Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation
- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd) - Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py) - Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks - Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/ - Fix git remote URL (remove plaintext token) - New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,310 @@
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created: 2026-04-20
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title: 高等教育AI专题延续计划(W18-W21)v1.1
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tags: [高等教育, 教育AI, 研究计划, 路线图]
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category: 高等教育AI专题
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source:
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# 高等教育AI专题延续计划(W18-W21)v1.1
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> **计划周期**:2026年4月21日 - 5月18日(4周)
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> **目标**:完成全球高等教育AI全景图谱
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> **负责人**:狗剩
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> **状态**:已优化,待执行
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> **版本**:v1.1(2026-04-20优化)
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> **优化说明**:聚焦高质量深度研究,避免重复产出,强化W21最终整合
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## 一、计划概览
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### 1.1 背景
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第5周(W17)已完成高等教育AI专题全部P1/P2任务:
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- ✅ 11所顶级高校深度研究(哈佛、斯坦福、牛津、剑桥、清华、北大、MIT、CMU、ETH/EPFL)
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- ✅ 中美顶尖高校AI教学对比报告
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- ✅ 高等教育AI全球图景九校对比知识卡片
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- ✅ 教学大模型发展状况报告(90分)
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**已覆盖**:北美(哈佛/斯坦福/CMU/MIT)+ 欧洲(牛津/剑桥/ETH/EPFL)+ 中国(清华/北大)
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**尚需覆盖**:亚洲(日韩/新加坡)、大洋洲(澳洲)
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### 1.2 W17遗留与优化项
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| 遗留项 | 处理 | W18优先级 |
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| W17完整周报(4/13-20) | 补写收尾周报 | P0(今日完成) |
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| W18周报框架优化 | 合并进周报模板 | P0 |
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| 知识图谱v1.3→v1.4 | 新增东京大学+KAIST | P3 |
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### 1.3 目标
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| 目标 | 描述 |
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| **完整性** | 覆盖北美、欧洲、亚洲、大洋洲四大区域 |
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| **深度性** | 每所重点高校独立档案+深度报告 |
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| **系统性** | 建立全球高等教育AI比较分析框架 |
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| **可视化** | 更新知识图谱至v2.0(35+机构) |
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| **整合性** | W21产出跨四大区域的综合分析报告 |
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## 二、四周详细计划(优化版)
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### W18(4月21-27日):日韩高校AI教育专题
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> **关键词**:GIGA政策 vs AIDT教训、技术自主、亚洲模式
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| 优先级 | 任务 | 产出 | 质量目标 |
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|--------|------|------|----------|
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| P0 | W17收尾周报 | 每周报告/2026-W17-第6周(收尾)完整报告.md | — |
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| P0 | W18研究计划 | 每周报告/2026-W18-第6周研究计划.md | — |
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| P1 | 东京大学AI教育研究 | 深度报告 + 机构档案 | ≥85分 |
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| P1 | KAIST AI教育研究 | 深度报告 + 机构档案 | ≥85分 |
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| P2 | 日韩高校对比分析 | 国际比较/日韩高校AI教育对比分析.md | ≥80分 |
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| P2 | **中国借鉴专节** | 每份深度报告必须包含"对中国高校的启示" | ≥3条可操作建议 |
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**研究重点**:
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- 日本:GIGA政策在高等教育层面的延伸;技术自主(是否依赖美国AI)
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- 韩国:AIDT政策降级后的高校应对策略;Naver/Kakao在教育AI的角色
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- 对比:技术自主 vs 依赖进口的差异;与清华/北大的可比性
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**关键问题**:
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1. GIGA政策在高校层面的延伸情况?
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2. AIDT降级对KAIST的影响?
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3. 日韩AI教育工具是否依赖美国/中国技术?
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4. 与中美高校相比,日韩有何独特之处?
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### W19(4月28日-5月4日):澳洲高校AI教育专题
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> **关键词**:英联邦体系、亚太合作、Deakin模式
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| 优先级 | 任务 | 产出 | 质量目标 |
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|--------|------|------|----------|
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| P0 | W19研究计划 | 每周报告/2026-W19-第7周研究计划.md | — |
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| P1 | 墨尔本大学AI教育研究 | 深度报告 + 机构档案 | ≥85分 |
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| P1 | 悉尼大学AI教育研究 | 深度报告 + 机构档案 | ≥85分 |
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| P2 | 澳洲高校AI教育对比 | 国际比较/澳洲高校AI教育对比分析.md | ≥80分 |
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| P3 | 知识图谱v1.4 | 新增墨尔本+悉尼至canvas | — |
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**研究重点**:
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- 英联邦体系特点(与牛津/剑桥对比)
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- 澳洲AI教育政策框架(Digital Strategy 2021)
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- 与亚太地区的合作网络(清华-澳洲合作)
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- Deakin大学"对话式AI"特色
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### W20(5月5-11日):亚洲高校AI教育综合报告
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> **关键词**:亚洲模式、政策驱动、技术应用
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| 优先级 | 任务 | 产出 | 质量目标 |
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|--------|------|------|----------|
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| P0 | W20研究计划 | 每周报告/2026-W20-第8周研究计划.md | — |
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| P1 | 亚洲高校AI教育综合报告 | 深度研究报告/亚洲高校AI教育发展报告-20260505.md | ≥88分 |
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| P2 | 知识卡片:亚洲模式 | 知识卡片/亚洲高校AI教育模式-知识卡片.md | ≥85分 |
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| P3 | **新加坡补充研究** | NUS深度补充+AI Singapore联动 | ≥80分 |
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**报告框架**:
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```
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亚洲高校AI教育发展报告
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├── 一、研究概览
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│ ├── 研究范围(中/日/韩/新)
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│ └── 数据来源与方法
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├── 二、各国模式对比
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│ ├── 中国:大中小学一体化(清华MAIC/北大5U)
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│ ├── 日本:GIGA渐进式(东京大学)
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||||
│ ├── 韩国:AIDT经验教训(KAIST)
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||||
│ └── 新加坡:政府-高校协同(NUS)
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||||
├── 三、核心发现
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│ ├── 政策驱动差异(为什么亚洲最强)
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||||
│ ├── 技术应用特点(题库→智能辅导)
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||||
│ └── 产学合作模式(企业深度参与)
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||||
├── 四、区域合作网络
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||||
│ ├── 东盟合作(清华-东盟)
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||||
│ ├── 日韩合作
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||||
│ └── 中新合作
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||||
├── 五、启示与建议
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||||
│ ├── 对中国高校的启示(具体可操作)
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||||
│ └── 区域合作建议
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└── 参考文献
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```
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### W21(5月12-18日):全球高等教育AI地图v2.0
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> **关键词**:四大模式整合、全球地图、可操作建议
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| 优先级 | 任务 | 产出 | 质量目标 |
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|--------|------|------|----------|
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| P0 | W21研究计划 | 每周报告/2026-W21-第9周研究计划.md | — |
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| P1 | 全球高等教育AI地图v2.0 | 全球教育AI机构关系图谱.canvas(35+机构) | 完整关系 |
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| P1 | 高等教育AI专题综合报告 | 深度研究报告/全球高等教育AI专题综合报告-20260512.md | ≥90分 |
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| P1 | 高等教育AI专题总结 | 每周报告/高等教育AI专题W13-W21完整报告.md | — |
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| P2 | **W18-W21阶段性总结** | 归档/高等教育AI专题W18-W21总结.md | — |
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**综合报告框架(终极目标)**:
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```
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全球高等教育AI专题综合报告
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├── 一、全球概览
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│ ├── 研究覆盖范围(35+机构,4大洲)
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│ ├── 区域分布热力图
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│ └── 发展阶段对比矩阵
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├── 二、四大区域模式深度对比
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│ ├── 北美:研究驱动型(MIT/斯坦福/哈佛/CMU)
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||||
│ │ └── 核心优势:ITS理论(40年)+ RCT实证
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||||
│ ├── 欧洲:伦理导向型(牛津/剑桥/ETH/EPFL)
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||||
│ │ └── 核心优势:伦理框架+分层培训+产学研
|
||||
│ ├── 亚洲:政策驱动型(中/日/韩/新)
|
||||
│ │ └── 核心优势:政府-高校协同+超大规模应用
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||||
│ └── 大洋洲:英联邦型(墨尔本/悉尼)
|
||||
│ └── 核心优势:在线教育+亚太枢纽
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||||
├── 三、核心维度对比矩阵
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||||
│ ├── 战略定位对比(素养/赋能/治理/产学)
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||||
│ ├── 课程整合模式(全校必修/选修/混合)
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||||
│ ├── 技术应用栈(自研/采购/开源)
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||||
│ ├── 教师赋能路径(培训/工具/激励)
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||||
│ └── 治理框架(伦理/诚信/数据)
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├── 四、最佳实践案例(各区域TOP1)
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||||
│ ├── 哈佛RCT证据模式 → 可复制性评估
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│ ├── 斯坦福Accelerator赋能模式 → 可复制性评估
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||||
│ ├── 牛津分层培训模式 → 可复制性评估
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||||
│ ├── 清华OpenMAIC开源模式 → 可复制性评估
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||||
│ └── 日本GIGA渐进模式 → 可复制性评估
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├── 五、趋势与展望(2026-2028)
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│ ├── 技术趋势:LLM→Agentic AI→小模型
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│ ├── 教学模式:苏格拉底式引导 > 直接给答案
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│ ├── 治理框架:全球协调 vs 区域特色
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||||
│ └── 市场格局:整合浪潮下的机构存活策略
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||||
├── 六、中国路径建议
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│ ├── ✅ 可直接借鉴:RCT思维、分层培训、开源生态
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||||
│ ├── ⚠️ 需适配:学术诚信框架、教师激励机制
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||||
│ ├── ❌ 避免陷阱:AIDT激进路线、答案服务模式
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│ └── 📋 政策建议:3-5条可操作建议
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└── 附录:机构索引、数据表、参考文献
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## 三、预期产出汇总
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### 3.1 W18-W21新增文档
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| 类型 | 数量 | 说明 |
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| 深度研究报告 | 4份 | 东京大学、KAIST、亚洲综合、全球综合 |
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| 机构档案 | 4份 | 东京大学、KAIST、墨尔本大学、悉尼大学 |
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| 国际比较报告 | 3份 | 日韩对比、澳洲对比、专题总结 |
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| 知识卡片 | 2张 | 亚洲模式、全球四大模式 |
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| 每周报告 | 7份 | W17收尾+W18-W21各周 |
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| 知识图谱 | 1份 | v2.0(35+机构) |
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### 3.2 高等教育AI专题累计成果(W13-W21)
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| 维度 | W12结束 | W17结束 | W21结束 | 增长 |
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|------|---------|---------|---------|------|
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||||
| 机构档案 | 20家 | 27家 | 31家 | +4 |
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| 深度报告 | 12份 | 21份 | 27份 | +6 |
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| 知识卡片 | 8张 | 18张 | 20张 | +2 |
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||||
| 知识图谱 | v1.1(20家)| v1.3(29家) | v2.0(35+机构) | +6 |
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||||
| **覆盖区域** | 美/中/欧/印/东南 | +欧洲4校 | 四大洲全覆盖 | ✅ |
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## 四、关键里程碑
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W18(4/21-27) W19(4/28-5/4) W20(5/5-11) W21(5/12-18)
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│ │ │ │
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▼ ▼ ▼ ▼
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┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
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│ 东京大学 │ │ 墨尔本 │ │ 亚洲综合 │ │ 全球综合 │
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||||
│ KAIST │ → │ 悉尼 │ → │ 报告 │ → │ 报告 │
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│ 日韩对比│ │ 澳洲对比│ │ 知识卡片│ │ 图谱v2.0│
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└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
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||||
│ │ │ │
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└──────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘
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||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────┐
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│ 全球高等教育AI │
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||||
│ 全景图谱完成 │
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│ 2026-05-18 │
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│ 35+机构,4大洲 │
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│ 90分+综合报告 │
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└─────────────────┘
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```
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## 五、风险与应对
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| 风险 | 可能性 | 应对措施 |
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|------|--------|----------|
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| 日韩高校英文资料有限 | 中 | Google翻译+日文/韩文官网,标注数据可信度 |
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| 澳洲高校AI教育研究较少 | 中 | 扩大搜索至教育技术、在线学习、Deakin等特色院校 |
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| W21综合报告深度不足 | 中 | W18-W20每份报告预设"可整合章节",避免重复劳动 |
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| 时间超支 | 低 | 每周4天研究+1天整理,严格控制范围 |
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| 质量不达标 | 低 | 坚持五步核查法,不达标不提交 |
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## 六、成本预算(优化)
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| 周次 | 估算成本 | 主要用途 |
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|------|----------|----------|
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| W18 | ¥4 | 日韩高校研究 |
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| W19 | ¥4 | 澳洲高校研究 |
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| W20 | ¥3 | 亚洲综合报告 |
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| W21 | ¥5 | 全球综合报告+图谱v2.0 |
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||||
| **合计** | **¥16** | — |
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| **累计(W1-W21)** | **~¥48.5** | 远低于月度预算¥254 |
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## 七、关联文档
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||||
### 前置文档
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||||
- [[2026-W17-第5周完整报告|第5周完整报告]]
|
||||
- [[高等教育AI专题内容总结报告-20260416|专题内容总结报告]]
|
||||
- [[中美顶尖高校AI教学对比研究报告-20260416|中美对比报告]]
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||||
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||||
### 本周执行
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||||
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||||
- [[2026-W18-第6周研究计划|W18研究计划]](明日4/21启动)
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||||
- W17收尾周报(今日补写)
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||||
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||||
### 后续计划
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||||
- W19-W21各周研究计划(滚动制定)
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||||
## 八、W17→W18衔接优化(v1.1新增)
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||||
### 对比:原计划 vs 优化后
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||||
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||||
| 维度 | 原计划 | 优化后(v1.1) |
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|------|--------|----------------|
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||||
| **W21产出** | 仅全球综合报告 | 全球报告+知识图谱v2.0+专题总结 |
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| **整合性** | 各区域独立 | 每份报告预设"中国借鉴"专节 |
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| **图谱更新** | W21一次性 | W18/W19/W21分阶段更新 |
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||||
| **成本控制** | ¥15 | ¥16(+¥1用于W21图谱优化) |
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| **遗漏处理** | 无 | W17收尾周报今日补写 |
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**计划制定**:狗剩
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**制定时间**:2026-04-16(v1.0)
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||||
**优化时间**:2026-04-20(v1.1)
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||||
**版本**:v1.1
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