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数智化驾驶舱建设规划服务（2025ZX0368）采购公告

全部类型云南昆明2026年03月02日

公告详情

项目名称	数智化驾驶舱建设规划服务	项目编号	****
公告开始日期	**** 18:09:48	公告截止日期	**** 19:00:00
采购单位	点击登录查看	付款方式	收到信用证后付100%
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签约时间要求		到货时间要求
预算总价	￥197000.00
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含税要求
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安装要求
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供应商资质要求	符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件
公告说明

采购清单1

采购商品	采购数量	计量单位	所属分类
数智化驾驶舱建设规划服务	1	项	信息化规划服务

品牌
型号
预算单价	￥ 197000.00
技术参数及配置要求	一、现有系统摸底与数据支撑能力评估优化方案 1.1现有系统摸底摸底范围：全面覆盖学校现有教务系统、学工系统、在线学习平台、科研管理系统、人事系统等所有教学和管理系统。摸底内容：需调研各系统的使用现状（使用频率、用户反馈、功能满足度）、数据存储情况（位置、格式、质量、更新频率）及数据流转路径。摸底方法：采用问卷调查、师生及管理员访谈、系统后台数据分析、实地观察相结合的方式进行。交付物：1.《系统清单表》；2.《数据资产目录》；3.《数据血缘图》；4.《数据流转图》。 1.2数据支撑能力评估评估方法：将师生数字画像及各项智能化应用（如学生能力画像、教师成长档案袋）分解为具体的数据指标，并制定数据标准（来源、格式、精度、完整性）。通过数据匹配度分析和数据质量评估（准确性、完整性、一致性、时效性），量化评估现有数据对各项应用的支撑能力，并绘制数据缺口图谱。交付物：《构建师生数字画像支撑力报告》（需包含针对学生能力画像、教师教学档案袋等多个具体应用场景的分析）。 1.3激励与监督方案激励机制：设计“教师绩效考核+学生学分认定”双轮驱动的数据贡献激励方案。例如，师生主动补全个人档案（如兴趣标签、项目经历）可兑换资源（如图书馆权限、课程券）或计入第二课堂学分。需提供数据贡献透明度看板。监督机制：建立数据质量责任矩阵，指定各部门为数据管家。引入数据质量评分卡（DQS），每月发布“红黄绿”榜单。部署自动化数据质量规则引擎（如学号格式校验），对异常数据实时告警。 1.4整合与优化策略集成策略：提出采用轻量级数据中台思路，通过中间件、API网关或企业服务总线（ESB）等技术，实现现有系统互联互通。数据打通策略：规划利用Hadoop/Spark构建校级数据湖，抽取各业务系统核心数据，形成统一的数据标准和数据模型，与数据中台对接。功能扩展策略：提出通过二次开发、插件集成或引入低代码平台的方式，对现有系统进行功能扩展和MCP服务封装。交付物：《现有系统整合与优化策略及实施路径方案》二、核心系统建设方案 2.1《学生数字画像与成长数据库设计方案》画像模型与参数：需至少设计两套可选的学生能力画像模型（如“学业、能力、品格、视野”四维模型或“知识、能力、职业素养”三维模型）。需增加“岗位胜任力契合度”维度。参数维度需详细阐述其教育理论依据（如布鲁姆认知分类学、多元智能理论）、数据来源（如教务系统、实训平台、企业实习评价）和采集方式。数据库设计：以学生学习行为数据为基础，设计学生成长数据库的核心数据维度，包括但不限于：学习行为数据（课堂互动、线上学习、实训实践）、知识与技能数据（课程成绩、证书竞赛）、服务管理数据（奖助学金、社团活动、心理咨询）。需明确各数据项的来源、更新频率和安全级别。交付成果：包含详细画像参数体系、数据库表结构设计、数据采集规范和隐私保护规范的完整方案文档。 2.2《教师数字画像与成长数字平台设计方案》画像模型与参数：设计教师教学档案袋和教师能力雷达图。参数维度需覆盖基本信息、教学实践、科研与社会服务、职业发展等。需特别增加“企业实践经历”维度以突出职教特色。平台功能设计： -教师能力雷达图：维度需包含师德师风、教学能力、科研能力等，权重可配置，能实时更新并支持与同职称平均水平对比。 -智能导航系统：可根据教师当前能力和发展目标，自动生成个性化成长路线图（如“2年内评副教授”所需达成的具体指标）。 -多维度评价模型：融合学生评教、同行评议、督导评价等数据，构建科学的评价模型。 -实施规范：需包含数据采集规范（自动采集与手动填报）、数据隐私与安全规范（数据脱敏、权限管理）、数据更新频率规范。交付成果：包含完整画像参数、平台功能模块设计、UI/UX原型草图及实施规范的方案文档。 2.3《数智化驾驶舱设计方案》总体架构：采用数据层、数据处理层、应用层的三层架构设计。前端采用ECharts/D3.js等主流可视化工具。功能模块设计： -核心指标展示模块：可视化展示学生能力发展、教师教学发展、学校整体发展（如就业率、科研产出）等关键指标。 -业务流程监控模块：对教学流程、学生事务、教师发展等业务流程进行可视化监控。 -数据分析与挖掘模块：内嵌多元线性回归、聚类分析等算法，支持学生能力分析、教师教学反馈和教育资源优化等深度分析。 -预警管理模块：建立规则预警和离群预警机制，实现学生学业预警、行为预警和教育资源预警等功能。 -用户场景设计：需分别针对校领导、教师、学生三种不同角色，设计差异化的应用场景和界面视图。交付成果：包含技术架构图、功能模块详细设计、三类用户场景界面原型及与现有系统整合策略的完整方案文档。 2.4《课程资源库提升改造方案》元数据标准：建立与师生数字画像参数维度强关联的统一元数据标准，标签需包含知识点、技能点、适用场景、难度等级、时效性等。资源分类体系：按照数字画像模型（如“知识/能力/职业素养”）对现有和新增资源进行分类。质量评估机制：设计自动化评估机制，引入大模型分析技术，对资源与教学目标的匹配度进行智能评估。 AI推荐引擎：规划开发基于协同过滤和内容推荐的混合推荐算法，实现资源的个性化推荐。交付成果：包含现状分析、改造目标、元数据标准、AI推荐系统设计和实施步骤的完整方案文档。 2.5《学生兴趣图谱与能力基线识别系统及“一生一策”成长方案》（1）兴趣图谱构建： -参数维度：包含静态（兴趣类型、强度）和动态（稳定性、发展轨迹）维度。 -算法模型：采用图神经网络（GNN）和时间敏感协同过滤（STS）等混合算法模型。 -数据采集：通过行为埋点、结构化数据、非结构化数据（NLP分析）及第三方API等多源数据进行采集。（2）能力基线识别： -评估模型：采用ARIMA时间序列模型预测能力增长趋势，结合组合赋权法确定维度权重。（3）“一生一策”成长方案： -路径生成算法：结合决策树（推荐必修内容）和强化学习（动态调整选修内容）生成个性化学习路径。 -动态适配机制：建立基于兴趣变化、能力未达标、市****
参考链接
售后服务

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