一管理、统一考核、统一运营，带动媒体管理的 理念、内容、手段等全方位升级。 适国家教育战略需求 通过创意策划、深度定制设计，统一学校网站形 象、认知、管理、使用的标准，建立学校知名度、 塑造学校形象，不断强化受众的意识，给社会大 众留下强烈的印象与影响力。 基础服务建设 - 智慧后勤一卡通平台 智慧后勤一卡