研〔2025〕133号

各学院：

    为进一步推进教育数字化，促进人工智能技术与研究生教育教学的深度融合，现开展“2025年北京理工大学研究生教学质量提升建设专项第二批人工智能赋能研究生课程项目”申报工作。

一、申报范围及条件

1、有一定人工智能赋能建设基础或有线上资源（含在建）的研究生课程优先，各学院不限申报数量。

2、申报课程旨在利用人工智能技术，整合现有资源，创新教学场景，提升教学质量和效率。课程设计应注重通过课程与人工智能技术的融合，为师生提供个性化的教学方案，尤其鼓励关注如何利用人工智能促进对于学生高阶思维能力的发展培养。
二、基本目标要求

项目的建设周期为1年，同步建设慕课等其他线上资源的建设期为2年。自立项公布起计算。项目可分为两个阶段建设：

第一阶段：本次立项课程应在立项满1年内初步完成人工智能赋能建设，应用大模型的基础架构搭建，形成理论和功能基础等建设成果。

第二阶段：完成所有课程的资源建设，应用大模型的训练，课程可在实际课堂中辅助教学并在社会广泛认可的平台上线。学校将以此阶段成果作为项目验收依据。

建设周期结束后，通过验收的课程当年认定为“北京理工大学研究生人工智能赋能精品课程”。课程认定后，应持续完善大模型的训练，在实际应用中坚持以学生为中心的教育理念，优化精深课程教学内容，创新考核方式。学校将定期对“北京理工大学研究生人工智能赋能精品课程”的使用效果进行复核，使用效果好的将列入持续资助提升计划。

三、人工智能赋能专项建设目标

主要建设目标应包括但不限于以下场景：

1、AI教学应用：支持多语言的AI智能体建设，辅助教师备课、智能批改、一键出题、智能检索等。可辅助学生进行一对一辅导，提供针对性的学习建议和难点解析。根据学生的学习进度和兴趣，智能推荐相应的学习资源。

2、课程知识图谱：AI辅助生成课程知识图谱，智能实现图谱资源关联与更新迭代，辅助图谱数据分析，建立能力图谱、问题图谱。

3、AI课程垂直模型：支持知识库上传，AI辅助知识库解析及知识碎片库的梳理。包括基本概念、定理、图表，以及多年积累的案例、习题、视频等。

4、AI工具箱：支持AI个性化指令，包括知识点答疑、解题思路分析、学习路径规划等。

5、教学质量管理：利用AI分析师生数据，生成AI学伴运行明细并智能分析，预测学习效果，实现学习分析预警，提供课程运行报告。

6、数字人建设：制作教师克隆数字人形象或虚拟人物数字形象。数字人仅限用于课程的互动、展示等功能以及部分慕课内容的更新迭代，不能完全替代慕课视频。

7、虚拟教室、虚拟实验室：允许异地的师生聚集在同一虚拟空间内完成授课，通过多样的课堂教学道具以及专业化的场景模拟能力，加深课堂沉浸感和体验感。

8、智慧课堂管理：利用AI分析学生在课堂上的互动和参与度，焕发课堂活力，优化教学方法。

四、学校政策支持

1、鼓励支持授课团队开发或应用以大语言模型为代表的人工智能技术，协助对接社会广泛认可的大模型平台，并全程提供必要的技术指导与支持。

2、定期举办人工智能赋能教育教学相关教师培训、交流活动，为试点课程教师提供相关资讯、交流试点经验。

3、课程建设经费由学校统一公开招标支出。

4、获批建设的课程，如需进行慕课建设，则自动认定为“研究生精品网络共享课”立项建设项目，由学校统一支持建设经费。

五、申报流程

1、2025年起项目申报将全部使用线上申报的方式。课程专项申报人通过研究生教育管理系统（https://gms.bit.edu.cn，路径：首页-教师功能-教学管理-人工智能课申报），申报人可通过各项目申报表（附件1）进行预填写，并在系统开放后线上正式填报。

2、系统申报通道将于10月17日00:00—10月28日17:00开放，逾期不支持补报，请各位老师严格按照申报时间提交相关材料。

3、申报材料由各学院及相关单位在系统中初审后提交。项目推荐上报截止日期为2025年10月31日，逾期将不予受理。

联系人：马雨辰，68918502

研究生院

2025年10月14日