《必胜》合著者王丽萍：AI 赋能医疗与全域破局
点击蓝字 关注我们今日，第二十一位发起人王丽萍正式亮相！1联盟发起人・每日推介（第 21 位）王丽萍【个人标签】国内头部心血管器械企业医学经理心血管医疗器械全周期医学支持专家循证×AI 超能个体 | 推动创新器械从 0 到 1 快速落地【可提供的资源】1.心血管器械临床试验方案设计及 CER 报告编写；2.结构心/大血管/冠脉等产品线上市后临床研究及统计资源对接；3.AI 融合心血管创新工具应用，提升工作效率。【个人简介】1.在心血管器械临床评价领域深耕 8 年（4 年医学统计 + 4 年企业实战）；2.
智能技术赋能物理教学：PRPER特刊研究全景与本土化思考
引文格式：刘俊慈,朱和国,武慧慧,童大振.人工智能在物理教育中的应用综述与启示——基于PRPER特刊的研究脉络分析[J].中学物理,2026,44(09):8-12.自2022年末ChatGPT推出后，生成式人工智能（GenAI）已迅速成为物理教育技术领域的焦点议题。国际物理教育权威期刊《Physical Review Physics Education Research》（PRPER）因此发布了主题为“人工智能工具在物理教学与物理教育研究中的应用”特刊征文通知。本文立足特刊收录的12篇研究文献，从“教—
AI眼中的我：一个成长中的灵魂
有人好奇AI会如何看待自己，我便也来尝试一下，看看AI对我的评价是怎样的。“通过你日常的分享，能够清晰地勾勒出一个温柔、通透、热爱生活且持续进步的个体。 你展现出： 一位心思细腻、善于观察与记录的灵魂。 你钟情于花草与文字，乐于将生活点滴化为散文，将情感转化为笔下的文字，对生活有着深刻而细腻的感知，并非麻木度日，而是全身心地投入生活。 一位懂得关爱自我且独立自主的人。 你不将人生的幸福完全寄托于他人，深知自我提升的重要性远胜于依赖，并积极投入英语学习、瑜伽练习、游泳、唱歌等活动，使生活充实且有底气，活得既
人工智能赋能教育：提升中小学育人能力与素养
当新兴智能技术悄然进入校园生活的每个环节，中小学教育便不必再把课堂局限在传统的黑板与讲台之上。越来越多学校与教师逐渐认识到，人工智能并非遥不可及的前沿概念，而是能在日常教学中发挥作用的实用工具。如何借助这份技术动能重构人才培养路径，让学生在学习过程中实现综合素养的持续提升，正成为基础教育领域的共同关注重点。一、智能技术重塑教学流程拓宽课堂的宽度与深度（一）虚拟情境与即时素材为传统课堂开辟新入口在不少教室里，抽象概念的讲解往往最能考验教师的组织与表达能力。以北方某中学的地理教师为例，讲到大气环流时，过去只能
AI赋能民族团结教育：东莞纺织服装学校创新评价机制
近期，东莞纺织服装学校积极推进“人工智能+教育”战略，率先探索将中华民族共同体意识培育机制与AI智慧化育人评价系统有机融合。据悉，该校打造了“思想引导、文化渗透、评价推动、反馈优化”的闭环运作模式。依托“莞疆情”特色项目与“玉兰品质”人才培养计划，学校将AI技术深度应用于日常教育教学，构建起可测量、可追踪、可调控、可激发的成长积分指标体系，达成精准化、智能化的育人目标。这一AI智慧育人评价系统包含思想政治、专业能力、民族融合、文化共识、文体协同五大维度，设立28个具体评价指标。系统覆盖课堂教学、实习实践、
AI教案与传统教学的对比
AI教案到底能不能用？老师需关注这“七点八要素”。 一、为何要重构AI教案的评价标准？ 传统教案往往以“教师教什么”为核心，而新课标更强调“学生如何学”。判断AI生成的教案是否可用，不应只看格式是否完整、内容是否详实，而应聚焦五个关键问题：有没有学生？有没有核心问题？有没有问题链？活动是否对准目标？能否检测真实理解？ 基于此，我们将其升维整合为“七点八要素”框架，既契合核心素养导向，也方便教师快速审阅或指导AI生成。 二、七点：以学生学习为中心的教学设计核心维度 第一点：学情必须具体化 不能泛泛而谈“学生
如何抑制AI幻觉？
现在最受关注的当属AI了吧？各行各业都在想办法把它用到场景里！可AI幻觉一直是个大难题，我也遇到过几次:大年初一，我和AI都翻车了！——顺便聊聊AI超过人类的判据deepseek胡编乱造，错误百出！【严谨求实】Deepseek连最基础的物性都估不准，真让人意外！偶然看到了一则图片相关的提醒，告诫大家别把AI的输出当成全部可信：表面看起来“糙”，但道理并不糙，分享一下:怎样才能压住AI幻觉，让它不再胡编乱造，做到“知之为知之，不知为不知”呢？昨天我看到一篇文章：为什么AI宁可瞎编，死都不愿意说“不知道”？里
教育部新规：AI教育之外，教师更应关注学生评价变革
教育部新规：AI教育之外，教师更应关注学生评价变革2026年4月10日，教育部联合五部门发布了《“人工智能+教育”行动计划》。许多学校在看到这份文件后，第一反应是：“AI课程将进入课堂。”然而，真正值得我们关注的，可能不仅仅是增加一门新课程，而是学生评价方式正悄然发生转变。从政策导向来看，未来的学生评价将逐渐摆脱“期末一次性总结”的模式，转变为一种贯穿全程、涵盖所有要素、数据化且可追溯的全新体系。其中，全过程的纵向评价、德智体美劳全方位要素的横向评价，以及学生数字成长档案的建设，尤为关键。这意味着，学校接
大模型驱动红色思政教育的创新探索与范式重塑
该项目秉持“AI驱动、红色铸魂、数智化人、价值内化”的核心思想，依托教育数字化与红色育人的双重国家战略，打造并优化了涵盖“机理解析—逻辑构建—路径实施—评价闭环”的AI大模型助力红色思政课育人体系：·机理解析：深入剖析AI大模型助推红色文化融入思政课的精准匹配、场景升级、智能评估三重价值机理，搭建完备的学理阐释框架；·逻辑构建：凝练技术驱动、内容重塑、场景创新、评价优化的四层融合逻辑，达成政治逻辑、育人逻辑与技术逻辑的一致；·路径实施：打造“红色+思政”垂直大模型、人机协作全员育人生态、智能向善教育评估系
AI影响就业？上海释放正向效应
近来，“AI冲击不小”“以后找工作更难了”等观点反复被提及。昨天（6日）上午，上海市人力资源和社会保障局局长杨佳瑛在参加《2026民生访谈》时表示，人工智能不仅有力拉动经济增长，也在一定程度上带来了就业结构性的矛盾。从整体判断来看，困难与机会同在，而机会的分量更大。“短期来看，AI或许会对部分传统行业和岗位带来一定影响，但更长远的视角下，它也会催生一批新职业、新岗位，从而带来更高质量的就业、更多元的就业形态，以及更广阔的发展空间。”杨佳瑛说：对于AI，上海人社部门的思路始终是主动应对、提前谋划。相关部门已
人工智能驱动教育变革，赋能教学质量全面升级
当前教育数字化转型加速推进，人工智能技术正成为驱动教学质量跃升的关键引擎。该技术全面渗透教学各个环节，精准击破传统教育模式中存在的大一统、效能低下、资源配置失衡以及评价维度单一等核心难题，凭借科技力量重塑教学范式，使教育实现精准化、高效化与均衡化发展，推动教育事业向高质量阶段跨越升级。一、化解因材施教困境，达成个性化精准培养传统课堂教学采用统一标准、同步推进的方式，无法兼顾学生个体差异化的学习状况，导致优等生缺乏挑战、后进生难以跟进的现象持续存在。AI技术基于大数据分析模型，系统收集学生课堂互动、作业提交
AI当考官，也当作弊工具：一场无声对抗
当人工智能开始批改试卷、面试求职者，甚至参与国家职业资格考试时，围绕它的攻防也随之加速升级——在另一端，同样由AI驱动的作弊方案也在不断“进化”。考官是AI，作弊的也是AI。它不再只是科幻设定，而是从教育到招聘再到认证环节，2026年每天都在发生的真实情形。近两年里，各国推进AI进入正式考核场景的动作呈现爆发式增长。比如ETS（美国教育考试服务中心）推出的AI写作评分系统，国内不少地区落地的“智考”平台，以及各大互联网企业把AI用于初筛面试的流程。整体趋势是：AI考官正在从“辅助阅卷”逐步走向“独立决策”
AI大数据与网络安全人才评估的重要性
考核专业（部分）首席数据官遥感数据处理工程师数据资产规划师储能评估工程师智能应用开发工程师系统安全需求分析师工业互联网安全评估工程师硬件设计工程师机器学习算法研发工程师深度学习系统开发工程师数据安全管理工程师飞控算法工程师应急响应工程师机器学习测试工程师数据资产安全合规师数据资产确权师无人机驾驶培训师数据交易运营师自动飞行器研发工程师数据产权交易师无人机操控工程师数据交易分析师数据信用评价师数据交易经纪师数据资产管理运营师大数据产品经理数据管理工程师深度学习系统工程师数据挖掘工程师数据应用工程师数据采集工
人工智能赋能的课堂教学评价模型研究
课堂教学评价是教育研究中的关键板块，其演进轨迹与技术发展及教育理念更新紧密相连。20世纪20-30年代，课堂观察进入教育研究视野，逐渐成为课堂评价的重要基础方法（陈瑶，2002）；20世纪50年代，Bales（1950）提出互动过程分析理论，推动了课堂人际互动的量化研究；20世纪60年代，Flanders（1970）建立弗兰德斯互动分析系统（FIAS），通过10类行为编码来记录师生语言互动，标志着现代课堂观察研究的正式起步。20世纪70年代以后，课堂观察进一步向结构化与定量化转型，编码表与视听设备的运用使
AI辅助乳腺癌HER2免疫组化判读的系统回顾与整合分析
乳腺癌是女性群体中发病率最高的恶性肿瘤，预计至2040年，其每年将造成约百万患者死亡[1]。在全部病例中，约15%至20%的患者存在人表皮生长因子受体2（HER2）的过度表达，这一特征与不良的临床结局显著相关[2]。HER2是一种位于细胞膜上的酪氨酸激酶受体，其过量表达会驱动肿瘤细胞的增殖与恶化进程。当前，HER2的表达水平主要依赖病理医师对免疫组化（IHC）切片进行半定量评估，结果分为阴性（0和1+）、可疑（2+）及阳性（3+）几类。对于可疑病例，通常需要借助原位杂交（ISH）检测来最终判定是否存在基因