ARM-08
受众：技术团队/CTO/投资人
平台架构+AI引擎+数据安全+系统集成
ARM-08 技术架构方案
版本： V3.0（2026年8月）
定位： ARM的技术架构设计，支撑教育模式落地的技术方案
知识图谱覆盖： 第48-50层（技术架构方案、数据安全体系、AI平台技术方案）
第一章 技术架构总览
1.1 设计原则
| 原则 |
说明 |
| 教育优先 |
技术为教育服务，而非教育迁就技术 |
| 开放可扩展 |
模块化设计，支持持续迭代 |
| 安全合规 |
数据安全、隐私保护为底线 |
| 兼容并包 |
对接现有教育信息化基础设施 |
| AI原生 |
AI不是附加模块，而是核心架构 |
| 成本可控 |
适应不同地区经济水平 |
1.2 技术架构分层
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 │
│ 教学应用 │ 管理应用 │ 评价应用 │ 家校应用 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 服务层 │
│ AI引擎 │ 课程引擎 │ 评价引擎 │ 数据引擎 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 平台层 │
│ 用户管理 │ 权限管理 │ 资源管理 │ 消息中心 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据层 │
│ 学习数据 │ 教学数据 │ 管理数据 │ 行为数据 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 基础设施层 │
│ 云计算 │ 网络 │ 终端设备 │ 物联网 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
第二章 AI引擎架构
2.1 核心AI能力
| 能力模块 |
功能 |
应用场景 |
| 自然语言处理 |
对话、问答、写作辅助 |
引导式AI对话、作文批改 |
| 知识图谱 |
学科知识结构化 |
个性化学习路径推荐 |
| 计算机视觉 |
图像识别、行为分析 |
实验操作评估、课堂行为分析 |
| 语音处理 |
语音识别、语音合成 |
口语练习、多语言支持 |
| 推荐引擎 |
个性化内容推荐 |
学习资源推送、题目推荐 |
| 数据分析 |
学情分析、教学分析 |
数字画像、增值评价 |
2.2 引导式AI引擎
ARM的AI引擎核心差异化：引导而非替代
用户输入 → 意图分析 → 引导策略选择 → 生成引导性回应
↓
┌────────┼────────┐
│ │ │
苏格拉底式 提供线索 反向提问
提问 （检验理解）
引导策略库：
| 策略 |
适用场景 |
示例 |
| 苏格拉底式提问 |
概念理解 |
"你觉得为什么这个方案更好？" |
| 线索提供 |
问题解决 |
"试试从XX角度思考" |
| 反向提问 |
深度思考 |
"如果改变这个条件，结果会怎样？" |
| 类比引导 |
抽象概念 |
"这就像XX一样..." |
| 分步引导 |
复杂任务 |
将任务拆解为小步骤 |
| 适时的沉默 |
需要独立思考 |
不立即给答案，等待学生思考 |
2.3 AI模型管理
| 能力 |
说明 |
| 多模型调度 |
根据任务类型选择最合适的AI模型 |
| 模型微调 |
基于教育场景数据进行专业化微调 |
| 内容安全过滤 |
多层过滤确保AI输出安全合规 |
| 效果评估 |
持续评估AI引导效果，优化策略 |
第三章 数据架构
3.1 数据模型
学生数据模型：
| 数据类别 |
具体内容 |
| 基础信息 |
学号、年级、班级 |
| 学习数据 |
作业完成情况、测试成绩、学习时长、知识掌握度 |
| 行为数据 |
课堂参与度、AI交互记录、项目完成情况 |
| 情感数据 |
情绪签到记录、学习状态评估 |
| 成长数据 |
综合素质评价、作品集、里程碑 |
教师数据模型：
| 数据类别 |
具体内容 |
| 基础信息 |
教师编号、学科、教龄 |
| 教学数据 |
课程设计方案、教学实施记录 |
| 专业发展 |
培训记录、认证等级、教研成果 |
| 评价数据 |
学生反馈、同行评议、AI督导数据 |
3.2 数据流架构
终端采集 → 边缘处理 → 云端存储 → 智能分析 → 反馈应用
│ │ │ │ │
学生端 网关 数据湖 AI引擎 个性化推荐
教师端 缓存 数据仓库 分析模型 数字画像
管理端 预处理 数据集市 可视化 教学改进
3.3 数据安全保障
| 安全措施 |
技术实现 |
| 传输加密 |
TLS 1.3 |
| 存储加密 |
AES-256 |
| 访问控制 |
RBAC + ABAC |
| 数据脱敏 |
自动化脱敏规则引擎 |
| 审计追踪 |
全链路日志 |
| 灾备恢复 |
多区域备份 |
第四章 系统集成方案
4.1 与现有教育信息化系统的对接
| 对接系统 |
对接方式 |
数据交互 |
| 国家智慧教育平台 |
API对接 |
资源共享 |
| 学校教务系统 |
标准接口 |
学籍、排课数据 |
| 区域教育云平台 |
混合部署 |
数据同步 |
| 家长端应用 |
APP/小程序 |
家校沟通 |
4.2 部署模式
| 模式 |
适用场景 |
特点 |
| 公有云 |
发达地区、民办学校 |
快速部署、弹性扩展 |
| 混合云 |
大多数公办学校 |
核心数据本地、计算在云端 |
| 私有云 |
对数据安全要求极高的场景 |
完全本地化部署 |
| 边缘计算 |
网络条件较差的地区 |
本地缓存+离线可用 |
附录：技术选型要点
| 领域 |
选型方向 |
| 大语言模型 |
国产大模型为基座，教育场景微调 |
| 知识图谱 |
Neo4j/国产图数据库 |
| 实时通信 |
WebSocket + 消息队列 |
| 数据存储 |
关系型+文档型+图数据库混合 |
| 容器化 |
Kubernetes + Docker |
| 监控 |
全链路可观测性 |