note/work/教育E卡通/可行性方案/2025升级初稿3.md

大平台人工智能+项目可行性研究报告（草稿） 1.项目目标、内容、周期简述 1.1 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.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。 1.2 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。 1.3 建设周期 2025年xx月-2025年12月31日； 1.4 项目总投资及资金来源 总投资：xxx万元；。。。。。 1.5 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。

2. 项目背景及建设的必要性 2.1 项目建设背景 1.建设苏州智慧教育大平台人工智能+创新平台，是贯彻落实党的二十大关于“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”决策部署的重要举措，也是顺应人工智能技术快速发展趋势、推动教育高质量发展的必然要求。党的二十大报告明确提出，要加快数字化发展，推进人工智能等新兴技术的应用。 2.政府工作报告也强调，要推动人工智能与教育深度融合，提升教育现代化水平。 3.苏州市政府140号文件进一步明确了“人工智能+教育”的具体行动方案，提出要建设苏州市智慧教育大平台，推动人工智能技术在教育教学中的广泛应用，促进教育资源的优化配置和教学质量的全面提升。 2.2 项目建设的必要性 1.首先，这是贯彻国家、省、市关于教育数字化和人工智能发展政策的具体行动，符合国家战略方向； 2.其次，顺应了人工智能技术快速发展的趋势，能够有效推动教育智能化转型，提升教育服务的精准性和个性化水平； 3.再次，通过人工智能技术的应用，能够减少基层教育工作的负担，提升教育管理和服务的效率，促进教育公平和高质量发展。 4.因此，建设苏州智慧教育大平台不仅是技术发展的必然选择，也是推动教育现代化、实现教育强国目标的重要支撑。 2.3 往期建设成果 （略）

3. 项目业务分析 3.1 项目与市级架构体系关系分析 （略） 3.2 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。） 3.3 项目与市级其他部门关系分析 （略） 3.4 项目与区县条线部门关系分析 （略） 3.5 拟采集或形成的信息资源描述 （略） 3.6 外部信息资源获取描述 （略）。。。

4. 项目技术方案 4.1 软件系统方案 4.1.1 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 4.1.2 业务架构说明 人工智能基座（底座）解释xxxx

4.1.3 技术架构说明 底座图的技术架构图，及技术架构说明。（略） 4.1.4 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） 4.1.5 系统功能说明 4.1.5.1 基于苏州智慧教育大平台的教育大模型建设 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：

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。

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。

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。

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。

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。

4.1.5.2 基于苏州智慧教育大平台的大模型应用建设 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：

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。

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。

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。

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。

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。 4.1.5.3 苏州智慧教育大平台人工智能+大模型基座系统建设； 模型部署：基于大规模预训练语言模型，通过微调和定制化开发，满足教育局具体需求。并根据不同场景需求，选择合适模型。

模块化智能体：采用Agent架构，使AI能够灵活响应不同场景需求，实现任务自动化处理，并支持多智能体协同工作。

模型管理平台: 构建模型管理平台，支持模型上线、监控、更新、迭代等全生命周期管理。 4.1.5.4 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。 各部门完善自身数据接口，统一标准（如：API规范、数据格式），支持数据实时互联互通，并采用加密技术，确保数据传输安全。

建立跨平台数据协作机制，形成完整的数据闭环，并确保数据一致性和完整性。 4.1.6 访问入口规划 （略） 4.2 基础设施和硬件 4.2.1 算力基础 硬件需求：搭建AI所需的算力基础，包括高性能GPU/TPU集群和高效存储设备。 部署形式： o以私有化云为主，确保数据安全性，并支持本地化部署。 o结合运营商、服务商提供的AI算力租赁服务，实现算力弹性伸缩，降低初始投入成本。 o逐步过渡到混合云架构，以满足未来弹性需求。

4.3 系统集成方案 （无） 4.4 服务方案 （略） 4.5 关键技术说明 4.6 规范和体系标准 4.7 系统安全和保证 4.8 运行维护管理机制

5. 建设实施进度安排
6. 投资估算