文章核心观点 - 广州市海珠区正通过系统性的规划与实践，将人工智能深度融入基础教育全过程，构建“科技赋能、人文浸润”的智慧教育新生态，旨在打造一个可复制、可持续的区域教育数字化转型样本[1][8] 区域战略与顶层设计 - 海珠区制定了《海珠区中小学人工智能教育指导意见(2.0版)》，以“理念引领、平台筑基、数据赋能、实践创新、伦理护航”构建“五位一体”的系统实施路径[2] - 确立了四大核心目标：课程贯通、文化融合、教学创新与素养提升[2] - 计划在2027年前实现生成式人工智能工具在80%以上学校的常态化应用[2] 课程体系与教学融合 - 实现了人工智能教育在1至8年级的全覆盖，构建了“AI通识+学科应用”的双轨课程框架[2] - 着力开发10个以上“AI+非遗”等本土文化主题课程，打造“科技+人文”特色品牌[2] - 通过“AI+学科”融合课堂与“三课一问”实践模式，将AI技术融入德智体美劳“五育并举”全过程[3] - 在2025年11月的省级教研活动中，多所试点校通过公开课直播展示了“AI+非遗”跨学科融合的真实场景[3] 教师能力建设与教学成效 - 构建了“教师数智教学五维能力模型”，并通过“研训一体化”模式系统提升教师AI素养[4] - 教师使用AI进行学情分析、智能组卷的周活跃度达到89%[4] - 能熟练运用至少两种数据可视化工具的教师比例从不足20%提升至76%[4] - 海珠区课堂在“合作交流指数”等多个维度上已显著高于全省常模[4] 技术平台与数据驱动 - 依托“广州中小学人工智能教学平台”深化课程普及与教学改革[5] - 推广“AI备课助手”与“AI课堂分析系统”，助力教师实现从教学设计到学情诊断的智能化升级[5] - 完善“课堂教学评价指数模型”（即AI课堂CT智能扫描仪），通过师生互动、思维发展等九个维度进行数字化评价，推动教学决策从“经验判断”转向“数据驱动”[2][5][6] 试点示范与校园生态构建 - 遴选三所试点学校进行特色化探索，分别聚焦智慧课堂、AI课堂分析和智慧体育[7] - 广东实验中学琶洲学校被打造为“标杆”，实现了信息技术与教育教学的常态融合，并利用一体化智慧管理平台打破数据壁垒，推动精准施教和数据驱动治理[7] - 覆盖校园重点区域的智能感知网络已成形，AI可精准识别校门状态、护学岗履职等情况并实时预警[7] - 以广州市第五中学“数智科创中心”为代表，构建“课程学习—竞赛锻炼—科研实践”一体化创新人才培养链，发挥“领头雁”的辐射作用[6][8] 生态构建与区域影响 - 着眼于可持续生态构建，推动市、区两级教育数据互联互通，释放“海珠区教育大数据应用中心”的潜力[8] - 强化“政—研—校—企—家”多元协同，拓展AI实践基地与研学项目，旨在打造粤港澳大湾区具有影响力的科创教育高地[8] - 系统总结和推广“海珠经验”，期望为人工智能赋能“双减”政策落地、促进“五育并举”提供有效的区域范式[8]

据报道，IBM正就以约110亿美元收购数据基础设施公司Confluent进行深入谈判，此举旨在提升IBM捕 捉日益增长的云服务需求的能力。 在首席执行官克里希纳（Arvind Krishna）的领导下，IBM加强了对软件业务的关注，旨在利用云服务 支出的增加。 对Confluent的兴趣突显出，在企业竞相开发生成式人工智能（GAI）的推动下，对数据基础设施公司的 需求激增。今年5月，Salesforce同意以约80亿美元的价格收购软件制造商Informatica，以增强其人工智 能能力。 责任编辑：于健 SF069 据报道，IBM正就以约110亿美元收购数据基础设施公司Confluent进行深入谈判，此举旨在提升IBM捕 捉日益增长的云服务需求的能力。 据知情人士称，该交易最早可能于美国时间周一宣布。 Confluent是一个用于处理海量实时数据流（从银行交易到网站点击）的开源平台。今年10月有报道称， 在吸引了潜在买家的兴趣后，Confluent正在考虑出售，并已聘请一家投行来管理这一过程。 根据lSEG的数据，Confluent的市值约为80.9亿美元，而总部位于纽约的IBM的市值约为2878.4亿美元。 ...

制造业劳动力挑战 - 制造业面临人口老龄化加剧和年轻人从业意愿下降的挑战，超过40%的制造业Z世代员工正考虑在未来三到六个月内离职[1] - 技术迭代加快导致技能断档严重，学校培养与产业需求之间存在错位[1] - 全球制造业普遍存在人才短缺，例如美国制造业在2024年至2033年间将需要多达380万名员工，约有190万个职位可能出现空缺[3] 人工智能对制造业劳动力的影响 - 生成式人工智能被比喻为知识面广但深度较浅的文科生，工业领域需要更深层知识和更大量数据进行培训[3] - 目前由人工智能造成的失业规模尚不显著，在创造性和复杂工作上，人仍然是最好选择[3] - 自动化机器人和智能化工具已替代部分劳动力，但工业产业仍有庞大的人才需求[3][4] 未来制造业人才需求 - 制造业尤其需要具备基础科学知识和数字化能力的复合型人才，以判断人工智能输出结果的正确性[4] - 行业对人才的需求不再是单一专业，需要能适应未来快速变化的跨学科、综合性人才[5] - 企业如宁德时代每年招收大量高校毕业生，表明市场存在众多机会[4] 大学与企业在人才培养中的角色 - 大学与企业应在科研上扮演不同角色，企业更关注短期如五年的研发目标，而大学更容易诞生可能颠覆行业的创新想法[5] - 基础学科和研究被认为应由大学承担，因为其风险较高[5] - 大学需要培养具有终身学习能力的人才，以支撑未来三四十年职业发展，而非仅针对第一份工作[6] 技能转型趋势 - 受绿色转型、消费者行为变化和新技术应用影响，仅先进制造业领域就有2990万从业者需要改变其职业技能[5] - 每年只有40%的成年人会提升自身技能，难以完全满足转型需求[5] - 创新从实验室走向车间没有捷径，必须通过尝试实现[5]

生成式人工智能在教育领域的应用现状 - 生成式人工智能工具如ChatGPT和DeepSeek正被学生广泛用作学术助手 渗透留学申请文书和学术论文创作过程 [1] - 该技术为学习效率带来突破性提升 但同时也引发高校对学术诚信的严重担忧 [1] 主流AI工具的市场表现 - ChatGPT在2022年11月推出后迅速走红 一周内用户突破100万 月访问量达2100万次 [2] - 2023年1月底月活跃用户突破1亿 成为史上增长最快的消费级应用程序 [2] 高校对AI写作的政策分化 - 美国15所Top30高校包括宾夕法尼亚大学沃顿商学院和哥伦比亚大学明确禁止AI代写申请文书 违者取消申请资格 [3] - 耶鲁大学采取相对开放态度 鼓励将AI作为完善想法的辅助工具 但强调需保持学术诚信 [3] - 纽约市教育部担忧AI对学习产生负面影响 并关注内容安全性和准确性问题 [3] 学术出版机构的规则调整 - 《自然》杂志明确规定ChatGPT等人工智能软件不能被列为论文作者 以维护学术署名规范与责任 [3] AI检测技术的发展现状 - 高校引入Turnitin和The Checker AI等复杂工具应对AI代写风险 [4] - Turnitin技术基于超过25年积累的全球最大学术内容数据库 包含学生作业、学术出版物及网页内容 [4] - AI检测技术存在一致性、可靠性和透明度三大缺陷 [4] AI检测技术的具体缺陷 - 准确性方面：检测器易出现误报和漏报 人工撰写文本可能被误判 经过编辑或翻译的AI文本识别能力下降 [4] - 透明度方面：外界不了解检测器训练方式及判定逻辑 "突发性"和"困惑度"参数系统仍如黑匣子 [5] - 适应性方面：多数检测器基于旧模型训练 难以跟上新型生成式AI平台写作风格 [5] 人工检测的补充价值 - AI检测应作为教师助手 补充现有抄袭检测方法 [6] - 教授能较准确区分学生原创论文与ChatGPT生成论文 准确率达较高水平 [6] - 学生写作包含更多参与度特征 平均数量是AI文本的近三倍 包括个人叙述、反问句和说服性语言 [6] - AI写作倾向于堆砌事实 缺乏个性化和对话感 难以模拟人类独特写作风格 [6]