5.1.2 多轮对话设计.............................................................................85 5.2 自适应学习系统..................................................................................87 5.2.1 学习风格分析 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 专业发展也是成功实施 AI 教育模型的关键，培训教师适应这种新 兴技术，使其能够有效地与这一工具互动，也是本项目的重要组成 部分。 根据当前市场调研，教育行业越来越倾向于融合人工智能，以 便在提升学习效果的同时，降低个别学生的学习障碍。 市场需求: 面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 更新学习资料和推荐最合适的课程，以适应不断变化的教育需求。 上述优势可以总结为以下几点：  个性化学习：根据学生的个人情况设计定制化学习计划。  实时互动：提供智能助手以支持即时问题解答。  自动化评估：实现作业和考试的自动批改，提升评估的客观性

了一些关于隐私和安全的伦理担忧，但AI 服务的设计和提供的激进方法引发了更深 层次的风险，并可能加剧这些风险。 人工智能系统能够适应多样的问题领域。 因此，它们提供了通用的基础模型，这些 模型有可能推动各个行业的转型。特别是 生成式人工智能提供了基础模型，可以支 持特定领域的AI模型进一步训练以及个性 化工具的定制。由于其更强的动态适应性 ，人工智能技术有可能改变商业模式、社 会和个人行为方式。鉴于人工智能的变革 潜力，重要的是引导教师理解其对社会的 认识到用户有权质疑 AI 工具的可解 释性 ： AI模型用于生成看似可靠或有 说服力的响应，但这些模型可能无法 解释，并且可能存在隐藏的风险。AI教 学框架（CFT）为教师提供了与其教学 职责范围相适应的技能和知识，使他 们能够理解并批判性地评估AI工具，包 括其可解释性和安全性。这可以使教 师了解AI如何得出结论，从而能够批判 性地评估其使用并在必要时进行干预 。 促进包容性 ： 结构化排斥和歧视往 越来越多地介导准备、教学、学习和评估 。因此，教师需要被赋能，以成为人工智 能时代协作知识生产者和公民指导者。为 了帮助教师探索并承担这些新角色，AI 教育框架（CFT）旨在培养他们对人工智 能社会影响的人本意识，以及适应和应对 人工智能在教育领域不断演变性质的能力 。 了解和监测人工智能的人为控制影响 ： 教师需要意识到AI是由人类领导的 ，设计者的选择对人权、尊严以及社 会和环境福祉产生影响。AI伦理框架旨 在帮助教师认识到AI工具背后的设计意

带来的伦理问 题，包括数据偏差、透明度、隐私保护、数字鸿沟以及对师生人工智 能素养的要求。目前，大多数高等教育机构仍处于人工智能应用的早 期探索阶段，正积极尝试将人工智能技术（如聊天机器人、自适应学 习系统、辅助评分工具）融入教学与管理，这要求机构制定清晰的政 策指南，并与师生共同探讨人工智能的负责任使用。 2023 年 12 月 联合国 教科文 组织 《高等教育中 的 ChatGPT 工智能提高了效率和创造力，但也存在对学术不端、学生过度依赖、 数据隐私和加剧教育不平等等问题的担忧。报告指出，尽管生成式人 工智能带来了机遇，如个性化辅导和自动化评估，但也面临挑战，包 括缺乏使用知识、数字鸿沟，以及需要更新课程以适应未来工作需求。 报告强调，需要政府提供指导、为证据提供基准并解决安全隐私问题， 以确保生成式人工智能在教育中安全有效地应用。 2024 年 2 月 英国高等 教育质量 保障署 （QAA） 题。为了有效利用生成式人工智能的优势并规避其风险，高等教育领 域需要采取积极主动、多方协作的方法，制定明确的使用指南，加强 师生的人工智能素养培训，确保技术应用的公平性、透明度和安全性， 并持续调整教学与评估策略以适应技术发展。 7 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2024 年 9 月 联合国 教科文 组织 《面向学生的 人工智能能力 框架》 20 旨在为学校学生提供一个人工智能能力框架。鉴于人工智能日益融入

大模型的应用涉及多个关键环节，包括数据处理、模型选 择、算法优化和结果生成。在具体实施中，可以分为以下几个方 面： 1. 数据集成与输入格式化：系统需要将病人的基本信息、症状描 述、体检结果和既往病史等数据进行有效整合，以适应大模型 的输入要求。为此，可能需要设计标准的 JSON 格式或其他数 据结构来确保数据的完整性和可读性。 2. 模型选择：选择与医疗文本生成相关的预训练 AI 大模型，可 以根据模型的性能、训练数据和针对医疗领域的专用性来进行 模型训练与优化：在选择模型后，通过对特定医疗文本的训 练，进一步提升模型的生成效果。此过程可能包括选用特定的 优化算法、调整学习率，以及利用结合现有病历数据集进行迁 移学习，从而使模型更好地适应中医院的具体需求。 4. 集成与接口设计：为实现自动化生成，系统需要设计用户友好 的接口，方便医务人员和患者进行数据录入和查询。通过 API 调用形成智能化的交互模式，让用户能够在常用的工作流程中 的准 确性。 为了实现上述功能，AI 大模型通常由几个关键组成部分构成， 包括但不限于：  数据预处理：对病历数据进行清洗和结构化；  模型训练：在大规模标注数据上进行训练，微调模型以适应中 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。 模型的构建与部署需要考虑多个因素，如数据的隐私保护、模

在以新能源为主体的电力系统中，新 能源的主要代表是太阳能发电和风电。 太阳能及风能是大自然无偿赐予的，但是具有波 动性、随机性、间歇性的特点，且不以人的意志为转移。 显然，风电、太阳能发电无法适应 “源随荷动”的基本要求。 在中国的传统电力系统中，煤电、水电、核电的年均满负荷利用 时间分别可达 ５５００ 小时、３５００ 小时、７０００ 小时左右，而煤电、核电的年利用时间还可以更 高一些。 方面，尽可能提高预测的精度并加强调节性能；在 “荷”方面，也应当提高调节能力或者需求响应能力。 与传统的电力系统运行逻辑相比，“源”与“荷”都出现了较大不同，储能（包括储电、 储热等）成为新型电力系统的重要组成部分。 为了适应不同地区、不同“源”与“荷”的特 点以及电网的特点，储能将会以多种方式（化学或物理方式）在电网侧、“源”与“荷”侧进 行配置，原有的“源、网、荷”系统将转变为“源、网、荷、储” 系统。 储能的大量使用和分布 实现能源资源优化配置，已经高度自动化并向智能化过渡。 在构建新型电力系统的过程 中 为了适应以新能源为主体的目标 必须要全面采用现代科技创新成果 对电力系统进 ， ， ， 行升级。 新能源之所以“新”，是因为新技术赋予可再生能源新的生命力，使其能够经济 地转换为电能（或商品热能）而为人类所用。 同样，构建新型电力体系的“新”体现为用新 技术改造现有的电力系统，使其适应不断变化的新要求。 新技术，就是要充分运用“云、 大、物

法和学习方式的全面创新与升级。它是教育信息化 1.0 的深化与拓 展，旨在构建智能化、个性化、泛在化的教育生态系统。教育信息 化 2.0 的核心目标是通过技术赋能教育，提升教育质量，促进教育 公平，培养适应未来社会需求的创新型人才。 教育信息化 2.0 的主要特征可以从以下几个方面进行阐述： 1. 技术驱动的深度融合 教育信息化 2.0 强调信息技术与教育教学的深度融合，包括人 工智能、大数据 从而提供更有针 对性的教学支持。 2. 个性化学习的实现 教育信息化 2.0 注重学生的个性化发展，通过智能化的学习平 台和工具，为学生提供定制化的学习路径和资源。例如，基于 人工智能的自适应学习系统能够根据学生的学习进度和能力水 “ ” 平，动态调整学习内容和难度，从而实现 因材施教 。 3. 泛在化学习环境的构建 教育信息化 2.0 打破了时间和空间的限制，构建了泛在化的学 撑体系 “ 的指导意见》，明确提出要构建 互联网+ ” 教育 大平台，推动教育 资源的共享和优化配置。同时，人工智能技术在中小学教育中的应 用逐渐从试点走向规模化，智能教学助手、虚拟实验室、自适应学 习系统等创新应用开始进入课堂。 以下是教育信息化 2.0 发展历程中的关键节点：  2018 年：教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，标志着 教育信息化 2.0 时代的开启。

........................................................................................67 4.2.1 自适应学习平台.........................................................................68 4.2.2 在线作业与测验..... 147 8.3.1 教师接受度风险.......................................................................149 8.3.2 学生适应性风险.......................................................................150 9. 持续改进............. 线学习行为等数 据，构建学生的个人学习画像，为个性化推荐提供基础。 - 智能资 源匹配：根据学生的学习画像，动态调整教学内容的难度和类型， 确保学习材料与学生的实际水平相匹配。 - 自适应学习系统：通过 实时监测学生的学习进展，系统能够自动调整学习计划，例如增加 对薄弱环节的训练或加快对已掌握知识点的学习进度。 系统还将支持多种教学模式，例如： 1. 分层教学：根据学生

程中采用了以下关键步骤：  数据预处理：对教学相关的文本数据进行清洗和标准化，确保 输入数据的质量。  模型训练：基于教育领域的语料库，对 DeepSeek 进行定制 化训练，使其更好地适应教育场景的需求。  结果输出：通过可视化工具或报告生成模块，将分析结果以简 洁明了的方式呈现给教师和管理者。 在技术部署方面，DeepSeek 支持多种集成方式，包括 API 接 口、本地 构化数据（如课堂视频、学生作业）进行融合分析，从而提供更加 全面和客观的评价结果。例如，通过分析课堂视频中的师生互动情 况，系统可以评估教师的授课效果和学生的学习注意力。 此外，DeepSeek 还采用了自适应学习算法，能够根据不同学 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 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。  可视化分析工具：帮助教育管理者直观了解评价结果，制定改 进措施。 通过以上技术原理的应用，DeepSeek

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， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 发展适切的教育大模型是确保AI应用安全、可靠、内 容正向的根本保障。四是深化产学研协同，以技术点 燃每个生命的独特光芒。释放AI在教育领域的全部潜 力，需要产业界、学术界和研究机构紧密合作，我们 的共同目标始终是培养能适应并创造未来的高素质人 才，共赴一个更智慧、更公平的教育未来。 张元来 鸿合科技股份有限公司高级副总裁 AI赋能教育：构建“因材施教”的教育新生态! 产业领军人物观点 人工智能技术正在深度重塑教育信息化，从辅助工具 基于客观的、可量化的教学过程数据（而非主观经验）进行的教学研究与反思活动。 学习画像 在本报告中指的是通过持续采集和分析学生的学习行为、过程和结果数据，形成的对学生能力、 兴趣、风格等的全方位描述。 自适应学习 系统能够根据学生的实时表现和学习进度，动态调整学习内容和路径的一种个性化学习方式。 过程性评价 在教学过程中为改进教与学而进行的评价，强调反馈与发展，与侧重结果的终结性评价相对。 因材施教

的控制器 模型与运营时的控制系统保持一致有助于确保实现最佳的微电网性能。 此外，设计模型可以在运行阶段重复使用，作为“数字孪生”来比较真实和模拟数据，以验证性能，检查控制解决方案 对现场演变的潜在适应性，并支持“假设 (what-if)”研究（例如电价优化）。 7 “商业参考建筑”，Energy.gov（美国能源部） 微网建模举例 表 1 提供了使用高级建模应用程序设计和评估医院微电网可行 控制器和电源管理，负责监管公用电网、DER 和所有关键柔性负载之间的电力 分配和控制 • 保护和监测，例如保护继电器、断路器、具有电能质量监测功能的智能电能计 量、前面板触摸屏界面 • 可扩展性和适应性，以满足小型或大型站点的要求，并允许将来扩展和快速集 成更多 DER 图 4: 示例为一个集成的微电网控制系统，采用模块化、可扩展的设计。 预定义的控制算法 除了模块化的开关设备设计 更易于安装，部署成本更低 3. 利用标准化供应商服务，可以更便捷地获得支持 4. 简化的服务和标准化组件的即插即用式替换使维护成本更低 5. 经过测试和验证的架构更加可靠 6. 更具适应性，随着时间的推移，可以适应新的能源技术 欲实施微电网解决方案的医院团队应考虑选择提供模块化方案的供应商，从而尽可能缩短交付时间、降低成本，同 时最大限度地提高投资回报率。 施耐德电气 8 微电网的经济性