东软×上海中学:AI赋能 打造智慧校园新范式

近日,东软与上海中学联合启动新一轮智慧校园信息系统升级工程,以AI技术为核心,开启教育数字化转型新篇章。作为国家教育体制改革试点、上海市首批实验性示范性高中,上海中学始终走在教育数字化的前沿,与东软历经六年“技术+教育“的深度合作,共同构建了覆盖教学全流程、管理全维度、服务全场景的智慧校园体系,打造了全国范围内,规模最大的全校型实时数据驱动的智慧校园平台,为上海中学培育拔尖创新人才提供了坚实的数字化支撑,更树立了教育数字化转型的的全国标杆。

顶层设计引领 上海中学校园“数字基座”树全国标杆

早在2019年,上海中学就聚焦技术赋能、资源整合、精准育人,前瞻性地规划了智慧校园顶层架构。通过与东软的技术合作,上海中学将数字化思维融入办学基因,推动校园管理从“经验驱动”转向“数据驱动”。

双方以全学段业务场景覆盖、全服务生态体系贯通为目标,实现校园资源的高效配置与精准服务。在基础平台建设方面,通过规则引擎、低代码开发、统一通讯、数据资源目录等功能的引入,提升系统灵活性,完善校园智慧大脑建设。在综合素质评价体系方面,涵盖劳动素养、学业、品德、体艺修养等多维度,实现成绩管理、社团活动、品德评定等功能,助力学生全面发展。教师发展平台的搭建覆盖教师招聘、进修、带教、评价等环节,为教师成长提供全方位支持。

此外,配合优化教学管理、总务管理、办公服务等模块,进一步提高学校管理效率。同时,升级学生宿舍管理、教务系统,并加强人工智能技术的应用,如人脸库、成长相册、智能评语等,为师生提供了更加智能化的服务体验,也为新一轮AI智能化校园的升级打造奠定了坚实基础。从“智慧校园”到“数智校园”,东软与上海中学跨越六年的创新协同,是中国基础教育数字化转型进程的生动实践。

“AI+教育”协同创新 赋能智慧管理全流程

此次升级工程将深化人工智能与教育场景的融合创新,通过整合校内全维度数据,以“龙门”AI超级助手为入口,集成并联动26个智能体应用,构建“立体化”评价体系与“全景式”学校治理系统,打造覆盖教学、学习、评价、管理、研究等全管理流程的校园“智慧中枢”。

结合“以智助教、以智助学、以智助评、以智助管、以智助研” 五大目标,东软将通过AI技术深度赋能教学全链条,构建起精准化、个性化的智慧教育生态。例如,教与学的核心场景中,东软基于教学进度与学情数据形成智能支撑闭环,帮助校方实现因材施教;学生则可通过AI助手获取定制化学习任务,并获得引导式即时答疑服务;通过全过程数据采集生成师生双端动态报告,助力教学策略和评价体系动态调优。

同时,东软与上海中学也将共探AI在教育科研中的应用,促进教育理论与实践深度融合,大模型技术助力教育场景建模研究,形成”教学应用-数据反馈-科研创新”的良性循环。

上海中学冯志刚校长表示:“教育数字化转型是学校发展的必然趋势,我们将始终以师生需求为导向,期待通过新一期项目的实施,真正实现技术赋能育人实效,为学生的全面发展提供有力支持。”

东软集团总裁盖龙佳表示:“教育是国之大计,签约不仅是一份协议的签署,更是一份对教育未来的承诺。东软将以此为契机,进一步深化“AI+教育”布局,与上海中学共同探索AI、数据价值化等技术在教育事业的创新和应用,为全国教育现代化提供可复制、可推广的成功经验,共同绘制智慧教育的美好蓝图!”

推荐阅读
国家人社AI蓝图铺开,东软为何能率先交卷?
国家人社AI蓝图铺开,东软为何能率先交卷?
在劳动人事争议仲裁中,这样的场景并不少见: 一名劳动者完成工伤认定后,因工伤待遇问题与用人单位产生争议,需要申请劳动仲裁。过去,他可能要请假前往仲裁机构,咨询流程、填写申请、准备材料。一旦信息不全,还要多次补正、反复往返。 如今,一套看得见、用得上的“黑科技”,正在改变这一过程。 在工作人员指导下,申请人通过移动端录入案情和诉求、上传相关材料,系统即可依托AI能力辅助识别信息、预填表单,并生成规范...
AI 时代,中国三级医院正在选择怎样的未来?
AI 时代,中国三级医院正在选择怎样的未来?
中国三级医院正在用订单,为下一代核心系统投票。 IDC最新报告显示,2025年,东软集团三级医院项目中标总量位居行业第一。 近日,IDC发布《中国医疗核心业务系统市场份额,2025》报告。报告显示,2025年,东软凭借大量三级医院落地订单,进一步巩固了在该领域的领先优势。 这一结论背后,是东软三十余年深耕医疗健康行业的长期积累,更是其行业理解、技术创新与价值交付能力持续转化为市场竞争力的必然结果。...
不用写代码,医生也能训练AI:东软正在重塑医学科研范式
不用写代码,医生也能训练AI:东软正在重塑医学科研范式
一个临床医生,想用自己的研究数据训练一个AI模型,需要做什么? 过去,答案往往是:寻找算法工程师、整理数据、编写代码、反复调参,再经过一轮又一轮沟通和迭代。一个课题从立项到形成可用模型,耗时半年甚至一年,并不罕见。更大的问题是,数据处理、特征提取、统计分析和模型训练往往分散在不同工具中,数据在多个系统之间反复导入导出,不仅容易出错,也让研究过程难以追溯、难以复现。 今天,东软给出了一个完全不同的答...
联系我们

欢迎致电4006556789,或通过在线方式与我们联系

close

关闭