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8.5 KiB
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tags:
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- 教育AI研究
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- 研究计划
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- 第4周
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- 2026-04-14
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created: 2026-04-05
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description: "2026年第4周（4月8-14日）教育AI研究计划"
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author:
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- 狗剩
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para: []
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# 2026年第4周（4月8-14日）教育AI研究计划
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> **计划周期**：2026年4月8日 - 4月14日
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> **计划人**：狗剩
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> **计划时间**：2026-04-05（提前制定）
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> **主题**：新兴市场 + 市场格局 + 知识图谱可视化
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## 一、前三周成果回顾
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### 累计成果一览
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| 周次 | 主题 | 完成内容 | 质量 | 成本 |
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| 第1周 | 美国顶级机构 | MIT/斯坦福/CMU + 企业档案 | A级 92.9分 | ¥4.5 |
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| 第2周 | 中国顶级高校 | 清华/北大/复旦/上交 | A级 90分 | ¥6.0 |
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| 第3周 | 技术专题深化 | 4篇深度报告+国际比较+文献库 | A级 83分 | ¥4.5 |
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| **合计** | — | 15家机构档案+4篇深度报告 | **A级 88.6分** | **¥15** |
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### 已覆盖地区
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- ✅ 美国（MIT、斯坦福、CMU、Google、Microsoft、OpenAI）
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- ✅ 中国（清华、北大、复旦、上交、好未来、猿辅导、作业帮）
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- ✅ 瑞士（ETH+EPFL/SNAI）
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- ✅ 英国（牛津AIEOU）
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- ✅ 日本（GIGA学校+MEXT）
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- ✅ 韩国（AIDT案例，作为失败教训）
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### 尚未覆盖的重要市场
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- ❌ 印度（规模第二大，AI基础设施快速发展）
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- ❌ 东南亚（越南/泰国/印尼，AI教育应用爆发）
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- ❌ 拉美/非洲（低资源场景，公平性议题）
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- ❌ 澳大利亚/加拿大（英语国家代表）
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## 二、第4周研究目标
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### 核心主题
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**新兴市场教育AI + 市场格局分析 + 知识图谱可视化**
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### 具体目标
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| 序号 | 目标 | 衡量标准 | 优先级 |
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| 1 | 印度教育AI研究 | 完成1篇区域研究报告（≥80分） | P1 |
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| 2 | 东南亚教育AI研究 | 完成1篇区域研究报告（≥80分） | P1 |
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| 3 | 全球教育AI市场格局分析 | 完成1篇市场深度报告 | P1 |
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| 4 | 知识图谱可视化 | 完成机构关系.canvas图谱 | P1 |
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| 5 | 深度报告质量提升 | 现有4篇报告提升至≥85分 | P2 |
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| 6 | 文献库扩展 | 新增5-8条高质量文献 | P2 |
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| 7 | 第4周周报 | 格式标准、完整 | P0 |
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## 三、每日任务安排
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### 周一（4月8日）：印度教育AI研究
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**任务**：
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- [ ] 生成第4周启动日报
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- [ ] 研究印度教育AI格局：CBSE AI政策、IIT AI教育、Byju's/Unacademy
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- [ ] 完成印度教育AI区域研究报告
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**关键信息源**：
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- CBSE官网（AI课程政策）
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- IIT官方站点
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- The Ken、Livemint（印度ed-tech报道）
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- UNESCO India相关报告
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**核心问题**：
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1. 印度AI教育政策框架（NEP 2020 + AI补充指南）
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2. 头部ed-tech企业战略（Byju's危机+转型 vs Unacademy）
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3. 低资源场景的AI教育挑战
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### 周二（4月9日）：东南亚教育AI研究
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**任务**：
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- [ ] 研究越南、泰国、印尼、新加坡的教育AI政策与实践
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- [ ] 重点关注新加坡（MOE智慧国家战略）
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- [ ] 完成东南亚教育AI区域研究报告
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**关键信息源**：
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- 新加坡MOE官网
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- UNESCO Bangkok区域报告
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- ADB（亚洲开发银行）教育报告
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- 各国教育部官网
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**核心问题**：
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1. 新加坡AI教育模式（领跑东南亚）
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2. 数字鸿沟对东南亚AI教育的制约
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3. 东南亚本地AI教育企业（Ruangguru等）
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### 周三（4月10日）：全球教育AI市场格局分析
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**任务**：
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- [ ] 分析全球教育AI市场规模与增速
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- [ ] 绘制主要参与者竞争格局图
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- [ ] 分析资本流向与投资热点
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- [ ] 完成市场格局深度报告
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**分析框架**：
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市场规模 → 各区域份额 → 增速排名
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主要玩家 → 技术路线 → 竞争维度
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资本动向 → 融资案例 → 投资趋势
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监管环境 → 政策差异 → 合规成本
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未来预测 → 增长驱动 → 风险因素
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```
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**数据来源**：
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- HolonIQ教育科技报告
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- Metaari市场数据
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- CB Insights融资数据
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- 教育部/各国政策文件
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### 周四（4月11日）：知识图谱可视化
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**任务**：
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- [ ] 设计机构关系网络图（Obsidian Canvas）
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- [ ] 绘制技术演进时间线
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- [ ] 绘制中美对比矩阵可视化
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**图谱设计方案**：
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**Canvas 1：机构关系图**
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- 节点：15家机构，按类型分组（高校/企业/政策机构）
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- 边：合作关系、竞争关系、影响关系
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- 颜色：🔵美国 🔴中国 🟡欧洲 🟢日韩
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**Canvas 2：技术演进图**
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- 时间轴：1984（Bloom 2Sigma）→ 2026（Agentic AI）
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- 关键节点：知识追踪算法 → 深度学习 → LLM → Agentic AI
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### 周五（4月12日）：质量提升日
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**任务**：
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- [ ] 对4篇深度研究报告进行质量审查
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- [ ] 目标：各报告质量分提升至≥85分
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- [ ] 重点修正：数据来源标注、引用格式规范化
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**审查清单**：
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- [ ] 每个核心数据点有来源标注
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- [ ] 引用文献可在文献库中检索到
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- [ ] 数字数据有单位和时间标注
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- [ ] 结论有证据支撑而非推测
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### 周六（4月13日）：文献库扩展
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**任务**：
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- [ ] 补充印度/东南亚教育AI相关文献（3-5条）
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- [ ] 添加市场分析相关报告（2-3条）
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- [ ] 更新文献库统计数据
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**目标文献**：
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1. UNESCO 2023年《教育中的AI》报告
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2. 印度CBSE AI课程政策文件
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3. 新加坡MOE AI教育框架
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4. HolonIQ 2025教育科技市场报告
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5. IEEE Educational Data Mining Conference 2025
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### 周日（4月14日）：周报+知识库同步
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**任务**：
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- [ ] 生成第4周完整周报
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- [ ] 知识卡片一致性检查（8张现有卡片）
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- [ ] 更新README项目总览
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- [ ] 更新MEMORY.md
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## 四、技术分析框架扩展
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### 新增：新兴市场分析维度
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政策环境
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├── 国家AI战略
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├── 教育数字化政策
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└── 数据治理法规
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基础设施
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├── 互联网覆盖率
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├── 设备可及性
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└── 电力稳定性
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市场特征
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├── 学生规模
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├── 消费能力
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└── 本地化需求
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主要玩家
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├── 本土企业
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├── 外资进入情况
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└── 公立/私立比例
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创新亮点
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├── 低资源AI方案
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├── 多语言支持
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└── 离线学习技术
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## 五、风险评估
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| 风险 | 影响 | 概率 | 应对措施 |
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| 新兴市场信息源质量低 | 研究质量下降 | 中 | 优先使用UNESCO/ADB/世界银行报告 |
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| 市场数据差异大（来源不一） | 数据可信度 | 高 | 多源比对，标注数据来源和置信度 |
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| 知识图谱复杂度超预期 | 时间延误 | 低 | 先做简版，迭代完善 |
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| 文献库扩展质量不达标 | 引用可靠性 | 低 | 严格应用DOI验证流程 |
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## 六、成本预算
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| 项目 | 预算 | 说明 |
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| AI模型调用 | ¥3.0 | 6天×¥0.5 |
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| 搜索成本 | ¥0.5 | 学术+市场数据搜索 |
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| 文档生成 | ¥1.5 | 周报+多篇报告 |
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| **合计** | **¥5.0** | ≤周预算¥35 |
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## 七、产出物清单
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| 序号 | 产出物 | 截止日期 | 优先级 | 状态 |
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| 1 | 第4周启动日报 | 4月8日 | P0 | 待开始 |
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| 2 | 印度教育AI区域研究 | 4月8日 | P1 | 待开始 |
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| 3 | 东南亚教育AI区域研究 | 4月9日 | P1 | 待开始 |
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| 4 | 全球教育AI市场格局报告 | 4月10日 | P1 | 待开始 |
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| 5 | 机构关系知识图谱（.canvas） | 4月11日 | P1 | 待开始 |
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| 6 | 4篇深度报告质量提升 | 4月12日 | P2 | 待开始 |
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| 7 | 文献库扩展（5-8条） | 4月13日 | P2 | 待开始 |
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| 8 | 第4周完整周报 | 4月14日 | P0 | 待开始 |
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## 八、成功指标
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| 指标 | 目标 | 衡量方式 |
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| 研究完成率 | ≥90% | 8个产出物完成7个以上 |
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| 质量等级 | A级（≥80分） | 真实性核查通过 |
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| 成本控制 | ≤¥5 | 单周成本 |
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| 地理覆盖 | 新增2个地区 | 印度+东南亚 |
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| 文献库规模 | ≥20条 | 数据库条目数 |
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## 九、后续研究路线图（第5周+）
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### 阶段三：综合输出（第5-6周）
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| 周次 | 主题 |
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| 第5周 | 澳大利亚/加拿大 + 中国ed-tech上市企业专项研究 |
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| 第6周 | **综合研究报告**：全球教育AI发展全景扫描（3万字+） |
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### 潜在延伸方向
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- 学习分析（Learning Analytics）专项研究
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- 教育AI伦理与公平性深度分析
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- 中国教育AI政策演变（2017-2026）时间线研究
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||
- 未来教师角色与AI协作模式研究
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**计划状态**：已制定
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**维护人**：狗剩
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**下次更新**：第5周（4月15日起）
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