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苏州智慧教育大平台人工智能+项目可行性研究报告

项目目标、内容、周期简述

建设目标

请根据以下背景内容，总结建设目标：

1. 苏州市2024-2027年，关于建设“人工智能+”应用高水平建设“人工智能+”创新发展试验区的目标。为深入贯彻落实国家“人工智能+”行动决策部署，推动人工智能技术与应用融合创新，加快建设具有苏州特色的“人工智能+”创新发展试验区，特制定的发展目标：牢牢把握数字经济发展趋势，充分发挥苏州产业基础扎实和应用场景丰富等优势，以人工智能大模型技术革新为契机，以行业融合应用为需求牵引，加速赋能千行百业智能化转型。围绕 15个重点领域，形成人工智能技术和行业应用交叉融合，互相促进的良好局面。到 2027 年，全年实现人工智能相关产业规模突破3000 亿元，力争引培国内外先进水平的基础大模型 1 个，实现生成式人工智能服务、深度合成服务算法国家级备案数突破 50 个，垂直领域大模型市级培育数突破 300 个，形成大模型梯队培育体系，加快建设具有国际影响力的“人工智能+”创新发展试验区。
2. 教育局，关于人工智能+教育的要求：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，助推苏州教育高质量发展。到 2027 年，全市培育相关大模型 15 个，大模型应用项目15 项。

建设内容

1. 基于苏州智慧教育大平台的教育大模型建设；
2. 基于苏州智慧教育大平台的大模型应用应用建设；
3. 苏州智慧教育大平台人工智能+大模型基座系统建设；
4. 苏州智慧教育大平台基于人工智能的业务能力实施；包括与人工智能相关的业务接口开发、能力实施。

建设周期

2025年xx月-2025年12月31日；

项目总投资及资金来源

总投资：800万元；。。。。。

经济和社会效益简述

1. 社会效益：随着人工智能技术的发展，教育领域也将迎来重大变革。智慧教育大平台人工智能项目将成为教育领域的重要组成部分，将推动教育的智能化、数字化、个性化，并将带来更加美好的教育环境。随着苏州市信息化、智能化的快速发展，民众对教育领域服务的多样性、多元化、持续化的需求不断提高。教育“人工智能+”平台建成后，将全面、精准地为学校、教师、家长、学生和教育管理者提供人性化、智能化的优质服务，带动教师和学生对人工智能学习意识，提高教学质量。有利于提升政府的服务规范标准，进一步向服务型政府转变，真正做到服务于民，增强群众的幸福感和满意度，助推苏州教育高质量发展。
2. 经济效益：智慧教育大平台人工智能项目将为教育领域的人工智能发展提供基础的平台软硬件支撑。通过智慧教育大平台人工智能项目，各学校、教育部门、家长、学生将获得更加有效的资源配置，提升教育质量，降低成本，提升教育效率。

项目背景及建设的必要性

项目建设背景

（党的二十大，关于教育和人工智能的概述） （政府工作报告，关于教育和人工智能的论述） （苏州市政府140号文件，关于教育和人工智能的论述）

项目建设的必要性

（同上，贯彻国家、省、市的政策要求，顺应AI智能化发展的趋势，促进教育的高质量发展，减少基层负担，提升服务水平。。。。。）

往期建设成果

（略）

项目业务分析

项目与市级架构体系关系分析

（略）

业务现状描述及远景分析

（目前在教育局范围内，还没有人工智能的任何基础，平台融合度弱，教师及教职工基层负担大，希望通过智慧教育大平台人工智能项目，推动教育领域的智能化、数字化、个性化，推动教师和学生对人工智能学习意识，提高教学质量，增强教育服务的多样性、多元化、持续化，助推苏州教育高质量发展。）

项目与市级其他部门关系分析

（略）

项目与区县条线部门关系分析

（略）

拟采集或形成的信息资源描述

（略）

外部信息资源获取描述

（略） 。。。

项目技术方案

软件系统方案

整体架构说明

苏州市级政务云 苏州智慧教育大平台系统

智慧教育大平台人工智能+项目平台

区县教育局 学校

业务架构说明

（底座图） 对底座图做业务层面的解释。

技术架构说明

底座图的技术架构图，及技术架构说明。

部署架构说明

（网络、大平台、人工智能平台、前端、后端、数据库、中间件等平台部署架构，注重安全性）

系统功能说明

（这是重点，对第一章建设目标、内容的详细阐述）

访问入口规划

（略）

基础设施和硬件

（这也是重点，硬件采购或租赁、购买云服务的方案）

系统集成方案

（无）

服务方案

（略）

关键技术说明

规范和体系标准

系统安全和保证

运行维护管理机制

建设实施进度安排

投资估算

---

1，结构:是否以可行性方案的方式，如下方式: 1)背景:国家，省，苏州市对于推动人工智能发展的政策文件，特别是苏州11号文件给教育局的任务；

2)现状:全国各地AI在教育系统中的优秀应用与实例，苏州市智慧教育平台的开发，AI在学生关爱系统的实验和赋能；

3)目标:紧扣11号文件，围绕苏州智慧教育大平台，从赋能，减负，提效，增质等方面阐述；

4)具体内容:智慧教育平台增加AI底座；

5)具体场景:考试场景，线上教育场景，学生关爱场景，以及等等

6)具体建设:所需资源，硬件，软件。

7)分步骤计划

8)预期成效等

2，从具体建设上基本是，先要讲清在智慧教育平台底座上做AI赋能底座，其次是要阐述5-10个应用场景；

3，预算先不必提，先看看他们有没有兴趣

1. 背景：

   1. 党和国家高度重视人工智能发展，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，强调人工智能与各行业的深度融合，特别是在教育、制造、医疗等重点领域的创新应用。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。
   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. 苏州市积极响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，助推苏州教育高质量发展。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. 苏州市教育局积极推动人工智能与教育的深度融合，基于智慧教育大平台，开展了一系列创新性实验应用。例如，苏州教育E卡通人工智能客服系统通过语音交互技术，为学生和家长提供全天候的智能咨询服务，显著提升了服务效率和用户体验；苏州关爱平台则利用知识图谱和自动化技术，实现了学生信息的智能录入与分析，为教育管理和学生成长提供了精准的数据支持。这些应用不仅有效减轻了基层教师在数据录入、信息管理和日常咨询等方面的事务性负担，还通过智能化手段优化了工作流程，提升了教育服务的效率和质量。这些创新实践不仅展示了人工智能技术在教育场景中的实际价值，也为苏州市“人工智能+教育”的全面推广奠定了坚实基础。

3. 建设目标

基于苏州市政府发布的140号文件，设定3个核心目标： 1. 利用人工智能提升教育质量： 这是最核心的目标。通过技术手段，改进教学方法，优化学习体验，最终提升整体教育质量。 2. 发展苏州智慧教育大平台： 建设智慧教育大平台，打造区域教育标杆。 3. 推动人工智能产业发展： 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发展。

基于上面3个核心目标，苏州市教育局将以智慧教育大平台为核心，围绕“赋能、减负、提效、增质”四个方面，制定以下目标，推动人工智能技术在教育领域的深度应用，助力苏州教育高质量发展。

1. 赋能：人工智能赋予平台新能力，拓展教育可能性

• 目标：通过人工智能技术，赋予教育平台新的能力，创造传统教育无法实现的功能和应用，拓展教育的边界与可能性。
• 具体措施：
  • a. 个性化推荐和学习路径规划
    通过分析学生的学习数据（如错题、学习行为等），AI能够推荐个性化的学习资源并规划学习路径，帮助学生更高效地学习。例如：线上教育错题分析和知识点分析、教师培训等应用。
  • b. 情感识别和心理健康监测
    通过分析学生的文本、语音、行为等数据，AI能够识别学生的情绪状态，提供心理健康预警和干预建议。例如：学生心理健康关爱等应用。
  • c. 多模态交互
    AI可以处理文本、图像、音频等多种信息，实现更自然、更丰富的交互方式。例如：虚拟教师的生成与互动，提升教学体验。

2. 减负：人工智能减轻教育工作者负担

• 目标：通过人工智能技术，减少教育工作者（教师、行政人员、管理者）的重复性劳动和繁琐事务，提升工作效率。
• 具体措施：
  • a. 自动化流程
    AI可以自动化处理文件分类、会议管理、流程审批、新生资料审核、竞赛报名审核等流程，减少人工操作的时间和精力。例如：教育智能办公、AI自动审核照片资料应用、报名审核评选等。
  • b. AI辅助数据分析和报告生成
    AI可以自动分析大量数据，并生成报告和可视化图表，减轻人工数据分析的负担。例如：教育大数据分析。
  • c. 智能客服
    AI可以提供智能客服服务，解答常见问题，减轻人工客服的压力。例如：智能客服应用、智能问答机器人等。

3. 提效：人工智能提升教育各环节效率

• 目标：通过人工智能技术，显著提高教育各环节的效率，缩短任务完成时间，或在相同时间内完成更多工作。
• 具体措施：
  • a. 快速检索和信息处理
    AI可以快速检索和处理大量信息，例如教育政策、学生数据等，提高信息获取和利用的效率。例如：AI教育政策知识库等。
  • b. 自动化流程
    与减负类似，自动化流程也能显著提高效率。例如：自动审核新生资料、自动生成考核题目和评分等。例如：智能办公、智能客服、AI教师考核答题等。
  • c. 智能推荐
    AI可以根据用户的需求和偏好，智能推荐相关的资源和服务，提高选择和决策的效率。例如：AI教育政策知识库，可以智能推荐相关政策。

4. 增质：人工智能提升教育工作或产品质量

• 目标：通过人工智能技术，提高教育工作或产品的质量，包括准确性、可靠性、创造性等。
• 具体措施：
  • a. 更全面、深入的数据分析
    AI可以分析更多维度的数据，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，提供更全面、深入的分析结果，从而提升决策质量。例如：教育大数据分析。
  • b. 更客观、公正的评估
    AI可以基于客观数据进行评估，避免人为因素的干扰，提高评估的公平性和准确性。例如：AI教师考核答题等。
  • c. 更精准的个性化学习建议
    AI可以根据学生的学习情况，提供更精准的个性化学习建议，帮助学生更有效地学习，提高学习质量。例如：线上教育AI错题分析和知识点分析等。
  • d. 更及时的预警和干预
    AI可以实时监测学生的心理健康状况，提供更及时的预警和干预建议，有助于提升学生心理健康水平。例如：学生心理健康关爱等。

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通过以上目标的实施，苏州市将打造一个智能化、个性化、高效化的教育生态系统，为全国智慧教育的发展提供示范与引领。 在这一背景下，苏州市作为全国智慧教育示范区，积极探索人工智能与教育的深度融合。例如，苏州市振华中学校开设了编程刺绣、无人机操控等多元化AI课程，培养学生的创新能力和实践能力。昆山中学则通过机器人应用课程，让学生在解决实际问题中掌握AI技术，激发了他们对科技的热情。这些举措不仅为苏州市的“人工智能+教育”项目奠定了坚实基础，也为全国其他地区提供了可借鉴的经验。苏州市通过建设智慧教育大平台，推动AI技术在教育中的广泛应用，进一步凸显了其在教育数字化转型中的引领作用。未来，苏州市的“人工智能+教育”项目有望成为全国乃至全球教育创新的典范。

1. 目标:紧扣140号文件，围绕苏州智慧教育大平台，从赋能，减负，提效，增质等方面阐述；

   1. 从赋能角度；人工智能赋予平台新的能力，创造之前无法实现的功能或应用，拓展教育的可能性，例如更个性化的学习体验、更及时的心理健康干预等。a、个性化推荐和学习路径规划：通过分析学生的学习数据（例如错题、学习行为），AI能够推荐个性化的学习资源和规划学习路径，帮助学生更有效地学习。如：线上教育错题分析和知识点分析、教师培训等应用。b、情感识别和心理健康监测：通过分析学生的文本、语音、行为等数据，AI能够识别学生的情绪状态，提供心理健康预警和干预建议。如：学生心理健康关爱等应用。c、多模态交互：AI可以处理文本、图像、音频等多种信息，实现更自然、更丰富的交互方式，例如：虚拟教师的生成和互动等。
   2. 从减负角度；通过人工智能，减轻教育工作者（教师、行政人员、管理者）的工作负担，例如重复性劳动、繁琐的计算或分析等。a、自动化流程：AI可以自动化各种流程，例如文件分类、会议管理、流程审批、新生资料审核、竞赛报名审核等，减少人工操作的时间和精力。如：教育智能办公、AI自动审核照片资料应用、报名审核评选等。b、AI辅助数据分析和报告生成：AI可以自动分析大量数据，并生成报告和可视化图表，减轻了人工数据分析的负担。如：教育大数据分析。c、智能客服：AI可以提供智能客服服务，解答常见问题，减轻人工客服的压力。如：智能客服应用、智能问答机器人等。
   3. 从提效角度；人工智能可显著提高教育各环节的效率，缩短完成任务所需的时间，或者在相同时间内完成更多的工作。a、快速检索和信息处理：AI可以快速检索和处理大量信息，例如教育政策、学生数据等，提高信息获取和利用的效率。如：AI教育政策知识库等。b、自动化流程：与减负类似，自动化流程也能显著提高效率。如，自动审核新生资料、自动生成考核题目和评分等。如：智能办公、智能客服、AI教师考核答题等。c、智能推荐：AI可以根据用户的需求和偏好，智能推荐相关的资源和服务，提高选择和决策的效率。如：AI教育政策知识库，可以智能推荐相关政策。
   4. 从增质角度；人工智能可提高教育工作或产品的质量，例如提高准确性、可靠性、创造性等。a、更全面、深入的数据分析：AI可以分析更多维度的数据，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，提供更全面、深入的分析结果，从而提升决策质量。如：教育大数据分析。b、更客观、公正的评估：AI可以基于客观数据进行评估，避免人为因素的干扰，提高评估的公平性和准确性。如： AI教师考核答题等；c、更精准的个性化学习建议：AI可以根据学生的学习情况，提供更精准的个性化学习建议，帮助学生更有效地学习，提高学习质量。如：线上教育AI错题分析和知识点分析等。d、更及时的预警和干预：AI可以实时监测学生的心理健康状况，提供更及时的预警和干预建议，有助于提升学生心理健康水平。如：学生心理健康关爱等。

2. 具体场景:考试场景，线上教育场景，学生关爱场景，以及等等

   1. 5个大模型； 基于苏州智慧教育大平台，建设以下五大教育大模型，以支持教育管理的智能化、数据驱动的决策和个性化服务：
      1. 苏州教育政策知识库模型：
         • 功能：通过自然语言处理（NLP）和大数据分析技术，构建一个全面的教育政策知识库，支持政策检索、解读、分析和应用。
         • 应用场景：自动生成政策解读报告，支持教育政策的快速查询和智能推荐，帮助教育局和学校快速理解并落实最新政策。
      2. 苏州教育教师培训模型：
         • 功能：基于教师的教学能力、学科背景和职业发展需求，提供个性化的培训方案和资源推荐。
         • 应用场景：自动生成教师培训计划，支持在线培训、考核和反馈，提升教师专业素养和教学能力。
      3. 苏州教育大数据分析模型：
         • 功能：整合教育局、学校、教师和学生的多维度数据，进行深度分析和可视化展示，支持教育决策和资源配置优化。
         • 应用场景：生成教学质量分析报告、学生成绩趋势分析、教育资源分配建议等，帮助教育局和学校做出科学决策。
      4. 苏州教育智能办公大模型：
         • 功能：通过AI技术实现文档处理、会议管理、流程审批等办公场景的自动化，提升行政效率。
         • 应用场景：自动文件分类、会议纪要生成、智能日程安排、流程审批自动化等，减少人工操作，提高办公效率。
      5. 苏州教育学生心理健康模型：
         • 功能：通过大数据分析和情绪识别技术，实时监测学生的心理健康状况，提供预警和干预建议。
         • 应用场景：生成学生心理健康报告，提供个性化心理辅导建议，帮助学校和家长及时关注学生心理健康问题。
   2. 5个模型应用； 基于苏州智慧教育大平台，建设以下五大AI应用项目，推动教育管理的智能化和服务升级：
      1. 教育E卡通智能客服应用：
         • 功能：通过自然语言处理技术，提供智能客服服务，支持文字和语音交互，解答学生、家长和教师的常见问题。
         • 应用场景：学生和家长可以通过E卡通平台查询成绩、课程安排、考试信息等，减少人工客服的压力，提升服务效率。
      2. 基础大平台AI自动审核新生照片和资料应用：
         • 功能：基于OCR和图像识别技术，自动审核新生入学照片和资料，确保信息的准确性和合规性。
         • 应用场景：在新生入学时，自动审核学生照片、身份证、户口本等资料，减少人工审核工作量，提高审核效率。
      3. 竞赛类AI报名审核评选辅助应用：
         • 功能：通过AI技术实现竞赛报名的自动化审核、评选和结果生成，支持多维度评估和智能推荐。
         • 应用场景：在各类学科竞赛中，自动审核参赛学生的资格，辅助评委进行评选，生成评选报告和获奖名单。
      4. 针对教师的教师考核AI答题应用：
         • 功能：通过AI技术实现教师考核的自动化出题、答题和评分，支持个性化考核方案和数据分析。
         • 应用场景：在教师绩效考核中，自动生成考核题目，教师在线答题后，AI自动评分并生成考核报告，帮助学校评估教师的教学能力。
      5. 线上教育错题分析和知识点分析AI辅助应用：
         • 功能：通过大数据分析和机器学习技术，自动分析学生的错题和知识点掌握情况，提供个性化的学习建议。
         • 应用场景：在线上教育平台中，AI自动分析学生的错题，生成知识点掌握报告，帮助学生查漏补缺，提升学习效率。

3. 软件、平台（软件和AI底座）:要实现上述场景，需要智慧教育平台增加AI底座；

   1. 整体架构；
   2. 业务架构；
   3. 技术架构；

4. 硬件、设施建设:AI底座所需资源，硬件。

   1. 硬件；
   2. 模型；
   3. 软件；
   4. 接口及配合；

5. 分步骤计划 1.

6. 预期成效等 1. 2，从具体建设上基本是，先要讲清在智慧教育平台底座上做AI赋能底座，其次是要阐述5-10个应用场景；

AI赋能，挖掘数据场景。