看点 | 教育部公布首批18个“人工智能+教育”应用场景典型案例

高校是技术重要的应用阵地，2018年，教育部曾印发《高等学校人工智能创新行动计划》，鼓励探索“人工智能+X”的人才培养模式。而今，新一波人工智能浪潮来临，高校进展如何？

近期，教育部公布首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，并表示，“这些案例在人工智能技术应用上具有代表性、前瞻性且能够产生积极影响”。

纵观18个典型案例，有基于大模型训练人工智能助教的，有做新型实验室用于学生训练的，有的应用于教学垂直细分场景，如编程、物理、传统文化、口语训练等，有的赋能课前、课中、课后整个教学流程，有的切入评测、学业预警等。

可以看到，高等教育已经在方方面面应用人工智能。

以下为18个典型案例的详情：

1

开发专属大模型，赋能教学垂直场景

清华大学

清华大学心怀“国之大者”,在国家重大战略部署上从不缺席，在人工智能方面一直走在前列。本次，清华大学人工智能赋能教学试点入选。

清华大学利用独立研发拥有自主知识产权的千亿参数大模型GLM4作为平台与技术基座，开展八门课程试点工作。利用现有的教学数据、公开论文、慕课资源等资料，在GLM4的基础上，通过微调形成不同课程的垂直领域模型，开发专属的人工智能助教，实现范例生成、自动出题、答疑解惑、运算推理、评价引导等功能。

清华是国内最早开展人工智能教学和科研的单位之一，在清华大学113周年校庆到来之际，清华大学的人工智能布局更进一步。4月27日，清华大学宣布成立人工智能学院，聚焦“人工智能核心基础理论与架构”和“人工智能+X”两个重点方向，以高定位和新机制建设中国自主的“AI顶尖人才和原始创新基座”，为实现高水平科技自立自强提供有力支撑。图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智担任清华大学人工智能学院首任院长。

浙江大学

浙江大学《新一代科教平台（“智海平台”）赋能知识点微课程教育》案例入选。

智海新一代科教平台聚焦人工智能人才培养、学科交叉和人工智能生态建设，推动人工智能交叉学科范式变革、赋能场景应用。

智海新一代科教平台有3大热点：

1）以知识点为中心的数字化教学资源集成，将视频、音频、实训案例和PPT等教学资源按照知识点组织形成结构化资源。

2）交互性实训平台智海-Mo（momodel.cn），提供交互式的沉浸教学、边学边练的操作体验和低门槛的在线模型开发。

3）智能教育大模型智海-三乐（sanle.hep.com.cn），利用人工智能技术为学习者提供实时答疑、学习资源推荐等个性化学习功能，通过高教社云服务平台对外提供服务。

2

借助AI重塑实验与实践

借助AI，一些动手能力要求较高的专业有了新型的实验和实践方式。

北京大学

北京大学口腔虚拟仿真智慧实验室是以虚拟仿真技术、大数据为支撑，融合智能物联、智能管理、智能学习与评估的多维度智能一体化虚拟仿真训练实验室。

实验室分为讲授区、线上训练区、虚拟仿真训练区等。其中，线上训练区可进行线上虚拟仿真实验教学和自动化评估，虚拟仿真训练区可进行多类型、带有力反馈的虚拟仿真训练和评估。

多种训练方式让学生在理论基础上熟练掌握技能，且可对技能水平及时反馈

该案例的亮点在于：

第一，重塑了教学模式，线上线下结合，虚实结合等多模式融合，实现训练手段优化和教学质量提升；

第二，实现国际首款混合式口腔虚拟仿真训练系统自主研发；

第三，运行管理模式创新，实现智能“预约-管理-评价”一体化，该系统和资源均向国内高校共享，服务社会和学生18000人次。

哈尔滨工业大学

哈尔滨工业大学“人工智能技术在自主学习模式下电工电子实验教学中的应用”案例入选，该案例主要是在教学场景融入人工智能技术，其中学生是学生的主体，老师成为引导者。

在哈尔滨工业大学电工电子国家级实验教学示范中心，从打造远程在线实验教学平台到引入智能助教系统再到制作虚拟数字人教师，人工智能技术正在加速融入平台建设、教学资源制作、实验教学全过程。

“同学你好！我是你的智能教学助手，我可以为你解答关于课程的一些疑问，快来问我吧！”“如何理解薛定谔方程中的三个量子数？”“猜你还想问：在量子力学中，薛定谔方程的三个量子数分别代表什么意义？”

学生可以通过AI学习系统进行“无机与分析化学”课程的课前预习，根据AI助教的解答，学生对所学课程的重点、难点有了更加清晰的了解。而作为该课程的主讲教师，化工与化学学院的教授会根据学生在自主学习过程中反馈的问题，在线下的智慧教室进行有重点地讲解。

华中农业大学

华中农业大学的人工智能聚焦在实验室，更倾向于教学管理，其“有教灵境”智慧实验室实验教学管理系统入选。

该系统融合虚拟仿真实验教学、智慧实验教学、智慧实习教学、智慧实验室管理等，通过该系统，教师可将示教台画面及课件资料推送至大屏及学生交互终端展示，学生无需围观，即可清晰观看示教全过程及课件资料内容。

通过该系统，老师可实时查看各实验台实验画面，掌握学生实操水平，给予针对性指导，实现差异化教学。老师还可任意调取多个实验台的实验画面推送至智慧大屏及学生交互终端展示，进行对比教学。教师示教和学生操作过程自动录制并上传平台，实现实验教学全过程回溯，促进专业课程资源沉淀。

（教师在讲台上即可同时查看各学生实操画面）

该系统还可采集师生实验课堂教学活动行为，通过AI智能统计分析，自动生成课堂教学大数据，为教研评课提供可视化数据支撑。

截至目前，华中农业大学已建成8间智慧实验室。

西北农林科技大学

西北农林科技大学的案例聚焦在实践环节，名称为“作物智慧生产实践”。

作物生产环境复杂多变且受农时因素限制，农业信息采集与处理、生产决策和作业等环节的数智化升级面临诸多挑战。比如信息采集，作物生产涉及气候、土壤、作物生长状态等多种因素，依赖传统的手动方式进行数据采集效率低且容易出错。

针对作物生产中农情监测效率低下、农事决策依赖经验、农机作业效率低和效果差等问题，西北农林科技大学以“人工智能+作物生产”为核心搭建了一整套系统。

具体为以农情信息立体化感知、农作系统数字化设计和农田管理精确化作业三大模块为主体的总体构架，依托无人机遥感系统、传感器等智能感知装备，大数据处理、挖掘与可视化系统等计算与演示平台，以及农业机器人、农业无人机等智能作业装备，开展作物智慧生产实践，培养学生农业数据高效采集、信息挖掘与生产决策、智能作业等方面的实践能力与创新素养。

在产教融合协同育人方面，西北农林科技大学与中化集团、杨凌农业高科、极飞科技等多家单位建立了合作，充借助企业力量，为学生提供实践平台。

3

应用于垂直细分科目：

编程、物理、传统文化、英语

北京邮电大学

北京邮电大学大模型赋能的智能编程教学应用平台“码上”入选。

“码上”平台基于讯飞星火大模型，采用北邮自研核心技术，为学生提供实时、智能、个性化、启发式的编程辅导服务，为教师提供教学支持服务，可有力支撑学校的有组织编程教学，提高学生学习效率，减轻教师工作负担，促进教育数字化转型。

“码上”的亮点功能是一对一辅导，提供代码纠错、问题答疑、代码解释等智能辅导。

数据显示，当前，“码上”对于占学生群体人数（80%）以上的编程新手的编程问题能够提供较高质量/准确率的辅导（修改后代码的运行成功率达60%—80%），减轻了教师的辅导工作压力。

东南大学

东南大学“大学物理课程智慧AI助教系统”入选，该系统运用人工智能技术赋能《大学物理》课程教学。

AI助教可实现：

通过建立大学物理课程的知识图谱实现了知识的可视化，帮助学生构建完整、准确的知识体系；

通过知识点关联各类教学资源，以及学生信息和学习数据的记录形成精准的学生画像，实现个性化的资源推荐和学习指导；

教师能更好地了解学生的学习状态和学习需求，及时调整改进教学策略；

以人机对话实现学习陪伴和智能问答，激发学生的学习兴趣和内驱力。

东南大学聚焦国家需求，一直密集开展“人工智能+”行动的战略部署。

2018年成立东南大学人工智能学院，学院形成了“产、学、研、用”的合作新模式。

2023年，东南大学启动“人工智能+教育”行动计划。由东南大学人工智能学院牵头，按理工、医学、人文分类开展了人工智能通识导论课程的建设，组建了服务全校“人工智能+X”教育的跨学科虚拟教研室。

今年1月，东南大学正式揭牌“新一代人工智能技术与交叉应用”教育部重点实验室。

今年3月，学校发布了《东南大学“人工智能+教学”试点课程立项建设工作的通知》，首批立项105门“AI+教学”试点课程。

中国传媒大学

中国传媒大学“AIGC赋能传统文化传承与创新”案例入选。

关于AI大模型与传统文化领域有很多可以融合的方式。如AIGC在“习得”了大量的传统文化语料之后，对于某些濒临失传的传统文化形式，可以以数字化的形式还原其内容，使这些传统文化内容或形式得到更好的保护。

再者，AIGC可以贯穿创作全流程，促进数字化转型和文化创意的创新。

第三，利用AIGC在模式、形式和技术上均可以创新。如模式上实践即教学，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”；技术上有AI剪辑，AI绘画系统等。

国家开放大学

国家开放大学入选的案例为“基于AI技术的大模型个性化英语教学创新实践”。

国家开放大学英语学习者每年超过300万，学习需求多样化，英语教学需要充分交互、及时反馈及个性化的学习支持服务。

基于讯飞大模型，国家开放大学构建了大规模个性化智慧教学体系，其中包括：

英语口语智能训练系统，从不同维度给予及时反馈；

英语作文智能批改系统，提供及时评阅和修改建议；

定制虚拟教师课程资源，探究新型生成性教学资源制作模式；

基于知识图谱打造学位英语自适应学习系统，学生可根据个人需求进行自主学习；

AI虚拟教师智能问答，可在提供二十四小时学习知识服务的同时，展示专业知识问题的关联知识点和引用资源。

4

综合平台：打通课前、课中、课后全流程

华东师范大学

华东师范大学水杉在线平台入选，这是一个大规模个性化全民数字素养在线学习提升平台，集成了“教”“学”“练”“测”“评”“创”等多个环节，形成了一个综合性的学习社区。

该平台自2019年起正式服务于师生，利用云计算构建了大规模线上实践场所，并提供在线实训、编程自动评测等多元化服务。“水杉在线”的核心模块包括水杉学堂、水杉工坊、水杉校场和水杉码园。

值得注意的是，在入选案例之外，华东师范大学还在进一步探索“教育+人工智能”的潜力。

《高等学校人工智能创新行动计划》曾提到，支持高校在“双一流”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入，促进相关交叉学科发展。华东师范大学已经行动起来。

华东师范大学通过前瞻布局AI+新专业，推动专业AI升级转型，聚焦“专业+AI”建设，建设AI+双学位、“AI+X”微专业，推进AI与教育教学深度融合等举措，本研协力推进超越知识点的教育，着力提高拔尖创新人才自主培养质量。

例如，《面向对象程序设计及实践（Java）》、“AI英语GO”、《科研论文写作》《走进商周古文字》《人工智能与药物发现》《“人工智能+教育”创新应用实践》《人工智能在磁共振成像中的应用》《大语言模型与创意写作》“《人工智能》高阶课程包”“AI+传播 微专业”““认知与智能”前沿选修”等课程AI“浓度”极高。

北京航空航天大学

北京航空航天大学《人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台》入选。

案例基于生成式大模型、机器深度学习等人工智能技术，打通教师线上线下各个教学环节，形成学生课前、课中、课后全过程学习闭环，以学校覆盖的323间智慧教室为基础底座，对录制的课程资源开展数字化加工。

以全过程在线教学平台为条件支撑，开发了全天候伴随式知识智能答疑助手，实施解决学生学习过程中的各项问题。

华中师范大学

华中师范大学人工智能赋能教与学，小雅平台智能场景创设入选。

“小雅”平台是华中师范大学自主研发的云端一体化智能教育SPOC平台，目前开设线上课程空间6.5万个，建设数字化学习资源超过220万个，累计用户超过16万人，设计400余个数据观测点，动态采集教学过程数据。

平台构建了以课程知识图谱、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。

实现了教学理论具象化，教学设计标准化，教学行为数据化，教师评价精准化。促进大数据、人工智能等新兴技术与高等教育教学的深度融合。

平台具有智能化、一体化、数据化和开放性等特点，以人工智能赋能教与学的全环节。

如今，小雅平台已在多个高校进行部署和应用。

北京理工大学

北京理工大学“知识图谱驱动的智慧教学系统建设与应用”案例入选。

案例涵盖“一个核心、四个平台、N个场景”，建立了专业知识图谱构建与服务系统。形成智慧教育的知识核心，定制开发了“乐学平台、延河课堂、学业大数据分析、教务系统”，形成了智慧教育的平台支撑，定制开发“艾比特”机器人，建立全新的知识服务与交互模式。

为服务思政课程知识图谱，发布“徐特立”数字人，实现伴随式思政课程引导，有效的支撑专业建设、学情分析、课中交互、课后服务等教学场景。

西安交通大学

西安交通大学“首创教学质量实时监测数智平台，创立采评督帮‘四精模式’教学管理新机制”入选。

西安交通大学教育教学质量实时监测大数据平台通过信息采集、评价、督导、反馈机制的建立，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，面向用户提供了教学课堂质量监督的全过程信息化服务。

西安交大是人工智能技术研究较早的机构之一，其人工智能与机器人研究所1986年成立，于2018年成立了人工智能学院，于2019年获得教育部首批人工智能本科新专业建设资格。

西安电子科技大学

西安电子科技大学《打造AI赋能督导新模式，启动教学质量提升新引擎》案例入选。

针对传统督导模式存在的线上线下课程分离督导、评价不够全面、缺少数据分析等问题，西安电子科技大学利用人工智能、大数据等数字技术建成“两端一体化”的课堂教学智能督导中心，满足线上线下全方位实时教学质量监测需求。

且，该系统融入语音识别、知识图谱、课堂行为分析等智能功能，结合可视化数据驾驶舱进行自动学情分析，为学校管理者决策和督导评教提供有效的数据支撑。

5

智能评测及学业预警

北京师范大学

北京师范大学创新“AI”课堂教学智能评测入选。

北京师范大学的智慧教室采用了高级服务器，还有智能摄像头、智能音响、智能投屏等，可以通过智能连接实现互联互通。智慧教室还配备了智能管理系统，可以实时监控教室内的教学情况，并提供个性化的教学服务。

创新“AI+”课堂教学智能评测系统能够实时监测和分析教师教学行为、学生学习行为、教学内容与课堂组织形式，对教师教态风格、学生专注度和教学知识点等多维度指标进行量化评估和可视化展示。

华中科技大学

华中科技大学的《构建智能学业预警与协同帮扶机制，助力学生成长》案例入选。“智能学业预警”系统为“一站式”学生社区智慧服务平台，开展学生学业问题预警与帮扶工作。

该校基于课程成绩历史大数据，运用AI技术建立了智能学业预警模型和预警系统，该模型可对学生学习情况进行智能分析，预测学生当前学期的学业情况，对学生在学习方面的问题和困难进行分级预警，帮助学校精准开展学业指导帮扶工作。

该校数据显示，智能学业预警系统于2021年9月上线，面向学生工作部、全校42个院系开放使用，覆盖3万本科生。截止2023年12月，累计预警学困生2486人，帮扶学困生1135人（其中840人被该系统预警），帮扶次数4520次，脱离学业困难490人。

来源 | 元宇宙教育实验室（2024-05-06），多知，本文根据教育部、各个高校官网/公众号综合整理

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