教育部“人工智能+高等教育”典型应用场景案例

教育部首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例（部分）

教育部公布的首批18个“人工智能+高等教育”典型应用场景案例中，以下6个案例具有代表性和示范性，展现了人工智能技术在教学、学习、管理等多环节的创新应用：

• 北京邮电大学：“码上”——大模型赋能的智能编程教学应用平台该平台以大模型为核心，通过智能代码生成、错误自动检测、个性化学习路径推荐等功能，实现编程教学的智能化升级。学生可实时获得代码优化建议，教师通过平台数据精准掌握学习难点，显著提升编程实践教学效果。例如，平台能针对学生代码中的逻辑漏洞提供分步修正方案，并生成类似案例强化训练。

• 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智海平台整合多学科知识点，构建动态更新的微课程资源库，结合人工智能技术实现课程内容的智能推荐与个性化适配。平台通过分析学生学习行为数据，自动生成薄弱环节强化训练方案，并支持教师根据教学需求快速定制课程模块。例如，在医学教育中，平台可关联最新临床案例，实时更新解剖学、病理学等课程内容。

• 北京理工大学：知识图谱驱动的智慧教学系统建设与应用系统以知识图谱为底层架构，将学科知识点、教学案例、学术前沿动态等关联整合，形成可视化知识网络。教师可基于图谱设计教学路径，学生可通过智能检索快速定位学习资源。例如，在工程力学课程中，系统能自动关联理论公式、实验数据及工程应用案例，帮助学生构建立体化知识体系。

• 华中科技大学：智能学业预警与协同帮扶机制通过分析学生成绩、出勤、在线学习时长等多维度数据，构建学业风险预测模型，实现对学生学业状态的实时监测与预警。系统自动生成个性化帮扶方案，联动辅导员、任课教师及学业导师形成协同干预机制。例如，针对挂科风险较高的学生，系统会推送定制化复习资料，并安排一对一辅导。

• 华东师范大学：水杉在线——大规模个性化全民数字素养在线学习提升平台平台聚焦数字素养教育，提供从基础技能到高级应用的分层课程，结合人工智能技术实现学习路径动态规划。通过智能测评系统，平台可识别学习者能力短板，推送针对性训练任务，并支持企业、社区等多场景应用。例如，平台为老年人设计“手机使用入门”课程，为职场人士提供“数据分析工具实战”培训。

• 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将AI技术融入电工电子实验教学，通过虚拟仿真实验、智能实验指导、实验数据自动分析等功能，支持学生自主设计实验方案。系统可实时纠正操作错误，提供实验原理动态演示，并生成个性化实验报告。例如，在电路实验中，学生可通过虚拟仿真测试不同参数下的电路响应，降低硬件损耗风险。

案例特点总结上述案例覆盖了教学、学习、管理全流程，核心特点包括：

• 技术融合深度：大模型、知识图谱、数据分析等AI技术深度嵌入教育场景。
• 个性化支持：通过学习行为分析实现资源推荐、路径规划的精准适配。
• 数据驱动决策：依托多维度数据构建预测模型，优化教学管理与干预策略。
• 场景覆盖广泛：涵盖编程、医学、工程、数字素养、实验科学等多学科领域。

这些案例为高等教育数字化转型提供了可复制、可推广的实践经验，推动人工智能与教育教学深度融合。

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