1、数智驱动高等教育创新发展路径前言在数智赋能的推动下，高等教育将逐步形成开放、多元、共享的学习生态系统。各类线上线下教育平台将互联互通，提供更为丰富、个性化的学习服务。学生不仅可以通过学习平台获取课程，还可以利用平台上的社交、讨论、合作功能，与同行和专家共同参与学习项目、开展合作研究。这种开放的学习环境将促进学生创新能力和跨学科合作精神的培养。随着数智赋能技术的广泛应用，未来的高等教育将更加注重跨学科、复合型人才的培养。数字化和智能化的发展促进了学科之间的融合，跨学科的知识体系成为了培养创新型人才的关键。高校将加强不同学科间的协同合作，培养具备多元视野、综合能力的复合型人才，以满足社会对高层次人
2、才的需求。数智赋能推动了教育理念、教学方法和管理模式的创新。例如，MOOC（大规模开放在线课程）和SPOC（小规模私人在线课程）为学术界和企业界提供了更加灵活的学习方式；智慧校园和智能教室等建设推动了现代教育环境的建设；虚拟实验室、增强现实和虚拟现实技术的应用使得实验教学不再局限于物理空间和设备，增强了学生的实际操作能力。通过技术的不断发展，教育将呈现出更加多样化、灵活化、创新化的面貌。本文仅供参考、学习、交流使用，对文中内容的准确性不作任何保证，不构成相关领域的建议和依据。目录一、推动教育理念与模式的创新4二、学科教学与科研创新的数字化转型4三、跨学科与跨领域协同创新的挑战与应对6四、数智赋
3、能对教育公平的推动作用7五、智慧校园建设中的挑战与应对策略8六、智慧校园建设的管理创新9七、数字化工具与传统教学资源的整合10八、智能化教育技术的应用H九、推动线上线下混合式教学模式的构建12十、数字化工具与教育大数据的结合13十一、智慧校园建设的背景与发展趋势14十二、数智技术驱动学生能力发展的变革15十三、智能技术在教育资源共享与合作中的应用17十四、数据驱动的决策支持体系的应用实践18十五、数据驱动下的个性化学习与精准化服务19十六、数智赋能促进教育政策的精准制定与实施20十七、数智赋能拓展教育的覆盖面和普及度21一、推动教育理念与模式的创新1、教育理念的转变数智赋能推动了高等教育理念的
4、转变，从传统的以教师为中心的教育模式转向更加注重学生个性化需求和能力培养的模式。通过大数据分析、人工智能技术和智慧教育平台的支持，教育者能够精准识别每个学生的学习进度、兴趣点和薄弱环节，从而实施个性化、定制化的教学方案。数智赋能的到来使得教育不再是单向的知识传授过程，而是变成了以学生为中心、互动式、参与感强的学习体验。2、教育模式的创新传统的课堂教学模式正在被多元化的教学形式所替代。借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，学生可以沉浸式地参与到实验、探究式学习中，体验到更加生动和互动的教育场景。止匕外，在线教育、混合式学习、翻转课堂等新兴模式，也在数智赋能的推动下得到了广泛应用，教育形式
5、更加灵活和多样，突破了空间与时间的限制，极大地提升了学习的可达性与包容性。二、学科教学与科研创新的数字化转型1、数字化教学资源库的建设为了应对新时代高等教育对教学质量和创新能力的更高要求，高等院校纷纷构建数字化教学资源库。数字化教学资源库不仅包括传统的教学课件、教材和视频课程，还包括互动式的在线学习模块、知识图谱和多媒体资料等。这些资源库采用云存储技术，能够高效整合各种教学资源，并通过智能化检索系统为师生提供精准的资源推荐。教学资源库的建设使得教师和学生能够更为便捷地获取教学材料，也为教学内容的不断更新和迭代提供了有力支持。2、智慧科研平台与科研大数据的应用在科研方面，数智赋能推动了智慧科研平
6、台的建设，科研人员可以通过集成的大数据分析、机器学习等技术，快速分析数据、获取科研信息。许多高校与科研机构联合建立了基于大数据的科研协同平台,推动跨学科的科研合作。在这一平台上，研究人员可以实时获取全球最新的科研成果和趋势，缩短了学术研究的周期，提高了研究效率。此外，人工智能技术的应用帮助研究人员从海量的数据中提取有价值的信息，为新技术的研发提供了支持。3、学科交叉与创新型人才培养随着数字技术的不断发展，跨学科的学术交流与合作在高等教育中变得日益重要。数智赋能为高校提供了更多的资源整合与学科交叉的机会。通过大数据和云计算的支持，不同学科领域的研究人员可以实现数据共享与合作，推动跨学科的科研创新
7、同时，数智赋能还促进了创新型人才的培养，特别是在数字经济、人工智能、物联网等新兴领域，培养能够应对复杂问题的复合型人才成为高校的关键任务。数智赋能在高等教育中的应用已深刻影响了教育教学、管理模式、科研创新等多个方面，促进了高等教育的数字化转型和智能化发展。然而，随着技术不断发展，数智赋能仍面临着技术普及、数据隐私保护等挑战，需要在不断推进应用的同时，注重相关技术的伦理与法律保障。三、跨学科与跨领域协同创新的挑战与应对1、学科壁垒与文化差异尽管跨学科与跨领域的协同创新潜力巨大，但在实践中仍面临着不少挑战。首先，学科之间的知识体系差异较大，学术语言和研究方法往往存在隔阂，合作时难以迅速建立共识。
8、其次，不同领域的文化差异也可能影响协同创新的效果。应通过加强学科交叉培训、举办跨学科的研讨会等方式，促进不同学科和领域之间的沟通与理解。2、资源配置与管理难题跨学科与跨领域的协同创新往往需要更多的资金、设备和实验资源，但目前高校在资源配置上的弹性不足，导致跨学科研究的启动和推进受到制约。高校应当在资源配置上给予更多的灵活性，设立专项资金支持跨学科合作项目，并在资源共享、设备互通方面进行更加有效的管理。3、成果转化的难度跨学科与跨领域的研究成果往往具有高度的复杂性和技术性，如何将其转化为实际应用，服务于社会与产业，仍然是一个难题。高校可以通过与产业界的深度合作，建立技术孵化器、成果转化平台等，推
9、动学术成果的实际应用。四、数智赋能对教育公平的推动作用1、资源共享与教育公平数智技术的应用能够打破地理、经济等方面的限制，实现教育资源的共享和普及。特别是在偏远地区，学生通过网络平台能够接触到全球的优质教育资源，从而解决了教育资源分布不均的问题。数智赋能有助于消除教育中的信息壁垒，让更多的学生能够享受到平等的教育机会。2、定制化学习支持与个性化教育数智赋能使得教育可以更好地服务不同背景、不同能力的学生。通过智能化技术，学生的学习进度、兴趣和特点能够被准确识别，从而为他们提供个性化的学习路径。这种个性化教育模式，不仅帮助学生实现自我成长，还能够帮助那些在传统教育体制中处于弱势的群体,获得更为有针
10、对性的支持。数智赋能塑造高等教育发展的过程中，不仅推动了学生能力的提升，也为终身学习提供了无限可能。未来，随着数智技术的不断发展,教育将更加灵活、开放和多元，学生的综合素质和创新能力也将得到更广泛的培养和提升。五、智慧校园建设中的挑战与应对策略1、技术基础设施建设的挑战智慧校园的建设需要强大的技术基础支撑，而当前高校在网络设施、数据存储、计算能力等方面仍面临一定的挑战。很多高校的技术基础设施相对落后，难以承载大规模的数据处理和智能化管理需求。为此，学校需要加大对信息技术的投资，逐步完善基础设施建设，同时与技术供应商合作，采用灵活的云计算和数据共享平台，以降低成本并提升建设效率。2、数据安全与隐
11、私保护问题随着智慧校园的推进，数据的采集与分析范围越来越广，涉及到学生个人信息、学术成果、财务数据等多个方面，如何保证这些敏感数据的安全性和隐私性成为一大挑战。学校应制定严格的数据安全管理政策，利用加密技术、权限管理、区块链等技术手段，确保数据的传输、存储和使用过程中的安全性。同时，加强师生的信息安全意识教育，提高数据保护意识。3、师生适应能力与技术培训智慧校园建设不仅仅是技术层面的改革，更涉及到师生的观念转变和技术适应。尤其是一些教师和学生对信息技术的接受度较低，可能在实际应用过程中遇到困难。因此，学校应提供针对性的培训课程，帮助师生掌握使用新技术的基本操作技巧，并通过案例教学等方式提升他们
12、对智慧校园建设的认同和支持。六、智慧校园建设的管理创新1、校园信息化管理模式创新智慧校园的管理创新首先体现在信息化管理模式的创新上。过去,传统的校园管理模式多以人工为主，信息的传递和反馈存在滞后性和不准确性，而智慧校园通过搭建统一的信息平台，将学校各部门的信息流、工作流、资金流等进行集成管理，打破了部门之间的壁垒。通过数据分析，能够实时发现管理中的问题，提升管理的响应速度和处理效率，实现真正的精细化管理。2、智能化教学与个性化学习服务随着人工智能、大数据等技术的应用，智慧校园在教学管理中也做出了创新。在教学过程中，通过智能分析平台能够实时追踪学生的学习情况，及时发现学生的学习薄弱环节，为学生提
13、供个性化的学习建议和资源。同时，利用Al技术可以实现在线学习、远程互动和虚拟课堂等教学方式，打破了时间和空间的限制，为学生提供更加灵活的学习选择。3、智慧校园中的协同办公与管理智慧校园的管理创新还体现在协同办公的推进上。传统的行政管理往往依赖于繁琐的纸质文件和人工审批，效率较低。而在智慧校园中，各类办公流程通过云平台实现数字化和自动化处理，校内各部门之间的信息流通更加顺畅，管理者可以实时查看各项工作进展，减少冗余环节，提升工作效率。4、基于数据分析的决策支持系统数据分析是智慧校园管理创新的重要支撑。通过大数据技术，智慧校园可以全面监控和分析学校的各项运营数据，涵盖财务管理、招生就业、课程安排、
14、资源利用等多个方面。通过智能化决策支持系统，学校管理层能够及时掌握学校运营的实时情况，并依据数据分析结果作出更加科学和精准的决策。这种数据驱动的管理模式极大提升了管理的透明度和科学性。七、数字化工具与传统教学资源的整合1、课堂教学与在线教育的融合随着“混合式教学”模式的兴起，传统课堂教学和在线教育开始深度融合。教师通过数字化工具，如学习管理系统(LMS).视频会议工具等，扩展课堂教学内容，进行课后辅导、互动和讨论。例如，翻转课堂模式通过视频讲解、电子教材等形式，让学生在课前自主学习基础知识，课堂上则通过互动和小组讨论进行更高层次的思维碰撞。2、学习管理系统的应用学习管理系统(LMS)不仅是管理
15、课程内容的平台，也成为教学资源和学习过程的汇聚地。通过LMS,教师可以上传课件、教学视频、作业和考核资料；学生则可以在平台上进行自主学习、提交作业、查看成绩和反馈。LMS系统的进一步整合和优化，能够实现实时数据分析、个性化推荐课程等功能，提升教学的针对性和效率。3、数字化工具在教辅资源中的应用在传统的教学辅导中，教师通常依赖纸质教材和教辅书籍，但随着数字化技术的发展，越来越多的教辅资源已转化为电子版本。通过电子教材、在线答疑平台和智能辅导系统，学生可以随时随地获取帮助和资源。这种转变不仅提高了资源的利用效率，还可以根据学生的学习情况，实时调整学习内容和进度，从而实现个性化辅导。八、智能化教育技
16、术的应用1、智能化教育平台的构建与应用随着信息技术的迅猛发展，智能教育平台已经成为提高教育质量的重要工具。通过云计算、大数据、人工智能等技术，智能化教育平台能够对学生的学习数据进行实时采集与分析，生成个性化学习报告。这些平台能够根据学生的学习进度、兴趣爱好及薄弱环节，推送适合其的学习内容和方式，从而提供量体裁衣式的教育服务。2、在线教育与虚拟实验室的深度融合智能化教育技术不仅能够增强教师的教学效果，还能帮助学生在学习中获得更加丰富的资源。例如，在线教育平台能够通过大数据分析学生的学习习惯与行为，帮助教师调整教学策略；虚拟实验室则为学生提供了一个互动的、沉浸式的学习环境，使得他们在无法到达实验室
17、的情况下也能进行实验操作、实践探究，进而提升教育质量。3、人工智能在评估与反馈中的运用人工智能技术可以在教学评估中发挥重要作用。智能化评估系统通过分析学生的测试成绩、作业情况及学习过程中遇到的困难，能够实时反馈学生的学习状态并给出改进建议。这种智能反馈机制能够帮助学生及时调整学习方法，同时为教师提供教学决策支持，提升教学质量。九、推动线上线下混合式教学模式的构建1、线上教育资源与传统教学的融合混合式教学模式通过将线上和线下教育资源进行融合，打破了传统课堂的时间与空间限制。教师可以利用线上教育平台为学生提供自主学习的资源，同时在课堂上进行深度互动和讨论。这种模式能够增强教学的灵活性，提升教师的教
18、学设计和组织能力。教师通过线上线下相结合的方式，能够在保障教学质量的同时，提高学生的参与度和自主学习能力。2、直播课堂与互动技术的结合在混合式教学中，直播课堂作为一种新兴的教学方式，为教师提供了更多创新教学的机会。教师可以通过直播课堂实时讲解知识点，进行互动问答，解决学生在学习过程中的疑惑。止匕外，借助互动技术，教师还可以通过在线小组讨论、互动答题等形式，增加学生的课堂参与感，提高学生的学习积极性。通过这种方式，教师不仅能提升课堂效果，还能加强与学生的互动与沟通。3、学习管理系统的优化与应用为了有效支持混合式教学，学习管理系统(LMS)扮演着重要的角色。LMS可以帮助教师管理课程内容、监控学生
19、学习进度、发布作业和测评等。教师可以通过LMS平台获取实时的学生学习数据，及时调整教学策略。止匕外，LMS还可以为教师提供多样化的教学工具和资源，帮助教师更好地进行教学内容的设计与实施。通过学习管理系统的有效应用，教师可以更加高效地组织和管理混合式教学活动，从而提升自己的教学水平。十、数字化工具与教育大数据的结合1、教育大数据在教学资源整合中的作用教育大数据的应用为高等教育提供了强有力的支撑。通过对学生学习行为、教学互动、成绩数据等的采集与分析，学校和教师能够全面了解学生的学习状态、需求和偏好，从而为其提供更加精准和个性化的教育资源。2、个性化学习路径的构建借助教育大数据，数字化工具能够根据学
20、生的学习进展和兴趣，设计个性化的学习路径。这些数据驱动的决策不仅帮助学生有针对性地提升自己的弱项，还能激发学生的自主学习动力，提升学习的积极性和效果。例如，一些平台通过分析学生的历史学习数据，为其推荐相关的学习资料、视频课程或在线辅导资源。3、智能分析与资源优化教育大数据的智能分析能力，不仅能帮助教育机构优化课程内容、教学资源和教材使用，还能根据学生的反馈，及时调整教学策略。通过数据的实时反馈，教师能够了解哪些教学资源受到学生欢迎，哪些资源可能需要调整或更新，从而实现更高效的资源整合。十一、智慧校园建设的背景与发展趋势1、智慧校园的概念与内涵智慧校园是以信息技术特别是大数据、人工智能、云计算、
21、物联网等先进技术为依托，以教学、科研、管理、服务等各个方面的信息化和智能化为目标，最终实现校园内各项活动的智能协同和高效管理。智慧校园不仅仅是技术层面的升级，更是一种新的教育生态，重在提升教育服务的精准度、质量和效率。2、智慧校园建设的背景随着信息化时代的到来，高等教育的数字化转型愈加迫切。大数据、人工智能等新兴技术的快速发展，为高校教育管理和教学模式带来了深刻的变革。尤其是在新冠疫情之后，在线教学和远程管理成为教育的重要组成部分，智慧校园的建设成为提升高校核心竞争力、增强办学质量的重要手段。3、智慧校园的建设趋势目前，智慧校园建设正在向“全场景、全方位、全智能”的方向发展。从单一的信息化管理
22、到涵盖教务、科研、后勤、安保、学生活动等多个领域的综合平台，智慧校园正逐渐发展为一个高度集成的信息系统。未来，智能化将通过物联网、大数据、人工智能等技术打破学科、部门之间的壁垒，实现资源的优化配置和教育生态的全面升级。十二、数智技术驱动学生能力发展的变革1、教育技术的发展与学生能力需求变化随着信息技术的快速发展，数字技术和智能化应用已经渗透到各个教育领域，从传统的教育模式向智能化、个性化、定制化的模式转型。这种转型不仅改变了知识传授的方式，也对学生的能力培养提出了新的要求。传统的知识传授已经不再是教育的唯一目标，学生的综合能力、批判性思维、创新能力等已经成为高等教育的重要发展方向。数智技术的介
23、入能够帮助学生更加有效地掌握信息，激发他们的学习兴趣和创造力，培养具备解决复杂问题的能力。2、人工智能与大数据在个性化学习中的应用数智赋能下，人工智能（AD和大数据的结合为个性化学习提供了可能。通过对学生学习过程的大数据分析，能够准确把握学生的学习进度、掌握程度和兴趣偏好，从而为每个学生制定符合其自身特点的学习路径。人工智能技术能够通过智能推荐系统，根据学生的学习情况动态调整教学内容和方式，确保学生在适合自己的节奏中进行学习。这种个性化、定制化的学习方式，不仅提升了学生的学习效率，也培养了学生自主学习的能力。3、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在能力提升中的作用虚拟现实（VR）与增强现实（A
24、R）技术为学生提供了身临其境的沉浸式学习体验。这些技术不仅增强了学生对学习内容的感知，还能够模拟真实场景，进行实践操作，使学生在安全、可控的环境中进行技能训练。例如，医学专业的学生可以通过虚拟手术模拟器进行手术操作的训练，工程类专业的学生可以通过虚拟实验室进行复杂的物理实验。这种技术赋能不仅提高了学生的实践能力，还促进了学生对学科知识的深入理解，培养了其综合运用知识的能力。十三、智能技术在教育资源共享与合作中的应用1、云平台与开放教育资源的结合智能技术推动了教育资源共享的进程，云平台的应用使得教育资源可以突破地域和时间的限制，为全球学子提供了更广泛的学习机会。教育机构可以通过云平台发布课程内容
25、在线讲座、实验教学等，学生可以随时随地访问这些资源，进行自主学习。同时，开放教育资源(OER)的发展使得各类优质教学资源更加开放，教育内容的共享促进了全球教育水平的均衡发展。2、人工智能支持的协作学习智能技术不仅能够支持个性化学习，还能够促进学生之间的协作学习。通过人工智能和大数据分析，教育平台可以根据学生的能力与兴趣进行智能分组，帮助学生形成学习小组或团队，进行协作式学习。协作学习不仅能够增强学生的团队精神和沟通能力，还能够通过智能技术提供实时反馈，帮助学生在合作中提升学习效果。例如，Al可以实时分析小组成员的讨论内容，提供关键问题的解决方案，帮助学生优化讨论过程。3、智能化跨校合作教学智
26、能技术还促进了高等教育机构之间的合作。通过智能教学平台和远程教育技术，不同学校之间的资源可以共享，跨校合作教学成为可能。例如，一些高校可以联合开发在线课程，利用视频会议、虚拟实验等技术进行远程互动教学，学生可以在不同高校之间“跨校选课”并参与互动讨论。这种跨校合作不仅扩大了学生的学习视野，也提升了教育资源的利用效率，推动了教育资源的合理配置。十四、数据驱动的决策支持体系的应用实践1、提高教育资源的合理配置高等教育资源的合理配置一直是教育管理中的难题，尤其是在资源有限的情况下，如何根据实际需要进行优化配置，是提升教育质量的关键。数据驱动的决策支持体系能够基于大数据分析对各类资源的使用情况、分配效
27、果等进行全面评估。通过对学生需求、教师水平、学科发展趋势等多维数据的分析，能够帮助学校在课程设置、师资配置、设施建设等方面做出科学决策，从而实现资源的最优配置。2、支持个性化教育与教学质量提升数据驱动的决策支持体系可以为个性化教育提供有力支持。通过分析学生的学习习惯、学习成绩、兴趣爱好等数据，教育管理者可以更加精准地把握每个学生的需求，制定个性化的教学方案。止匕外，数据驱动的分析可以帮助学校及时发现教学中的问题，精准识别教学质量的瓶颈，制定有效的教学改进措施，从而推动教学质量的持续提升。3、促进教育公平与透明度通过数据驱动的决策支持体系，教育管理者能够实时掌握各类教育数据，发现不同地区、不同学
28、校间的教育差距和问题。基于数据的透明性，能够有效避免传统决策中因信息不对称而产生的资源分配不公等问题。通过量化的分析，教育政策的执行与监督变得更加透明，教育资源的配置更具公正性，为促进教育公平提供保障。十五、数据驱动下的个性化学习与精准化服务1、大数据在个性化学习中的应用大数据技术的应用使得教育机构能够对学生的学习行为、学习成绩、兴趣爱好等进行全面的分析。通过对大量教育数据的挖掘和分析,可以准确掌握每个学生的学习状态，进而为学生提供量身定制的学习方案。例如，基于学生的学习轨迹和考试成绩，智能学习平台能够自动推荐相应的学习资源和课程，帮助学生在适当的学习时机，提升其弱项，实现高效学习。2、人工智
29、能对教育精准化服务的推动作用人工智能在教育领域的应用为精准化服务提供了强有力的技术支持。Al可以通过自然语言处理技术、图像识别技术等手段，帮助教师评估学生的学习状态，分析学生的情感和认知水平，进而制定个性化的教育策略。比如，AI辅助的学习平台能够实时监控学生的学习进度，自动推送个性化学习任务，确保学生得到恰当的学习挑战和反馈。3、数据隐私与安全的挑战尽管大数据和人工智能为个性化学习和教育精准化服务提供了强大的支持，但如何确保学生数据的隐私和安全是亟待解决的重要问题。在大规模数据采集和分析的过程中，如何确保学生的个人隐私不被侵犯，并且避免数据泄露等安全风险，是教育数字化转型过程中必须重视的课题。
30、为此，教育机构需建立完善的数据管理制度，确保数据的合规性与安全性，保障学生的合法权益。十六、数智赋能促进教育政策的精准制定与实施1、数据分析支持教育政策精准化决策数智技术的运用，使得教育管理者能够借助大数据分析，对教育资源、教育效果等进行实时监控和评估。这些数据不仅可以反映学生的学习进度和需求，还能揭示教育政策实施中的问题和不足，从而为教育政策的优化和调整提供依据。通过精准的数据分析，教育部门能够更好地了解各地区、各层次学校的教育需求，制定更有针对性的教育政策，从而更有效地促进教育公平与普及。2、智能化教学评估推动教育公平的实现传统的教育评估多依赖教师的主观评价，可能存在一定的偏差。智能化评估
31、工具通过数据采集和分析，能够更客观、全面地评估学生的学习状况。学生在不同时间段、不同学习内容的表现都可以被精准记录和分析，教师能够更清楚地了解每个学生的具体需求，从而更公平地分配教育资源。这种评估方式不仅提高了教育的公平性，也促进了教育资源的合理分配。3、智能化监控系统保障教育政策的落实数智赋能还体现在教育政策实施过程中的监管与监控。智能化监控系统能够实时跟踪各地教育政策的执行情况，识别其中的漏洞和偏差，并通过数据反馈给决策者。政府和相关部门可以通过智能化监控手段，确保各项教育政策的落实，避免教育资源被滥用或错配，从而实现教育资源的公平分配。十七、数智赋能拓展教育的覆盖面和普及度1、在线教育突
32、破传统课堂的时间与空间限制数智赋能带来的一个显著优势是突破了传统教育中“时间”和“空间”的限制。在线教育、MOOCs（大规模开放在线课程）等模式，能够为学生提供更灵活的学习方式，使得任何有互联网连接的地方，都能进行学习。尤其对于那些地理位置偏远、交通不便的地区，在线教育打破了教育的时空限制，极大拓展了教育的覆盖面，提升了教育的普及度。2、移动学习普及推动教育参与度提升智能手机的普及使得移动学习成为可能。通过教育APP、学习平台等，学生可以在碎片化的时间中进行学习，无论是白天还是晚上，随时随地都能参与到学习活动中。这种灵活的学习方式大大提升了教育的普及性和参与度，尤其是在低收入群体和偏远地区，学生能够通过智能手机接触到更多的学习资源，增强了教育的普及性。3、远程教育助力特殊群体的教育平等数智赋能尤其体现在特殊群体教育的普及上。对于身患残疾或因特殊原因无法到校上学的学生，在线教育和辅助技术为他们提供了获取教育资源的机会。通过语音识别、视觉辅助等技术，特殊群体能够更容易地获取知识，享受与普通学生一样的教育机会。这种数智赋能的应用，有助于实现社会各群体的教育公平，缩小不同群体之间的教育差距。
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