学堂在线AI课程建设指南

一、为什么要建AI课程

2025年世界数字教育大会上，教育部启动“国家教育数字化战略行动2.0”并发布《中国智慧教育白皮书》，为教育数智化擘画蓝图；同期九部门联合印发文件，明确“将人工智能技术全面融入教育教学全要素全过程”，为教育数智化转型提供直接政策支撑。

从2024年开始，教育部连续三次开展“人工智能+高等教育典型应用场景案例” 征集，推动高校聚焦AI赋能教育教学，发掘可推广范式，突破应用壁垒，促进AI从“概念”向“教学实践”转化，加速教学模式创新、教学方法创新和教育治理模式创新。

数字化与智能化技术是教育教学变革的重要手段。人工智能凭借其强大的生成能力，为破解教育资源、教学指导与分析评价的个性化难题提供了新方案，推动了高校规模化培养与个性化教育的有效统一。 因此，以AIGC为代表的人工智能技术，成为高校新一轮教学改革的重要技术驱动力。

在智能时代，AI素养与人机协同能力已成为学生的核心竞争力。教学中培养学生AI素养，不仅能帮助学生理解AI技术原理、规范使用AI工具，还能建立技术伦理认知；同时，通过AI驱动的个性化学习、主动探究，可提升学生批判性思维、系统思维与创新能力，适配未来行业对“人机协同解决复杂问题”的人才需求，助力学生实现从“被动接受”到“主动探索”的成长。

二、AI课程包含哪些建设内容

AI课程建设以技术平台为基础、知识引擎为核心、教学应用为目标，三者层层递进、三位一体，协同支撑AI课程体系落地。

AI课程平台以大模型技术为基础，融合提示词工程、智能体、数字人、虚拟现实等应用技术，结合教学互动工具和教学平台，有效支撑传统课程的AI赋能与教学应用。

为了减少生成式人工智能应用于教学中的“幻觉”问题，AI课程必须要构建专属的课程知识库和知识图谱，对大模型生成内容进行约束，提高准确性。

AI课程建设应以课前、课中、课后的教学场景需求为落脚点，将技术深度融入教学全过程，通过提供的功能、资源和工具，切实帮助教师改进教学，帮助学生提高学习质量。

三、AI课程建设流程

为确保AI技术在教学中的有效应用并避免滥用，教师首先需明确课程的核心教学目标及日常教学中的痛点，并做好课程规划。

教学团队的工作职责：对教学目标、学生学情和教学难点进行深入分析，明确AI的核心应用方向，提出建设需求。

学堂在线的工作职责：协同教师分析需求，将其教学需求拆解为可实施的功能模块，促进教学工具的高效落地。

为确保AI课程拥有稳定可靠的“智能基座”，教师需提出课程专属的模型适配需求，并协助测试模型对课程专业领域的支撑度。

教学团队的工作职责：提出对大模型的预期要求。

学堂在线的工作职责：对接适用于教育场景的大语言模型，完成技术接口调试，保障模型能够稳定响应后续各项AI应用需求。

为了有效降低大模型的幻觉，教师需提供相关的权威资源，确保其紧密贴合教学需求。学堂在线课程团队通过整合教材、讲义、学术文献、优质课件等资源，构建“课程专属语料库”，并将其导入RAG系统，形成课程专属知识库。

教学团队的工作职责：提供课程相关的权威资源，如教材、讲义、课件等。

学堂在线的工作职责：对资源进行清洗、标注，形成课程语料库。

构建支撑个性化学习的核心框架，教师需深度参与建设课程知识逻辑的梳理，并清晰定义各项能力评估维度，构建融合“知识图谱+能力图谱+素质图谱”的联动体系。

教学团队的工作职责：对图谱进行审核，提出改进方向和修改意见。

学堂在线的工作职责：完成图谱框架搭建和资源关联，培训老师使用教育图谱的功能。

为降低师生使用AI的门槛并提升大模型交互效率，教师需针对具体教学场景提出明确的提示词需求，并参与测试提示词模板的输出效果，由学堂在线持续优化模板细节，并形成易于使用的“指令卡片”。

教学团队的工作职责：提出明确的提示词需求。

学堂在线的工作职责：完成提示词工具设计和搭建，交付使用，并协助教师团队持续优化。

为推进个性化教学，教师需明确智能体的应用场景与功能需求，并参与交互逻辑的测试与优化。基于此构建的专属智能体矩阵，既能有效提升个性化指导的质量，显著加强课堂教学的交互性，大幅拓展人才培养的渠道，又能为学生提供涵盖知识学习、能力训练与素质培养的全方位支撑。

教学团队的工作职责：提出智能体的应用场景与功能需求，参与测试和优化。

学堂在线的工作职责：根据教师要求调试提示词并搭建智能体，及时跟进使用效果并持续优化。

为打造沉浸式学习场景并提升学生的学习兴趣与参与度，课程需要为教师打造数字人形象。教师需确定数字人的形象风格，并明确其具体应用场景，同时审核数字人输出的教学内容的准确性。

教学团队的工作职责：参与数字人录制，确定数字人形象，审核数字人视频。

学堂在线的工作职责：采集教师数字人形象，制作数字人慕课。

为确保AI使用在实际教学中的稳定性和可靠性，教师需深度参与模拟教学场景的测试，及时反馈使用中的具体问题并提出优化建议，以提升系统实用性，保障AI与教学的有效融合。

教学团队的工作职责：参与系统测试，提出问题和优化方向。

学堂在线的工作职责：根据教学团队的意见对系统进行优化。

四、AI课程应用场景

这种模式适用于以课堂授课模式为主的课程，借助AI，可以更加便捷地开展课堂研讨式教学。

教师利用PPT智能备课助手调用AI辅助备课，基于课程目标生成结构化教案、设计融合思政元素的教学内容、预设课堂习题等。

AI讲伴融入PPT讲解，发布指令和智能体交互任务，让同学们深度参与AI应用，构建师生协作学习共同体；AI生成课堂互动主题或者任务，辅助开展讨论式教学；实时抓取学生对PPT内容的互动数据（如学生点击“不懂”的频次、重点标记），以便教师根据反馈动态调节讲解节奏，提升教学精准性。

系统自动生成课堂记录，AI智能解析内容并生成结构化思维导图。学生可结合思维导图和授课PPT，在AI学伴的辅助下，进行针对性复习，查缺补漏，提升课后巩固的效果。

该模式适配混合式教学模式，借助AI技术可高效支撑教师教学实施，显著提升课前预习效能，并强化课后复习的针对性与质量。

教师推送预习资源，并提供视频知识点提取、定位、导引服务，帮助同学们快速获取精准的教学资源；学生观看视频时，系统自动推送关联教学内容和习题；学生在学习过程中遇到疑问，可随时与AI学伴对话，即时获得学习支持。

课上除了教师应用AI讲伴外，AI还可以作为协作成员深度参与课堂讨论，通过结构化提问、提供反例或研究成果等方式，引导小组聚焦核心议题，促进观点碰撞与融合。

系统个性化推送作业和复习资源，并智能分析学习数据，即时生成学生能力发展雷达图，辅助教师精准把握学情，动态调整教学策略。

构建包含“AI素养（如AI技术原理理解、技术伦理认知）、人机协同能力（如与AI协作解决复杂问题的效率）、认知能力（如批判性思维、系统思维）”在内的多元评价体系。

借助动态数据分析工具，可视化呈现学生的学习行为数据；AI自动匹配教育图谱中的能力维度，生成个性化能力评估报告。

在构建“AI+教师+学生”多元协同评价机制时，应重点发展“师-机”协同评价、AI赋能的“生-生”互评，以及“生-机”互动评价，从而形成人机协同、互动反馈的评价闭环。

AI深度赋能学生科研，助力文献梳理、方案优化、数据挖掘与论文润色。其人机协同模式能显著提升科研效率，降低方法论门槛，并有效激发创新潜力。

五、AI课程成果凝练

在AI课程的建设和应用过程中，需要从资源成果、教改成果和申报成果三个方面进行总结、凝练与提升，帮助教学团队进一步总结经验、优化教学和复制推广，这是AI课程建设的重要目标。学堂在线课程团队可以全程辅助老师进行AI课程经验凝练和申报支撑。

整理课程专属语料库、教育图谱、AI工具包（提示词模板、智能体角色配置）等可复用资源，形成“AI课程资源包”，突出资源的专业性与适配性；同时，通过资源开放共享，塑造专业品牌，提升学校影响力。

针对专业或课程的培养目标，结合课程教学的实际问题，汇总AI赋能后的教学数据（如学生课堂参与度提升率、薄弱知识点掌握度提升率、知识培养达成度、能力培养达成度等），展示人工智能技术与教育教学深度融合后的效果，形成可复制的创新模式。

围绕人工智能相关的国家政策方向，以应用为基础、以问题为导向、以教改为主体，学堂在线配合老师对资源成果、教学成果与创新实践进行深度凝练与提升，形成申报材料。通过数据支撑、实践总结、理念提升等途径，系统总结成效，帮助学校申报教学成果、典型案例等。

六、AI课程建设进度建议

七、AI课程多种建设模式

AI课程的建设有多种模式，可以从零开始，也可以基于老师们现有的PPT课件、慕课、课程资源库快速升级。

基于慕课升级AI课程：新形态新标准：一文助您快速启动智慧慕课建设

基于PPT课件升级AI课程：四步焕新教学，PPT升级AI课程实用技巧

基于课程资源库升级AI课程：五步进阶，传统课程资源库升级为AI课程

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