为贯彻落实国家教育数字化战略行动，进一步总结推广各地各校推进教育数字化转型的经验做法，省教育网信办开展了全省教育数字化年度创新案例征集工作，经单位申报、专家审核等环节，确定20个创新案例，其中，基础教育组、高等教育组各10个。希望各地各校要结合工作实际，认真研究借鉴入选案例的实践经验，不断创新工作举措，为加快教育数字化转型、赋能教育高质量发展作出新的更大贡献。

苏州市姑苏区既是全国唯一的历史文化名城保护区，也是赓续千年府学、百年新学的教育高地。长期以来，学业质量监测存在监测数据粒度不一、数据分析维度不全、测评数据效度不高等痛难点。破局学业质量监测实施难、分析难、见效难困境是姑苏区亟待解决的重大课题。

（一）理念思路创新：基于深度学习的实践路径构建

姑苏区基于深度学习理论，把学科习题的结构化关联作为重点突破口，提供师生精准的教学材料；准确把握学生学情，为教师设计教学方案，落实教学目标锚定方向；以个性推送和数据分析为重要手段，形成“目标导向-过程干预-能力发展”的学业质量监测常态化实施路径，推进教育正向发展。

（二）方式方法创新：借力人工智能的系统建设应用

姑苏区打造“学业大数据”智能诊断分析引擎，通过知识图谱标准、数据分析模型以及应用跟踪服务三擎联动，实现提高学业监测实施水平，提升数据应用价值，提质师生教学效能的姑苏“AI+”教育新模式。

1.知识图谱筑基，让数据来源“看得见”。姑苏区依据国家课程标准，系统构建学科三维评价指标；形成覆盖全学段的学科知识图谱标准；自主组建区域精准题库，基于DeepSeek开发自动处理习题语义提取、知识节点匹配、难度系数标注的模型，实现习题与知识点智能标注。保证统一规范的数据来源，极大减轻了教师负担。（图1）

图1 知识图谱标准标注示意图

2.智能分析赋能，让精准教学“落得实”。发挥人工智能数据分析优势，自动生成基于内容维度、能力维度等多维可视化数据图表,实现学业监测分析的纵向深入。（图2）生成班级、学校、区域发展评估报告，便于教育管理者、教师横向比照，全方位了解态势，发挥数据价值，落实“精准教”“精准育”。

图2 数据分析模型示例

3.长链跟踪驱动，让个性学习“过得硬”。基于推荐算法，根据学生答题情况，构建“错题解析-资源推送-巩固练习”智能学习链，缩减学生知识漏洞修补周期；自动汇聚德、智、体、美、劳等数据，生成综合素养报告，落实五育并举，让学生个性成长成为可能。

（三）体制机制创新：构建人机协同的常态正向循环

姑苏区聚焦“数据驱动、人机互哺、长效运营”三大核心，常态化推进学业质量监测，不断提升教师数据应用能力，反哺数据精准性，形成“治理-应用-生态”三位一体的学业质量监测新机制。