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项目所在地:**省
为便于供应商了解采购信息,根据《物资服务集中采购需求管理暂行办法》等有关规定,现将智慧课程高等教育服务的采购意向公开如下:
| 1 | 智慧课程高等教育服务 |
采购内容:环境工程专业大模型,以及基于环境工程专业大模型的八门智慧课程:《空间数据可视化》《系统仿真》《空间智能前沿专题》《环境与决策模拟》《机器空间认知》《环境学》《环境仿真》《无人平台监测》
采购数量:9套
主要功能或目标:1.开发环境工程专业大模型,以本地+云端的形式部署 2.提供智慧课程建设服务
需满足的要求:环境工程专业大模型具备功能 : 一、环境工程大模型 开发环境工程专业大模型,以本地+云端的形式部署,乙方需提供以下服务和功能: 1.将多种形式的学科领域数据转化为结构化、高质量的练习数据,对数据进行去重和清晰,为模型练习提供可靠支持。练习语义标注模型,对低质量、不规范语料进行标识和过滤。对不同的语义形态进行归一化处理。将练习数据通过**模型与学科知识体系关联,形成结构化、层次化的练习语料基座。 2.模型需具备以下功能: (1)深度知识问答:支持深度学科知识问答、经典问题分析、课程辅助答疑; (2)知识清单推荐:根据用户提出的问题,自动推送知识清单,包括知识主题、知识点、知识点描述等; 3.AI学习路径:基于用户问题生成学习路径,包括前置知识、深入理解、相关学习等。 4.门户建设:乙方需设计门户首页,支持统一身份认证和角色识别。 5.乙方为大模型建设提供环境工程专业知识库,结合知识图谱与RAG技术形成结构化、可检索的知识底座。支持自由知识库与公有**库的融合,打通多源异构知识数据,实现统一。 智慧课程服务功能 1.能够支撑AI翻转课堂的实施 2.能够提供教学运行管理的功能 3.提供AI教研、AI自学、AI预警等功能 4.能够根据各课程的特点,提供定制化服务
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一、环境工程大模型 开发环境工程专业大模型,以本地+云端的形式部署,乙方需提供以下服务和功能: 1.将多种形式的学科领域数据转化为结构化、高质量的练习数据,对数据进行去重和清晰,为模型练习提供可靠支持。练习语义标注模型,对低质量、不规范语料进行标识和过滤。对不同的语义形态进行归一化处理。将练习数据通过**模型与学科知识体系关联,形成结构化、层次化的练习语料基座。 2.模型需具备以下功能: (1)深度知识问答: (2)知识清单推荐: 3.乙方为大模型建设提供环境工程专业知识库,结合知识图谱与RAG技术形成结构化、可检索的知识底座。支持自由知识库与公有**库的融合,打通多源异构知识数据,实现统一。 二、课程建设 乙方在环境工程大模型基础上,建设《空间数据可视化》《系统仿真》《空间智能前沿专题》《环境与决策模拟》《机器空间认知》《环境学》《环境仿真》《无人平台监测》八门智慧课程,具备以下功能。 1.乙方须依据甲方提供的课程教学大纲、教案、课件等教学材料,为每门课程制作成体系的线上视频课程。视频课程须覆盖课程所有核心知识点,并满足以下要求: 2.乙方须为每门课程构建一个集成化的课程教学管理门户(或主页)。该门户作为师生开展教学活动的统一入口,应界面清晰、导航明确,: 3.乙方需提供课程与教学运行管理功能, 4.乙方须为每门课程构建一个结构化、可被AI智能体调用的课程知识库。 5.教学**库建设 6.AI赋能教学工具集 7.乙方需为每门课程提供学生端的智能化学习空间 8.****评估中心 三、智能体建设 1.乙方须为招标范围内的每门课程构建并部署专用的AI智能体: 四、知识图谱 1.课程知识图谱,乙方根据甲方课程**,形成课程知识图谱,具体要求如下: 2.学生能力图谱 3.学习问题图谱 4.专业(学科)知识图谱 五、其他 乙方承诺所建系统是一个开放、可集成的平台,具体要求如下: (1)数据输入:乙方应支持通过模板文件批量导入课程、学生、教师等基础数据。 (2)系统内产生的所有核心业务数据(包括但不限于用户、课程、学习行为、交互、成绩与评价数据),其所有权和完全使用权归甲方所有。乙方必须确保上述数据能够被甲方完整、准确、便捷地获取与使用 | 116.00 | 2026年03月 | 无 |
注:1.本次意向公开的采购意向仅作为供应商了解初步采购安排的参考,采购项目具体情况以最终发布的采购公告和采购文件为准;标书代写
2.供应商可以通过采购平台反馈参与意向和意见建议。
联系人:李老师
联系方式:132****9375