教育部公布首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例

    近日，教育部发布通知，公布首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。

    一、案例名单

    为深入贯彻落实国家关于开展“人工智能+”行动的战略部署，积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展，利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司组织了首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例的征集和论证工作，寻找、发掘和推广在人工智能技术应用上具有代表性、前瞻性且能够产生积极影响的高等教育实践案例。经高校申报、专家论证等环节，确定首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例（见表1）。

表1：首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例名单

注：按学校代码排序。

    二、部分案例介绍

    （一）清华大学：人工智能赋能教学试点

    2023年9月28日，清华大学启动人工智能赋能教学试点计划。试点工作主要使用清华大学计算机科学与技术系与智谱华章公司共同研发的千亿参数多模态大模型GLM作为平台与技术基座，服务不同学科领域教师的教与学生的学。

    据了解，新一代基座大模型在整体性能上比上一代有大幅提升，推理速度更快、运算成本更低，还大幅提升了工具使用和智能体能力，可根据用户意图，自动理解、完成更加复杂的任务。

在清华大学“化工热力学”课程中，授课教师、化工系教授卢滇楠将100多篇相关文献和书籍用于垂直模型的持续训练与校准。目前，该系统已完成初步开发，具备主动出题与答题功能，并在学期末课程大作业中作为辅助工具被使用。清华大学建筑学院副教授龙瀛的“新城市科学”课程基于教师提供的教材、习题、最新论文等大量材料，实现了自动知识点抽取，并打造了人工智能助教系统。通过知识库的辅助，智能助教将答题正确率从80%提升到了95%，并附带了详细的答题解释。该系统还设计了多种功能卡片，学生可以通过输入相关需求，与智能助教实时交互以获得课程辅导，例如课程项目设计的思路提示、流程设计、分析角度等，从而加深对相关知识的理解和研究思路的启发。可见，AI逐渐在不同领域服务师生教学。

    2024年，清华大学将开展100门人工智能赋能教学试点课程，利用人工智能辅助或深度介入课程，打造人工智能助教、人工智能教师，持续创新教学场景，提升教与学效率与质量。

    （二）华中科技大学：构建智能学业预警与协同帮扶机制

    为加强学风建设，开展更加精准的学业指导和帮扶工作，学校网络与信息化办公室、党委学生工作部共同建设了学业帮扶体系。学校构建了智能学业预警模型，建模流程包括数据抽取、数据处理、建模预测、结果反馈等，建模完成后，输入在校学生的特征因子即可进行结果预测。经过测试表明，该模型预测的准确率约为81%，具有准确率较高、抗噪能力强、可解释性好等优点。

    学校建立了全过程育人档案，记录学业困难学生从关注到脱困全过程的帮扶详情。结合学校“一站式”学生社区建设和辅导员“三进三同”工作要求，积极推动领导力量、思政力量、专业力量、管理力量、服务资源下沉到学生身边，建设涵盖教师班主任、辅导员、朋辈队伍等多元主体共同参与的学业帮扶队伍，开展“师生茶座”“明星学子面对面”“学业提升营”“小伙伴计划”等助学活动。

    在网络与信息化办公室的推动下，学校融合跨部门数据，消除数据孤岛，实现学生基础数据一键呈现，有效提升思政育人工作精度。

    据悉，学校学业预警系统于2021年9月上线，面向党委学生工作部和全校42个院系开放使用，覆盖3万余名本科生，实现了及时发现、预警学生学业困难问题，建立了协同联动学业帮扶体系，促进形成智能化、个性化的学业帮扶模式，有助于及时解决学生学业问题，帮助学生顺利完成学业、促进学生成长。

（综合摘编自微言教育公众号、清华大学官网、华中科技大学官网等）