共存之下，教育工作者们在适应技术发展并采纳更先进、公正、全面且平衡的科技工具的同时，需要深入考量AIGC类教育载体的功 能体系和伦理边界，确保该技术能够健康且有效地服务于整个教育系统。 辅助教研工作：在教学计划制定、课程内容设计和课件制作等方 面进行有效的辅助，更快地筛选和整合教学资源 完成事务性工作：自动化处理通知发放、报表填写和教学材料的 整理等重复性工作，减轻教师的负担 教师培训平台： 作为成长培训和课程推荐类工具，为教师提供 、课程资源的搜 集，以及课件的制作方面，创造力需求主要体现在根据各班级学情、进度的不同进行个性化修改和调整，以及师生互动设计等方面。 AIGC技术的应用，使得教学资源搜集、课件制作等偏执行的工作在大数据驱动下，可以更加快速高效地完成，节省教师大量时间。 由此，教师可以从事更多如师生沟通、学生关怀、互动设计等创造性、情感性、社交性的工作。 课程大纲生成 课件插图生成 课件生成制作 ※ 基于文心一言生成 高度依赖教师经验进行备课及教学规划  教学资源搜集、课件制作费时费力 通过对话，快速获取教学资源，为教师答疑解惑 资源获取 与AI多轮对话生成并调整课程大纲、教学方案 文本生成 根据提示词，快速生成课件插图及动画视频等 图像生成 基于课件制作平台，拖过大纲嵌入、模板选择、 图片填充等方式，通过拖拉拽生成并完善PPT 课件生成 课程录制 结合数字人技术，搭配已有课件PPT，生成录播 课程 AIGC应用前

03 我们的AI教育实践：智能录课 • 用于录制课程、短视频等 • 可以参照真人快速生成数字人形象，智能匹配口型和手势 • 可以训练真人的声音，调整个性化音色 • 可以根据课件图片自动生成讲解文稿，并辅助教师进行文稿优化 • 可以根据文稿自动生成授课语音并合成授课视频，自动根据语义增加语气词等 03 我们的AI教育实践：智能助教 • 用于7X24的学习陪伴 文字，图片、语音等进行深度交互， 迅速提炼关键知识点。适配多元化 学习需求，汇聚业界精英教师与学 习同伴，共同打造高效、便捷的学 习新体验。 能够根据讲师的具体教学场景，生 成量身定制的教案、课件及试题， 精准对接教学目标。大幅提升教学 准备效率，助力讲师更好地达成教 学效果。 各院校可以基于自身数据进行LoRA 模型的定制化训练，精准适配科研 课题及教学需求。院校能够构建个 语音等进行深度交互， 迅速提炼关键知识点。 适配多元化学习需求， 汇聚业界精英教师与学 习同伴，共同打造高效、 便捷的学习新体验。 能够根据讲师的具体教 学场景，生成量身定制 的教案、课件及试题， 精准对接教学目标。大 幅提升教学准备效率， 助力讲师更好地达成教 学效果。 各院校可以基于自身数 据进行Lora模型的定制 化训练，精准适配科研 课题及教学需求。院校 能够构建个性化的智能

直爽（省略其他信息） （打分评价 -- 示意） 7 内容生成 + 音频转化 + 智能出题缩短课程制作时 间 智能培训｜ AI 辅助教 学 AI 生成课件及推荐问题： 自动内容生成并创建文档， 设置推荐问 题 AI 生成题目 ：根据课件只能生成考题， 学员考后全题型自动批 改 AI 生成课程介绍 / 节点总结： 拆解章节， 提要 重点 AI 生成音频课程：文字稿转音频， 多种声音 、语言可

与学生一起工作：将团队、学习者和教师连接在一起。  将个体需求融合到团队需求中：有利于培养创新能力。  实现参与性和交互性用户体验：通过 Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂： Lotus ， Sakai CLE ， Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案， IBM 帮助教育减少能源损 耗 , 实现合法的需求 弱功能客户机和移动设备为用 户提供便捷式接入系统 虚拟云服务：为分布式校 园和课堂提供集中式支持。 作为一种选择， IBM 可 以承担传递服务 开放资源和电子学习 & 电 子档案袋、课件、内容和 服务 商务智能为学生绩效提供新的 视角 利用开放资源，虚拟旧计 算机桌面应用和服务，降 低成本 智慧课堂：利用 21 世纪技术提高质量、提高接入和降低成本 工作需求 信息服务

度全方位分析 文本识别 语音识别 文档图像分析 AI 引擎层 设备管理 应用管理 内容管理 设备数据 用户数据 教育 PaaS 平台 OTA 数据平台 教师空间 学生空间 错题集 资源 ( 课件、试题、微课 ) 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 地域差异大、校间差异大  优质教育资源匮乏，共享机制不健全 资源匮乏与设备闲置 设备匮乏与设备闲置矛盾 教学资源购买费高 使用率低 素材更新慢 资源来源少 交流互动面低 教师积极性不高 单独购买资源 课件校内自我更新 校园内部网络 1 、通硬件 2 、通资源 3 、通方法 解决之道 3 . 发展意义 优质资源班班通 通 教育资源公共服务平台 宽带网络校校通 网络学习空间人人通

阅读助手（全文总结、文档问答、划词解释和翻 译） A I 数据助手（ A I 写公式、 A I 数据分析） 5.8 AI 智能办公 5.8 A I 智能 办公 WPS 灵犀 n 一键生成 PPT n 阅读课件、 论文、 翻译英文论 文 n 自动数据分析 6. 基于大模型的智能体 厦门大学大数据教学团队作品 智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件 ， 而是一个更为 宽泛的概念 ， 它们可以是软件程序、 基于大模型的智能体 Coze 平台上的高校教师智能体 ， 每个老师都可以制作自己的专属智能体 教学场景 n 课堂智能体： 生成动态课件 ， 实时调整教学节奏 n 实验智能体： VR+ 数字孪生模拟高危实验操作 服务场景 n 心理咨询智能体： 通过微表情识别学生心理状态 n 就业指导智能体： 分析百万岗位数据生成个性化 ， 准 确 率 92% ） ， VR 实验室 支持高危 实验模拟（化学专 业学生事故 率降低 67% ） 教师 AI 助手 智能出题 ，智能批改试卷 ，智 能生成教案和课件 ，智能学情 分析 8. A I 赋能高校教 学 多模态教学资源融合 ：整合教材、 讲义、 文献、 案例、 视频等资 源 ， 形成专属知识库。 课程平台对其解析生成知识切片 ， 建设课

网络安全等级保护 2.0 基础知识培训课件 网络安全形势及政策解析 • 抽样监测发现，境外有近 4.7 万个 IP 地址作为木马或僵尸网络控制服务器参与控制我国境内主机，其控制 的境内主机数量已由近 500 万增加至近 890 万，呈现大规模化趋势。其中位于日本（ 22.8% ）、美国 （ 20.4% ）和韩国（ 7.1% ）的控制服务器 IP 数量居前三位。 • 在网站安全方面，境外黑客对境内

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 趋 势 篇 趋 白板、平板电脑等信息化设备相比，人工智能应用因其数据 量大、推理要求高、计算负载密集等特点，要求学校信息化 系统具有更高的算力。 • 人工智能应用如何与教学环节无缝对接：与教学环节的紧密 结合，使人工智能应用有别于传统多媒体课件等校园信息化 应用，尤其是在应用时效性上，要求能够与教师授课讲解、 学生实操练习等环节无缝对接，并给与实时反馈；反之，明 显的时延会带来使用体验的大幅下降。 • 对校园既有 IT 设备兼容性需求：与互联网、通信、软件等 另一方面，人工智能教学管理者也缺乏有效的手段，针对不同 实践场景进行课程编排、开发 / 运行环境部署和配置，以及对 训练 / 推理任务调度实施管理。 同时，教育机构部署在教室等处的 IT 设备在以往大多用于支 持课件演示、课程管理等应用，在算力输出上很难应对规模化 大并发的人工智能实训所需，而依赖云端数据中心又很容易受 到网络因素的影响，造成性能不稳定。 为助力打造更高效的人工智能教育实训环境，英特尔凭借其不

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在企业人力资源中的应用白皮书 AI 智能陪练 为了某些特定的职位，特别是销售、客服而 定制的基于 AI 的智能教练。 视频课程开发 在 AIGC 时代，企业以前在视频课件开发时 所需要的大量外部资源，在未来也有机会通 过跨模块的生成式 AI 来完成，大幅降低视频 课件的开发成本并大幅提升开发效率、缩短 开发周期。这一场景具有相对的通用性，可 以关注一下百度、阿里等大厂的视频生成大 模型。 智能人才培养规划