K12人工智能创新教育解决方案

一、方案整体思路设计
将AI与学科教学、师资建设、学生发展结合起来，培养未来AI人才，帮助教师适应AI新技术变革，支持教师智能教育素养培训。完善实验教学体系、创新实验教学方式、规范实验教学实施、提高教师实验教学能力、加强实验教学研究与探索、强化实验教学安全管理，为中小学提供一套完整适用的人工智能创新教育端到端全栈解决方案。

二、方案特色
1、情境体验
将复杂的算法、理论知识，通过具象、贴近生活的场景实验表现出来，可以极大的增加学生对知识的理解。方案有目的地引入或创设具有真实场景重现、参与感极强的生动具体的场景，让学生有良好的学习体验，从而帮助学生理解教材，理解大量运算、理论结合后的成果在现实生活中的应用，帮助学生完成从感性到理性的人工智能认知。
2、动手实践
通过动手实践，训练学生开拓性创新思维。方案中的每个理论知识点，均有可对应的操作实验，例如智能语音、机器视觉、文字识别、自动驾驶等。配合人工智能教学，学生可以深度参与到人工智能理论与实践的每一个环节。
3、教学可视化
课程方面：方案面向中小学K12人工智能创新教育，提供可视化的教学场景，让学生可以在短时间内，理解人工智能实现原理及过程。设置有针对性、实用性的课程，符合K12人工智能创新教育的实际情况，依靠全程可视化的教学，学生可以更快的进入学习状态。
底层架构设计：方案采用业内先进架构，每一层进行了可视化呈现，系统性能、网络性能、存储性能均能以动态画面的方式，供管理员查看，极大的简化了管理难度，发现故障可以立即处理，不影响正常教学使用。
4、模块化、灵活扩展
课程方面：将教学、实验步骤进行合理的拆分，包装。对应知识点分模块、分步骤教学、实践，条理清楚，逻辑顺达。进行合理的课程与实验安排，方案设计的课程、教案可供教师灵活调整。
底层架构设计：方案采用业内先进的云技术，对算力中心进行资源池化，可实现资源的灵活扩展，像搭积木一样进行算力中心的搭建，根据需求，可灵活调整部署规模，做到即插即用，即扩即用。
5、分层部署
底层架构设计：方案采用分层架构，实现IaaS、PaaS、SaaS多层架构，同时在底层实现基于分布式存储的灵活扩展功能。采用云架构等一系列的数据中心级解决方案，为人工智能实验室的建设提供强有力的底层算力支持。