教育部首批公布的「人工智能+高等教育」18个应用案例展播
教育部公布首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例
最近，教育部高教司做了一件值得关注的事：为了落实“人工智能+”行动，推动AI与高等教育深度融合，他们征集并论证了一批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例。这件事的目标很明确——寻找那些在AI应用上有代表性、有前瞻性，并且已经产生积极影响的实践案例。经过高校申报和专家论证，最终确定了18个典型案例。下面就来逐一看看这些案例到底“神”在哪里。
北京大学：口腔虚拟仿真智慧实验室
这个实验室看起来像个未来教室。它以虚拟仿真技术和大数据为支撑，融合了智能物联、智能管理、智能学习与评估，打造了一个多维度、一体化的虚拟仿真训练空间。实验室里分了讲授区、线上训练区和虚拟仿真训练区。线上训练区能完成虚拟仿真实验教学和自动化评估；虚拟仿真训练区则支持多种类型、带力反馈的仿真训练和评估。说白了，就是让学生在一个高度仿真的环境里反复练习，还能自动批改打分。
清华大学：AI助教系统（基于GLM4大模型）
清华大学用的底子是自家研发的千亿参数大模型GLM4。他们在这个平台上搞了八门课程的试点。具体做法是利用现有的教学数据、公开论文、慕课资源，对GLM4进行微调，生成不同课程的垂直领域模型，然后开发出专属的AI助教。这个助教能干的事儿可不少：生成教学范例、自动出题、答疑解惑、运算推理、评价引导，几乎覆盖了教学全流程。背后的支撑是智谱清言——一个基于ChatGLM开发的中英双语大模型，它经过万亿字符的文本与代码预训练，结合有监督微调，具备了通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成甚至AI画图等能力。
北京理工大学：人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台
这个案例的核心是用生成式大模型和深度学习技术，把教师线上线下的教学环节彻底打通。它构建了一个“课前预习-课中学习-课后复习-课程答疑”的全过程闭环。学校拥有323间智慧教室作为硬件基础，对录制的课程资源进行数字化加工。更关键的是，基于这个全过程在线教学平台，他们开发了一个全天候的智能答疑助手。学生遇到问题随时问，这个助手能实时解答，相当于每个学生都配备了一个24小时在线的辅导员。
北京理工大学（另一个案例）：知识图谱驱动的智慧教学系统
这个案例的架构叫“一个核心、四个平台、N个场景”。核心是专业知识图谱构建与服务系统；四个平台是定制的“乐学平台、延河课堂、学业大数据分析、教务系统”；还有“艾比特”机器人作为全新的知识服务与交互方式。说白了，就是用知识图谱技术把教学内容组织得井井有条，然后给学生推送定制化的学习路径和资源。这样一来，教学方式的灵活性和学习体验的丰富性都上了一个台阶。
北京邮电大学：“码上”平台
编程教育一直是痛点——老师教得累，学生学得懵。北邮的“码上”平台就是冲着这个来的。它借助大模型技术，为编程教学注入了一股智能清流。这个平台最大的亮点是一对一辅导：能给学生提供代码纠错、问题答疑、代码解释等智能辅导。学生不用再对着报错信息干瞪眼，AI能直接告诉你哪里错了、为什么错、怎么改。这相当于每个学编程的学生都配了一个耐心的私教。
北京师范大学：创新“AI+”课堂教学智能评测系统
北师大把智慧教室玩出了新高度。这些教室配备了高级服务器、智能摄像头、智能音响、智能投屏等硬件，全部互联互通。背后还有智能管理系统，能实时监控教学情况。而真正的杀手锏是那个“AI+”课堂教学智能评测系统。它能实时监测和分析教师的教学行为、学生的学习行为、教学内容以及课堂组织形式。然后，对教师的教态风格、学生的专注度、教学知识点的覆盖情况等指标进行量化评估和可视化展示。说得直白点，就是一堂课下来，数据告诉你这课上得好不好，哪里需要改进。
北京外国语大学：AIGC赋能传统文化传承与创新
这个案例的切入点很有意思：用AIGC技术来拯救濒危传统文化。当AI模型“习得”了大量传统文化语料后，对于那些即将失传的形式或内容，就可以用数字化方式还原和保护。其次，AIGC还能贯穿创作全流程，帮助传统文化实现数字化转型和创意创新。第三，在模式和形式上也有突破——比如“实践即教学，课程即项目，体验即教育”；形式上可以是“翻转课堂+成果导向+智能增效”；技术上涵盖了AI剪辑、AI绘画系统。这不是简单的技术堆砌，而是真正把AI变成了文化传承的工具。
哈尔滨工业大学：电工电子实验教学AI项目
哈工大这个项目针对的是工科学生最头疼的电工电子实验。他们利用AI技术，让实验教学变得更互动、更个性化。具体来说，从远程在线实验教学平台，到智能助教系统，再到虚拟数字人教师——人工智能正在从平台建设、教学资源制作到实验教学全过程全面渗透。学生可以远程做实验，遇到问题AI能及时解答，虚拟数字人教师还能提供沉浸式的指导。
哈尔滨工业大学（另一个案例）：无机与分析化学课程AI赋能
在这个案例中，AI系统成了化学课的“预习神器”。学生可以通过AI学习系统在课前预习“无机与分析化学”，根据AI助教的解答，对课程的重点和难点形成清晰的认知。而主讲教师呢，则会根据学生自主学习过程中反馈的问题，在智慧教室里有针对性地重点讲解。这实现了“翻转课堂”的真正落地——学生带着问题来上课，老师只讲学生不会的，效率自然就高了。
华东师范大学：水杉在线平台
水杉在线是一个大规模的个性化全民数字素养提升平台。它把“教、学、练、测、评、创”各个环节集成在一个综合学习社区里。平台的目标是给教育者提供定制化的教学体验，同时满足不同背景学生的学习需求和兴趣，有效提升他们的数字素养水平。听起来像是教育界的“淘宝”——资源丰富、选课自由、路径个性化。
华东师范大学（另一个案例）：大学物理课程智慧AI助教系统
这个AI助教系统专门服务《大学物理》教学。它的核心能力有三点：第一，通过建立知识图谱，把物理知识可视化，帮学生构建完整、准确的知识体系；第二，把知识点与各类教学资源关联，同时记录学生的学习数据，形成精准的学生画像，然后推荐个性化资源；第三，教师可以据此了解学生的学习状态和需求，及时调整教学策略。此外，它还支持人机对话，实现学习陪伴和智能问答，激发学生的学习兴趣。
浙江大学：智海平台
智海平台聚焦微课程教学，有三大热点值得关注。一是以知识点为中心的数字化教学资源集成，把视频、音频、实训案例、PPT等资源按照知识点组织成结构化资源。二是交互性实训平台“智海-Mo”，提供交互式沉浸教学、边学边练的体验和低门槛的在线模型开发。三是智能教育大模型“智海-三乐”，利用AI技术提供实时答疑、学习资源推荐等个性化服务，通过高教社云服务平台对外开放。这个平台的核心思路是：把教学资源精细化管理，再配上AI的个性化推荐和交互体验。
华中科技大学：智能学业预警与协同帮扶机制
这个案例关注的是学生学业风险的管理。华科基于课程成绩的历史大数据，用AI技术构建了一个智能学业预警模型。这个模型能分析学生的学习情况，预测当前学期的学业走向，然后对学生的学习问题进行分类和分级预警。有了这个系统，学校就能精准地开展学业指导和帮扶工作。比起事后补救，这种前置预警机制无疑更有效——在学生成绩下滑之前就发现问题，并及时干预。
武汉大学：智慧实验室实验教学管理系统
武大的这个系统融合了虚拟仿真实验教学、智慧实验教学、智慧实习教学和智慧实验室管理。教师可以把示教台的画面和课件资料推送到大屏和学生交互终端展示，学生不用围在一起就能看清楚。教师还可以实时查看各实验台的画面，掌握学生的实操水平，给予针对性的指导，实现差异化教学。更厉害的是，教师可以任选多个实验台的画面进行对比教学。整个过程自动录制并上传，形成教学资源的沉淀。最后，系统还能采集师生课堂行为数据，通过AI分析生成教学大数据，为教研评课提供可视化支撑。
华中师范大学：小雅平台
“小雅”是华中师大自主研发的云端一体化智能教育SPOC平台。它主打智能化、一体化、数据化和开放性。平台核心是构建了一个由课程知识图谱、智能问答、智能推荐等模块组成的混合教与学环境，形成了数据驱动的“备、教、学、测、评、督、管”服务体系。它能实现教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，真正让大数据和AI技术与高等教育教学深度绑定。
西安交通大学：教学质量实时监测数智平台
西交大的这个平台叫“教育教学质量实时监测大数据平台”，创立了“采评督帮”四精模式。它通过信息采集、评价、督导、反馈机制，对影响课堂教育教学质量的各类要素进行智能化大数据分析，为教学课堂质量监督提供了全过程的信息化服务。说得通俗点，就是给教学质量装了个“监控探头”，随时发现问题、反馈问题、解决问题。
西安电子科技大学：AI赋能的教学督导新模式
以往的教学督导经常面临线上线下课程分离、评价不全面、缺少数据分析等痛点。西电利用AI和大数据技术，建成了“两端一体化”的课堂教学智能督导中心，能满足线上线下全方位的实时教学质量监测需求。过去是督导老师坐在教室后排听课，靠经验和感觉打分；现在是AI实时分析课堂数据，给出客观量化的评价，让督导变得更精准、更科学。
西北农林科技大学：作物智慧生产实践
农学教学有个天然难题：作物生产环境复杂多变，还受农时因素限制，农业信息采集、处理、生产决策和作业等环节要数字化升级困难重重。西农的解决方案是“人工智能+作物生产”——针对农情监测效率低、农事决策靠经验、农机作业效率低等痛点，搭建了一整套系统。它由农情信息立体化感知、农作系统数字化设计、农田管理精确化作业三大模块组成，依赖无人机遥感、传感器、大数据处理与可视化系统、农业机器人和无人机等装备，让学生在实践中掌握从数据采集到智能决策再到智能作业的全链条能力。
国家开放大学：基于AI技术的大模型个性化英语教学创新实践
国开这个案例解决的是大规模英语教学的痛点。他们每年有超过300万的英语学习者，学习需求五花八门，传统的教学模式根本没法满足充分交互、及时反馈和个性化支持的要求。他们的解决方案是基于讯飞大模型，构建了大规模个性化智慧教学体系，包含了五个核心模块：英语口语智能训练系统（给予及时反馈）、英语作文智能批改系统（提供评阅和修改建议）、定制虚拟教师课程资源（探索新型生成性教学资源）、基于知识图谱的学位英语自适应学习系统（学生按需学习），以及AI虚拟教师智能问答（24小时在线的知识服务，还能展示关联知识点和引用资源）。
可以说，这18个案例覆盖了从课堂到实验、从理论到实践的各个角落。它们不是简单的技术炫技，而是真正解决了教育教学中的实际问题。随着AI技术的持续演进，未来教育将朝着更加智能化、个性化的方向演进。而这一切，才刚刚开始。
