推动教育信息化 2.0 时代的教育改革提供有力支持，助力我国中小 学教育迈向智能化、现代化的新阶段。 1.3 研究方法与框架 本研究采用定性与定量相结合的研究方法，通过文献分析、案 例研究、问卷调查和专家访谈等多种手段，全面探讨教育信息化 2.0 背景下中小学人工智能应用的政策框架与实践路径。首先，通 过文献分析法，系统梳理国内外关于教育信息化 2.0 和人工智能教 育应用的相关政策文 育应用的相关政策文件、学术论文和研究报告，明确研究背景和理 论基础。其次，采用案例研究法，选取具有代表性的中小学人工智 能教育应用案例，深入分析其政策实施效果、教学模式创新和技术 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 教学理念和方法，从而不断提升自身的专业水平。 在政策实施过程中，还特别强调了教师培训的评估和反馈机 制。通过定期的评估，可以及时了解教师培训的效果，并根据反馈 进行调整和优化。例如，可以通过问卷调查、教学观察和学生反馈 等多种方式，评估教师在人工智能应用方面的实际表现，并根据评 估结果提供针对性的后续培训和支持。 为了确保教师培训的可持续性，政策还提出了建立教师培训资 源库的设想。这

价体系的全面升 级。 2.3 与现有评价方法的对比 与现有的教学评价方法相比，DeepSeek 技术在数据分析的深 度、效率及个性化评价方面展现了显著优势。传统的教学评价方法 主要依赖于问卷调查、课堂观察和考试成绩等静态数据，这些方法 虽然能够提供一定程度的反馈，但往往存在数据收集不全面、分析 结果滞后以及个性化不足的问题。DeepSeek 通过引入人工智能和 大数据分析技术，能够实时采集并处理多维度的教学数据，包括学 高效的评价工具，推动教学质量的持续改进。 3. 需求分析 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计之前，首先需要全面 分析学校现有的教学评价体系及其存在的问题。当前，学校的教学 评价主要依赖于传统的问卷调查和课堂观察，这种方式不仅耗时耗 力，而且数据收集和分析的深度有限，难以全面反映教学质量。此 外，评价结果往往滞后，无法及时为教学改进提供反馈。 为了提升教学评价的效率和效果，学校需要通过智能化工具实 在后续的方案设计中，需重点关注如何将这些需求转化为具体的功 能模块和实施步骤，确保系统能够顺利落地并发挥预期效果。 3.1 学校教学评价现状分析 当前学校教学评价体系主要依赖传统的问卷调查和教师互评， 这些方法存在一定的局限性。首先，问卷调查往往由于学生和教师 的参与度不高，导致数据的真实性和全面性难以保证。教师互评虽 然能够提供一些有价值的反馈，但受限于人际关系和主观判断，评 价结果可能不够客观。此外，现有的评价系统缺乏有效的数据分析

考场签到、排桌。内容 包含有考试科目、时间、座位图、监考老师、签到情况等；在到达设置的时间段后，班 牌将自动切换成学生该科考试的考勤界面，供学生刷卡考勤，并将数据进行同步分析统 计。  问卷调查-通过各种问卷的调查，了解学生的兴趣爱好、情绪个性、学习导向给予老师辅 助的信息汇总，问卷的题目均可由发布者或发布机构自行定义，填卷阶段期间或结束后 均可查看百分比。  系统后台设置及系统 发布通知：教室可以发布紧急通知等消息  课上评价：教师通过学生课上表现，进行学生的学规学业评价，评价可以对个人进行加 分及扣分操作。  班级相册：教师通过班级相册添加班级照片  问卷调查：教师通过问卷调查可以了解自己的想法。  我的消息：教师通过我的消息发布消息。  班级荣誉：教师通过班级荣誉可以添加班级所得奖项的照片。  班级值日：教师通过值日生可以设置每天的值日人员。   学生按手机号注册自己个人信息，学生可以通过移动端查看课表、作业、考试成绩、校 园新闻、考勤信息等；也可以通过移动端进行到离校签到；请假申请；图书馆、自习室、 实验室等场所的预约；通知信息；问卷调查等  课表查看：学生同过我的课表可以查看自己的课表信息。  作业查看：学生通过我的作业可以查看自己的每日作业信息。  考试成绩：学生通过考试成绩可以查看自己的考试成绩信息  校园新

用户需求调研方法..............................................................................31 2.2.1 在线问卷调查.............................................................................33 2.2.2 深度访谈....... 主要需求 学生 个性化学习、实时反馈、互动性 教师 教学辅助、学习分析、管理工具 教育管理者 数据驱动的决策支持、效果评估工具 家长 学习跟踪、教育资源推荐 在此基础上，可以通过用户访谈、问卷调查和焦点小组讨论等 方法进一步收集和深入了解用户的具体需求，以确保设计方案的可 行性。此外，设计团队应考虑到用户需求的多变性，设计一个灵活 的系统，使得 AI 模型能够随着用户需求的变化而不断更新和迭 大模型的看法。通过这种互动方式， 我们可以激发用户之间的讨论，挖掘出更深层次的需求，以及 各类用户之间存在的不同观点与需求优先级。 其次，我们也将进行定量研究，以获得更多客观数据，主要方 法包括： 1. 问卷调查：设计一份结构化的问卷，涵盖用户的基本信息、使 用习惯、对 AI 工具的认知、期望功能等多个维度。问卷的分 发渠道将包括线上教育平台、学校社交媒体以及教育相关论 坛，尽可能覆盖广泛的用户群体。问卷的设计遵循简洁性和易

1、查看自己的必修课学习进度； 2、查看自己的选修课学习进度； 3、查看自己已获得学分总数。 4、查看学习情况、考核情况分析报表。 3.2.8 调查问卷及民主评定管理 问卷调查，由组织部相关工作人员发起和统计；党员干部学员及下级组织 部门负责回答。 问卷调查分为首页、问卷内容管理、结束页组成。 问卷内容管理包括：分类、题目、题型、答案等内容的管理。 民主评定。由组织部相关工作人员发起对某项议题的评定；党员干部学员

1、查看自己的必修课学习进度； 2、查看自己的选修课学习进度； 3、查看自己已获得学分总数。 4、查看学习情况、考核情况分析报表。 3.2.8 调查问卷及民主评定管理 问卷调查，由组织部相关工作人员发起和统计；党员干部学员及下级组织 部门负责回答。 问卷调查分为首页、问卷内容管理、结束页组成。 问卷内容管理包括：分类、题目、题型、答案等内容的管理。 民主评定。由组织部相关工作人员发起对某项议题的评定；党员干部学员

可视化效果：模型的真实感和细节表现。 3. 反馈响应：系统对用户操作的响应速度和适应性。 4. 用户满意度：通过问卷调查获取用户对模型的总体评价。 接下来，我们将进行定量与定性相结合的评估。定量评估通过 记录用户在使用模型时的操作时间、错误率等数据，以得到具体的 用户行为分析；而定性评估则通过用户访谈和问卷调查收集用户反 馈，了解他们的感受与建议。 在具体实施过程中，我们选择了 10 位具有不同背景的用户进 问卷， 评估内容如下： 评估内容 评分 (1-5) 备注 互动体验 4 操作较为流畅 可视化效果 5 真实感强，细节到位 反馈响应 4 响应速度较快 用户满意度 4 整体满意 从问卷调查和访谈反馈中，大部分用户表示三维模型在细节表 现和互动体验上具有良好的表现。然而，也有部分用户提到在初次 使用时对模型的操作流程感到困惑，因此建议增加更明确的操作指 引和帮助文档，以提高初学者的使用体验。 仅能帮助开发团 队了解用户对铁路沿线实景三维 AI 大模型的实际使用感受，还能 为后续版本的迭代提供数据支持。为了确保反馈的全面性和有效 性，我们将采用多种收集方式，包括问卷调查、用户访谈和数据分 析。 问卷调查将作为主要的反馈收集工具，设计简洁明了的问卷， 以获取用户对系统的操作性、功能性和视觉效果的直观评价。问卷 主要包含以下几个方面： 1. 操作体验：用户在使用系统时的流畅性、易用性等。

见问题解答及用户反馈渠道。用户可以轻松访问丰富的学习资 源，解决在使用过程中的疑问。 此外，我们还可以通过用户体验的定量和定性分析来指导后续 的设计迭代。具体方法包括：  用户调研：通过问卷调查和访谈，获取用户对平台的使用体验 及需求。  可用性测试：招募真实用户进行平台测试，观察其操作过程， 分析用户的行为数据，以发现潜在问题。  数据分析：利用平台运营数据，分析用户的点击路径、留存率 市管理部门的快速响应。 4. 参与决策者：某些平台功能可以使市民参与到低空产业的管理 和规划中，例如通过投票、问卷调查等方式表达对新的低空飞 行政策、航线规划等的看法。 这些特征使我们可以设计出更为符合市民需求的用户体验。为 了深入了解市民用户角色的具体需求，可以进行如下分析：  需求调查：采用问卷调查或访谈的方式，收集市民对低空产业 的关注点、痛点和期望。以下是可能的调查内容： 调查内容 具体问题 表现。这种方法能够深入了解平台的应用效果，并提供具体的 改进建议。 在具体实施过程中，使用的工具包括：  数据分析软件：如 SPSS、R、Python 等，进行数据的收集与 分析，以获得定量指标。  问卷调查工具：使用在线问卷平台（如 SurveyMonkey、问 卷星等）设计标准化问卷，以方便用户反馈的收集。  访谈记录工具：通过录音和文本记录访谈内容，确保从用户那 获取到全面、准确的信息。

弱，系统应自动推荐更多的代数练习材料和视频讲解，同时减少几 何部分的重复性练习。 其次，个性化学习路径还应考虑学生的学习风格。根据 Kolb 的学习风格理论，学生可以分为四类：发散型、同化型、集中型和 适应型。系统可以通过问卷调查或行为数据分析，识别学生的学习 风格，并据此调整学习材料的呈现方式。例如，发散型学生更适合 开放性问题讨论和案例分析，而集中型学生则更适应结构化的练习 和明确的步骤指导。 此外，个性化学习路径还应具备实时反馈机制。学生在学习过 方案定制以及如何与其他教育平台进行数据互通。此外，还将通过 案例分析和实操演练，帮助教师更好地将系统功能与日常教学活动 相结合，提升教学效果和效率。 为了确保培训的有效性，我们还将采用以下策略：  定期评估：通过问卷调查和实操测试，定期评估教师的掌握程 度和应用能力。  反馈机制：建立反馈机制，鼓励教师在培训过程中提出疑问和 建议，及时调整培训内容和方法。  持续支持：培训结束后，提供持续的技术支持和在线资源，帮 在项目实施过程中，将进行中期评估，重点监测以下几个方面 的进展：  技术实现：检查 Deepseek 平台的功能开发进度，确保各项 功能按计划完成，并符合教育场景的需求。  用户反馈：通过定期的问卷调查、访谈等方式，收集教师和学 生对新系统的使用体验和意见，确保系统易于使用且能满足教 学需求。  教学效果：通过对比项目实施前后的学生成绩、课堂参与度和 教师教学效率，评估系统对教学质量的提升效果。

培训方式上，可以采取线上线下相结合的模式。线上培训可以 通过视频教程、实时互动课程等方式进行，方便学员灵活安排学习 时间；线下培训则可以组织专家讲座、工作坊等，增强互动性和实 践性。同时，应建立培训反馈机制，通过问卷调查或访谈形式收集 学员的反馈，及时调整培训内容和方式，确保培训效果。 为确保培训的持续性和进阶性，可以设立不同级别的认证课 程。初学者可以参加基础课程，通过考核后进入高级课程，进一步 提升专 于模型在实际应用中的响应速度、准确性、资源利用率以及用户满 意度。具体实施步骤如下： 评估方法将采用定量与定性相结合的方式。定量评估包括对模 型处理事件的时间效率、准确率、资源消耗等指标进行数据采集与 分析；定性评估则通过问卷调查、专家访谈等方式，获取相关部门 和公众对系统使用体验的反馈。 首先，数据采集是评估的基础。系统将自动记录每次事件处理 的时间节点、处理结果、资源使用情况等信息，形成详细的日志数 据。同时， 处理时间：从事件触发到最终解决 的时间。 - 准确率：模型对事件的识别和处置的正确率。 - 资源利 用率：模型运行过程中对计算资源、存储资源等的占用情况。 - 用 户满意度：通过问卷调查获取相关部门和公众对系统使用体验的满 意度评分。 在实施过程中，将对上述指标进行定期监测，并生成评估报 告。评估报告不仅包含各项指标的详细数据，还需对模型在不同场 景下的表现进行比较分析，找出优势和不足。例如，模型在处理交