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智慧教育大平台人工智能方案 (修订版V2)

1. 背景：

1. 党和国家cdfa人工智能发展，将其作为推动经济转型升级和实现高质量发展的核心驱动力。国家相继出台了一系列政策文件，如《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》和“人工智能+”行动，不仅强调技术创新，更将数据安全、伦理规范作为人工智能健康发展的重要保障。这些政策为地方推动人工智能技术落地提供了坚实的政策保障和战略指引。在教育领域，教育部启动了人工智能赋能教育行动，推动国家智慧教育公共服务平台的智能升级，上线“AI学习”专栏，支持个性化学习和智能教学工具的广泛应用。此外，国家还强调人工智能与产业融合，推动其在交通物流、能源、生态环保等领域的深度应用，助力产业升级和经济增长。国家的政策出台为地方推动“人工智能+”落地提供了强有力的支撑，助力打造具有国际影响力的创新发展试验区。同时，国家也cdfa教育数据安全和个人隐私保护，要求在智慧教育建设中，必须将数据安全和隐私保护置于核心地位。
2. 《江苏省“十四五”教育信息化发展专项规划》中明确提出，要开发涵盖不同阶段、相互衔接、体系化的人工智能课程资源，逐步普及人工智能教育，并试点6所学校入选全国中小学人工智能教育基地。同时，江苏省通过多样化的培训和教研平台，帮助中小学教师掌握人工智能技术并应用于教学实践。
3. 苏州市呼应国家人工智能发展战略，依托《苏州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区实施方案》等政策文件，通过算力补贴、创新技术供给示范企业征集等措施，推动人工智能与制造、教育、医疗等15个重点领域的深度融合，力争到2027年实现人工智能相关产业规模突破3000亿元，打造“百模千景万算”的“人工智能+”城市。在教育领域，鼓励人工智能企业利用知识图谱、语音交互等技术，开发智能教育平台，提供精准推送的教育服务以及学生健康成长咨询服务。培育“ArynGPT”等教育大模型平台，提供智能备课、学习跟踪、家校联动等辅助工具，提升教育质量。重点建设苏州市智慧教育大平台，全面支撑人工智能应用融合，助推苏州教育QUALITY提升。到 2027 年，全市培育相关大模型 15 个，大模型应用项目。

2. 现状:

1. 近年来，人工智能和生成式AI技术在教育领域的应用迅速扩展，全国各地涌现出许多优秀案例，展现了AI技术对教育模式的深刻变革。教育部公布的“人工智能+高等教育”首批应用场景典型案例中，多所高校利用AI技术优化教学设计和学生评价，显著提升了教学效率和学习体验。在基础教育领域，南京市金陵中学实验小学通过语音识别系统分析学生朗读结果，实时反馈学习成果，激发了学生的学习兴趣。此外，无锡市的中小学利用大数据精准教学系统，动态跟踪学生学习状态，生成个性化学习报告，推动了因材施教的实现。这些实践不仅展示了AI技术在教育中的广泛应用，也为教育公平和个性化学习提供了有力支持。

2. 苏州市教育局近年来持续推进教育信息化建设，已形成完善的数字化基础设施和丰富的教育数据资源。在教育管理、教学应用、学生发展等方面建立了全面的数据采集和管理体系。同时，依托智慧教育大平台，打通了教育系统内部数据孤岛，实现了校园、教育管理部门等多个层面的数据互联互通。在此基础上，市教育局还针对各区县、多所学校、教育管理部门开展了人工智能需求调研，明确了教学、管理、服务等环节的智能化痛点。前期探索的E卡通智能客服、关爱平台等创新应用，已初步验证了AI技术在教育场景中的实际价值，为下一步全面推进教育智能化奠定了坚实的数据基础和实践经验。

3. 传统软件开发模式的局限性： 长期以来，教育信息化建设主要依赖于传统的软件开发模式。这种模式严重依赖软件开发商进行需求定义和功能实现，导致开发周期长、迭代速度慢，难以快速响应教育一线不断变化的需求。 软件功能更新和调整往往需要复杂的流程和较长的等待时间，无法充分发挥一线教师和教育管理者的创新能动性，也难以支持教育模式的快速创新和变革。 传统的“需求方提出需求——开发方被动实现——交付使用”的模式，已经难以适应智能化教育快速发展的需求。

4. 通用大模型及教育AI平台的数据安全隐患： 随着通用人工智能技术的兴起，部分学校和教师开始尝试使用通用大模型或一些教育AI平台厂商提供的工具。 然而，这些平台大多基于公有云部署，数据处理过程不可见，存在潜在的数据泄露和滥用风险。 特别是学生个人信息、学业数据等敏感信息一旦上传至公有云平台，将面临难以预估的数据安全风险和隐私泄露隐患。 此外，部分平台的数据跨境传输也可能触及数据安全合规的红线。 缺乏自主可控的安全保障体系，是当前教育领域应用通用AI技术面临的最大挑战之一。

3. 建设目标

基于国家政策导向、江苏省规划要求、苏州市发展战略，以及教育信息化建设现状与挑战，特别是在数据安全和教师赋能方面的迫切需求，我们设定以下更具体、更全面的建设目标：

1. 核心目标：利用人工智能全面提升教育质量。 通过AI技术赋能教学、管理、评价、服务等教育全环节，实现教学更精准、管理更高效、评价更科学、服务更便捷，最终提升整体教育质量和育人水平。
2. 平台目标：构建安全可信、自主创新、可持续发展的智慧教育大平台。 建设安全可靠、自主可控的智慧教育大平台，打造区域教育智能化标杆，将数据安全与师生隐私保护，作为平台建设的生命线和底线。 同时，平台需具备强大的自主创新能力和开放扩展性，支持教育应用的持续创新和快速迭代。 此外，平台建设需注重经济性和可持续性，实现长期稳定运行和健康发展。
3. 产业目标：推动人工智能产业健康、有序、可持续发展，同时赋能教育行业从业者。 鼓励人工智能企业参与到教育领域的建设中，促进相关产业的创新和高性价比发展。 更重要的是，通过平台建设和能力开放，赋能广大教师、教育管理者和教育研究者，使其成为智慧教育应用的创新主体和建设主力，共同推动教育智能化的深入发展。
4. 教师赋能目标：构建教师主导的智能化应用创新生态。 打破传统软件开发模式的束缚，构建低代码/无代码的AI应用创作平台，将AI工具和能力充分开放给教师，降低技术门槛，激发教师的创新活力，实现教育应用的“教师自主创新”和“敏捷迭代”，构建教师主导的智能化应用创新生态。
5. 数据安全目标：构建全方位、多层次的教育数据安全保障体系。 采用私有化部署为主，API安全调用为辅的混合模式，从技术、管理和制度等多层面构建全方位、多层次的数据安全保障体系，确保教育数据在采集、传输、存储、处理和应用全生命周期中的安全可控，切实保障师生个人隐私和数据安全。
6. 经济高效目标：构建经济高效、集约化、可持续的智慧教育运行模式。 通过集约化建设、资源共享、智能调度、混合模型架构等技术和管理手段，降低平台建设和运维成本，提升资源利用效率，实现平台经济高效运行和可持续发展。

4. 建设场景

基于更全面、更具体的建设目标，苏州市教育局将以智慧教育大平台为核心，围绕教学优化、管理创新、学生发展、资源均衡、安全治理、基层减负、效率提升等多个应用场景展开创新探索和建设，助力苏州教育QUALITY提升。 同时将智慧教育大平台打造成开放、可扩展的教育智能化创新平台。平台不仅提供预设的各类智能化应用场景，还要提供强大的AI应用创作能力，赋能广大教师、教育管理者和教育研究者，使其能够基于平台提供的AI能力和数据资源，自主创新、灵活定制、快速迭代各类教育应用，共同构建一个繁荣发展的教育智能化应用生态。

场景一：精准化教学与个性化学习

场景介绍： 针对传统统一化教学模式无法满足学生个性化学习需求的问题，通过AI技术实现教学精准化和学习个性化，为每个学生提供量身定制的学习体验。该场景旨在通过数据分析和智能算法，实现教学资源的精准投放和学习路径的动态调整。

具体应用：

1. 智能学情诊断与分层教学应用：通过AI分析学生作业、考试、课堂互动等数据，生成个人学情画像，自动划分学习层次，推送差异化练习。教师可基于平台自主定制诊断维度和分层策略。
2. 自适应学习系统：基于学生认知水平和学习节奏，动态调整学习路径，实现"千人千面"的学习方案。系统支持教师参与规则设计和内容建设，确保符合本地教学实际。
3. 智能学习分析系统：错题智能分析与知识点掌握度评估、个性化学习路径规划、学习效果实时反馈。

场景二：教学质量提升与教师发展

场景介绍： 聚焦教师专业发展和教学质量提升，通过AI技术助力教师优化教学方法、提升教学效果。该场景强调以数据驱动的方式帮助教师进行教学反思和改进，同时提供智能化的教研支持。

具体应用：

1. AI课堂分析与教师能力评估应用：运用语音识别、情感计算等技术，分析教师课堂教学行为，生成教学改进报告。
2. 虚拟教研助手：AI聚合优秀教案和试题资源，提供智能备课建议。平台提供AI工具，支持教师自主配置和定制AI助手功能。
3. 智能教师培训系统：基于教师个人特点和要求，自动生成个性化培训计划，提供智能考核评估和培训效果反馈分析。

场景三：学生心理健康与行为管理

场景介绍： 关注学生心理健康和行为发展，通过AI技术及早发现和预防心理问题，同时为学生提供个性化的生涯规划指导。该场景特别注重数据安全和隐私保护，确保敏感信息的安全可控。

具体应用：

1. 心理风险预警系统：分析学生文字、行为数据和请假等行为，识别心理健康风险，及时推送预警信息。
2. AI生涯规划导师：基于学生兴趣测评、学科优势和职业数据库，生成个性化的选科建议和职业发展路径。

场景四：教育资源均衡与共享

场景介绍： 致力于解决教育资源分配不均衡的问题，通过AI技术实现优质教育资源的智能调配和共享。该场景旨在促进教育公平，提升薄弱地区和学校的教育质量。

具体应用：

1. 双师课堂与远程协作：结合AI主讲和本地教师辅导的混合教学模式，通过人脸识别等技术监测学习效果。
2. 智能题库与资源公平分配：基于区域和学校特点，智能分配教学资源，确保教育资源的合理流动。

场景五：校园安全与治理

场景介绍： 运用AI技术全方位保障校园安全，包括物理安全和网络安全两个维度。该场景强调在确保安全的同时保护师生隐私，所有数据严格进行本地化存储和管理。

具体应用：

1. 校园安全智能监控：AI识别异常行为并实时预警，提升校园安全管理效率。
2. 网络内容过滤与数字素养教育：智能过滤不良信息，同时生成网络行为分析报告，助力数字素养教育。

场景六：综合素质评价与创新教育

场景介绍： 突破传统评价方式的局限，通过AI技术实现多维度的学生素质评价，同时培养学生的创新能力和未来技能。该场景支持教育评价专家和教师共同探索创新评价模式。

具体应用：

1. 多维素质评价系统：整合多维度数据，生成动态素质评价报告，实现科学、全面的学生评价。
2. AI驱动的创新课程：开设AI编程、机器人设计等创新课程，培养学生未来核心竞争力。

场景七：家校协同与社区联动

场景介绍： 通过AI技术加强家校沟通和社区教育资源整合，打造开放、协同的教育生态系统。该场景致力于实现教育资源的最大化利用和教育效果的最优化。

具体应用：

1. 智能家校沟通平台：自动生成个性化学习简报，支持教师定制差异化的家校沟通服务。
2. 社区教育资源匹配：基于学生兴趣智能推荐社区教育活动，支持教育机构自主发布和更新活动信息。

场景八：基层减负：自动化与流程简化

场景介绍： 针对教育管理中的重复性工作，通过AI技术实现流程自动化和智能化，有效减轻教育工作者的行政负担。该场景强调提升管理效率，让教师将更多精力投入教学。

具体应用：

1. 智能行政事务处理：智能文档分类与归档、智能生成会议纪要、任务提取、基于语音的智能填报系统自动化处理考勤统计、排版调班、排课调课等日常事务，支持教务人员自主开发和优化管理工具。
2. 智能填报与数据整合：自动抓取和整合多系统数据，简化报表填写流程。
3. 基于图像识别和文档分析的材料预审核应用：智能分析文档和图片，根据要求进行文档和图片的预审核，减轻教师重复性工作。
4. 教育政策智能服务：基于知识图谱的政策智能问答、政策解读自动生成、智能信息精准推送、基于多模态智能语音的政策咨询智能客服。

场景九：效率提升：智能化资源调度与响应

场景介绍： 通过AI技术优化教育资源调度和响应机制，提升教育系统运转效率。该场景注重实现教育资源的智能化管理和快速响应。

具体应用：

1. 资源智能调度系统：优化教室、实验室等公共资源的使用分配，提升资源利用率。
2. 教学辅助即时响应：提供智能作业批改和电子档案管理，提升教学效率。
3. 智能沟通协作网络：自动化管理日程和任务，优化教育工作者的协作效率。
4. 教育大数据分析与决策支持系统：多维度数据分析、灵活的可视化展示、智能决策建议、趋势预测、绩效评估。

通过上述九大应用场景的建设，AI不仅可减少基层工作者的事务性负担，还能通过数据联动提升跨部门协作效率，最终实现“减负不减质，提效更赋能”的管理目标。教育管理者可系统性推动“教学—管理—评价—服务”全链条智能化，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。 更重要，这九大场景并非固定不变的封闭系统，而是智慧教育大平台开放创新的起点。通过建设智慧教育大平台人工智能AI大模型底座，提供AI工具和AI能力开放接口，教育工作者可以基于这些基础场景进行延伸和创新，根据实际教育需求自主开发新的应用场景。激发教育一线的创造力，推动智慧教育生态的持续繁荣发展。

5. 基于智慧教育大平台的人工智能基础服务

为实现上述九大应用场景的智能化建设目标，构建一个强大、统一的AI基础服务模块至关重要。苏州市智慧教育大平台需要依托人工智能AI大模型基础服务，借助智能体和数字人技术，构建AI教育智能体矩阵，推动各类业务场景的深度智能化。该大模型基础服务模块涵盖算力支撑、AI模型资源聚合、AI组建编排、AI模型服务和训练、智能体开发与能力开放，并提供与业务场景紧密对接的应用窗口。通过这一基础服务体系，智慧教育平台能够实现个性化学习、智能评估、教学辅助、教育管理优化等核心功能，打造高效、精准、智能的教育生态，加速苏州市智慧教育的创新与发展，确保各场景的协同发展和持续创新。

5.1 建设AI基础服务模块的必要性

1. 建设目标实现需求。实现"安全可信、自主创新、可持续发展"的平台目标，需要统一的AI能力支撑；打造"教师主导的智能化应用创新生态"，需要标准化的AI能力开放接口；构建"全方位、多层次的数据安全保障体系"，需要统一的安全治理框架；实现"经济高效、集约化"的运行模式，需要集中化的资源管理平台。
2. 应用场景建设需求。九大核心应用场景涉及多样化的AI能力需求，需要统一的AI能力支撑；场景间存在能力复用和协同需求，需要标准化的能力共享机制；场景创新和拓展需要灵活的能力组合与编排支持；各场景的数据安全和隐私保护需要统一的安全管控体系。
3. 技术能力整合需求。当前教育场景AI应用分散，各自为政，造成重复建设和资源浪费，缺乏统一的AI能力管理和调度机制，难以实现资源的高效利用。各个应用场景的AI能力标准不一，影响系统整体协同效率。
4. 数据安全与隐私保护要求。教育数据涉及未成年人隐私，需要严格的安全管控机制；分散的AI应用难以实现统一的数据安全策略和隐私保护标准；需要建立统一的数据治理体系，确保数据使用合规性。
5. 成本效益优化诉求。独立建设AI能力成本高，难以满足教育场景快速扩展需求；算力资源分散部署，无法实现资源的动态调度和优化利用；需要通过集约化建设降低总体拥有成本。
6. 创新应用支撑需求。教育场景持续创新需要灵活的AI能力支撑；传统模式下AI能力开发周期长，难以快速响应创新需求；需要构建开放的AI能力平台，支持教育应用敏捷创新。

5.2 AI基础服务核心功能体系

1. 智能算力基础设施

   • 集中化算力池管理

     • 统一管理GPU/NPU等AI专用算力资源
     • 支持多种类型算力设备的统一调度
     • 提供算力资源监控和运维管理能力

   • 弹性伸缩与智能调度

     • 支持算力资源的动态扩缩容
     • 基于负载实现算力的智能分配
     • 保障高峰期的算力资源供给

2. AI模型与智能体管理

   • 模型全生命周期管理

     • 支持模型训练、评估、部署的全流程管理
     • 提供模型版本控制和迭代优化能力
     • 实现模型性能监控和质量保障

   • 智能体统一管理

     • 集中管理教学助手、学习顾问等智能体
     • 支持智能体的能力配置和行为管理
     • 提供智能体交互日志分析能力

3. AI能力开放服务

   • 标准化接口服务

     • 提供统一的AI能力调用接口
     • 支持多种接入方式和协议标准
     • 实现API级别的访问控制和安全防护

   • 能力编排与组合

     • 支持多个AI能力的灵活组合
     • 提供可视化的能力编排工具
     • 实现场景化的能力快速集成

4. 数据治理与安全防护

   • 数据全生命周期管理

     • 统一数据采集和预处理标准
     • 支持数据清洗、标注和质量控制
     • 实现数据资产的统一管理

   • 安全防护体系

     • 构建多层次的数据安全防护机制
     • 实现细粒度的数据访问控制
     • 提供全方位的数据安全审计能力

通过构建这套完整的AI基础服务体系，智慧教育大平台将实现以下核心价值：

• 提供统一的AI能力支撑，避免重复建设
• 确保数据安全与隐私保护
• 降低AI应用建设和运维成本
• 支持教育场景持续创新发展

因此，构建统一的AI基础服务模块不仅是技术需求，更是确保教育智能化可持续发展的战略选择。通过基础服务模块建设，可以实现技术能力的规范化管理、资源的高效利用、服务的稳定可靠，从而支撑教育场景的创新应用。

6. 项目技术（软件）方案

6.1 系统架构

1. 总体架构：基于苏州智慧教育大平台的总体架构，新建人工智能基础服务模块，提供统一的AI能力支撑，实现教育场景的AI化应用。
2. 应用架构：AI基础服务架构图。
3. 网络架构：AI基础服务网络架构图。
4. 入口说明：基于苏州智慧教育大平台的总入口，包括APP、微信小程序等，新增AI语音等入口。

6.2 功能说明

基于人工智能+底座的架构图，说明各模块的功能、数据交换等。

6.3 用户体系

基于智慧苏州大平台的用户体系。

6.4 整合对接

基于智慧苏州大平台的整合对接方案。

6.5 网络安全保障体系

基于智慧教育大平台的网络安全保障体系。

7. 硬件方案

算力、存储、网络等硬件方案。以及大模型相关的（是否需要）。

8. 服务方案

9. 运行管理体系

10. 项目实施进度安排

11. 投资估算