AI落地项目：教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例参考

教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例名单公布时，确实引发了不少关注。18个案例来自全国顶尖高校，覆盖理、工、农、医、文等多个领域。从口腔医学的虚拟仿真实验到农业生产的智慧化管理，这些项目展现了一个清晰的信号：AI正在从实验室走向课堂，成为教学改革的核心驱动力。

那么，这些高校具体都做了些什么？有没有值得借鉴的思路？下面来逐一看看。

北京大学：口腔虚拟仿真智慧实验室

北京大学的口腔虚拟仿真智慧实验室，算是国内医学教育领域将AI和虚拟仿真技术融合得比较早的一批探索者了。它依托虚拟仿真技术和大数据，把智能物联、智能管理、智能学习与评估整合到一起，打造了一个多维度智能一体化的虚拟仿真实训环境。实验室内部划分得很细致：有讲授区、线上训练区，还有专门的虚拟仿真训练区。线上训练区支持线上虚拟仿真实验教学和自动化评估，而虚拟仿真训练区则提供多种类型、带力反馈的虚拟仿真训练与评估。这意味着，学生在这里不仅能“看”，还能“练”，并且能立刻收到系统的反馈，学习效率自然会大幅提升。

清华大学：人工智能赋能教学试点

清华大学在AI这条路上一直走得比较靠前。这次的人工智能赋能教学试点项目，用上了自家研发的千亿参数大模型GLM4作为技术底座，直接改了八门课程的教学模式。具体做法是，通过微调形成不同课程的垂直领域模型，为每门课开发专属的人工智能助教。这些AI助教能干的事情不少：生成教学范例、自动出题、实时答疑、运算推理，甚至还能做评价引导。说白了，就是给老师和学生分别配了一个24小时在线的“超级帮手”。

北京航空航天大学：全过程交互式在线教学平台

北京航空航天大学的做法，是基于生成式大模型和机器深度学习等AI技术，打造了一个覆盖课前、课中、课后、答疑的全过程学习闭环。学校有323间智慧教室作为硬件基础，先把录制的课程资源做数字化加工，然后开发了一个全天候伴随式的知识智能答疑助手。这个助手能随时解决学生遇到的各种问题，让学习不再受时间和空间的限制。

北京理工大学：知识图谱驱动的智慧教学系统

北京理工大学的思路很有意思，他们搭建了一个“一个核心、四个平台、N个场景”的架构。核心是专业知识图谱构建与服务系统，形成了智慧教育的“知识大脑”。四个平台分别是“乐学平台、延河课堂、学业大数据分析、教务系统”，提供了强大的平台支撑。更特别的是，他们还定制开发了一个叫“艾比特”的机器人，用全新的知识服务与交互模式，让学习变得更加直观、有趣。

北京邮电大学：“码上”平台

编程教育一直是教学难点。北京邮电大学的“码上”平台，就是专门为了解决这个问题而生的。它利用大模型技术，为编程教育注入了智能力量，构建了一个智能化的编程学习环境。对老师来说，可以更高效地传授编程知识；对学生而言，则能通过亲身实践和互动体验，更深入地理解编程的精髓，而不是死记硬背代码。

北京师范大学：AI课堂教学智能评测系统

北京师范大学的智慧教室配置相当硬核：高级服务器、智能摄像头、智能音响、智能投屏等设备一应俱全，并且通过智能连接实现了互联互通。但真正的亮点在于背后的智能管理系统。这套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。换句话说，它不只是“录课”，还能“读懂”课堂，为老师提供精准的教学反馈，为每个学生匹配更合适的学习路径。

中国传媒大学：AIGC赋能传统文化传承与创新

中国传媒大学这个案例很有文化温度。他们把AI大模型和传统文化做了深度结合，通过数字化的形式还原那些濒临失传的传统文化内容。项目强调“实践即教学，课程即项目，体验即教育”，AIGC贯穿了创作的全流程。学生不再是纸上谈兵，而是真正参与到一个完整的文化创意项目中，在动手实践中学习，也让传统文化焕发了新生。

哈尔滨工业大学：电工电子实验教学项目

哈工大的电工电子实验教学项目，瞄准的是工科实验教学这个场景。利用AI技术，为学习者提供了更互动、更个性化的学习方式。目标很明确：一方面提高教育工作者的教学效果，另一方面也要提升学生的学习效率，让实验课不再只是机械地连线、测数据。

华东师范大学：水杉在线平台

华东师范大学的“水杉在线”平台，是一个大规模的个性化全民数字素养提升项目。它集成了“教、学、练、测、评、创”等多个环节，形成了一个综合性的学习社区。平台致力于为教育者提供定制化的教学体验，同时也让学习者可以根据自己的节奏和兴趣，自主选择学习内容和路径。

东南大学：大学物理课程智慧AI助教系统

大学物理难学，是不少学生的共识。东南大学的智慧AI助教系统，就是专门来攻克这个难题的。它运用人工智能技术赋能《大学物理》课程教学，核心手段是建立知识图谱，实现知识的可视化。这样，原本抽象、复杂的物理概念和公式，变成了清晰、关联的结构图，帮助学生构建起完整、准确的知识体系，学习起来自然事半功倍。

浙江大学：智海平台

浙江大学的“智海平台”，聚焦于微课程教学。它的核心目标是帮助教育者设计并实施更精确、更高效的教学内容。通过平台，老师可以更好地把握教学节奏、分配知识点，进而显著提升学生的学习效率和动力。平台不大，但切口很准。

华中科技大学：智能学业预警与协同帮扶机制

华中科技大学的案例，更偏向于学生管理层面。他们构建了一套智能学业预警与协同帮扶机制，核心是利用先进的数据分析和智能技术，主动发现学生的学业风险。当系统识别出学生可能跟不上课程或面临挂科风险时，会及时发出预警，并提供相应的协同帮扶，把问题解决在萌芽状态。

华中农业大学：“有教灵境”智慧实验室实验教学管理系统

华中农业大学的“有教灵境”系统，是一个深度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的综合平台。通过该系统，老师可以一键将示教台画面和课件资料推送到大屏以及每个学生的交互终端，教学演示和信息传递变得更加高效、直观。

华中师范大学：“小雅”平台

华中师范大学的“小雅”平台，是一个自主研发的云端一体化智能教育SPOC平台。它依托尖端的人工智能技术，核心功能是辅助教育工作者创造出既生动又引人入胜的学习场景。平台的目标是让教学不再枯燥，让学习成为一种探索和享受。

西安交通大学：教学质量实时监测数智平台

西安交大的这个平台，聚焦于教学质量监测。它通过建立信息采集、评价、督导、反馈的完整机制，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。课堂气氛怎么样？学生互动好不好？教学重难点有没有讲透？这些原本依赖于主观评估的问题，现在都有了客观的数据支撑。

西安电子科技大学：AI赋能督导新模式

西电这个案例和西安交大的思路有些相似，但侧重点不同。他们利用人工智能、大数据等技术，建成了一个“两端一体化”的课堂教学智能督导中心。这个中心可以满足线上线下全方位的实时教学质量监测需求，让教学督导工作更加高效、精准。

西北农林科技大学：“作物智慧生产实践”

西北农林科技大学的案例，则是把AI和农业教育深度绑定了。他们以“人工智能+作物生产”为核心，搭建了一整套系统。系统依托无人机遥感、传感器等智能感知装备，大数据处理与可视化平台，以及农业机器人、农业无人机等智能作业设备，让学生能够直接开展作物智慧生产的实践。学农的学生，不再只是待在实验室和教室里，而是能直接接触最前沿的智慧农业装备。

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

国家开放大学要服务的是大规模、多样化的学生群体，因此他们的方案更强调个性化。他们构建了一个大规模个性化智慧教学体系，包括英语口语智能训练系统、英语作文智能批改系统、定制虚拟教师课程资源，以及基于知识图谱的学位英语自适应学习系统。每个学生都能获得一个“私人订制”的英语老师，因材施教在这里得到了最好的体现。

从北大的口腔虚拟仿真实验室到国家开放大学的英语教学系统，这些案例覆盖了理、工、农、医、文等主要学科门类。它们共同指向一个趋势：高等教育正在经历一场由AI驱动的深刻变革。对教育工作者来说，这是一个工具箱不断丰富的时代；对学生而言，则是一个学习体验被重新定义的时代。未来已来，关键是我们要怎么用好它。