新一代AI科教平台在课程教学中的应用研究——以“人工智能引论”为例

文章引自：李艳,袁婧,吴超,等.基于新一代人工智能科教平台的课程教学模式研究——以“人工智能引论”课程为例[J].现代教育技术,2026,(3):33-42.

MET

作者信息

李艳

浙江大学教育学院教授，博士生导师，课程与学习科学系系主任、教育科学与技术研究所所长、智能教育研究中心主任；研究方向为数字化学习、信息技术教育、科技教育、智能教育等。

袁婧

浙江大学教育学院博士生，研究方向为高校人工智能教育，人工智能跨学科教育，高等教育领导与管理等。

吴超

浙江大学公共管理学院长聘副教授，博士生导师，计算社会科学研究中心主任，新一代人工智能科教平台“智海Mo”创始人；研究方向为大数据建模与分析，数据隐私和保护， 联邦学习，计算社会科学等。

吴飞

浙江大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，浙江大学本科生院院长；研究方向为 人工智能，多媒体分析与检索，跨媒体计算等。

文章亮点

推荐该研究的理由

直击痛点：系统回应AI课程内容滞后、算力不足、伦理缺失、评价单一四大难题。

模式创新：提出“课堂教学+平台实训”的理实融合模式，兼具时代性与操作性。

技术支撑：依托“智海Mo”平台，实现资源智能调度与全过程学习追踪。

实证有效：数据详实，验证了该模式对学生素养提升的显著效果。

推广价值：为高校AI课程改革提供了可复制、可推广的系统性范式参考。

通过本文您能了解到

四大挑战：课程更新滞后于技术迭代、算力资源不足、伦理教育薄弱、评价方式单一。

平台架构：“智海Mo”集成课程管理、实训部署与智能评测，支持大规模与个性化学习。

五级实践：从逻辑推理到强化学习，层层递进，促进学生认知螺旋式发展。

伦理融合：通过“伦理沙箱”与“检视点”，将价值判断贯穿技术实践全过程。

多维评价：结合平台数据、教师与同伴评价，全面衡量学生知识、能力与素养。

实证发现：平台实训显著提升实践能力，课程感知与环境支持是素养发展的关键。

优化建议：聚焦课程动态更新、平台智能支持、评价体系完善与治理框架构建。

摘要：在人工智能技术深刻变革高等教育的背景下，高校人工智能课程教学面临内容滞后、算力不足、伦理薄弱、评价单一等结构性挑战。为此，文章以浙江大学“人工智能引论”课程为例，分析其“课堂教学+平台实训”理实融合教学模式在新一代科教平台支持下的设计与实施成效。研究表明，该模式通过动态内容更新、渐进式实践、全程伦理引导与多维评价融合，有效促进了学生“认知螺旋发展”能力结构的形成。实证结果显示，平台实训显著提升了学生的实践能力与学习成效，课程感知与环境支持对人工智能素养具有显著正向影响。基于多源反馈，文章从课程内容、平台功能、评价机制与治理框架四方面提出优化策略，旨在为高校人工智能课程改革与复合型人才培养提供可操作的参考范式。

关键词：人工智能科教平台；理实融合教学；人工智能素养；认知螺旋；跨学科能力培养