AI+ 智慧课堂系统解决方案 技术创新，变革未来 3 优势价值 方案亮点 核心优势 用户价值 2 方案设计 整体架构 系统设计 应用设计 1 背景分析 政策现状 需求分析 建设目标 目 录 2016 年 6 月 《教育信息化“十三五”规划》 决策支持科学化、管理过程精细化、教学分析即时化 综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育 教学新模式 建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务 大数据 人工智能 政策分析 伴随式采集 课堂考勤巡课 资源高效利用 教学过程分析 课堂信 息推送 H5 页面展示 权限精准推 送 长时间积 不准确 录播资源利 用难 教学秩序管 理难 教学量化分 析难 信息共享不 方便 现状与需求 以课堂为核心，聚焦人脸识别、行为分析、视频结构化、大数据技术与教学的深度融合。打通考勤、录播、教学 分析等应用壁垒，实现人脸考勤管理、可视化巡课督导、视频资源管理、伴随式课堂分析、精准消息推送 等功能，满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。 人脸识别 视频结构化 大数据 行为识别

优化方案设计、提升推理性能，助力智能课堂行 为分析 英特尔与合作伙伴共同探索课堂行为分析在智慧教育 场景中的应用 • 人工智能行为分析解决方案开发及挑战 • 面向教育场景的行为分析方案设计 • 针对行为分析的英特尔产品优化方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 阅面科技：借力人脸识别与课堂行为分析提升教学互动效果 • 百家云：基于课堂行为分析实现双师课堂教学效果评估 15 15 15 html 图 1-1-1 未来教育信息化正向智能化方向切换 传统教育 人力驱动 • 课堂场景 • 一对多教学 • 老师板书讲授 • 学生被动接受 • 书面练习为主 • …… • 课堂教学与远程 教学结合 • 数字课件教学 • 多媒体学习终端 • …… • 互动式教学 • 精准化教学规划 • 多对多双师课堂 • AI 教学实训； • …… 信息化教育 技术驱动 智慧教育 数据驱动 9 8 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人 工智能应用来提升教学环节中的互动性和精准性。一方面， 通过交互式电子白板、双师课堂、AR/VR 教学等应用，不 仅可通过增强师生间的交互来提升线上线下课堂的教学效 果，也能有效缩小区域、城乡、校际间的教育质量差距，实 图 1-1-2 人工智能在教育行业各场景的应用 图 1-1-4 多样化的英特尔硬件产品矩阵

家长空间 教学资源 教师空间 学生空间 个人 老师、学生、家长 家校互动 基 础 设 施 域 (I A A S ) 智慧教育概述 教学 学习 新高考 - IDV 云桌面 - 智慧课堂 - 资源共享平台 - 题库管理 - 云教学 - 智慧录播 - 作业管理系统 - 个性化学习 - 教学检测质 量与评价 - 综合素质评价 - 课情分析 - 教师管理 - 学生管理 智慧教育 云平台 智慧教育概述 云支撑服务平台 网络及安全 主机 云存储 负载均衡 教学资源中心 资源 + 资源云平台 + 云存储 （专递课堂、名师课堂、名校网校） 教学数据中心 数据 + 数据云平台 + 云存储 （教务、总务、校务） 数 据 接 口 统 一 标 准 规 范 软 件 接 口 运 行 体 制 接 入 机 制 认 证 教育管理公共服务平台 通 通 平台 平台 宽带网络通达每所学校，所有学生和教师都 可以在学校使用教育云的服务 优质资源通达每个班级，师生可以充分利用 教育云提供的优质教学资源来进行 课堂教学和课外学习 每个教师、学生和机构都享有自己的空间， 所有与学习相关的活动都可以在教育云中完成 为各级教育行政部门以及地方政府提供教育管理基础数据和管 理决策依据

三大教育场景。G 端业务主要以市县区等区 域建设为主体，涵盖面向区域内教育管理者和学校师生等各类用户的因材施教综 合解决方案等；B 端业务主要以学校建设为主体，包括面向学校的智慧黑板、智慧 课堂、大数据精准教学、英语听说课堂、数智作业及创新教育等；C 端业务主要以 家长用户群自主购买为主，包括 AI 学习机、个性化学习手册、课后服务课程服务 等产品。 图13：科大讯飞 AI+教育体系 务，针对当前高校教学质量难以准确评估、学生学习效果难以准确掌握的痛点，创 新性地将人工智能技术融入于教学质量评估，通过采集、挖掘、分析，丰富多样的 课堂教学状态数据，并通过算法进行量化处理，训练出教学质量评价大模型，不仅 为教师提供教学质量诊断、课堂教学合理化建议，帮助教师持续改善教学质量，还 为教学管理者从课堂教学质量、课程建设质量、专业质量、就业质量等方面进行了 多维度的数据汇总、分析以及决策支持。 在 2024 年

统一教材、统一考试 v 成绩分配（过程性评价方案）：总评=理论40%+平时60% – 理论： 40% （期末卷面考试） ，理论设置有合格线，低于合格线总评不及格。 – 平时： 60% • 课堂考勤： 5%，出勤率、课堂互动、随堂测试（>=5次）、答疑等 • 理论作业： 10%，学在浙大上的理论练习题 • 阶段测试：20%，随堂小测>=4次抵（4%）+阶段测试2次（6%）+期中测试1次（10%） • 私人助手定制：聊天大语言模型、微调大语言模型、本地部署DeepSeek-R1； 多模态大语言模型：AI绘画、扩散模型和 MLLM研究前沿 2 总计 32 49 总结如何教、如何学 v学习方法：如何学好这门课？ – 课堂听课与课外自主学习结合 – 必须重视实践，自主完成实验 – 结合实践案例代码，三阶段学习 法：模仿、改写到编写 基础入门篇 机器学习篇 深度学习篇 大语言模型篇 教 的 逻 辑 基础

首页 我的任务 资产查询 资产地图 我的场景 我的徽章 数据人员成长路径 快速连接（工具） 资产视图 自助BI卡片 查打一体 新手入门 分析师排行榜 GPT BI 查询 GPT 问答 数据小课堂 操作指引 数据分析平台 数据资产查询：构建统一的数据资产查询门户，作为数据探索的首发站。 资产目录构建：建立一套全面的数据资产目录，涵盖集团下所有主题域分组。 自助 BI 开发：打通数据 ·对数字化变革及新 技术有了解 场景 定位 分行数据分析大赛 游学沙龙 日常管理 数据分析工作坊 业务沙盘&翻转课堂 日常业务 翻转课堂 日常业务 大赛推广&评奖 专业讲师，沙龙讲座 分享BI如何赋能业务 行内数据氛围建设 带队参赛&输出业务 案例标杆 实战骨干，落地业务 课堂分析案例 引导并教学同事在日 常业务中使用BI 参加讲座&了解使用 BI对日常业务的帮助 在日常工作中使用BI，

呆若木鸡地在老师的办公桌旁。老师和蔼可 亲中带着一丝严厉地对我说 : 正清啊 , 你看你 , 名字又 上光荣榜 &; 了 , 你羞不羞啊 ?! 你能书善画 , 巧舌如簧 , 样样都好 ! 唯独自制力差 , 如果你能课堂上管住自 ; 小 学 ; 己的嘴巴 , 不就更棒了吗 ? 你要老师的话还没说完 , 我的眼泪就不由自主地流了出来。我打断了老师 , 斩钉 截铁地说 : 老师 , 我明白了。我一定会努力改正我的不 足的

（Second Life），它快速成为全球关注的焦点，又快速消失。 它的特点有两个：三维建模和围绕游戏币林登币组成的货币经 济体系。《第二人生》当时吸引了很多实体机构进入，包括哈 佛大学等名校在上面开设虚拟课堂。《第二人生》中的企业反 过来也在实体世界中注册为公司。现在仍然非常吸引人的沙盒 游戏《我的世界》（Minecraft）以支持玩家与开发者在其中自 行开发著称，玩家可以打造精美绝伦的建筑物。 [2]