APPLICATION LOGIC
智能应用不是工具堆叠，而是可交付任务的业务闭环
QORA 将职业教育场景拆解为可执行任务：理解目标、调用资料、分析数据、生成成果，并把结果沉淀为下一次决策和应用优化的基础。
01
场景化进入
用户不需要理解复杂系统能力，只需从“专业建设、教学提效、教师发展、就业协同”等任务场景进入。
02
智能体执行
每个应用内置任务流程、知识规则、数据读取和工具调用能力，自动完成分析、生成与校验。
03
成果型交付
输出的不只是回答，而是可编辑、可追踪、可复用的报告、方案、清单、画像和行动建议。
AI APPLICATION MATRIX
QORA 智能应用矩阵
围绕学校管理、专业建设、课堂教学、教师成长、校企就业与资料处理等核心任务，提供可独立部署、可组合升级的 AI 应用能力。
AI 校长助理
校级决策智能应用
把招生、专业、就业、科研、师资等数据汇聚为决策看板。
- 指标监测与预警
- 年度规划建议
- 会议材料生成
AI 专业建设官
专业建设智能应用
围绕产业需求、岗位能力、课程结构形成专业诊断与优化方案。
- 专业结构诊断
- 课程体系重构
- 建设任务拆解
AI 教研助手
教学提效智能应用
支持教案、课堂活动、评价任务与教学资源快速生成。
- 教案生成
- 课堂活动设计
- 作业与评价生成
AI 教师成长顾问
教师发展智能应用
建立教师能力画像，生成个性化发展路径与研修建议。
- 能力画像
- 培训路径推荐
- 成长报告生成
AI 就业协同官
产教就业智能应用
连接岗位、企业、学生与课程，提升实习就业匹配效率。
- 岗位能力匹配
- 实习就业推荐
- 企业需求分析
AI 文档研究员
资料处理智能应用
解析 PDF、Word、表格等资料，自动提取关键信息并生成结构化结果。
- 资料解析
- 信息提取
- 报告汇总
TASK WORKFLOW
从一个业务问题到一份可交付成果
每个智能应用都遵循统一的任务闭环，保证结果既能快速生成，也能被管理、审核和持续优化。
1
识别任务
从用户问题识别业务目标与成果类型
2
接入资料
读取文件、数据、标准和历史材料
3
智能分析
完成诊断、匹配、建模与风险识别
4
流程编排
调用工具与知识库，分步骤执行任务
5
成果生成
输出报告、方案、清单和行动建议
6
持续优化
沉淀反馈数据，优化下一次应用结果
像使用一个专业团队一样使用 AI 应用
QORA 智能应用把专家方法、行业知识、任务流程和交付模板封装起来，让院校能够以更低门槛完成过去需要多角色协同的复杂工作。
✓面向管理者、教师、项目团队的不同入口
✓支持资料上传、任务拆解、结果追踪与报告导出
✓可与工具类产品、解决方案和生态能力组合升级
✓适配职业教育场景，不只是通用 AI 问答
QORA 智能任务工作台示例：专业建设诊断任务正在执行
运行中
正在生成专业建设诊断报告已完成产业趋势识别、岗位能力匹配、课程结构对标。
建议动作补充区域产业数据，重点优化“课程模块—岗位能力”对应关系。
18问题项
6重点建议
1报告草案