人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
人工智能的应用安全问题
本文记录了在2024中国高校CIO论坛上，多位高校信息化负责人关于“人工智能的应用安全问题”的研讨。专家们认为，AI安全是其发展过程中的固有问题，应从物理世界寻求解决灵感。讨论指出，高校需辩证看待AI应用，既要积极推动，又要通过机制和技术手段约束其潜在风险，如“答案幻觉”、数据偏见等。专家们强调，要统筹高质量发展和高水平安全，避免出现新的“信息孤岛”，并呼吁建立AI安全的防护与评估体系。总体态度是积极、审慎、包容、开放地拥抱AI，让其真正赋能教育。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
数智赋能政府治理评价指标体系研究报告
本研究报告构建了一套面向智能社会背景下的“数智赋能政府治理评价指标体系”。报告超越了传统电子政务对在线服务覆盖率的考核，转向从社会治理、公共服务、保障支撑及公众参与四个维度评估政府的“运行能力”。该体系特别关注智能技术（如大模型）进入治理流程后的制度承接、风险结构转型及服务可及性分化。研究提供了详细的指标权重与跨制度环境的迁移方案，旨在为各国从数字化建设向数智化效能治理转型提供能力识别工具。...
从数据感知到智能决策：构建基于本地化AI的“智慧政务”闭环体系研究
本报告以澳门为样本，提出了构建基于AITL（人工智能回圈）与HITL（人机回圈）的“社交智能”智慧政务闭环体系。报告设计的LECA模型（感知-交互-创作-行动）解决了通用AI在跨文化语境下的“水土不服”问题，通过建立本地化知识库（特别是中葡双语法律体系）和数据分级分类部署，实现了从被动响应到主动感知的治理逻辑转变。实证表明，该方案显著提升了舆情响应速度与语义理解精准度，为粤港澳大湾区及多语言、高密度城市环境的智慧治理提供了可复制的范式。...
迈向自主感知和深度协同的智能体校园
本文介绍上海海事大学建设“海事超级智能体”的实践，定位为校级调度中心，实现统一入口、任务分解、跨智能体协作与结果汇总。提出智能体群落概念，强调协作优先、层级管理。展望未来AgenticCampus，引入师生“数字分身”实现个性化服务与任务执行。总结了数据质量、AI素养、业务融合等建设策略。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
AI时代，信息化引领大学高质量发展的使命全面彰显
本文为哈尔滨理工大学副校长杜军专访，探讨AI时代高校信息化部门角色从后台支撑转向引领高质量发展的使命。提出信息化工作需顺势而为、深度融合、产出实效；强调高校数字化核心理念包括育人为本、服务创新和AI驱动组织重构；信息化战略应着眼全局、双向赋能，制定规划时注重需求、问题、结果导向。还讨论了信息化领导者素质、国内外CIO制度差异、沟通机制及应对挑战的策略，展望“十五五”通过AI理念融入全局推动学校数字化转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
DeepSeek私有化部署的认知、思路与梦想
本文探讨DeepSeek私有化部署在教学中的应用梦想。建议学科团队先试用小版本（如32B）再决定投入。强调软件框架（如Ollama、vLLM）与大模型同等重要。郑大自研底层框架，尝试为全校七万学生每人打造“专属”AI。憧憬AI助学成为学生形影不离的伙伴，AI助教为教师分身，实现个性化作业与培养方案，真正推动因材施教。...
物联网筑基 迈向AI时代的智慧校园
物联网是智慧校园的“神经网络”，为AI提供实时数据。高校建设存在两种模式：顶层设计战略推动（如上纽大）和自下而上由点及面（如山东大学）。应用场景覆盖教学（智慧教室）、科研（远程监测）、管理（智能抄表、门禁）、安全（视频联动）、服务（自助终端）。挑战包括设备兼容性、网络规划、烟囱式开发、成本评估等，需统一标准和安全保障。...
AI时代 校级计算平台的可持续发展之路
上海交大“交我算”平台形成超算、智算、通算“三算融合”架构，拥有30人服务团队。指出AI推理服务出现昼夜利用率差异（夜间闲置），提出“昼推夜训”技术解决。强调算力平台“三分建、七分养”，可持续发展需让校领导看到回报——要么服务校内用户满意，要么成为学校名片。同时建议中小规模本地部署仍有必要（数据隐私）。...
生成式AI如何深度赋能高校信息化系统？
本文分析生成式AI与高校信息化系统的耦合路径。低耦合阶段为通用问答；中耦合通过RAG融合校内知识库。深度整合提出三种策略：一是系统自身升级，将鼠标点击转为自然语言交互（如科研系统自动填表、财务报账凭证解析）；二是系统开放API供智能体调用（功成不必在我）；三是使用RPA实现自动化操作。最后强调责任归属、数据隐私等挑战。...
提升算力服务水平 让算力像上网一样普及
文章强调AI时代高校算力服务需提升配套服务水平和运营模式。建议参考校园网设置免费额度+超额计费的收费模式，促进公平分配。面对本地算力资源有限，推荐混合部署（校内+社会算力）及与地方政府计算中心合作。指出高校需建设专业实验技术人才队伍，提升服务水平。目标为“人人都会做智能体”，构建AI应用生态。...
智算异军突起 成为高校算力发展新焦点
本文介绍了北京大学在智算算力建设方面的实践与思考。随着AI发展，高校算力趋势为通算、超算平稳发展，智算异军突起。AI对算力规模要求高，规模越大模型越“聪明”。北大智算需求集中在部署AI模型和训练中小规模模型，资源分配依据需求耦合性。创新方面，北大开发了简化大模型部署的系统软件、开源智算软件站及算力中心操作系统SCOW平台。同时指出智算需突破散热和通信瓶颈，并建议高校细分需求，采用性价比合适的算力资源。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
AI在居住领域的创新应用
本报告由贝壳智库发布，系统梳理AI在居住领域全链路的创新应用，包括智能创意与设计（如“设牛”大模型）、智能硬件与智慧工地、智能助手与营销（估价、VR看房）、智能家居与智慧空间、智能物业与社区管理。以贝壳“设牛”大模型为例，详解可控生图技术、算力调度与用户体验平衡。展望未来趋势：科学规划、全屋智能、个性化服务、机器人、低碳可持续发展。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
AI大模型重塑高校应用新范式
本文以北京师范大学为例，探讨AI大模型在高校教育领域的创新应用与范式重塑。文章首先分析了高校AI大模型建设中存在的“烟囱林立”与资源浪费问题，提出构建集约化的AI大模型中台架构，实现多模型（包括DeepSeek本地与云端部署）的统一调度与资源优化。其次，强调数据核心地位，创新数据共享模式，按用户身份划分公开范围，并构建提示词知识库。最后，展示了AI大模型在公共服务平台（京师大福）、办事大厅（智能填报、一句话办事）、课程教学（智能助教）及高校巡视工作等场景中的智能化升级实践，为高校信息化建设提供了可借鉴的经验。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...