关于开展首批百门人工智能赋能本科课程培育工作的通知

发布时间：2025-11-25

各学院（部）：

为积极落实国家教育数字化战略行动，加快课程数智化建设，深入推进课堂教学革命，提升课程建设质量，经研究决定开展2025年度本科人工智能赋能课程培育建设工作。现将有关事项通知如下：

一、培育范围

（一）申报课程应为纳入我校本科人才培养方案的课程。

（二）课程至少经过2个教学周期的建设与完善。

二、申报条件及要求

（一）课程内容须确保无思想性、导向性和科学性错误，无国家安全、保密等敏感信息，不侵犯他人（或组织）的知识产权。

（二）课程负责人要坚持正确的政治方向和价值取向，近两年，课程负责人和教学团队无教学事故和师德师风问题。且课程负责人需主讲本课程不少于2轮次。

（三）课程建设团队应结构合理、分工明确，成员素质优良，具备扎实的教学能力和丰富的教学经验，学术水平突出，教学改革意识敏锐，能熟练运用人工智能技术提高教学质效。同时，具备完善的集体教研制度，确保课程建设有序推进、持续优化。

（四）课程应充分体现AI技术与学科教学的深度融合，对教学设计与教学内容、教学场景与教学资源、教学模式与学习方式、学情分析与教学评价等方面进行全面改革创新，为学生提供更为灵活、个性化的学习体验，全方位提升课程教学质量。

（五）每位教师作为项目负责人申报的项目不得超过1项，作为团队成员参与的项目不得超过2项。

（六）课程建设平台可为学校网络教学资源所涉平台，现已开通AI建设功能，申报教师可自行选择。

三、建设内容

（一）课程模块建设

课程模块包含但不限于以下模块：课程概述、课程简介、课程设计、教学团队、教学资源、知识模块、实践教学、课程图谱、新形态教材、人工智能技术应用等。

（二）课程图谱建设

1.建设完整的课程图谱一般包含课程知识图谱、问题图谱、思政图谱、目标图谱、课程特色图谱等图谱体系。原则上单门课程建设知识点不少于80个，考核知识点不少于50个，每个知识点包含知识点画像、知识点学习路径、知识点详细信息，知识点层级应梳理到3至4级。课程知识图谱建设完成后应及时开展教学实践。同时，应对知识图谱持续建设、不断完善。

问题图谱：梳理学科典型问题链，关联知识点与解题逻辑，支持学生自主探究；

思政图谱：挖掘课程思政元素，如学科发展史中的科学家精神、社会应用价值等，实现知识传授与价值引领融合；

目标图谱：以课程目标关联知识点，助力课程目标达成。

自主搭建图谱：鼓励师生基于教学需求动态创建专题图谱（如实验流程图谱、跨学科知识关联图谱），通过可视化界面实现知识脉络动态更新。

2.课程负责人须保证课程知识图谱中提供的MOOC、教材、虚仿、测试等资源均无政治性、科学性错误及违反国家法律法规的问题。重视版权和知识产权问题，构建课程内容所使用的图片、音视频等素材应注明出处。

（三）AI技术赋能教学场景建设

开发AI工作台，包含但不限于以下功能：

1.利用AI教案、AI出题、AI批阅、AI实践作业查重、文献阅读、视频理解、AI翻译、AI实践、智能编写等AI工具促进建课、用课智能化。

2.学情分析引擎：实时抓取课堂互动数据（如答题正确率、讨论活跃度）与课后作业数据，生成班级/个体学情画像，辅助教师调整教学策略；

3.资源管理中枢：整合MOOC/SPOC视频、教材、试题库等资源，支持标签化检索与智能推送。

4.引入AI助教/学伴，实现7×24小时智能答疑，基于学习行为数据推送个性化学习资源包。

（四）教学模式与评价创新体系建设

探索“师/生/机”协同教学模式：

1.课堂互动转型：利用AI实时分析学生课堂表现的反馈数据，智能推荐互动策略（如分组讨论、即时测试），提升课堂参与度；

2.专属AI模型训练：结合学科需求，引导学生参与轻量化AI模型训练，深化“AI+学科”融合认知；

3.动态评价体系：通过AI采集学习全周期数据（课前预习、课堂互动、课后实践），生成包含知识掌握度、创新思维、协作能力的多维度课程质量报告，支撑“以评促教、以评促学”。

（五）课程特色创新与拓展应用建设

1.建设课程特色指令库：聚焦教学高频场景，开发学科专属AI指令模板，简化工具操作流程，提升课堂效率。

2.打造课程特色智能体：开发辅助教学的轻量化智能工具，嵌入备课、授课环节，实时提供知识点解析与互动支持。

3.搭建任务引擎：设计基于知识点的教学任务模块，支持教师一键调用任务资源，驱动“学中做、做中练”的互动式教学。

四、项目验收

所有立项课程应于2026年9月前完成前期建设并上线运行，未能上线运行或上线运行后出现严重问题的课程，将取消课程相关认定。

学校将于2026年10月开展项目结题验收，验收项目需填写如下表格并提供作证材料。

建设模块	实际完成情况	佐证材料（如截图编号、文件名称、数据来源等）
在线教学资源	1. 章节资源总数：___个；2. 视频数量：___个，总时长：___分钟；3. 作业库（测验库）数量：___个，试题库总题数：___道；4.资料资源总数：___个。	1. 资源清单及关联表（附件___）；2. 视频截图 / 时长统计（附件___）；3. 作业库 / 试题库截图（附件___）；资料库统计截图（附件___）。
课程知识图谱	1. 总知识点数：___个，已关联资源的点数：___个，已设置标签的知识点数；2. 知识图谱知识点层级：___级；3. 问题图谱知识点数：___个；4.能力图谱知识点数：___个；5.思政图谱知识点数：___个；6.自建图谱知识点数___个。	1. 各类图谱完整截图（附件___）；2. 知识点统计清单（附件___）。
人工智能技术应用	1. 智能体会话总数：___次；2.创建任务引擎数___个；3. 创建AI实践数：___个；4.使用AI智能体数：___个；5.使用AI应用数：___个；6.使用AI指令数___个；7.知识库上传资源数___个。	1. AI 模块功能演示截图（附件___）；2. 交互数据统计报告（附件___）。
结项时课程网址	上线平台/ 网址：__________