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2026-04-20	高等教育AI专题延续计划（W18-W21）v1.1	高等教育 教育AI 研究计划 路线图	高等教育AI专题

高等教育AI专题延续计划（W18-W21）v1.1

计划周期：2026年4月21日 - 5月18日（4周）
目标：完成全球高等教育AI全景图谱
负责人：狗剩
状态：已优化，待执行
版本：v1.1（2026-04-20优化） 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

1.1 背景

第5周（W17）已完成高等教育AI专题全部P1/P2任务：

• ✅ 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）
• ✅ 中美顶尖高校AI教学对比报告
• ✅ 高等教育AI全球图景九校对比知识卡片
• ✅ 教学大模型发展状况报告（90分）

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）

尚需覆盖：亚洲（日韩/新加坡）、大洋洲（澳洲）

1.2 W17遗留与优化项

遗留项	处理	W18优先级
W17完整周报（4/13-20）	补写收尾周报	P0（今日完成）
W18周报框架优化	合并进周报模板	P0
知识图谱v1.3→v1.4	新增东京大学+KAIST	P3

1.3 目标

目标	描述
完整性	覆盖北美、欧洲、亚洲、大洋洲四大区域
深度性	每所重点高校独立档案+深度报告
系统性	建立全球高等教育AI比较分析框架
可视化	更新知识图谱至v2.0（35+机构）
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）

W18（4月21-27日）：日韩高校AI教育专题

关键词：GIGA政策 vs AIDT教训、技术自主、亚洲模式

优先级	任务	产出	质量目标
P0	W17收尾周报	每周报告/2026-W17-第6周（收尾）完整报告.md	—
P0	W18研究计划	每周报告/2026-W18-第6周研究计划.md	—
P1	东京大学AI教育研究	深度报告 + 机构档案	≥85分
P1	KAIST AI教育研究	深度报告 + 机构档案	≥85分
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
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

研究重点：

• 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）
• 韩国：AIDT政策降级后的高校应对策略；Naver/Kakao在教育AI的角色
• 对比：技术自主 vs 依赖进口的差异；与清华/北大的可比性

关键问题：

1. GIGA政策在高校层面的延伸情况？
2. AIDT降级对KAIST的影响？
3. 日韩AI教育工具是否依赖美国/中国技术？
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

关键词：英联邦体系、亚太合作、Deakin模式

优先级	任务	产出	质量目标
P0	W19研究计划	每周报告/2026-W19-第7周研究计划.md	—
P1	墨尔本大学AI教育研究	深度报告 + 机构档案	≥85分
P1	悉尼大学AI教育研究	深度报告 + 机构档案	≥85分
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
P3	知识图谱v1.4	新增墨尔本+悉尼至canvas	—

研究重点：

• 英联邦体系特点（与牛津/剑桥对比）
• 澳洲AI教育政策框架（Digital Strategy 2021）
• 与亚太地区的合作网络（清华-澳洲合作）
• 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

关键词：亚洲模式、政策驱动、技术应用

优先级	任务	产出	质量目标
P0	W20研究计划	每周报告/2026-W20-第8周研究计划.md	—
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
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
P3	新加坡补充研究	NUS深度补充+AI Singapore联动	≥80分

报告框架：

亚洲高校AI教育发展报告
├── 一、研究概览
│   ├── 研究范围（中/日/韩/新）
│   └── 数据来源与方法
├── 二、各国模式对比
│   ├── 中国：大中小学一体化（清华MAIC/北大5U）
│   ├── 日本：GIGA渐进式（东京大学）
│   ├── 韩国：AIDT经验教训（KAIST）
│   └── 新加坡：政府-高校协同（NUS）
├── 三、核心发现
│   ├── 政策驱动差异（为什么亚洲最强）
│   ├── 技术应用特点（题库→智能辅导）
│   └── 产学合作模式（企业深度参与）
├── 四、区域合作网络
│   ├── 东盟合作（清华-东盟）
│   ├── 日韩合作
│   └── 中新合作
├── 五、启示与建议
│   ├── 对中国高校的启示（具体可操作）
│   └── 区域合作建议
└── 参考文献

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W21（5月12-18日）：全球高等教育AI地图v2.0

关键词：四大模式整合、全球地图、可操作建议

优先级	任务	产出	质量目标
P0	W21研究计划	每周报告/2026-W21-第9周研究计划.md	—
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
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
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	—
P2	W18-W21阶段性总结	归档/高等教育AI专题W18-W21总结.md	—

综合报告框架（终极目标）：

全球高等教育AI专题综合报告
├── 一、全球概览
│   ├── 研究覆盖范围（35+机构，4大洲）
│   ├── 区域分布热力图
│   └── 发展阶段对比矩阵
├── 二、四大区域模式深度对比
│   ├── 北美：研究驱动型（MIT/斯坦福/哈佛/CMU）
│   │   └── 核心优势：ITS理论（40年）+ RCT实证
│   ├── 欧洲：伦理导向型（牛津/剑桥/ETH/EPFL）
│   │   └── 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
│   └── 大洋洲：英联邦型（墨尔本/悉尼）
│       └── 核心优势：在线教育+亚太枢纽
├── 三、核心维度对比矩阵
│   ├── 战略定位对比（素养/赋能/治理/产学）
│   ├── 课程整合模式（全校必修/选修/混合）
│   ├── 技术应用栈（自研/采购/开源）
│   ├── 教师赋能路径（培训/工具/激励）
│   └── 治理框架（伦理/诚信/数据）
├── 四、最佳实践案例（各区域TOP1）
│   ├── 哈佛RCT证据模式 → 可复制性评估
│   ├── 斯坦福Accelerator赋能模式 → 可复制性评估
│   ├── 牛津分层培训模式 → 可复制性评估
│   ├── 清华OpenMAIC开源模式 → 可复制性评估
│   └── 日本GIGA渐进模式 → 可复制性评估
├── 五、趋势与展望（2026-2028）
│   ├── 技术趋势：LLM→Agentic AI→小模型
│   ├── 教学模式：苏格拉底式引导 > 直接给答案
│   ├── 治理框架：全球协调 vs 区域特色
│   └── 市场格局：整合浪潮下的机构存活策略
├── 六、中国路径建议
│   ├── ✅ 可直接借鉴：RCT思维、分层培训、开源生态
│   ├── ⚠️ 需适配：学术诚信框架、教师激励机制
│   ├── ❌ 避免陷阱：AIDT激进路线、答案服务模式
│   └── 📋 政策建议：3-5条可操作建议
└── 附录：机构索引、数据表、参考文献

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三、预期产出汇总

3.1 W18-W21新增文档

类型	数量	说明
深度研究报告	4份	东京大学、KAIST、亚洲综合、全球综合
机构档案	4份	东京大学、KAIST、墨尔本大学、悉尼大学
国际比较报告	3份	日韩对比、澳洲对比、专题总结
知识卡片	2张	亚洲模式、全球四大模式
每周报告	7份	W17收尾+W18-W21各周
知识图谱	1份	v2.0（35+机构）

3.2 高等教育AI专题累计成果（W13-W21）

维度	W12结束	W17结束	W21结束	增长
机构档案	20家	27家	31家	+4
深度报告	12份	21份	27份	+6
知识卡片	8张	18张	20张	+2
知识图谱	v1.1（20家）	v1.3（29家）	v2.0（35+机构）	+6
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

W18（4/21-27）    W19（4/28-5/4）   W20（5/5-11）     W21（5/12-18）
    │                  │                 │                 │
    ▼                  ▼                 ▼                 ▼
┌─────────┐      ┌─────────┐       ┌─────────┐       ┌─────────┐
│ 东京大学 │      │ 墨尔本  │       │ 亚洲综合 │       │ 全球综合 │
│ KAIST   │  →   │ 悉尼   │   →   │ 报告    │   →   │ 报告    │
│ 日韩对比│      │ 澳洲对比│       │ 知识卡片│       │ 图谱v2.0│
└─────────┘      └─────────┘       └─────────┘       └─────────┘
    │                  │                 │                 │
    └──────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘
                              │
                              ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │ 全球高等教育AI   │
                    │ 全景图谱完成    │
                    │ 2026-05-18      │
                    │ 35+机构，4大洲   │
                    │ 90分+综合报告    │
                    └─────────────────┘

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五、风险与应对

风险	可能性	应对措施
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
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
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
时间超支	低	每周4天研究+1天整理，严格控制范围
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）

周次	估算成本	主要用途
W18	¥4	日韩高校研究
W19	¥4	澳洲高校研究
W20	¥3	亚洲综合报告
W21	¥5	全球综合报告+图谱v2.0
合计	¥16	—
累计（W1-W21）	~¥48.5	远低于月度预算¥254

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七、关联文档

前置文档

• 2026-W17-第5周完整报告
• 高等教育AI专题内容总结报告-20260416
• 中美顶尖高校AI教学对比研究报告-20260416

本周执行

• 2026-W18-第6周研究计划（明日4/21启动）
• W17收尾周报（今日补写）

后续计划

• 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）

对比：原计划 vs 优化后

维度	原计划	优化后（v1.1）
W21产出	仅全球综合报告	全球报告+知识图谱v2.0+专题总结
整合性	各区域独立	每份报告预设"中国借鉴"专节
图谱更新	W21一次性	W18/W19/W21分阶段更新
成本控制	¥15	¥16（+¥1用于W21图谱优化）
遗漏处理	无	W17收尾周报今日补写

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计划制定：狗剩
制定时间：2026-04-16（v1.0）
优化时间：2026-04-20（v1.1）
版本：v1.1