（一）师生发展：从技术应用到素养提升

新规范将师生发展列为首要评价维度，突出强调师生的AI素养培养。这包括三个层面：一是以人为本的AI意识，理解智能技术的基本原理和应用边界；二是AI社会责任，能够识别技术应用中的伦理风险；三是职业能力提升，掌握利用智能工具解决专业领域实际问题的技能。

在实践中，部分院校通过开设AI通识课程与专业融合课程，构建"AI+专业"的特色培养体系。例如，在机械专业中融入智能装备操作与维护内容，在护理专业中加入智能医疗设备应用?？?，使学生在掌握专业技能的同时具备数字化适应能力。

（二）智慧教学与实践：虚实结合的新范式

智慧教学和智慧实践构成了教学改革的双引擎。新规范将传统的"教育教学"细化为这两个维度，强调AI辅助的个性化教学设计和VR/AR、数字孪生等技术在实训中的应用。这种变革有效破解了职业教育中"高投入、高难度、高风险"的实训痛点。

评价标准关注教学资源的互动性和实训过程的真实性。优质的智慧教学资源应具备自适应学习功能，能根据学生学习行为数据调整内容呈现；智慧实训则需构建高度仿真的职业场景，支持从基础技能训练到复杂工艺流程演练的全流程模拟，使学生在安全环境中获得接近真实的实践体验。

（三）数智治理与服务：数据驱动的管理创新

数智治理能力成为衡量智慧校园成熟度的关键指标。新规范要求构建统一的数据中台，实现教学、管理、服务等各类数据的汇聚与治理，形成"全面感知、互联互通、数据驱动、精准服务"的现代化治理环境。

在具体实施中，院校需建立覆盖教学质量、学生发展、校企合作等关键领域的数据分析模型。例如，通过分析学生学习行为数据，为教师提供教学改进建议；基于企业用人需求数据，动态调整专业课程设置。这种数据驱动的决策模式，使校园管理从经验判断转向科学分析，提升了治理的精准度和效率。

（一）建立多维度评估体系

智慧校园建设效果评估应从数据质量、应用效能和师生体验三个维度展开。数据质量评估关注数据的完整性、一致性和时效性，确保决策依据的可靠性；应用效能评估侧重各系统的使用频率、任务完成率等指标，衡量实际运行效果；师生体验评估则通过满意度调查、使用行为分析等方式，了解用户需求满足程度。

部分先行院校已探索建立"智慧校园成熟度指数"，设置基础层、融合层、创新层三个等级标准，定期开展自我评估与持续改进，形成良性发展循环。

（二）聚焦关键应用场景

评估工作需聚焦教学、管理、服务中的关键场景。在教学领域，重点关注智能备课、个性化学习、虚拟实训等场景的应用深度；在管理领域，考察招生就业、校企合作、资产设备等系统的数据互通与业务协同水平；在服务领域，评估一站式服务大厅、智慧生活服务等场景的便捷性和智能化程度。

值得注意的是，应用场景评估不应追求"大而全"，而要结合院校自身特色和专业优势，打造具有辨识度的智慧校园应用模式。例如，工科类院?？芍氐惴⒄怪悄苁笛党【?，文科类院校则可在智慧管理和服务方面形成特色。

（一）构建坚实的技术基座

智慧校园建设需先筑牢人工智能基座和数据基座两大技术支柱。人工智能基座提供面向教学、管理、服务的AI能力支撑，包括智能语音、图像识别、知识图谱等基础能力；数据基座则负责数据的采集、治理、存储和共享，为各类应用提供高质量的数据服务。

院校在建设过程中应避免盲目追求技术先进，而要根据自身需求和财力状况，选择适宜的技术路线?？捎畔炔捎贸墒斓脑品窠饩龇桨?，降低建设和运维成本，同时为未来扩展预留接口。

（二）推动跨部门协同机制

打破"信息孤岛"是智慧校园建设的难点和重点。院校需建立跨部门的协同推进机制，由校领导牵头，信息技术部门、教学部门、管理部门密切配合，共同制定数据标准和业务流程。同时，要建立健全相关制度规范，明确各部门的数据权责和使用规范，确保数据安全与隐私?；ぁ?/span>

（三）注重师生能力建设

技术落地的关键在于人的能力提升。院校应制定系统性的培训计划，分层次、分类别开展师生信息素养培训。对教师重点提升信息化教学设计能力和智能工具应用能力；对学生侧重培养数字化学习能力和职业场景中的技术应用能力；对管理人员强化数据思维和智能决策能力。通过持续培训，使全体师生真正成为智慧校园的建设者和受益者。