第一，在育人目标确立上，顺应教育规律，以建构主义、联通主义等现代教育理论为指导，以学生核心素养发展为核心，强调学科核心素养融入课堂教学，展现对学习者能力与素养的关注，关注学生生命自觉及内在精神生成。
第二，在教学内容把握上，推动学科及跨学科教学创新，注重知识与生活实践结合，重视培养学习者问题解决能力，融合科学教育，培养计算思维、设计思维等新型思维形态。
第三，在教学进程结构生成上，调适教师中心角色，凸显学生主体地位，注重合作、探究、自主等方式，强调学习过程中学生的主动性和积极性，以对话、沟通、交往、合作、探究、展示为新课堂观特征指标，构建超级场域。
第四，在课堂教学生态生成上，将智能技术逐渐运用于课堂教学全部环节，技术不仅支持精准教学，还可进行有效的学情分析，更为学习活动提供多样化支持，以有效学科性工具支持丰富、多元探究性学习活动设计，提升思维发展、促进学生参与、提高合作学习有效性。
第五，在学习环境创设上，在传统物理场域增设人工智能、大数据等智能设备，生成各类创新探究实验环境，生成学习新生态，增强学习者学习感受力，促进技术深度融合，为无缝学习提供条件。
第六，在技术环境发展上，利用人工智能、大数据等技术打造学生中心的高效互动课堂，构建“云—边—端”整体架构，创设网络化、数据化、交互化、智能化学习环境，支持线上线下融合化、课内课外一体化、虚拟现实体验化的全场景教学应用。
第七，在教学生态开放上，超越效率局限，将知识学习与社会实践、社区服务、参观考察、研学旅行等有机结合。课程的不同，学习地点既可在教室，也可在社区、科技馆、博物馆和企业等，甚至在不同城市游学，以支持高质量深度学习需求。
第八，在评价方式创新上，在以人为本理念下，课堂教学更关注学生自我发展和成长性评价，突破单一量化考核方式转变，增加综合性评价、过程性评价和增值评价，坚持由“一元”走向“多元”。智慧校园是指利用信息技术、互联网、物联网等新兴技术，通过数字化、智能化手段对校园内的各个方面进行管理和服务的一种创新性校园管理模式。智慧校园涵盖了多个方面，如校园安全、教育教学、学生管理、后勤服务等，通过整合各个方面的资源和信息，实现数据的共享和交互，以提高校园管理效率和学生服务质量为目标。智慧校园不仅是教育信息化的一种表现，更是推动教育教学和管理现代化的重要手段。
从校园大门开始，学校安保中心部署了人员离岗、值岗检测算法，实现了对校园进出口、大门、围墙等区域的实时监控。同时，AI算法在教室、实验室、 *** 场、走廊等区域实时识别、计算、分析学生的行为态势，如学生在运动、课间活动时出现跌倒、摔跤，甚至做出危险动作、打架斗殴等情况，系统会立即自动报警，快速响应事件并及时处理，以确保学生的人身安全。
此外，该智慧校园方案还能够监测校园周边的逗留、徘徊、入侵等可疑人员。盒子通过人脸识别、行为分析等ai视觉分析技术手段，能够快速识别校园周边的可疑人员，并自动报警。这样就能够有效避免校园周边的非法入侵事件，确保学生的生命财产安全。亲亲您好，智慧生活对技术的依赖情况：第一个方面是体现在出行。随时智慧交通的发展，扫码乘车、电子车牌、自动驾驶等等都给人们的生活带来更多方便。同时也影响了城际交通、城市交通和城乡客运等诸多交通网络，增进了城与城之间的距离，加快了城市发展。 相信在不远的将来，随着5G的发展，自动驾驶将成为出行常态，自动驾驶技术将为城市发展带来更多的机遇，这些将有效降低私人小汽车保有量，改善拥堵，丰富出行的交通选项。第二方面体现在家庭。随着5G的发展及人工智能的创新，智慧家庭开始走进我们的生活，为人们提供更加便捷、舒适和充满关爱的生活方式， 智慧家庭以家庭为载体，将物联网、云计算、5G、人工智能等科技与安防、生活服务、教育、娱乐相结合，在提供更方便舒适的家庭生活同时，也实现了低碳、健康、智能、舒适、安全和充满关爱的家庭生活方式。第三方面体现在养老。目前我国正处于人口老龄化快速发展期，全社会用于养老、医疗、照护、福利与设施费用占GDP的比重将高达2624%，所以养老是一个很大的市场。 洗手间紧急一键呼叫可以在老年人发生危险时快速报警、智能鞋垫帮助预防老年人摔倒……这些都大大改善了老年人生活中的常见危险。 物联网技术的发展，带来了越来越多的智能化技术应用到养老产业中，衍生出了智慧养老产业，基于物联网和智能化设备，将家庭养老、机构养老等结合起来，为老人提供全天候、高效便捷的养老服务。心理学家指出，“装傻”的智慧也适用于人际交往过程。在与同事、家人、恋人相处的过程中，总会出现一些社交矛盾。 如果对方来势汹汹，想要跟你发脾气、争吵时，这个时候，没有必要急着反驳对方，不妨试试装傻，置身于冲突情境之外，待双方逐渐冷静下来，不被情绪所摆布的时候，再展开讨论。 总体而言，装傻是包容的表现，善于装傻的人看待问题的眼光往往更加长远，社交柔韧度也更高，是一种相当智慧的生活方式。
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
扩展资料：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
百度百科--大数据
从感觉到记忆到思维这一过程，称为"智慧"，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为"能力"，两者合称"智能"。生活是指人类生存过程中的各项生活的总和，一般指为幸福的意义而存在，生活实际上是对人生的一种诠释。智能生活平台可以自由的与主流智能家居品牌产品互通，任何时候，任何场合，家庭用户可以自由的通过无线链接Internet，直接上互联网远程查询到相关所需信息并具备社交互动特点。智能生活是一种新内涵的的生活方式。智能生活平台是依托云计算技术的存储，在家庭场景功能融合、增值服务挖掘的指导思想下，采用主流的互联网通信渠道，配合丰富的智能家居产品终端，构建享受智能家居控制系统带来的新的生活方式，多方位，多角度的呈现家庭生活中的更舒适，更方便，更安全和更健康的具体场景，进而共同打造出具备共同智能生活理念的智能社区。
智能生活平台可以自由的与主流智能家居品牌产品互通，任何时候，任何场合，家庭用户可以自由的通过无线链接Internet，直接上互联网远程查询到相关所需信息并具备社交互动特点。奇笛智能生活具备延展性和自我成长性，借助统一的云服务实现各种智能家居产品与各种专长的服务部门和机构紧密性合作，迅速构建出智能生活门户，从生活资讯，到健康诊疗;从远程门锁控制，到合理家庭用电策略建议部署，从严谨的家庭安防，到细微的家庭环境质量分析建议部署，全方位的体现智能生活的精彩。
整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析，进行抽取出来的知识点，涉及到的范围会比较广泛，适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用（C端）、产业互联网应用（B端，仅提及部分内容，不会过多说明）、运营、数据分析的有比较整体了解的人群，深度为浅或适中。整个平台通常会包含四大部分： 物联网开发平台+（智慧生活应用 、产业互联应用）+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章，我都会围绕这四大部分展开。
一、 物联网开发平台 ：设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组，实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理，实现设备智能、设备场景控制等，并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。
二、 智慧生活应用 。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括：设备控制（家、房间）、场景、内容（图文、视频、直播）、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。
三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后，对各个领域造成的冲击，通过物联网平台系统，对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控，满足各种业务场景，并延伸出一些新的玩法和新的模式，让业务和场景变得更加智能和可控。
三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建，通过市场活动，用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理，通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。
四、 数据分析 ，基于应用端（App、设备）的用户行为、 *** 作进行数据采集（采集的数据存储在数据中台）、数据分析，并通过多维度的用户标签管理，打造出全维度、多层次的用户画像；通过构建指标体系，结合用户属性、用户标签，构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。
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