聚焦基础教育数字化转型阶段面临的信息烟囱林立、数据壁垒现象突出、难以深度开展数据驱动的精准教学与精细管理等问题，秉行“应用为王、数智驱动”的理念，面向区域学校各级应用需求，构建教育数字基座，实现区校特色应用聚合、授权分发，区校应用数据高效汇聚；构建区校数据交换与共享节点，为区域学校提供教育应用服务，为区域提供教育大数据智能服务；实现横向应用按需打通、纵向数据畅通流动的一体化教育大数据应用体系，推进教育数据建设全规范、...
智能导学是人工智能与教育领域双向赋能的最佳场域，是促进大规模个性化学习，实现精准化减负增效的有效途径，有助于促进教育数字转型和智能升级。围绕学习过程核心三要素（场景、主体和服务），开展学习场景无扰感知与智能识别、学习主体认知追踪与归因推断、学习服务动态装订与精准适配研究，形成“学习场景可计算、学习主体可理解、学习服务可适配”的技术体系，构建智能导学系统，开展应用效果验证。面向领域：高等教育、基础教育、...
实施科学有效的课程资源质量监测是教育管理的关键一环。依赖人工审核在线课程平台资源质量存在监测粒度不够细致、覆盖范围不够全面、评判结果易受主观影响等问题。中心研究团队探索了数智驱动的高校课程资源评价新路径，构建了基于多模态数据分析技术的综合评价框架、模型及关键技术体系，研发了集成上述技术方法的课程资源质量智能评价系统。通过采集分析课程资源涉及的语音、文本、图像等多模态数据，挖掘教学内容、教学管理、教学活动、...
科学、精准的教师数字素养评价不仅有利于对教师数字素养发展状况进行全面诊断，还能为培养与发展教师数字素养找准方向。然而，当前区域教师数字素养的大规模评估存在组织困难、评估工具的科学性和有效性难以保证等问题。中心研究团队牵头研制并发布《教师数字素养》行业标准，构建双空间数据驱动的评价模型，研发集随机组卷、分组测评、智能分析、可视化呈现等功能为一体的智能测评系统，支持教师数字素养地图绘制和动态呈现，测评过程便捷易操作、...
小雅智能教学平台以数字为基座、以课程为核心、以数据为纽带、以AI为引擎、以应用为驱动，具备教与学一体化、备授课一体化、课前课中课后一体化、常态化教学与开放式课程共享一体化、云与端一体化等五个一体化特征。平台打造八类空间、串联起教学闭环链，构建“1+8+9”云端一体化智能教学服务支撑体系，形成了“数-智”双驱的学习新范式，为学校人才培养、教师发展、金课建设、教学创新、评价改革、教学研究、教育管理等全方位变革助力赋能，...
孤独症儿童早期筛查与评估非常关键。常规评估方法多针对孤独症个体行为表征及特点，而对孤独症核心症状及其内在机制的探究尚不足，评估过程对评估人员的专业水平与经验依赖程度高，评估结果易受人的主观因素影响，难以全面有效反映儿童认知与能力发展水平。星未来儿童评估系统主要针对3-6岁儿童，从外显行为能力与内在脑区反应构建双维度量化评估方法，对孤独症儿童展开全面、量化、及时的评估。该系统将外显行为智能感知技术与...
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