学习变得更加高效和便捷，实现真正的因材施教。AIGC技术可以创建虚拟的教师和 9 学习环境，为学生提供内容更丰富、互动性更强的学习体验。AI和AIGC技术可以更 高效地生成和优化教育资源，如教案、课件和教学视频、虚拟情境等，大大减轻教 师的工作负担，实现教育资源共享和高效利用。 随着AI和AIGC技术的不断发展，数字化技术将与教育深度融合，为教育事业的发展 注入新的活力和动力，有望为未来的教育事业带来革命性的变化和提升。 型不再局限于处理单一或有限的任务，而是具备了更广泛的应用范围。 41 小模型相对于大模型来说，功能较为单一，专注于执行特定的任务。小模型通常具 有更高的计算效率和较快的响应速度，比如后面会提到的自动做课件PPT的AI、生 成思维导图的AI。 想象一下，AI模型就像是一位厨师在厨房里施展技艺。AI小模型，如同初出茅庐的 学徒，仅能掌握基础的食材搭配，比如面粉和糖的简单混合。而AI大模型则如同经 验丰 I工具自动创 建高质量PPT课件的方法，从基本概念到高级应用，包括如何通过ChatGPT、 Mindshow、MotionGo、Gamma App与Tome等工具，实现快速、高效且个性化的教学 内容呈现。这不仅减轻了教师的备课负担，也使课堂更加生动有趣，提高了教学效 果。 5.1.1 AI自动生成PPT PPT是教师上课演示的重要手段。一般情况下，教师制作一份课件，从内容整理到 布局设计，大约

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

应用、图片搭配与布局上，展现出了深层次的行业理解能力和PPT演示能力。此外，创作者通过智能助手和在线编辑的界面直接完 成单页修改、一键生成演讲稿，更加便捷地获取到较高质量的PPT交付物。 活动 策划 商业 推广 教学 课件 工作 汇报 行业 演讲 学校 作业 应 用 场 景 列 举 第三章： 智能PPT应用情况 15 普通职员与校园用户为核心受众，工作汇报和教育类需求占主导 3.1 智能PPT用户使用情况 “在校教师”对智能PPT 净推荐值 NPS=14.8% 不被推荐的原因TOP3：生成速度缓慢（19%）、内容质量欠佳（19%）、美观度不足（17%） 79% 71% 67% 46% 30% 教学课件 教学规划 教学培训 教学研究 总结汇报 能力偏好 TOP5 使用场景 TOP5 第四章： 智能PPT发展趋势 20 智能PPT应用能力不断进阶，智能处理、情景感知交互、全流程理解等能力成为

上。资源包括资源元和资源库两类,资源元是指构成资源的最小单 位,包括文本、图形、图像、动画、音频、视频、微教学单元、名词术语、 图形符号等;资源库是指由资源元构成的各类可供学习者直接使用 的资源集合,包括课件库、素材库、题库、案例库、电子图书等。业务 智慧校园网络学习平台建设的探索与实践 张玮 贺宁 李春华 (常州信息职业技术学院电子与电气工程学院 江苏常州 213164) 摘要:文章介绍了一种网络学习平台的建设情况

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

AI大模型 工具能力 记忆能力 行动能力 总结能力 AI驱动 文案生成器 方案报告 空白市场潜力报告 内容营销 竞品营销趋势报告 下滑终端提升方案 爆破市场扩展方案 指南宣讲课件 产品学术软文 空白市场拓展文案 营销文案 基于企微的超级员工进行投放 大区业务 渠道经理 商务经理 终端经理 内容反哺 数字化营销转型较快的企业都做了些什么？ 如何做的？ ➢

为了实现 AI 技术在单模块的运用，企业需要先对目标模块的数据进行梳理。例如， 如果想将 AI 运用于招聘模块，则需梳理简历、人才库、职位体系等数据；如果想要将 AI 运用于培训模块，则需梳理基础课件的梳理、考题、认证体系等数据。 ★ 稳定或成熟的企业 这类企业更需要通过 AI 提升 HR 的管理能力，并将 AI 技术着重应用于人才管理、 激励和优化、人才的发展与保留等场景中。在 AI 助力提升 在培训与开发工作中， 您公司对于大语言模型有哪些具体的应用或规划？ N=12 83.33% 83.33% 66.67% 33.33% 16.67% 16.67% 培训资料的搜集 生成培训大纲、课件等内容 知识萃取与沉淀 生成个性化的个人发展计划、领导力发展计划等 生成测评、考试题目 根据岗位所需要的能力推荐培训课程 图表 5-13 在人力资源规划工作中， 您公司对于大语言模型有哪些具体的应用或规划？ 生成岗位说明 ・ 雇主品牌相关内容的生成 ・ 搜寻简历 ・ 生成岗位画像与能力模型 ・ 匹配简历与岗位 ・ 生成面试问题 ・ 在面试中为候选人的回答打分 ・ 培训资料的搜集 ・ 生成培训大纲、课件等内容 ・ 知识萃取与沉淀 ・ 生成个性化的个人发展计划、领导力发展计划等 ・ 生成测评、考试题目 ・ 根据岗位所需要的能力推荐培训课程 ・ 生成福利宣贯的内容 ・ 回答员工关于薪酬福利的问题

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