漫画丨树立正确政绩观——聚焦“关键少数”
在一个部门、一片区域，领导干部尤其是主要负责人，通常发挥着“指示器”功效。领导重视实地调研，基层就会更加求真务实；领导只看材料、只听汇报，基层就容易流于形式、轻视实效。因此，谈政绩观建设，务必紧盯“关键少数”。 紧盯“关键少数”，核心要抓好三个方面： 其一，理念上引领。领导干部首先要将“为谁创政绩、创何种政绩、怎样创政绩”这几个根本问题想明白、确立好。 其二，实践上垂范。不能仅仅在会议中提要求，更要在调查研究中、决策部署时、落实工作中真正作出表率。是否愿意去做那些短期见效慢但关乎长远发展的工作？是否愿意深
AI 赋能小学语文：核心素养下的德智融合新路径
核心素养视域下人工智能助推“德智融合”的教学实践探析——基于小学语文低段跨学科教学的案例摘要：本文立足小学语文低段跨学科教学现场，依据核心素养培育准则及于漪“德智融合”教育理念，深入探究人工智能赋能“德智融合”的实施路径：首要任务是明晰核心概念与特质；继而搭建“目标—工具—评价—优化”四维架构，结合《胖乎乎的小手》等具体课例，阐释情境营造、任务协同等场景中人工智能的适配策略与应用实效；最终提出优化工具配置、强化教师素养等推进对策。本研究旨在为该学段德智融合教学提供可复制的实践范本。关键词：核心素养；AI
美国律师如何用AI总结—《法庭上的AI证据》译文
🔐 美国律师如何利用生成式AI（9）《法庭上的AI证据》译文生成式AI作为法庭证据的实操指南 · 结论部分译者注：本文是对刊登于《米切尔哈姆林法律评论（Mitchell Hamline Law Review）》第52卷（2025年11月12日出版）的《生成式AI作为法庭证据的实践指南（Generative AI as Courtroom Evidence: A Practical Guide）》的译文，作者为 Neal Feigenson、Brian Carney。原文链接：https://open.mi
中小学智慧教育新趋势：为何“交互式课件”成AI教学关键？
AI助力教育：为何中小学课堂愈发依赖“交互式课件”？众多教师虽已启用智能教学工具，却普遍面临一个难题：学生虽感有趣，但知识掌握不扎实；教师耗费精力，成效却不显著。课件演示完毕，互动环节结束，AI也展示过了，然而一旦涉及理解、运用及拓展，学生便难以跟上节奏。症结通常不在于“工具过于新颖”，而是因为——学生缺乏足够的动手实践。在日益增多的优质课堂里，一种新模式正展现出显著优势：👉依托交互式课件的AI智能教学。一、何为“交互式课件”？它与传统课件有何区别？简而言之：传统课件侧重“教师演示”，交互式课件则侧重“学
AI为内部系统“补位”的实践反思
在日常业务推进中，无意间探索出一种AI在企业内部应用的冷门用法，实际操作后体会颇深，特此分享这段真切的工作历程及其引发的深度思索。无论是产品、运营还是其他职能，日常工作都依赖各类内部平台。然而实际使用中，这些系统难免存在缺陷、优化盲区或应急未及的细节，导致运营同学不得不投入大量精力进行批量数据修正与重复性操作，既耗时又耗力。典型场景如：集中调整一批商品属性或层级，将低等级商品批量升格；或筛选特定商品进行集中下架。过往这类任务要么纯手工逐个处理，效率低下且差错率高；要么求助于后端开发，或经历复杂的审批链条，
AI智能体：驱动行业决策变革的2026年蓝图
本报告全面展现了2026年AI智能体如何从理论概念迈向大规模商业应用的完整景象。其核心观点——AI智能体正从“生成对话”模式转向“自主执行”阶段，并以OpenClaw（龙虾）开源框架的崛起为关键转折点——已在实践中得到验证。1. 技术突破点：OpenClaw的“催化剂效应”报告准确预测了开源社区对产业的巨大推动力。2025年末，由奥地利开发者Peter Steinberger推出的OpenClaw，凭借其“自主调用工具并完成复杂任务”的能力，成功打通了从“能说会道”到“能干实事”的关键环节。截至2026年
AI赋能教育：创新实践与案例申报解析
一、 背景与时代趋势当前，教育领域已步入“人脑+外脑”协同的新阶段。过往教育主要依赖人脑，但随着大模型等技术的飞速发展，“外脑”（即人工智能）的崛起，既对传统人脑的教学模式提出了挑战，也带来了前所未有的机遇。教育的核心任务正逐渐转向人机协作，而其中关键始终围绕着“人”的培养与发展。这一转变与国家战略高度契合：“十四五”规划着力于构建高质量的教育体系，强调学生的全面发展和教师的整体素质提升。“十五五”期间，高质量教育体系依然是核心议题，旨在培养全面发展的人才，并在教育建设的质量上取得显著成就。在此宏观背景下
AI赋能教学提质，云龙教育改革实践丛书发布会圆满落幕
为紧跟AI时代教育发展潮流，深入探讨人工智能如何助力中小学课堂转型及新质课堂的构建路径，5月8日至9日，中国教育技术协会学术委员会在徐州市潇湘路学校，成功举办了人工智能助力课堂减负提质研修会及“徐州云龙教育改革实践系列丛书”发布会。出席本次活动的嘉宾包括中国教育技术协会学术委员会副主任刘雍潜、江苏省教育信息化与数据管理中心主任孙其华、徐州市教育局副局长张涛、徐州市云龙区委常委赵夫平、音像数媒管委会主任徐晨岷、徐州市云龙区教育局党委书记兼局长陈红艳，此外还有来自全国的众多教育专家及200余位骨干教师。此次研
AI赋能语文教学：策略与实践
人工智能在语文课堂中的实践应用讲座信息讲座提要面对生成式人工智能技术的飞速进步，AI已然能够深入并全面地融入备课、课堂教学及学习评估等多个教学环节。当下课堂教学所面临的核心议题，已从“是否采纳AI”转变为“如何高效运用AI”，旨在使AI切实服务于学科核心素养的培养。在此基础上，本讲座将以语文实践活动为主要梳理脉络，深入剖析AI的主要应用领域及其恰当的使用方法。报名二维码主讲人介绍黄惋莉，温州市教师教育院高中语文教研员、综合研究室副主任，高级教师，温州市教坛新秀，曾荣获浙江省基础教育成果一等奖（主要撰写人）
VJSP AI Code 上线 Review 模式，开启智能代码审查新篇章
代码审核效率迎来飞跃，AI 助力捍卫每行代码品质在团队协同开发过程中，代码审核是确保软件品质的核心步骤。不过，人工审核往往费时费力、标准难以统一，还极易忽略隐藏隐患。如今，VJSP AI Code 全新发布 Review 模式，专为代码审核场景量身定制，让 AI 化身为您的私人代码品质卫士。Review 模式是 VJSP AI Code 内置的智能审核功能，致力于代码品质分析与改进建议。它能自动扫描代码中的隐藏缺陷，检测风格统一性，并给出符合行业最佳实践的改进策略。区别于传统的代码检测工具，Review
江宁区开展小学人工智能通识教育专题教学研讨
5月7日上午，江宁区小学人工智能通识教育专题教学研讨活动在江宁未来科技城小学圆满落幕。本次活动由江宁区教研室主办，该校具体承办。江宁区信息科技教研员赵凯、未来科技城小学王林校长、张城静主任，以及来自开发区、禄口、秣陵、江宁各片的骨干教师，区人工智能教育中心组成员及初高学段骨干代表齐聚一堂。通过课例观摩、讲座交流与深入研讨，共同探索素养导向下的人工智能通识教育实施路径。第一节课由秦芬老师执教《比你还懂你的推荐算法》。秦老师从学生熟悉的数字推荐场景入手，激发探究兴趣。随后，引导学生拆解两类主流算法：一是通过“
AI × Web3 School 联合 W3PN，将隐私保护融入 Builder 实战全流程
“随着 AI Agent 逐步集成钱包功能、支付体系、数字身份、通信网络以及链上交互，隐私与安全已不再是空洞的概念，而是开发者在打造实际应用时必须直面的核心课题。Agent 能够获取何种数据、能代理用户执行哪些操作、以及哪些敏感信息可能被平台或链上记录所泄露，这些都需要在产品设计的初期阶段予以严谨考量。我们非常荣幸能与 Web3Privacy Now（W3PN）达成协作，把 W3PN 的 Privacy Academy、Builder Pack、隐私项目库、Privacy Explorer 以及 Cons
AI助力司法纠错：系统性筛查历史积案的潜能与局限
用算法为历史“体检”：论人工智能系统化筛查冤假错案的可能与边界一、问题的提出：从“被动纠错”到“主动发现”，“通过机器检视所有历史案件”的建议，切中了当前司法纠错机制的一个深层痛点：冤假错案的发现高度依赖“偶然性”——“真凶再现”“亡者归来”或当事人“十年申诉一朝见报”的戏剧性反转，固然震撼人心，但其背后是大量未能浮出水面的“沉默案件”。即使申诉渠道畅通，面对数以千万计的历史案件存量，仅靠人工逐案评查，无异于大海捞针。这一困境，指向了一个充满张力的命题：能否借助AI，对所有历史案件进行一次“司法CT体检”
智能时代中小学教师AI素养进阶策略
在智能时代的大背景下，中小学教师亟需具备一定的人工智能素养以适应变革。然而，现实情况是，许多教师在技术应用能力上尚显不足，缺乏人机协同教学设计的经验，且伦理规范意识有待加强。本文将聚焦于培训体系和教研共同体这两个核心维度，深入剖析教师人工智能素养的提升路径。在培训体系方面，提出构建涵盖人工智能基础培训、课程教学法培训、典型课例开发、线上线下融合交流等模块的分层分类培训框架，并形成“设计—实践—反思—改进”的可持续优化机制。在教研共同体方面，主张打通教学、研究与培训的壁垒，构建教师教研共同体，通过集体备课、
RAG工程实战：Naive RAG流程详解
在深入实践之前，我们有必要重申 RAG 的基本原理，这将指导我们在后续的工程开发中做出恰当的技术决策。数据是 RAG 运行的驱动力。输入低质量数据，必然导致输出低质量答案（Garbage In, Garbage Out）。这构成了 RAG 的关键所在。如何使计算机识别“苹果”与“水果”之间的关联性？其根本在于向量的运用。接下来，我们将利用 Python、LangChain 以及 HuggingFace 的开源模型，搭建一个完整的、可在本地运行的 Naive RAG 索引和检索系统。这段代码完整地展示了数据