人工智能教育辅助软件开发标准化管理规程——聚焦人工智能基础软件开发

第一章 总则

第一条 为规范人工智能教育辅助软件（以下简称“AI教育辅助软件”）的开发过程，保障软件质量，促进人工智能技术在教育领域的健康、有序应用，依据国家相关法律法规及标准，制定本规程。

第二条 本规程适用于以人工智能基础软件为内核，面向教育场景研发的辅助教学、学习、评估、管理等软件的设计、开发、测试、部署与维护活动。

第三条 人工智能基础软件开发应遵循安全性、可靠性、隐私保护、公平无歧视、可解释性及教育适用性原则，确保技术服务于教育目标。

第二章 组织与职责

第四条 开发组织应建立标准化的质量管理体系，明确项目负责人、需求分析、算法设计、软件实现、测试验证、安全合规等岗位职责。

第五条 应设立伦理与安全审查小组，负责对AI基础软件中涉及学生数据、算法决策、内容推荐等关键环节进行合规性与伦理风险评估。

第三章 需求分析与教育场景适配

第六条 开发前须进行教育需求分析，明确教学目标、适用学段、学科范围及用户群体特征。AI基础软件的能力设计应贴合教学大纲与学习科学原理。

第七条 需求文档应包含功能需求、性能需求、数据需求、接口需求及教育场景约束，并对可能的风险进行预判。

第四章 数据管理规范

第八条 训练数据与运行数据的采集、存储、使用应遵守个人信息保护相关法规，坚持最小必要原则。涉及未成年人的数据须获得监护人明确同意并采取加密脱敏措施。

第九条 数据集应进行质量评估与偏差检测，避免因数据偏差导致教育评价不公。应建立数据版本管理与溯源机制。

第五章 基础软件开发规范

第十条 人工智能基础软件开发应采用模块化、可配置的架构设计，核心算法模块应具备可替换性与可验证性，便于教育场景的定制化适配。

第十一条 算法模型的选择与训练应文档化，记录模型结构、超参数、训练环境及评估指标。模型输出应设置置信度阈值，对低置信度结果明确提示。

第十二条 软件应提供标准API接口，支持与学习管理系统、内容资源平台等教育信息系统的安全集成，接口设计须符合国家教育信息化相关标准。

第六章 测试与验证

第十三条 开发过程须实施单元测试、集成测试、系统测试与验收测试。针对AI基础软件的算法效果、鲁棒性、响应时间和并发能力进行专项测试。

第十四条 应开展教育场景下的实证验证，评估软件对学生学习效果、教师工作负担及课堂交互的影响，形成验证报告。

第十五条 安全测试应覆盖数据泄露、对抗样本攻击、模型滥用等风险场景，确保软件在异常输入下的可控性。

第七章 部署与运维管理

第十六条 部署环境应满足教育机构网络与信息安全要求，支持本地化与云端部署的差异化配置，并提供版本灰度发布与一键回滚能力。

第十七条 建立运行监控与日志审计机制，对AI基础软件的调用量、响应状态、异常事件进行实时监测，日志保留期限不少于六个月。

第十八条 软件更新须经过变更评审与回归测试，重大算法更新应重新进行教育适用性评估，并向用户明示更新内容。

第八章 文档与培训

第十九条 开发全过程应形成完整文档，包括需求规格、设计说明、算法说明、测试报告、用户手册及运维指南，文档须随软件版本同步维护。

第二十条 应为教育用户提供必要的使用培训与技术支援，公开AI基础软件的能力边界与适用条件，帮助教师理解并合理使用辅助工具。

第九章 附则

第二十一条 本规程由开发组织质量管理部门负责解释，自发布之日起施行。各项目组可依据本规程制定实施细则。

第二十二条 本规程与法律法规或上级标准不一致时，以法律法规及上级标准为准。