【编者按】为形成改革合力、凝聚改革共识、加速转型发展，推动各项改革措施落地实施，实现学校高质量发展目标。10月14日下午，学校召开“加快智能化创新能力建设”主题转型改革专题推进会。相关单位负责人围绕会议主题谈体会谈思路谈打算。
教学与科研双轮驱动 提升智能化创新能力建设
——软件与物联网工程学院
一、机遇与挑战
在2024年9月9日全国教育大会上，习近平总书记指出，“建成这样的教育强国，必须全面构建八大体系，以质图强、以治促强，实现由大到强的系统跃升”。在习总书记指出的八大体系中，其中之一就是创新牵引的科技支撑体系。
2023年3月教育部部长怀进鹏赴上海市调研教育工作时提出要推进教育数字转型、智慧转型、绿色转型。2024年3月怀进鹏在人大十四届二次会议记者会进一步指出人工智能对教育系统来说是把“金钥匙”。
教育数字化转型正面临重大发展机遇。数字化转型就是要通过新一代数字技术的深入运用，构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界，进而优化再造物理世界的业务，对传统管理模式、业务模式进行创新和重塑。数字化转型=数字化+网络化+智能化，其中数字化是要实现物理世界到虚拟世界的映射，将数据作为生产资料，通过价值挖掘，实现以数据说话、以数据决策、以数据创新；网络化是要具有场景感知、分析、决策和执行的能力，但决策由人来做；智能化要求系统具有洞察因果、自我学习、不断进化、迭代升级的能力。教育数字化转型要实现虚拟校园+万物互联+人工智能，其最终目标是以信息化思维，协调推动学校各领域工作数字化转型和智能化重构，突破资源瓶颈，打破业务壁垒，服务于学校治理体系和治理能力现代化建设。
当然，对学校现有业务体系重构也面临巨大挑战。一是体量巨大、业务复杂：学校现有数以百计的业务系统，覆盖了所有主要的业务领域，各领域信息化程度不一致，部分业务系统由行业领域软件开发公司提供，业务复杂且定制化程度高。二是整体替换代价高、风险大：各业务系统支撑学校正常运转，替换涉及数据迁移、业务测试、用户培训，大规模替换容易造成业务中断，影响学校正常运行，且短期资金投入压力大。三是“一个库”的核心诉求：要求数据准确性、数据完整性、数据一致性、数据共享和大数据分析应用。
二、典型高校做法
近年来，我国很多高校在人工智能的运用上取得了诸多成功案例，这些案例不仅推动了高校教育的数字化转型，还促进了人工智能技术的创新与应用。
1.北京理工大学:“艾比特”开启智慧校园新模式
2024年初，北京理工大学推出了基于生成式AI的师生专属助理——“艾比特”，以虚拟人助理方式植入移动端和桌面端统一入口，为师生提供个性化智能服务。“艾比特”的上线，改变了传统信息化服务以门户呈现的被动交付模式，实现了校园场景下各类信息、数据和应用服务的单一入口聚合的智能主动交付，颠覆信息化整体服务交付模式，开创智慧校园新范式。
其助理形象定制支持用户自由定制助理AI形象，个人信息助理支持校内信息资源（规章制度、办事流程、资源推荐等）主动交付，个人数据助理支持用户个人数据服务（校园卡余额、网费结余等）主动交付，个人应用助理支持用户个人应用服务（离京出差、党费缴纳等）主动交付，通用大模型强大的技术底座为用户提供问题解答、代码检查优化、文档总结润色等。“艾比特”的其他应用场景还包括智能助教、科研助手、财务助理、办公秘书、决策助手、新生向导等校园场景。
2.北京邮电大学：“码上”出发，用AI改变教学模式
“码上”是北京邮电大学自主研发、运营和支撑的大模型赋能的智能教学平台。针对编程教学过程中学生急需一对一辅导的需求痛点，“码上”基于讯飞星火大模型，采用北邮自研核心技术，为学生提供实时、个性化、启发式的编程辅导服务，为教师提供灵活、高效、多维度的教学支持服务，可有力支撑学校的有组织编程教学，提高学生学习效率，减轻教师工作负担，促进教育数字化转型。
当前码上的主要功能包括：一对一辅导、问答论坛、教学管理。“码上”为学生提供代码纠错、问题答疑、代码解释等智能辅导服务，创新性地设计实现了以学生为中心的智能一对一辅导流程。问答论坛集中展示学生公开分享的一对一辅导帖子，师生一起讨论，形成人机互动的学习社交环境，激发学生的学习兴趣。“码上”还为教师和学校提供课程、班级和学生的管理功能，以及班级内学生帖子的审阅功能，同时提供全流程统计数据、学生画像和学情分析，支撑教师开展智慧教学。
3.浙江大学：AIGC校园智能服务ChatZJU
浙江大学以人工智能为支撑，校园业务为方向，智慧机器人为入口，为师生创建“一体多面”的全天候、标准化、多功能的智慧校园服务ChatZJU，满足不同时段、不同需求、不同人群的咨询需求。打造智慧教务、智慧学工、智慧科研、智慧人事等等。
三、我校建设思考
1.智慧校园建设现状分析
我校智慧校园建设虽然取得了阶段性成果，但也存全国大多数高校在信息化建设中碰到的普遍问题，如信息化顶层设计存在不足、核心数据缺失、数据孤岛仍然存在、“智慧”没有达标、数据治理低效等。
2.进一步夯实信息基础设施
（1）网络环境优化
搭建高速稳定、覆盖面广的校园无线网络，确保教学楼、宿舍、图书馆、操场等区域全覆盖，满足各类移动终端设备接入需求。
（2）物联网设施部署
在校园部署智能传感器设备，实现对校园设施的远程监控和管理，提高资源利用效率。利用物联网技术监测校园内的温度、湿度、空气质量等环境参数，提供舒适的学习环境。
（3）云计算平台建设
建设云计算平台，实现信息存储、计算和共享，提升数据处理效率，支持多样化的教学和管理需求，为师生提供更为丰富的云服务和资源。
3.加快数据湖仓一体化数据中台建设
湖仓一体化数据中台不仅是高校数字化转型的关键基础设施，也是推动教育创新、提升管理效率、优化资源配置的重要驱动力。我校目前的数据中心还只是停留在数据交换的基本应用上，大量数据并没有全量级的采集和共享，数据治理水平还比较低，因此需要通过建设湖仓一体化数字基座，形成全量级的数据中心，加快推进数据治理。
（1）整合异构数据，打破信息孤岛
学校内部存在大量的异构数据，包括结构化数据（如学生成绩、教职工信息等）和非结构化数据（如教学视频、科研论文等）。这些数据分散存储在各个业务系统中，形成信息孤岛，难以高效利用。湖仓一体数字基座通过统一的数据存储和管理平台，能够整合这些异构数据，实现数据的集中管理和共享，打破信息壁垒，为跨部门协作提供数据支持。
（2）提升数据处理和分析能力
湖仓一体架构结合了数据湖的数据存储灵活性和数据仓库的数据处理能力，能够支持实时数据处理和批量数据处理，满足学校对数据分析的多样化需求。通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以洞察教育趋势、评估教学质量、优化资源配置，为科学决策提供有力支持。
（3）简化数据治理流程，提高数据质量
湖仓一体数字基座通过集成先进的数据治理工具和技术，能够简化数据治理流程，降低数据治理的复杂度。同时，它还能够提供数据质量监测和报告功能，帮助学校及时发现并解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
（4）增强数据安全性和隐私保护
随着学校数据量的不断增加，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题。湖仓一体数字基座通过实现数据访问控制和数据加密等安全措施，能够有效保障数据的安全性和隐私性。此外，它还能够提供数据脱敏和匿名化处理功能，确保在数据共享和使用过程中不会泄露敏感信息。
（5）支持智慧校园建设，提升师生体验
湖仓一体数字基座作为智慧校园建设的核心基础设施，能够支撑各种智慧校园应用的开发和部署。通过整合校园资源、优化服务流程、提供个性化服务等方式，湖仓一体数字基座能够显著提升师生的校园生活体验和学习工作效率。
4.智慧校园人工智能+大数据应用建设
“智慧校园人工智能+大数据应用建设”是当前教育领域的一个重要趋势，它旨在通过大数据技术和人工智能的应用，推动校园管理的智能化、教学方式的个性化以及服务质量的提升。
大数据应用建设的前提是在数据中台建设的基础上，在完成学校大量数据的采集、清洗、标准化后，对数据进行分析及应用，大数据应用的建设包括以下几个方面的典型应用。
（1）学生安全与成长辅助决策系统
学生安全与成长辅助决策系统是基于大数据和人工智能技术的新一代智慧校园学生精细化管理决策应用分析系统。系统通过大数据和人工智能技术变革传统教育，将学生管理工作者从日常的具体事务性工作中解脱出来，解决运用传统手段难以获取各类统计数据的问题，从中挖掘出有价值的信息，经过过程性和综合性的分析，找到学生各种行为之间的内在联系，思考背后的逻辑关系，为学生管理工作者提供精准化管理，为学生提供智能化服务。
（2）教学大数据智能分析辅助决策系统
教学大数据智能分析辅助决策系统是一款基于“大数据技术+智能推送”的教学大数据应用，该应用对教学全流程数据多维度分析，实现个性化学习、精准化教学、数据化管理的教学管理新模式。以多类型教学数据管理、智能化支持获取、个性化学习路径推荐、数据化教学决策指导为核心内容，为学校老师、学生、教学管理者提供教学服务，实现精准化教学、个性化学习、数据化管理。
多类型教学数据管理：为智能推送教学应用服务提供有效数据源，实现教学平台数据、课堂录播、教务数据、课堂行为数据等教学相关数据全部统一管理。
智能化知识获取：根据教学内容、课堂行为、在线学习、基础信息等多维度数据综合分析，结合知识图谱算法，为老师学生提供教学资源智能推送。
个性化学习路径推荐：根据学生学习特点、学习情况、专业情况，个人规划等数据综合分析，结合人工智能算法，为学生个性化推荐选修课程、个人学习规划、职业规划。
数据化教学决策指导：综合分析学校教学状态数据、师生基础数据、课程运行数据等教学流程数据，为教学管理者提供个性化评估模版、决策分析模版，让教务管理决策结果通过数据验证。
（3）学科发展规划辅助决策系统
学科发展规划辅助决策系统旨在协助高校对学科建设进行实时监测，掌控学科发展动态，统一管理学科数据，并通过全景学科分析评估工具，对学科发展进行横纵向对标分析，让院校领导对学科发展真正做到“知己知彼”，明确自身优势与不足，找到学科发展契机，促进学科健康、高速发展。
学科发展规划辅助决策系统借助智能爬虫系统、大数据管理平台与AI人工智能平台等信息化技术，为高校建立以“学科”为中心的资源库、关系库，并通过统计学、机器学习、自然语言处理等算法模型对学科数据进行应用分析。
（4）就业大数据平台
就业大数据平台可以为人才培养质量、学科评估、专业评估提供强有力的数据依据，实现人才培养质量的实时跟踪，提高学校人才培养质量，帮助学校引领社会发展提供辅助决策，成为就业工作的实用工具。建立就业服务生态模型，借助大数据平台技术，对学校积累的数据进行采集、清洗、转换，建立就业数据仓库，通过数据挖掘技术提供全面、客观、科学的分析，提高就业管理部门科学管理与学生的职业生涯发展规划能力。
就业大数据平台建设完成后可以实现以下几方面主要功能。
招聘信息实时推送：通过学生求职画像、企业招聘画像实现双向匹配，提高学校就业率及就业质量。
校企需求精准传递：通过多种终端实现精准求职招聘信息一键生成模板，一键发送，点对点传递，提升学生、企业收到率及打开率。
问卷调查便捷下发：问卷无纸化保存，科学人性化的问卷添加面向对象任意选择，一键发送，一键生成统计分析报告。
就业质量报告一键生成：通过就业上报功能完成就业质量报告无纸化永久保存，实时统计，一键导出。
5.持续开发线上流程及应用
有了数字底座和大模型后，我们需要在现有的智慧校园建设的成果基础上，以大数据+人工智能技术进一步为师生提供精准、方便的事务办理流程及应用服务。
（1）继续加强移动化服务
通过微信小程序等移动应用，实现更多的线下事务办理的线上化、移动化，方便师生随时随地办理业务。
（2）智能化辅助
利用人工智能技术，开发智能问答系统、自动审核等功能模块，为师生提供便捷、高效的在线服务。例如：通过机器学习算法，对提交的申请进行自动审核和预审。
（3）个性化推荐
根据师生的历史行为和偏好数据，提供个性化的服务推荐和资源推送，提高服务的针对性和满意度。
