8 z 难 点 一 传统聚类算法难以全面适应电 网分布式资源的多样性和规模 难 点 二 分布式资源调峰通信负担重 个体竞争力弱，共识信任难 难 点 三 分布式资源调峰性能评价复杂， 个体差异大，互动策略不明确， 评价体系和信任机制需完善 基于电气距离等多维度指 标的多视角聚类算法，增 强电网资源调节能力 创 新 点 一 基于Hyperledger Fabric平台的 区块链网络双通道机制架构，创新

四位一体的九明医养融合服务模式，提供了良好的医养融合实践范例。 1 ）依单个个体的入住评估，疾病治疗、健康管理、康复护理、生活照料、以及精神慰 藉、中医中药等在内的连续性、综合性、兼具社区和人文属性的个体差异化深度融 合的规范化医养体系模式，而非仅仅是医养结合。 4.2 珠海九明医养融合服务发展体系模式 2 ）针对不同的个体，构建了具有大湾区个体化的健康管理、快乐安康、生活照料、地

分析、作业交流、翻转课堂、智能表扬、自适应作业等功能， 能帮助学生查漏补缺和巩固知识，帮助教师提升作业批改效率， 解放教学生产力。 优势：  构建海量题库与科学的作业布置体系，提升教师作业布置 的效率；  能根据学生个体差异，进行阶梯性与层次性的作业布置， 实现因材施教；  作业答题结果自动批改，学生能及时收到个人掌握情况的 反馈，引导学生提升自主学习能力；  作业批改后能实时查看错题讲解，教师还可以录制微辅导

通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 的学习计划。例如，系统可以识别出某个学生在数学方面相对薄 弱，因此优先推荐与数学相关的补充材料和练习，这样不仅可以提 外，通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的结合，教育 AI 模型能够提供沉浸式学习体验，增强学习的趣味性。 为了实现设计灵活的教育 AI 模型，以下几点是关键的实施策 略：  对学习者进行全面的需求分析，了解其个体差异和学习偏好。  构建一个可持续更新的内容库，以确保教育资源的时效性和相 关性。  采用强大的数据分析工具，监测学习进展并提供反馈，确保个 性化学习的有效性。  持续进行用户反馈的收集和分析，以迭代优化模型设计。 学习者在不同类型资源上的表现（如测验分数、作业成绩 等）。 3. 学习者在不同学习活动中的参与程度（如视频观看时长、互动 频率等）。 通过以上分析，系统将能够生成一个关于学习者学习风格的综 合资料库，以更深入地理解个体差异，并从中提取出有价值的见 解，从而做出相应的调整。 最终，通过整合这些学习风格分析的策略，自适应学习系统不 仅能够提升学习者的学习体验，还能提高教学的针对性和有效性， 实现真正的个性化学习。研究表明，适应学习者的风格能够显著增

医体质分类与判定》（ZYYXH／T157．2009）标准，将人的体质分为平和质、 气虚质、湿热质、痰湿质、阳虚质、阴虚质、血瘀质、气郁质、特禀质。体质辨 识就是按照一个人的健康和疾病的总体要素和个体差异，来判定其体质属性和归 类，从而选择相应的治疗、预防、养生方法，做到“因人施治”。在这一理论指 导下，可以在为患者开具处方前，应用人工智能和量表设计，采集检测者的健康 18 信息，通过对

息化 2.0 行动计 划》明确指出，要推动人工智能、大数据等新兴技术在教育领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek 的解决方案依托于先进的人工智能 为了提高教学效率，系统还将集成作业批改和成绩管理功能。 通过人工智能技术，系统可以自动批改作业，并为教师提供详细的 批改报告，减少教师的工作负担。同时，系统将自动生成学生的成 绩单和分析报告，帮助教师快速了解班级整体表现和个体差异。 以下是提升教学效率的关键措施： - 自动化备课功能，支持教案和课件的快速生成 - 智能推荐教学资源和习题，精准制定教学策略 - 实时数据分析与反馈，识别学生学习难点 - 课堂互动管理，提高课堂参与度

第三，教学资源的利用效率是评价教学质量的另一个重要维 度。通过 DeepSeek 的智能推荐系统，可以评估教师在备课过程中 对教学资源的利用情况。例如，教师是否有效地利用了教学课件、 在线资源、实验设备等，是否根据学生的个体差异进行了差异化的 教学设计。 最后，教师的专业发展水平也应纳入核心评价指 标。DeepSeek 可以通过对教师的教学反思、教学研究、培训参与 等数据进行分析，评估教师的专业成长轨迹。例如，通过对教师的

发、抽样的行为，转变为常态、全员、多模态的数据 交互过程。 AI助教与分层辅导：实现课堂内自适应教学 在保障全员参与的基础上，AI的第二个核心应用是作 为智能助教，支撑课堂内实时的、动态的分层教学， 以应对学生间的个体差异。当即时反馈系统显示出学 生知识掌握程度出现分化时，AI助教能够自动执行预 设的教学策略，向不同学习水平的学生群体推送差异 化的学习任务。例如，掌握较好的学生会接收到拓展 性思考题，而基础薄弱的学生则会获得针对性的概念 杭州市钱学森学校AI双翼驱动的“三化”课堂案例分析 杭州市钱学森学校作为一所承载着特殊教育使命的现 代化学校，其面临的挑战是如何在日常教学中，将钱 学森之问所蕴含的创新人才培养理念落到实处。传统 课堂模式在应对学生个体差异、激发深度思维碰撞以 及传承科学精神等层面存在天然的局限性。因此，学 校需要一种新型的教学范式，它不仅能精准地解决学 生知识掌握的难题，更能创设一个开放、互动的学习 场域，并能在传授知识的同时，实现对学生科学精神

源配置从“量的均衡”向“质的公平”转变，为每个学生提供适合的教育，最终实现真正意义上的教育起点公平。 保障过程公平，构建智能化支持体系。在高等教育中，保障过程公平至关重要。过程公平意味着要平等对待所 有学习者，并关注个体差异，让每个人都能在教育过程中获得适宜的发展机会。未来，高校可借助教育大模型 精准汇集、了解和分析每一个学生，为其提供个性化的教学服务与支持，助力实现过程公平。比如，通过学生 使用大模型参与学习与