基于《教师生成式人工智能应用指引》的AI校园全景功能需求与架构 (V1.0)

1. 产品定位 (Product Positioning)

本产品以《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》为核心指导思想，深度融合 LLM (大语言模型)、GraphRAG (图增强检索) 与 Vector DB (向量数据库) 技术，构建“学习变革、教学提质、素质教育、评价增效、管理升级、研究创新”六位一体的智慧校园全能助手。
旨在通过人工智能赋能教育教学全要素、全过程，打造贴近实际业务场景的系统化解决方案。

2. 核心场景指引 (Core Scenario Guidelines)

本章节内容严格对标《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》，作为产品设计的核心指导原则。

2.1 助力学习变革 (Learning Innovation)

教师可应用生成式人工智能，支持对话式、游戏化、个性化、协作探究与跨学科学习等多种学习方式，推动学生向知识建构与创新者转变，培养学生高阶思维。

• 场景示例1：对话式学习。 应用生成式人工智能扮演特定角色，引导学生进行开放式、启发式的深度对话，激发其主动思考与自我反思，有效提升批判性思维与逻辑推理能力。
• 场景示例2：游戏化学习。 应用生成式人工智能设计教育游戏情景、挑战任务与激励机制，创设沉浸式学习情境，将知识学习与能力训练融入游戏关卡，激发学习动机，提升学生问题解决与自主学习能力。
• 场景示例3：个性化学习。 应用生成式人工智能规划适配学生个体需求的学习路径，定制差异化任务、精准推荐学习资源，并提供实时、动态的学习支持与反馈，实现因材施教。
• 场景示例4：协作探究学习。 应用生成式人工智能支持小组协作，辅助开展信息检索、观点梳理、成果整合与互评等任务，提升协作效率与探究深度，促进学生思维碰撞与能力共生。
• 场景示例5：跨学科学习。 应用生成式人工智能整合多学科知识素材，创设真实情境，辅助设计与实施跨学科项目式学习或主题学习活动，拓展学生认知边界，提升综合素养。

2.2 助力教学提质 (Teaching Quality)

教师可应用生成式人工智能优化教学设计、实施与反馈环节，探索大规模因材施教和人机协同教学的有效路径，提升教学活动的精准性与有效性。

• 场景示例1：学情分析。 在教学各环节，应用生成式人工智能分析学生数据，辅助识别学生的学习兴趣、知识基础、认知特点等，生成学情报告，为教学目标设定与教学活动实施提供依据。
• 场景示例2：教案设计。 在课时教学、单元教学、主题式教学、项目式教学、探究式教学等教案设计中，通过上传教学主题、教材内容、学情信息与方法偏好等，由生成式人工智能生成或优化教案建议，提升备课质量与效率。
• 场景示例3：课件制作。 根据教学需要，输入课程大纲和教学目标，应用生成式人工智能生成课件所需的图片、视频、习题和公式等素材，协同完成课件制作，提升备课效率。
• 场景示例4：课堂互动。 在课堂活动中，应用生成式人工智能创设互动情境、设计问题链与思维支架，或引入智能助教，引导学生探究与建构知识，增强互动质量，培养创新思维。
• 场景示例5：作业设计。 在随堂、课时、单元、分层、合作、跨学科等多样化作业设计中，通过上传教案、参考材料、学生水平及作业要求，应用生成式人工智能设计多样化作业，兼顾知识巩固与思维发展，提升作业设计的科学性与实效性。

2.3 助力育人进阶 (Holistic Education)

教师可应用生成式人工智能拓展育人途径，在坚守育人主导地位的基础上发挥技术辅助优势，促进学生全面发展和健康成长。

• 场景示例1：品德教育。 应用生成式人工智能辅助构建道德情境案例库，智能推送德育故事、时事案例等资源，生成贴近学生生活的伦理情境，辅助开展价值辨析与行为引导。
• 场景示例2：体育教育。 应用生成式人工智能分析学生运动数据，基于学生身体指标和运动目标定制锻炼计划。在运动中提供实时动作指导与纠正，激励学生科学锻炼。
• 场景示例3：美育教育。 应用生成式人工智能辅助绘画、音乐等艺术创作，分析学生作品风格与创作过程，推荐适配的美育资源，激发学生艺术兴趣与创造潜能，提升审美和表达能力。
• 场景示例4：劳动教育。 应用生成式人工智能辅助制定劳动计划，提供操作指南与技能教学视频，评估劳动成果质量，生成劳动成长档案，帮助学生树立正确劳动观念、掌握劳动技能。
• 场景示例5：心理健康教育。 应用生成式人工智能辅助制定个性化心理健康教育方案，合规处理学生心理健康数据，形成心理健康成长报告，为开展心理辅导和危机干预提供参考，助力学生身心和谐发展。

2.4 助力评价增效 (Evaluation Efficiency)

教师可应用生成式人工智能改革评价工具与方法，通过人机协同实施作业批改、学业诊断、试题命制与量规设计，提升评价的客观性、时效性与育人价值。

• 场景示例1：课堂评价。 在课堂教学中，利用生成式人工智能自动批改客观题与结构化主观题，批量分析作业、测验中的共性错误，快速生成班级得分分布图与知识薄弱点，减轻教师重复劳动。分析师生课堂互动、学生思维表现，为教师调整教学方案、优化课程设计提供数据支撑。
• 场景示例2：作业反馈。 应用生成式人工智能对作文、论述、报告等主观类作业进行初步批阅，快速生成分析建议。通过输入评分标准，在应用生成式人工智能辅助评分的基础上，重点聚焦学生思维水平、创意表达等高阶能力，开展深度点评与指导，实现人机协同反馈。
• 场景示例3：试题设计。 通过上传课程标准、学习材料与学情数据，应用生成式人工智能围绕教学目标生成涵盖不同认知层次与题型的试题。此外，也可对已有试题进行改编或智能标注，识别其难度、知识点、思维层级等属性，助力教师构建结构化、分层化的试题资源库。
• 场景示例4：量规设计。 针对项目式学习、研究报告等开放型任务，通过输入任务说明、学习目标、评价维度与等级要求，应用生成式人工智能生成清晰、可操作的评价标准，并提供各等级反馈示例，使量规不仅用于评分，更成为引导学生自我反思与提升的学习支架。
• 场景示例5：学业诊断。 在课后，输入脱敏的班级作业、测验及课堂互动数据，应用生成式人工智能识别班级共性与个性问题，生成诊断报告，支持精准辅导与教学改进。

2.5 助力管理升级 (Management Upgrade)

教师可应用生成式人工智能优化班级、校务、家校协同等管理流程，增强管理的科学性、精准性与有效性。

• 场景示例1：班级管理。 应用生成式人工智能辅助设计班级活动方案，自动生成周报通知，优化班级管理策略，支持班风建设与个别化指导。
• 场景示例2：校务管理。 应用生成式人工智能辅助公文撰写、会议纪要整理，优化课程设置、排课、成绩管理等流程，支持教学决策与质量评估。
• 场景示例3：家校协同。 应用生成式人工智能生成个性化家校沟通内容，如基于学生课堂表现与作业数据自动生成学情周报、阶段表现评述及针对性改进建议，推送家庭教育指导方案与资源，增强家校沟通与合作。
• 场景示例4：学生异常识别。 应用生成式人工智能实现学生成绩、出勤、学校活动等数据的集中管理与即时更新，识别学生异常行为并生成预警提示与初步分析报告，为早期干预提供依据。
• 场景示例5：课堂组织管理。 在教学各环节，应用生成式人工智能定制管理工具与教学助手等，提高课堂组织效率。

2.6 助力研究创新 (Research Innovation)

教师可应用生成式人工智能开展基于证据的教学反思、个性化知识更新与创新性课题研究，不断提升教育教学研究能力与专业发展水平，构建持续发展的专业成长模式。

• 场景示例1：教学反思。 应用生成式人工智能对教案、课堂实录等实践资料进行复盘分析，依据特定理论评估教学行为、量化互动数据，获得客观的洞察与改进建议，从而系统凝练个人实践经验，明确专业成长的精准路径，实现数据驱动的深度教学反思。
• 场景示例2：技能练习。 应用生成式人工智能构建模拟教学情境，如应对突发状况、演练高阶提问或模拟家校沟通。由生成式人工智能扮演学生或家长角色，提供即时的互动反馈与策略建议，帮助教师在无风险的虚拟环境中反复打磨实操技能，提升临场应变与专业沟通能力。
• 场景示例3：专题学习。 应用生成式人工智能开展个性化专题学习，快速梳理学科前沿与教育理论，获取个性化学习资源与计划，帮助构建系统化知识体系。
• 场景示例4：校本教研。 应用生成式人工智能快速搜集与整合主题相关的文献、案例，协助设计教研流程与研讨问题，生成多样化教研方案。通过智能分析活动内容，为教研提供客观证据，推动研讨从经验型向数据驱动型转变，提升教研实效。
• 场景示例5：研究创新。 应用生成式人工智能辅助文献综述、研究选题与方案设计，快速把握研究脉络，明确创新方向，优化研究路径。在研究实施阶段，应用生成式人工智能协助设计调查问卷、分析复杂数据，并在成果凝练阶段辅助梳理逻辑、优化表达，全面提升科研工作效率、规范性与创新质量。

3. 核心业务系统模块 (Core Business System Modules)

本章节基于上述场景指引，细化为贴近实际业务的系统功能模块与落地功能点。

3.1 助力学习变革 (Learning Innovation)

聚焦学生个性化与自主学习，提供全方位的智能学习工具。

3.1.1. AI 学习计划 (AI Learning Planner)

• 智能任务规划: 根据作业量与考试安排，自动生成每日学习任务清单。
• 学习习惯养成: 设定早读、运动等打卡任务，结合 gamification 机制培养习惯。
• 专注力计时器: 提供番茄钟等专注工具，记录深度学习时长。
• 日程冲突提醒: 自动检测课程、活动与个人计划的时间冲突并建议调整。
• 学习状态日报: 每日推送学习完成情况与专注度分析报告。

3.1.2. AI 学业辅导 (AI Tutor)

• 7x24h 智能答疑: 随时解答学科问题，提供多维度的解题思路而非直接答案。
• 知识点溯源: 针对错题自动追溯前序知识点，定位薄弱根源。
• 举一反三推题: 根据错题类型，自动生成相似变式题进行巩固训练。
• 口语陪练伙伴: 模拟真实外语对话场景，提供发音纠正与表达建议。
• 作文智能批改: 对中英文作文进行即时批改，提供润色建议与范文对比。

3.1.3. AI 精准教学 (Student Side) (Precision Learning)

• 个性化知识图谱: 可视化展示个人知识掌握情况，标记“熟练”、“薄弱”节点。
• 弱项强化路径: 基于图谱规划最优的补差学习路径，避免题海战术。
• 错题本自动归集: 自动收集作业与考试错题，形成可打印的个性化错题本。
• 资源精准推送: 根据学习进度推荐适配的微课视频与拓展阅读材料。
• 考前冲刺预测: 基于历史数据预测考试重点与易错点，生成复习建议。

3.1.4. AI 协作助手 (Collaboration Assistant)

• PBL 项目管理: 辅助小组拆解项目任务，分配角色与截止时间。
• 资料智能搜集: 根据项目主题自动搜集整理相关的文献与网络资料。
• 会议纪要生成: 录音转写小组讨论内容，自动提取关键观点与待办事项。
• 协作文档共创: 支持多人实时协作编辑文档，AI 辅助润色与扩写。
• 贡献度可视化: 自动记录成员在项目中的编辑、发言等贡献行为。

3.1.5. AI 探究实验 (Inquiry Lab)

• 虚拟实验模拟: 提供理化生虚拟仿真实验环境，支持自由探索与容错。
• 实验报告辅助: 辅助记录实验数据，生成图表，引导撰写实验结论。
• 跨学科主题生成: 结合多学科知识生成探究性课题，激发创新思维。
• 科学现象问答: 随时解答实验中遇到的科学原理与现象解释。
• 探究过程记录: 完整记录探究全过程，支持回溯与复盘。

3.1.6. AI 游戏化学习 (Gamified Learning)

• 教育游戏设计: 结合教学目标自动生成闯关式、探险式教育游戏。
• 沉浸式情境: 创设历史事件重现、数学王国等沉浸式学习情境。
• 激励机制设定: 设计积分、勋章、排行榜等多元化学习激励机制。
• 能力训练关卡: 将记忆、逻辑、计算等能力训练融入游戏关卡。
• 游戏化评估: 在游戏过程中无感采集数据，评估学生知识掌握情况。

3.1.7. AI 智能笔记 (AI Smart Notes)

• 多模态记录: 支持语音、图片、文本等多种方式快速记录学习笔记。
• 智能摘要: 自动提取笔记核心观点与关键知识点，生成精简摘要。
• 思维导图: 一键将线性笔记转化为结构化的思维导图，理清逻辑。
• 复习卡片: 基于笔记内容自动生成记忆闪卡（Flashcards），辅助间隔复习。
• 知识关联: 自动识别笔记中的知识点并关联至学科知识图谱。

3.2 助力教学提质 (Teaching Quality)

赋能教师备课、授课与作业设计，提升教学效率与质量。

3.2.1. AI 智能选课 (Smart Course Selection)

• 课程智能推荐: 基于学生兴趣与生涯规划，推荐适配的选修课程。
• 选课冲突检测: 实时检测选课时间与容量冲突，提供替代方案。
• 走班排课优化: 考虑教室、师资约束，自动生成最优走班排课表。
• 课程热度分析: 分析选课数据，评估课程受欢迎程度与需求趋势。
• 生涯选科指导: 针对新高考，提供基于潜能评估的选科组合建议。

3.2.2. AI 实验辅助 (Experiment Assistant)

• 实验教案生成: 自动生成包含安全规范、操作步骤的实验教案。
• 演示视频生成: 生成实验操作的演示动画或视频素材。
• 实验数据同步: 实时采集学生实验数据，大屏展示全班实验结果分布。
• 危险操作预警: 视觉识别学生实验中的危险操作并即时语音提醒。
• 器材耗材管理: 自动统计实验器材使用与耗材消耗情况。

3.2.3. AI 教学助手 (Teaching Assistant)

• 板书自动数字化: 实时识别黑板板书，转换为电子笔记推送给学生。
• 课堂语音转写: 实时转写教师授课内容，生成带时间戳的课堂实录。
• 智能点名工具: 提供人脸识别、随机抽取等多种趣味点名方式。
• 课堂互动抢答: 发布互动题目，实时统计学生抢答与正确率。
• 教学进度提醒: 根据学期计划提醒教学进度滞后或超前情况。

3.2.4. AI 备课精灵 (Lesson Planning Genius)

• 多模态课件生成: 一键生成包含图文音视的 PPT 课件，支持风格切换。
• 分层教案设计: 针对不同层次班级生成差异化的教学设计方案。
• 教学资源匹配: 自动检索并匹配教案所需的习题、案例与素材。
• 试题自动命制: 输入知识点与难度，自动生成高质量原创试题。
• 备课协同共享: 支持备课组在线协同备课，共享优质教案资源。

3.2.5. AI 课堂大脑 (Classroom Brain)

• 专注度趋势分析: 非侵入式分析班级整体专注度变化曲线。
• S-T 互动分析: 统计师生发言比例与互动频率，评估课堂活跃度。
• 教学行为诊断: 识别教师的高频提问、巡视等教学行为。
• 课堂精彩切片: 自动剪辑课堂中的精彩讲解或互动片段。
• 学情实时反馈: 实时反馈学生对知识点的掌握度（如表情困惑度）。

3.2.6. AI 作业设计 (Assignment Design)

• 分层作业生成: 根据学生能力水平，自动生成基础、提高、拓展三级作业。
• 跨学科作业: 设计融合多学科知识的综合性、探究性作业任务。
• 实践类作业: 生成观察记录、动手制作等非书面形式的实践作业指南。
• 作业量控制: 预估作业完成时长，辅助教师控制作业总量，实现减负。
• 个性化推荐: 针对学生薄弱知识点，精准推荐个性化补充练习。

3.2.7. AI 互动教学 (Interactive Teaching)

• 情境创设: 自动生成与教学内容相关的虚拟对话情境或角色扮演任务。
• 问题链设计: 基于教学目标设计层层递进的启发式问题链。
• 思维支架: 为学生探究提供概念图、提示语等思维辅助支架。
• 虚拟助教: 引入 AI 助教角色，在课堂中协助解答简单疑问或维持秩序。
• 即时反馈: 对学生的课堂回答提供即时、针对性的评价与反馈。

3.3 助力育人进阶 (Holistic Education)

关注学生全面发展，提供德智体美劳全方位的育人支持。

3.3.1. AI 德育导师 (Moral Mentor)

• 德育案例推送: 结合时事热点推送适合的德育讨论素材。
• 班级公约制定: 辅助班委制定班级公约与文明行为规范。
• 日常行为评价: 记录学生日常文明礼仪、助人为乐等正向行为。
• 价值辨析引导: 针对校园冲突事件，引导学生进行多角度价值辨析。
• 荣誉表彰管理: 数字化管理“流动红旗”、“文明标兵”等荣誉评选。

3.3.2. AI 体育教练 (Sports Coach)

• 动作规范纠正: 视觉识别引体向上、跳绳等动作，语音提示纠错。
• 运动处方生成: 基于体测数据生成个性化的体能提升训练计划。
• 课外锻炼打卡: 支持 AI 计数跳绳、跑步轨迹记录等课外锻炼打卡。
• 体质健康监测: 长期追踪身高、体重、视力等体质健康数据。
• 体育赛事组织: 辅助组织校运会报名、编排与成绩实时统计。

3.3.3. AI 美育画室 (Art Studio)

• AI 绘画创作: 辅助学生利用 AI 工具进行创意绘画与设计。
• 艺术作品策展: 自动生成班级或个人的云端 3D 艺术展厅。
• 名作鉴赏推荐: 推荐与当前美术课程相关的世界名画鉴赏资源。
• 音乐素养训练: 提供音准测试、节奏练习等音乐素养辅助训练。
• 美育活动记录: 记录参与合唱、戏剧等美育活动的表现。

3.3.4. AI 劳动导师 (Labor Mentor)

• 劳动技能图解: 提供整理收纳、种植养护等劳动技能的步骤图解。
• 劳动成果认证: 拍照识别劳动成果（如烹饪菜品）并自动认证。
• 志愿服务记录: 记录参与社区服务、校园义工的时长与内容。
• 劳动计划制定: 辅助制定家庭劳动周计划与校园包干区计划。
• 劳动价值评价: 评估学生在劳动中的态度、技能与协作精神。

3.3.5. AI 心理健康 (Mental Health)

• 心理状态监测: 结合问卷与行为数据，定期筛查心理健康风险。
• 危机干预预警: 识别自伤、抑郁等高危倾向，分级预警通知。
• AI 心理树洞: 提供 24h 匿名倾诉机器人，缓解即时情绪压力。
• 心理档案管理: 建立一生一档的心理健康加密档案。
• 辅导预约管理: 线上预约心理咨询师，保护学生隐私。

3.3.6. AI 科学素养 (Scientific Literacy)

• 科普知识推送: 根据学生年龄推送前沿科技资讯与科普文章。
• 科学观察记录: 辅助学生记录自然观察日记，识别动植物种类。
• 创新思维训练: 提供TRIZ等创新思维工具，引导学生进行发明创造。
• 科技竞赛辅导: 针对科技创新大赛提供项目选题与方案优化建议。
• 科学家精神: 讲述科学家故事，培养求真务实的科学态度。

3.3.7. AI 综合实践 (Social Practice)

• 研学路线规划: 结合课程内容推荐适合的研学旅行路线与考察点。
• 社会调查辅助: 辅助设计社会调查问卷，分析调查数据。
• 职业体验模拟: 提供不同职业的虚拟体验场景，了解职业特点。
• 活动安全预案: 自动生成校外实践活动的安全预案与应急指南。
• 实践成果展示: 汇聚学生社会实践报告、照片、视频等成果。

3.4 助力评价增效 (Evaluation Efficiency)

构建多维、客观、增值的 AI 评价体系。

3.4.1. AI 量规设计 (Rubric Design)

• 评价维度生成: 根据任务类型自动生成多维度的评价指标体系。
• 等级描述: 为每个评价维度生成清晰、可操作的等级描述语言。
• 范例匹配: 提供各等级水平的学生作品范例作为评分参考。
• 量规数字化: 将文本量规转化为数字化评分工具，支持在线打分。
• 量规优化: 基于使用反馈数据，不断优化评价量规的科学性。

3.4.2. AI 课堂质量 (Classroom Quality)

• 教学规范监测: 监测教师是否准时上下课、教学环节是否完整。
• 师生互动指数: 评估课堂提问面、互动深度与学生参与度。
• 教学模式识别: 识别讲授型、探究型、互动型等不同教学模式。
• 课堂氛围评估: 分析课堂整体情绪氛围（活跃、沉闷、紧张）。
• 巡课督导报表: 生成全校/年级维度的课堂教学质量日报与周报。

3.4.3. AI 作业反馈 (Homework Feedback)

• 主观题批阅: 对作文、简答题等主观题进行初步批阅与评分。
• 思维分析: 分析作业中体现的学生思维逻辑与创意表达。
• 个性化评语: 针对学生作业情况生成鼓励性、建议性的个性化评语。
• 共性问题提取: 自动提取班级作业中的共性错误与薄弱知识点。
• 订正追踪: 追踪学生作业订正情况，确保知识点过关。

3.4.4. AI 过程评价 (Process Evaluation)

• 五育并举积分: 建立五育积分体系，量化学生综合表现。
• 多元主体评价: 支持学生自评、互评、教师评、家长评等多方参与。
• 实证材料汇聚: 自动关联活动记录、作品集等作为评价实证。
• 评价量规匹配: 针对不同活动自动匹配相应的评价量规标准。
• 荣誉自动申报: 达到特定积分或条件自动触发荣誉申报流程。

3.4.5. AI 学业评价 (Academic Evaluation)

• 多维成绩分析: 提供平均分、标准差、贡献率等多维成绩分析报表。
• 增值评价模型: 关注学生入口与出口成绩对比，评估进步幅度。
• 学科均衡度分析: 分析学生各学科发展的均衡性，预警偏科现象。
• 知识点掌握度: 细化至知识点维度的掌握率分析与横向对比。
• 历次考试追踪: 追踪学生历次考试成绩变化趋势，生成趋势图。

3.4.6. AI 成长档案 (Growth Archive)

• 成长档案模板: 提供多样化的成长档案模板库，支持自定义档案目录结构与个性化皮肤。
• 成长档案录入: 支持移动端随时随地上传图片、视频与文字，自动归类至对应档案目录。
• 成长档案查询: 提供基于时间轴、成长维度与关键词的智能检索，快速回顾成长瞬间。
• 成长档案打印: 一键将数字档案生成为精美的 PDF 纪念册，支持批量导出与打印。
• 成长档案分享: 支持生成加密的档案分享链接或二维码，方便家长在朋友圈展示分享。

3.4.7. AI 成长分析 (Growth Analysis)

• 综合素质画像: 汇聚德智体美劳数据，生成五维雷达图画像。
• 个性特长识别: 挖掘学生在特定领域的潜能与特长（如编程、写作）。
• 成长轨迹记录: 时间轴展示学生入学以来的关键成长事件与荣誉。
• 评语智能生成: 基于学生数据自动生成个性化、有温度的期末评语。
• 生涯发展建议: 基于成长数据提供升学路径与职业规划建议。

3.5 助力管理升级 (Management Upgrade)

利用 AI 实现校园管理的智能化、自动化与人性化。

3.5.1. AI 政策问答 (Policy Q&A)

• 政策知识库: 收录校规校纪、升学政策、教职工手册等文档。
• 智能问答搜索: 支持自然语言提问（如“请假流程是什么？”）。
• 政策更新推送: 政策文件更新时自动提醒相关人群阅读。
• 办事流程导航: 针对政策问题直接关联对应的线上办事入口。
• 高频问题统计: 统计师生关注的高频政策问题，优化管理说明。

3.5.2. AI 迎新入学 (Smart Enrollment)

• 入学流程指引: 智能推送入学报到步骤、地图导航与须知。
• 分班查询系统: 扫码快速查询分班结果与宿舍分配信息。
• 信息采集核验: 线上采集学生基础信息，AI 辅助核验照片合规性。
• 迎新数据大屏: 实时展示新生报到率、生源分布等迎新数据。
• 校园VR导览: 提供全景校园 VR 导览，帮助新生快速熟悉环境。

3.5.3. AI 综合教务 (Academic Affairs)

• 智能排课引擎: 解决教室、师资、选课多重冲突，秒级生成课表。
• 调课代课管理: 线上申请调代课，自动检测冲突并通知相关人员。
• 考务安排管理: 自动编排考场、监考老师与考生座次。
• 教材征订管理: 统计各年级教材需求，管理征订与发放流程。
• 教学工作量统计: 自动统计教师课时、监考等教学工作量。

3.5.4. AI 智慧考勤 (Smart Attendance)

• 无感人脸考勤: 进出校门、宿舍、教室自动无感识别记录。
• 异常缺勤预警: 识别迟到、早退、未归等异常并即时推送通知。
• 考勤报表生成: 自动生成班级、年级、全校的日/周/月考勤报表。
• 请假审批闭环: 联动请假条与门禁权限，实现请假离校全流程闭环。
• 考勤规则配置: 支持走班制、固定班制等多种考勤规则灵活配置。

3.5.5. AI 社团助手 (Club Assistant)

• 社团智能推荐: 基于兴趣标签推荐适合加入的学生社团。
• 活动方案生成: 辅助社团生成活动策划案、海报与宣传文案。
• 社团成员管理: 管理社团报名、面试、考勤与退团流程。
• 社团经费管理: 记录社团经费的申请、使用与报销明细。
• 社团风采展示: 自动生成社团年度精彩回顾视频与画册。

3.5.6. AI 家校协同 (Home-School Sync)

• 学情周报推送: 每周向家长推送学生在校学习、生活、运动综合报告。
• 沟通内容生成: 辅助教师生成得体、专业的家校沟通短信或回复。
• 家庭教育指导: 根据学生情况向家长推送针对性的家庭教育指导资源。
• 家校活动组织: 辅助组织家长会、校园开放日等家校互动活动。
• 家长意见反馈: 收集并智能分析家长对学校工作的意见与建议。

3.5.7. AI 就业离校 (Employment & Leaving)

• 就业智能推荐: 基于学生画像与企业需求，智能推荐匹配的岗位。
• 简历智能优化: AI 辅助润色简历，提供修改建议与模拟面试。
• 离校手续办理: 线上办理图书归还、财务结算等离校手续。
• 校友服务联络: 建立校友档案，推送校友活动与终身学习资源。
• 职业生涯规划: 提供职业测评与生涯规划指导，生成发展建议。

3.6 助力研究创新 (Research Innovation)

构建数据驱动的科研与教师发展新生态。

3.6.1. AI 实验室 (Research Lab)

• 科研课题管理: 全流程管理课题申报、立项、中期检查与结题。
• 实验设备预约: 线上预约高端实验室与科研设备，提高利用率。
• 科研数据分析: 提供 SPSS/Python 等科研数据分析工具接口。
• 科研成果归档: 自动归档论文、专利、著作等科研成果。
• 学术交流社区: 搭建校内学术交流平台，发布讲座与研讨信息。

3.6.2. AI 教学反思 (Teaching Reflection)

• 授课视频复盘: 支持教师回看课堂录像，打点标记关键环节。
• AI 评课报告: AI 基于量表自动生成客观的评课报告与改进建议。
• 反思日志生成: 辅助教师生成结构化的教学反思日志。
• 教学风格分析: 分析教师的语言风格、教态与互动习惯。
• 成长路径规划: 基于反思数据规划教师专业能力提升路径。

3.6.3. AI 模拟磨课 (Simulated Teaching)

• 虚拟学生互动: 教师与 AI 扮演的虚拟学生进行模拟授课互动。
• 教学话术纠正: 实时识别教学语言中的口头禅、不当表述并纠正。
• 突发情境模拟: 模拟课堂突发事件（如学生冲突），训练应变能力。
• 磨课评分反馈: 对模拟磨课过程进行多维度评分与即时反馈。
• 优秀课例比对: 将磨课表现与名师优秀课例进行比对分析。

3.6.4. AI 课题助手 (Project Assistant)

• 文献智能综述: 快速检索并生成指定主题的文献综述草稿。
• 选题价值评估: 评估课题选题的创新性、可行性与研究价值。
• 研究方法推荐: 根据课题类型推荐合适的研究方法与工具。
• 问卷设计辅助: 辅助设计科学的调研问卷与访谈提纲。
• 论文润色降重: 对科研论文进行学术表达润色与查重预警。

3.6.5. AI 学术资源 (Academic Resources)

• 前沿资讯订阅: 订阅并推送学科前沿动态与教育政策解读。
• 名师资源库: 汇聚校内外名师的教案、课件与教学视频。
• 电子图书检索: 联通图书馆数据库，提供电子图书检索与借阅。
• 期刊投稿指南: 提供各类教育期刊的投稿要求与录用分析。
• 校本资源沉淀: 沉淀学校历年积累的优质校本教学与科研资源。

3.6.6. AI 校本教研 (School-based Research)

• 教研活动设计: 辅助设计集体备课、听评课等校本教研活动流程。
• 教研资料汇聚: 自动收集整理教研活动中的教案、反思、评价等资料。
• 教研数据分析: 分析教师参与教研的频次、质量与贡献度。
• 共性问题诊断: 基于教研数据诊断学校教学中的共性问题。
• 教研成果推广: 筛选优质教研成果，进行校内外的推广与辐射。

3.6.7. AI 技能实训 (Skill Training)

• 三笔字智能评测: 对粉笔字、钢笔字、毛笔字书写进行智能评分与指导。
• 普通话模拟测试: 提供普通话水平模拟测试与发音纠正训练。
• 沟通技巧演练: 模拟家校沟通、师生谈话等场景，提升沟通技巧。
• 教育技术培训: 提供各类教育软件、硬件操作的虚拟仿真培训。
• 实训档案管理: 记录教师技能实训的成绩、作品与成长轨迹。

4. 技术架构支撑 (Technical Architecture)

4.1 核心引擎 (Core Engine)

• GraphRAG: 将教材、教案、学情数据图谱化，结合向量检索，解决复杂逻辑推理问题。
• Vector DB: 高效存储非结构化知识与多模态特征。
• LLM Matrix: 集成 DeepSeek (通用)、EduChat (教育)、MathGLM (数学)、QiaoBan (情感)、Taoli (国际) 等模型矩阵。

4.2 AI 能力中台 (AI Platform)

• 多模态感知 (Perception): 视觉 (CV)、语音 (ASR/TTS)、OCR。
• 认知与推理 (Cognition): 意图理解、知识推理、Agent 编排。
• 决策与推荐 (Decision): 用户画像、个性化推荐、风险预警。
• AI 工程化 (Engineering): MLOps、数据治理、模型安全与伦理对齐。

4.3 数据资源层 (Data Layer)

• 基础数据: 学校、组织、人员、关系。
• 业务主题库: 教务、教学、学情、评价、消费、资产、安防等。