各单位：

为推动人工智能技术与教育教学全过程深度融合，着力打造契合新时代人才培养需求的“人工智能+”特色课程体系，提升我校人才培养质量与教学效能，学校现决定启动“人工智能+”数智化课程立项建设工作。有关事项通知如下：

一、建设目标

本次项目建设以提升课程教学质量与人才培养效能为核心，通过人工智能技术赋能，打造“内容创新、模式先进、评价科学、体验优质”的数智化课程标杆。课程建设完成后，需实现教学内容与产业需求、学科前沿的动态适配，教学模式从“单向传授”向“人机协同、个性化互动”转变，教学评价从“结果导向”向“过程性、能力导向”升级，助力学生形成人工智能时代所需的批判性思维、创新能力与数字素养。

二、立项范围

立项课程须为纳入学校本科人才培养方案并设置学分的本科课程，在申报建设前已经过2个学期或2个教学周期的建设和完善。鼓励受众广、需求量大的通识教育课程、专业基础课程、专业主干课程申报：

1.鼓励入选基础学科拔尖学生培养基地及现代产业学院等项目的核心课程，以及入选国家级一流本科专业建设点的专业基础、专业主干课程以及通识教育必修课程申报；

2.鼓励体现多学科思维融合、产业技术与学科理论融合、跨专业能力融合、多学科项目实践融合的新工科、新文科等高水平课程申报；

3.鼓励已有在线资源基础和已运行线上线下混合式教学模式的课程申报；

4.优先支持引入知识图谱、AI赋能课堂教学等现代技术手段开展课堂教学改革的课程申报。

三、建设方向

申报课程应聚焦人工智能技术在教学过程中的融合应用与模式创新，能够利用人工智能技术对教学内容与教学设计、教学资源与教学场景、教学方法与学习方式、教学评价与学情分析等进行改革创新，全方位提升课程教学质量，为学生提供更灵活、个性化的学习体验。主要包括（但不限于）以下几个方面：

1.“人工智能+”赋能资源建设

利用人工智能技术重构课程知识体系，探索基于大模型的智能备课与教学设计辅助系统，提升教学设计的科学性与适配性。整合生成式人工智能资源，开发富媒体教学材料与智能教材，增强课程表现力与互动性。

2.“人工智能+”赋能教学实践

应用人工智能技术，构建AI支持的研讨式、项目式、问题导向式等新型教学模式，探索虚实融合的课堂教学场景，推动沉浸式、交互式教学实践。研究基于人工智能的课堂行为分析与教学反馈，优化师生互动与教学过程。

3.“人工智能+”赋能学生学习支持

开发智能学习助手与自适应学习系统，为学生提供个性化学习路径与实时答疑。利用AI技术识别学生学习难点与认知盲区，实现精准干预与资源推荐。引导学生开展人机协同学习，培养其批判性思维与AI工具运用能力。

4.“人工智能+”赋能教学评价和学情分析

探索基于人工智能的形成性评价与能力导向评估模型，对学生学习行为和表现进行实时监测和分析，实现学情动态诊断与教学策略自适应调整，推动“教—学—评”一体化闭环优化。

四、建设内容

获批立项支持的数智化课程在建设周期内应达成以下建设指标至少一项，同时可结合学科特色拓展补充：

1.资源建设：全场景覆盖的数智化资源开发

开发至少1套融合生成式AI、知识图谱技术的富媒体教学资源包，资源类型需贯穿本科教学“预习-学习-复习-应用”全阶段，覆盖课程核心知识点与能力培养目标。具体包括但不限于：

预习类资源：AI生成的课前导学案（含知识点预习清单、基础问题引导）、轻量化微课视频（5-10分钟/个，聚焦单一知识点入门讲解）；

课中类资源：智能教材（支持内容动态更新与个性化阅读，可标注重点、生成笔记）、交互式课件（实现实时答题、知识点跳转与数据反馈，同步推送课堂延伸案例）；

课后类资源：虚拟仿真案例（模拟真实场景下的理论应用与实践操作，如理工科的实验设备操作模拟、文科的社会场景推演）、AI生成辅助材料（拓展阅读摘要、重难点解析视频、分层练习题）。

2.模式创新：全环节联动的AI教学模式构建

构建至少1种AI赋能的新型教学模式，模式设计需贯穿本科教学“课前导学-课中互动-课后拓展”全环节，体现“以学生为中心”的理念。具体模式示例包括但不限于：

AI辅助闭环式教学：课前通过AI导学系统推送预习任务与基础资源，自动批改预习作业并生成学情报告；课中依托AI互动工具开展研讨式教学，实时梳理讨论观点、生成课堂总结；课后通过AI平台推送个性化复习任务与拓展项目，跟踪任务完成情况并反馈改进建议；

自适应项目式学习：基于学生能力画像（AI整合前期学习数据生成）分配跨阶段项目任务，推送适配的学习资源与工具；项目实施中AI实时监测进度，提供技术支持与问题解答；项目结束后AI辅助完成成果评估与反思总结；

人机协同翻转课堂：AI负责课前知识传递（推送教学视频、解答基础疑问），课堂聚焦深度互动与实践（教师引导小组协作、AI辅助案例分析），课后AI推送复习资源与拓展任务，形成“课前自主学-课中深度练-课后巩固拓”的闭环。

3.评价升级：全维度覆盖的学情分析与评价系统搭建

建立基于AI技术的学情分析与教学评价系统，系统需覆盖本科教学“学习过程-能力提升-素养养成”全维度，具备全流程数据采集与分析能力。具体功能包括但不限于：

学习行为监测：实时采集学生课前预习（时长、完成率、正确率）、课中学习（互动参与率、答题正确率、提问频次）、课后学习（资源访问轨迹、作业提交情况、拓展任务完成度）等数据；

学习难点识别：通过AI算法分析高频错误知识点、理解薄弱环节（如某章节答题错误率过高、某类题型完成耗时过长），生成个人与班级学情诊断报告；

教学策略调整：基于学情报告自动推送教学策略优化建议，如针对班级共性薄弱知识点，推荐补充教学案例；针对个人学习问题，推送个性化辅导资源；

多维度评价呈现：支持学习成绩、能力表现（如项目完成质量、实践操作水平）、素养养成（如团队协作能力、创新思维）等评价数据的可视化呈现，为教师教学改进、学生学习优化及教学管理决策提供数据支撑。

五、申报条件

1.课程负责人及团队成员具有良好的思想政治素质，为人师表、师德高尚，近5年无教学事故，在课程建设中能够将正确的价值观根植于知识传授和能力培养过程，具备一定的学术水平和人工智能应用基础。

2.课程负责人须为学校正式聘用的教师，且为申报课程的实际讲授人，已在前期教学中引入人工智能技术，推动课程内容、方法、评价等方面的系统化改革，有足够的精力按期完成课程建设，确保课程及时投入应用并持续更新。

3.课程团队结构合理、分工明确，具有较强的教学改革意愿和协同创新能力；鼓励跨学科、跨学院合作，共同应用或开发人工智能技术工具，推动教学创新。

4.课程资源知识产权清晰明确，不侵犯第三方权益。

六、申报程序

1.课程负责人填写《“人工智能+”数智化课程立项建设申报书》，并向所在单位提出立项申请。

2.各单位统筹规划、严格审核，择优推荐1-2门课程申报。

3.学校将组织专家进行评审，拟立项10-15门课程资助建设，建设期1年。

4.建设期满，学校将组织开展结题验收。届时建设课程须提交数智化课程建设典型案例1份，对标上述建设指标完成实际，重点阐述人工智能技术应用情况、教学设计改进与实施成效；形成20分钟左右智慧教学演示视频1节。

七、材料提交

请以学院（部）为单位，于2025年11月7日12:00前将申报汇总表（附件1）excel版、立项申报书（附件2）word版，及盖章后的PDF扫描件统一打包，以“XX学院‘人工智能+’数智化课程申报”命名，发送至邮箱：jxyjs@lnnu.edu.cn。

八、联系人及联系方式

侯力箫 82159150

史慧 82159858 

教务处

2025年11月3日