Files

T

hehaiguang1123 a6f05ab2d5 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

2026-07-01 08:05:43 +08:00

3.3 KiB

Raw Blame History

categories, tags, created, source, type, aliases

北京大学

一句话描述：国内顶尖综合性大学，TBI实验室深耕智能教育10年，提出5U素养模型与7S学校系统，引领"人机协作"教育理念

基本信息

属性	值
官方名称	北京大学
英文名称	Peking University
所在地区	北京，中国
成立时间	1898年
TBI实验室成立	2012年
质量等级	A级（96分）
核心优势	10年研究积累、5U/7S创新模型、DI-IDEA国际联盟

AI教育定位

北京大学智能教育与技术实验室（TBI Lab）成立于2012年，是国内最早专注于智能教育研究的团队之一。实验室致力于利用人工智能技术创新教育模式，提出**"人机协作"**的教育理念，强调AI与教师的协同而非替代。

核心项目与模型

智能教育平台

基于大数据与机器学习技术的智能教学平台，支持个性化学习路径规划与学习效果评估。

5U AI素养模型

创新的AI教育素养框架，定义学生应具备的5大AI能力维度：

Understanding（理解）
Using（应用）
Creating（创造）
Evaluating（评估）
Ethics（伦理）

7S学校系统

完整的AI赋能学校改革框架，涵盖7个系统维度：

Smart Environment（智慧环境）
Smart Teaching（智慧教学）
Smart Learning（智慧学习）
Smart Management（智慧管理）
Smart Evaluation（智慧评测）
Smart Service（智慧服务）
Smart Innovation（智慧创新）

DI-IDEA联盟

发起国际教育AI联盟，联合全球高校与研究机构共同推进教育AI研究与政策制定。

关键研究方向

智能教育理论与模型：5U素养、7S系统等创新框架
人机协作教学模式：AI与教师协同而非替代的新型教学关系
个性化学习路径规划：基于学习分析的智能推荐
教育AI伦理与政策：参与国际标准制定与政策咨询
跨学科教育AI研究：整合计算机、教育学、心理学、哲学等多学科

优势分析

研究积累深厚

10年专注智能教育研究（2012至今）
理论与实践并重，成果丰硕

创新理论框架

5U AI素养模型：系统定义AI教育目标
7S学校系统：全方位覆盖学校AI化改革
"人机协作"理念：前瞻性教育AI观

国际影响力强

发起DI-IDEA国际联盟
参与教育AI全球政策对话
与多国高校建立合作关系

跨学科基础扎实

计算机、教育学、心理学、哲学等多学科交叉
理论模型与技术实现并重

与本Wiki相关

个性化学习系统 — 智能教育平台实现个性化
智能评测技术 — 智能评测是7S系统的一部分
自适应学习环境 — 7S智慧环境相关

来源

raw/教育AI研究/机构档案/北京大学-教育AI研究档案-20260416.md — 北京大学教育AI研究档案

3.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape