人工智能賦能循證教學(xué)研究大數(shù)據(jù)支持下的教育實(shí)踐創(chuàng)新探索匯報(bào)人:目錄研究背景與意義01研究目標(biāo)與內(nèi)容02研究方法與框架03創(chuàng)新點(diǎn)與特色04預(yù)期成果與計(jì)劃05研究基礎(chǔ)與團(tuán)隊(duì)06經(jīng)費(fèi)預(yù)算與保障0701研究背景與意義人工智能發(fā)展現(xiàn)狀全球人工智能技術(shù)發(fā)展概況當(dāng)前全球人工智能技術(shù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，各國(guó)紛紛將AI上升為國(guó)家戰(zhàn)略，核心技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地同步推進(jìn)。中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)政策布局我國(guó)已發(fā)布新一代AI發(fā)展規(guī)劃，通過政策引導(dǎo)、資金投入和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加速形成全球領(lǐng)先的AI創(chuàng)新生態(tài)體系。教育領(lǐng)域AI技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀人工智能在教育領(lǐng)域已實(shí)現(xiàn)智能評(píng)測(cè)、個(gè)性化學(xué)習(xí)等場(chǎng)景落地，但深度賦能教學(xué)全流程仍存在技術(shù)融合瓶頸。大數(shù)據(jù)與AI融合發(fā)展趨勢(shì)海量教育數(shù)據(jù)與AI算法深度融合，推動(dòng)教學(xué)分析從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式轉(zhuǎn)變，提升決策科學(xué)性。大數(shù)據(jù)教育應(yīng)用01030402大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教育決策科學(xué)化通過采集學(xué)習(xí)行為、成績(jī)等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建教育分析模型，為教學(xué)策略優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，提升決策精準(zhǔn)度。個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑智能推薦基于學(xué)生知識(shí)圖譜與能力畫像，利用算法動(dòng)態(tài)生成適配個(gè)體的學(xué)習(xí)方案，實(shí)現(xiàn)因材施教規(guī)?；瘧?yīng)用。教學(xué)質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系整合課堂互動(dòng)、作業(yè)完成等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立多指標(biāo)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)教學(xué)效果的可視化追蹤與預(yù)警。教育資源配置優(yōu)化分析運(yùn)用空間聚類與需求預(yù)測(cè)技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別區(qū)域教育資源缺口，為基礎(chǔ)設(shè)施投入提供量化依據(jù)。循證教學(xué)重要性循證教學(xué)的定義與內(nèi)涵循證教學(xué)是基于科學(xué)證據(jù)的教育實(shí)踐方法，通過數(shù)據(jù)分析和實(shí)證研究?jī)?yōu)化教學(xué)策略，確保教育決策的科學(xué)性和有效性。提升教學(xué)質(zhì)量的科學(xué)路徑循證教學(xué)通過整合教育大數(shù)據(jù)與實(shí)證研究，為教師提供精準(zhǔn)的教學(xué)改進(jìn)依據(jù)，顯著提升教學(xué)效果與學(xué)生學(xué)業(yè)成就。教育決策的科學(xué)化轉(zhuǎn)型循證教學(xué)推動(dòng)教育管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，減少主觀臆斷，增強(qiáng)決策的透明度和可追溯性，實(shí)現(xiàn)資源高效配置。適應(yīng)教育現(xiàn)代化的必然選擇在人工智能與大數(shù)據(jù)時(shí)代，循證教學(xué)是教育現(xiàn)代化的核心抓手，能夠快速響應(yīng)個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，推動(dòng)教育公平與創(chuàng)新。02研究目標(biāo)與內(nèi)容目標(biāo)設(shè)定依據(jù)國(guó)家教育信息化戰(zhàn)略導(dǎo)向依據(jù)《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》要求，通過人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能教學(xué)改革，實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化目標(biāo)。循證教學(xué)實(shí)踐需求當(dāng)前教學(xué)決策多依賴經(jīng)驗(yàn)，亟需數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的循證方法提升教學(xué)精準(zhǔn)性，滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。技術(shù)可行性支撐人工智能算法成熟度與教育大數(shù)據(jù)積累已具備條件，可支持教學(xué)行為分析、效果評(píng)估等核心場(chǎng)景。政策與資源保障教育部專項(xiàng)課題資金及校企合作機(jī)制為研究提供資源保障，確保技術(shù)落地與成果轉(zhuǎn)化可行性。關(guān)鍵技術(shù)研究04030201多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過整合教學(xué)場(chǎng)景中的視頻、音頻、文本等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度教學(xué)行為分析模型，支撐循證決策的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。教學(xué)行為智能識(shí)別算法基于深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)課堂師生互動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)注與分類，量化教學(xué)過程的動(dòng)態(tài)特征。證據(jù)鏈動(dòng)態(tài)生成引擎利用知識(shí)圖譜技術(shù)關(guān)聯(lián)教學(xué)行為與學(xué)習(xí)成效數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成可視化證據(jù)鏈，輔助教學(xué)策略優(yōu)化。個(gè)性化循證推薦系統(tǒng)結(jié)合學(xué)習(xí)者畫像與教學(xué)證據(jù)庫，通過協(xié)同過濾算法推送差異化干預(yù)方案，提升教學(xué)精準(zhǔn)性。實(shí)施路徑設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)需求分析基于教育大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過多維度學(xué)習(xí)行為分析，精準(zhǔn)識(shí)別教學(xué)痛點(diǎn)與改進(jìn)方向，為循證決策提供科學(xué)依據(jù)。智能算法支持的教學(xué)方案生成運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法匹配最優(yōu)教學(xué)策略，自動(dòng)生成個(gè)性化實(shí)施方案，確保教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)證研究高度契合。動(dòng)態(tài)化教學(xué)過程監(jiān)控通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與可視化分析，動(dòng)態(tài)評(píng)估教學(xué)效果，及時(shí)調(diào)整實(shí)施路徑，保障研究目標(biāo)的達(dá)成。多模態(tài)證據(jù)鏈構(gòu)建整合課堂錄像、作業(yè)數(shù)據(jù)、測(cè)評(píng)結(jié)果等多源證據(jù)，形成閉環(huán)驗(yàn)證體系，強(qiáng)化研究結(jié)論的可信度。03研究方法與框架多模態(tài)數(shù)據(jù)分析01020304多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)框架構(gòu)建跨文本、圖像、音頻的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析框架，通過特征對(duì)齊與語義關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)教育場(chǎng)景下的全息數(shù)據(jù)建模，提升教學(xué)行為分析的維度與精度。教學(xué)行為動(dòng)態(tài)建模方法基于眼動(dòng)追蹤、語音情感識(shí)別等傳感數(shù)據(jù)，建立教師授課與學(xué)生反饋的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模型，量化評(píng)估教學(xué)策略的即時(shí)有效性。學(xué)習(xí)認(rèn)知狀態(tài)可視化整合腦電信號(hào)與交互日志數(shù)據(jù)，生成學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷與知識(shí)掌握度的可視化圖譜，為個(gè)性化教學(xué)干預(yù)提供客觀依據(jù)?？缒B(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘采用深度學(xué)習(xí)挖掘教學(xué)視頻、語音語調(diào)與課堂文本的隱性關(guān)聯(lián)規(guī)則，揭示優(yōu)質(zhì)教學(xué)案例中的多模態(tài)協(xié)同規(guī)律。智能算法模型1234智能算法模型的核心架構(gòu)本課題采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹融合架構(gòu)，通過特征工程優(yōu)化實(shí)現(xiàn)教學(xué)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析與模式識(shí)別，提升循證決策科學(xué)性。動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)推薦算法基于協(xié)同過濾與知識(shí)圖譜技術(shù)，實(shí)時(shí)匹配學(xué)習(xí)者特征與教學(xué)資源，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，優(yōu)化教學(xué)干預(yù)效果。教學(xué)效果預(yù)測(cè)模型集成時(shí)間序列分析與回歸算法，量化評(píng)估教學(xué)變量間的因果關(guān)系，為教育策略調(diào)整提供前瞻性數(shù)據(jù)支撐。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)結(jié)合文本、視頻、行為日志等多源數(shù)據(jù)，通過注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)異構(gòu)信息的高效整合，全面刻畫教學(xué)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)。實(shí)證研究方案研究方法與技術(shù)路線采用混合研究方法，結(jié)合量化分析與質(zhì)性研究，依托人工智能技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，形成系統(tǒng)化的研究技術(shù)路線。數(shù)據(jù)采集與處理方案設(shè)計(jì)多源教育數(shù)據(jù)采集機(jī)制，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)清洗、整合與分析數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與研究結(jié)論的可靠性。研究目標(biāo)與科學(xué)問題明確人工智能大數(shù)據(jù)支持背景下循證教學(xué)的核心研究目標(biāo)，聚焦教育實(shí)踐中的關(guān)鍵科學(xué)問題，確保研究方向的精準(zhǔn)性和實(shí)踐價(jià)值。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施步驟規(guī)劃分層抽樣實(shí)驗(yàn)方案，明確對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組設(shè)置，細(xì)化各階段實(shí)施流程，保障研究的可操作性與科學(xué)性。04創(chuàng)新點(diǎn)與特色技術(shù)融合創(chuàng)新多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)通過整合課堂視頻、語音、文本等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建教學(xué)行為全息畫像，為循證決策提供立體化數(shù)據(jù)支撐。智能算法與教學(xué)場(chǎng)景適配基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)教學(xué)場(chǎng)景識(shí)別算法，動(dòng)態(tài)匹配最佳教學(xué)策略，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式升級(jí)。實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)搭建低延遲數(shù)據(jù)處理管道，5秒內(nèi)完成教學(xué)行為分析并生成干預(yù)建議，顯著提升課堂響應(yīng)時(shí)效性?？缙脚_(tái)技術(shù)集成方案打通教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)習(xí)平臺(tái)與AI中臺(tái)數(shù)據(jù)壁壘，建立標(biāo)準(zhǔn)化接口規(guī)范，確保技術(shù)生態(tài)協(xié)同運(yùn)行。教育模式突破教育模式智能化轉(zhuǎn)型依托人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)過程的精準(zhǔn)化與個(gè)性化，推動(dòng)傳統(tǒng)教育向智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)代化模式轉(zhuǎn)型。循證教學(xué)決策體系構(gòu)建基于多維度教育數(shù)據(jù)挖掘與分析，建立科學(xué)循證機(jī)制，為教學(xué)策略制定與優(yōu)化提供客觀、量化的決策支持。動(dòng)態(tài)化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)通過學(xué)習(xí)者畫像與行為追蹤，實(shí)時(shí)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與難度，構(gòu)建適應(yīng)個(gè)體發(fā)展需求的彈性教學(xué)框架。教學(xué)效果閉環(huán)評(píng)估運(yùn)用智能算法對(duì)教學(xué)全周期數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，形成"實(shí)施-監(jiān)測(cè)-反饋-改進(jìn)"的質(zhì)量提升閉環(huán)。評(píng)估體系重構(gòu)1324評(píng)估體系重構(gòu)的必要性傳統(tǒng)教學(xué)評(píng)估體系難以適應(yīng)人工智能大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求，重構(gòu)評(píng)估體系是提升教學(xué)質(zhì)量和科學(xué)性的關(guān)鍵舉措。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估指標(biāo)設(shè)計(jì)基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建多維動(dòng)態(tài)評(píng)估指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程的精準(zhǔn)量化分析。智能化評(píng)估工具開發(fā)研發(fā)融合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能評(píng)估工具，自動(dòng)化處理海量教學(xué)數(shù)據(jù)，提升評(píng)估效率和客觀性。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制建立基于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)，為教師提供即時(shí)教學(xué)調(diào)整建議，優(yōu)化教學(xué)策略實(shí)施效果。05預(yù)期成果與計(jì)劃理論成果產(chǎn)出循證教學(xué)理論體系構(gòu)建本研究構(gòu)建了基于人工智能大數(shù)據(jù)的循證教學(xué)理論框架，明確了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、動(dòng)態(tài)評(píng)估優(yōu)化等核心要素，為實(shí)踐提供系統(tǒng)指導(dǎo)。智能分析模型創(chuàng)新開發(fā)了多維度教學(xué)數(shù)據(jù)分析模型，整合學(xué)習(xí)行為、認(rèn)知水平等關(guān)鍵指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)效果的科學(xué)量化與精準(zhǔn)歸因。教學(xué)模式迭代路徑提出"數(shù)據(jù)-證據(jù)-改進(jìn)"閉環(huán)式教學(xué)模式，通過實(shí)時(shí)反饋機(jī)制推動(dòng)教學(xué)策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整與持續(xù)優(yōu)化。教師決策支持系統(tǒng)建立教師循證決策支持工具包，包含數(shù)據(jù)可視化看板、干預(yù)建議庫等模塊，顯著提升教學(xué)決策科學(xué)性。實(shí)踐應(yīng)用方案數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)決策系統(tǒng)構(gòu)建依托教育大數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立多維度教學(xué)分析模型，實(shí)現(xiàn)學(xué)情動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)診斷，為教學(xué)策略調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。智能循證教學(xué)資源庫建設(shè)整合課程標(biāo)準(zhǔn)、教學(xué)案例與科研成果，通過AI標(biāo)簽化分類與智能推薦，構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的循證教學(xué)資源支持體系。教師循證能力培養(yǎng)路徑設(shè)計(jì)"理論-工具-實(shí)踐"三維培訓(xùn)體系，結(jié)合智能診斷工具實(shí)操訓(xùn)練，系統(tǒng)提升教師數(shù)據(jù)解讀與循證決策能力。課堂循證實(shí)踐閉環(huán)設(shè)計(jì)形成"目標(biāo)設(shè)定-數(shù)據(jù)采集-分析干預(yù)-效果評(píng)估"四步循環(huán)，通過智能終端實(shí)時(shí)反饋，優(yōu)化課堂教學(xué)實(shí)施過程。時(shí)間節(jié)點(diǎn)規(guī)劃01020304項(xiàng)目啟動(dòng)與前期準(zhǔn)備2023年9月至10月完成團(tuán)隊(duì)組建、文獻(xiàn)綜述及技術(shù)方案論證，為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐。數(shù)據(jù)采集與系統(tǒng)搭建2023年11月至2024年1月開展教育數(shù)據(jù)多源采集，構(gòu)建人工智能分析平臺(tái)，確保數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性與高效性。模型開發(fā)與試點(diǎn)驗(yàn)證2024年2月至4月完成算法模型訓(xùn)練，并在3所試點(diǎn)校實(shí)施循證教學(xué)干預(yù)，收集初步反饋數(shù)據(jù)。效果評(píng)估與優(yōu)化迭代2024年5月至7月通過量化分析驗(yàn)證教學(xué)成效，針對(duì)問題優(yōu)化模型參數(shù)，提升系統(tǒng)適應(yīng)性。06研究基礎(chǔ)與團(tuán)隊(duì)前期成果積累01020304科研團(tuán)隊(duì)建設(shè)成果已組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，涵蓋教育技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜?，形成穩(wěn)定的科研梯隊(duì)，具備扎實(shí)的理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)突破完成教育數(shù)據(jù)采集與分析平臺(tái)開發(fā)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理，技術(shù)指標(biāo)達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。學(xué)術(shù)研究成果積累在核心期刊發(fā)表相關(guān)論文8篇，獲省級(jí)以上科研獎(jiǎng)項(xiàng)3項(xiàng)，形成系統(tǒng)的循證教學(xué)理論框架與方法體系。實(shí)踐應(yīng)用案例儲(chǔ)備在3所試點(diǎn)學(xué)校開展實(shí)證研究，累計(jì)覆蓋2000余名師生，驗(yàn)證了技術(shù)方案的可行性與有效性。學(xué)科交叉優(yōu)勢(shì)1234多學(xué)科融合創(chuàng)新機(jī)制通過整合教育學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)及認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科方法論，構(gòu)建跨學(xué)科研究框架，實(shí)現(xiàn)教學(xué)理論與技術(shù)工具的深度協(xié)同創(chuàng)新。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)決策支持依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，融合教育測(cè)量學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，為教學(xué)策略優(yōu)化提供實(shí)證依據(jù)，提升決策科學(xué)性與時(shí)效性。智能技術(shù)賦能教育研究結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)，突破傳統(tǒng)教育研究樣本局限，實(shí)現(xiàn)全維度教學(xué)過程動(dòng)態(tài)追蹤與智能診斷?？珙I(lǐng)域?qū)＜覅f(xié)同網(wǎng)絡(luò)建立教育學(xué)者、數(shù)據(jù)工程師與政策研究者的常態(tài)化協(xié)作平臺(tái)，促進(jìn)知識(shí)共享與復(fù)合型人才培養(yǎng)機(jī)制落地。成員分工說明課題負(fù)責(zé)人統(tǒng)籌規(guī)劃負(fù)責(zé)課題整體設(shè)計(jì)與進(jìn)度把控，協(xié)調(diào)各成員工作方向，確保研究目標(biāo)與學(xué)校發(fā)展戰(zhàn)略高度契合，定期向上級(jí)匯報(bào)進(jìn)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)專家支持主導(dǎo)人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建教學(xué)分析模型，提供數(shù)據(jù)采集與處理的技術(shù)保障，確保研究方法的科學(xué)性與先進(jìn)性。教育理論研究員協(xié)作結(jié)合循證教學(xué)理論框架，設(shè)計(jì)實(shí)證研究方案，指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐數(shù)據(jù)的解讀，保障研究成果的教育學(xué)理論價(jià)值與實(shí)踐意義。一線教師實(shí)踐反饋負(fù)責(zé)教學(xué)場(chǎng)景落地實(shí)施，收集課堂動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，反饋技術(shù)工具適用性，推動(dòng)研究成果與真實(shí)教學(xué)需求的無縫對(duì)接。07經(jīng)費(fèi)預(yù)算與保障資金分配方案科研設(shè)備購置預(yù)算計(jì)劃投入35%資金用于采購高性能計(jì)算設(shè)備及教學(xué)分析軟件，確保人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)的硬件支撐能力達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。數(shù)據(jù)資源建設(shè)經(jīng)費(fèi)安排25%經(jīng)費(fèi)用于購買教育領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)庫及云存儲(chǔ)服務(wù)，構(gòu)建覆蓋K12到高等教育的多維度循證教學(xué)數(shù)據(jù)倉庫。人才團(tuán)隊(duì)建設(shè)支出劃撥20%資金用于引進(jìn)算法工程師與教育專家，組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，保障技術(shù)研發(fā)與教學(xué)實(shí)踐的深度融合。課題調(diào)研與交流費(fèi)用預(yù)留12%預(yù)算支持全國(guó)范圍教學(xué)實(shí)證調(diào)研及學(xué)術(shù)會(huì)議交流，促進(jìn)研究成果在區(qū)域教育系統(tǒng)的推廣應(yīng)用。硬件資源配置基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)規(guī)劃計(jì)劃部署高性能計(jì)算集群與云存儲(chǔ)系統(tǒng)，確保海量教育數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與分析能力，滿足循證教學(xué)研究的技術(shù)需求。智能終端設(shè)備配置為教學(xué)場(chǎng)景配備AI交互平板與學(xué)習(xí)分析終端，實(shí)現(xiàn)課堂行為數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集，支撐精準(zhǔn)化教學(xué)決策。數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系構(gòu)建三級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)，集成區(qū)塊鏈存證與隱私計(jì)算技術(shù)，保障教育數(shù)據(jù)全生命周期合規(guī)性與安全性。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署在校園關(guān)鍵區(qū)域布設(shè)邊緣服務(wù)器，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升教學(xué)行為