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智慧校园AI大模型数字化平台规划设计方案

目

录

CATALOGUE

02

技术架构规划

01

建设背景与目标

03

核心功能模块

04

实施路线规划

05

运营支撑体系

06

预期成效评估

建设背景与目标

01

数据孤岛现象严重

个性化服务缺失

运维成本居高不下

校园安全监控不足

传统教学资源利用率低

智慧校园发展现状与痛点

当前校园内教务、后勤、财务等系统独立运行，数据无法互通，导致管理效率低下，决策缺乏全局视角。

纸质教材、线下课程等资源未充分数字化，师生难以高效获取和共享优质内容，限制了教学模式的创新。

现有安防系统依赖人工巡检和简单摄像头，无法实时识别异常行为或预测潜在风险，存在安全隐患。

学生成长档案、学习行为等数据未深度挖掘，难以提供精准的学业规划、心理辅导等定制化服务。

硬件设备分散且维护依赖人工，能耗管理粗放，造成资源浪费和运营负担。

多项政策明确要求加快教育数字化转型，鼓励AI、大数据等技术在校园场景的深度融合与应用示范。

国家教育信息化战略推动

自然语言处理、多模态理解等AI能力的跃升，使得智能答疑、自动化管理等复杂任务成为可能。

高速网络覆盖和智能终端部署为实时数据采集、边缘计算提供了技术基础，支撑智慧校园全场景连接。

01

03

02

政策支持与技术驱动

弹性可扩展的云服务降低了算力门槛，学校无需自建数据中心即可实现大规模数据处理与分析。

教育科技企业、高校及研究机构联合推进技术标准制定，形成产学研用一体化的解决方案供给链。

04

05

云计算资源成本降低

5G与物联网基础设施普及

行业生态协同发展

大模型技术突破

第一阶段

第四阶段

第二阶段

第三阶段

核心目标一：构建教育大模型底座，实现90%教学场景智能化覆盖

2024年度智慧校园AI平台建设规划

基础设施部署

场景应用落地

平台生态构建

智慧校园融合

实现校园管理、教学服务、生活场景的全面AI智能化融合

开放API接口50+，接入第三方教育应用20个

1

建立教育数据交易平台，实现数据价值流转

2

上线智能备课系统，部署课堂行为分析模块，实现作业智能批改

完成GPU算力集群建设，部署分布式训练框架，构建教育知识图谱

核心建设目标设定

教学智能辅助系统开发

教育数据资产运营

多模态交互升级

物联感知

门禁

课表

虚拟助手

语音

手势

大模型训练环境搭建

核心目标二：建立师生数字画像体系

技术架构规划

02

大模型选型与适配策略

多模态模型评估

针对智慧校园场景需求，需综合评估文本、图像、语音等多模态大模型的性能指标，包括推理速度、准确率、资源占用率等，优先选择支持轻量化部署的模型架构。

垂直领域微调方案

基于通用大模型进行教育场景的领域适配，通过课程数据、师生交互日志等私有数据微调模型参数，提升问答、推荐、分析等任务的场景化表现。

动态负载均衡机制

设计分层级模型调度策略，根据实时请求类型（如教务咨询、课堂行为分析）自动分配不同规模的模型实例，确保高并发场景下的响应稳定性。

安全合规性验证

严格审核模型训练数据来源及输出内容过滤机制，确保符合教育数据隐私保护要求，建立敏感词库与人工审核双保险体系。

边缘-云端协同部署

针对低延时需求场景（如AR教学辅助），在边缘节点部署轻量模型，与云端大模型形成互补，优化整体服务体验。

服务网关

应用层

云计算

数据湖

数据管道

多源数据采集

安全层

数据脱敏加密

分层架构

全域数据接入

容器化

存储层

分布式存储

计算节点

对象存储

分析型数据库

其他

学情分析

权限管理

资源调度

智能服务

通过教育数据中台实现教学行为分析、资源智能推荐及校园运营决策支持

处理层

数据中台架构设计

算力基础设施布局

混合云资源调度

GPU集群拓扑优化

冷热数据分层存储

绿色计算方案

容灾备份体系

根据负载波动自动弹性伸缩计算资源，将基线流量部署于私有云，突发流量通过公有云bursting方式补充，兼顾成本与性能。

针对Transformer类模型特点设计NVLink全互联架构，搭配RDMA网络降低多卡训练时的通信延迟，提升分布式训练效率。

高频访问的模型参数存放于全闪存存储池，历史训练数据自动归档至对象存储，通过智能预加载机制平衡IO性能与存储成本。

部署液冷服务器机柜与AI功耗监控系统，动态调节GPU频率与节点休眠策略，实现PUE值控制在1.2以下的低碳运行目标。

建立跨机房的三副本存储策略与模型快照机制，确保单点故障时可在5分钟内完成服务切换与数据恢复。

核心功能模块

03

智能备课工具

虚拟实验仿真

跨语言教学支持

作业智能批改

课堂行为分析

智能教学辅助系统

基于AI大模型自动生成教案、课件和习题库，支持教师快速整合多学科资源，并提供知识点关联分析功能，提升备课效率与质量。

通过多模态感知技术实时监测学生专注度、互动