至顶网CIO与应用频道 06月29日 北京消息: 随着云计算、大数据、移动互联网等的推广应用,教育信息化领域正掀起“智慧校园”建设风潮,从高等院校到职业院校,甚至中小学,“互联网+校园”由概念走向实践,推动新一轮的学校管理革新,教学提质提效,赋能教育事业更好发展……
跨过不足,从数字校园到智慧校园
自上世纪 90 年代至今,各类学校基本上经历了校园网络建设、以管理信息化为核心的数字校园建设几个阶段,校园信息化建设取得了一定的成效,但随着应用的深入,瓶颈渐显:
学校领导:全局性数据(如学生生源情况、学费缴纳情况、全校教职工比例情况、各部门科研经费情况等)统计与查询不便,不利于领导层科学决策,规划学校未来发展。
学生和教师:应用重管理、轻服务现象严重,疏忽了领导的决策分析服务、师生的教学服务、生活服务等;多重身份和密码体系,多重登陆界面,师生使用方便性不够。
行政办公人员:业务系统之间数据难共享,给各部门的协作业务处理带来困难;相同数据不同系统重复管理,浪费人力,易造成混乱与错误;现有办公协同手段单一,需借助移动互联手段进行功能扩充。
信息化管理人员:缺少统一建设规划,系统重复建设造成资源浪费,不利于长期发展;业务系统开发和维护模式不统一,更新维护困难。
针对以上不足,以无所不在的校园网络、各类数据与知识统一共享、多元系统集成融合、多端入口接入、系统平台化为特征的“智慧校园”将开启校园信息化全新局面,支撑提高办学质量,提升决策水平与用户体验,深化教育体制改革.
蓝凌智慧平台,助建新一代智慧校园
作为国内智慧办公平台领航者的蓝凌,基于与中欧国际工商学院、新东方教育集团、南华工商学院、海军工程大学、重庆工程学院、深圳第二外国语学校、北京王府学校、四川外语学院、韩山师范学院、广东广雅中学等众多优秀院校合作实践,结合一体化智慧协作平台,提炼出满足学校、领导、老师与学生等多方需求的智慧校园解决方案,多场景、多系统、多入口支撑学校信息资源及服务整合,让学校管理与建设更上层楼。以下是部分亮点:
统一门户,方便师生获取信息与流程
统一门户服务平台为师生访问信息化资源提供一站式入口服务,方便学校领导、老师、学生、职工获取包括:学校通知、周程、项目公告、各年级指引、团委指引、教研资讯、德育资源等信息;结合统一用户管理系统以及统一中央认证系统,实现多系统单点登录,快速发起流程协作,大大方便了师生的办公与学习。
打开数据中心,从教学课题进度分布、领域构成,到历年学生就业情况计,从各院财务支出分析到专项资金情况,从协同办公流程效率统计,到全国生源地图、全校员工学历比例……多元大数据可视化展示,方便领导层实时查看,辅助科学决策。
公文管理涵盖从教育厅等上级单位来文登记处理和发文流程、公务请示等。发文管理要包括在线拟稿、核稿,正文痕迹保留、套红、套尾、文号等管理,推进公文管理正规化、高效化。
从课时管理到教师评估,让教学更高效
从课时管理、材料上报到教师评估,多系统支撑教学管理。课时管理优化校内代课调课、教师课时核对等工作。
材料上报管理系统,可以集中管理针对教职工提交的各类材料如:教学进度表、论文/总结、教学/研计划等,并提供材料的查询、统计、归档功能,方便科学规划与知识留存。
教师综合评估,摆脱手工收集与计算,灵活设置各种考评模型、周期、权重等,从系统角度客观、公正去考评每一位老师,让其努力得到显现;
专项资金全程管控,合规科学领导放心
方便学校对财政专项资金全过程进行规划化管理,学校领导对项目资金使用情况上课实时监控,做到专款专用;及时统计各个财政专项的信息,便于学校及时向上级主管部门汇报。
移动办公,实时沟通、协作各方满意
以蓝凌KK、微信、阿里钉钉为移动端入口,接入院校各类应用,方便老师与学生随时随地沟通与协作,从查看学校动态、领导讲话,到发起代课申请、公车使用、日常考勤、在线学习……当学校设备损坏,可打开手机实时上报,不仅便于学校评估设备的整体运行状况,更大大提高了学校的服务效率,提高了师生对学校后勤工作的满意度。
蓝凌全新智慧校园解决方案,融协同办公、知识管理、移动门户等和行业最佳实践于一体,打造教育行业一体化智慧协作平台,响应“以技术引领教育变革”号召,携手更多院校,为中国教育新的成长赋能不止!
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亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
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这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。