AI与实验教学赛道解析：核心要求与备赛要点

2026年第六届全国高校教师教学创新大赛正式发布，新增人工智能与实验教学两大赛道。本文结合官方文件与赛道实施方案，深入剖析两大赛道的核心要求、评审标准及备赛关键，为参赛教师提供全面指导。

HIGHLIGHTS

01

人工智能赛道

02

实验教学赛道

03

两大赛道共同要求

人工智能赛道聚焦技术赋能教育，要求探索基于人工智能的教学模式创新，突破浅层应用，实现教学全流程的重构。参赛设计需紧扣“数据驱动”与“人机协作”理念，利用国家高等教育智慧教育平台或生成式人工智能技术开展教学。

“参赛课程须利用国家高等教育智慧教育平台提供的资源或工具，或依托生成式人工智能技术建设并运用教学智能体开展教学。”

“紧扣‘以学生为中心’‘人机协作’等核心理念，重点呈现人工智能技术对教学模式的系统性赋能……详细介绍人工智能技术深度应用如何推动教学内容、方法、环境与评价的整体重构。”

备赛建议：

不要将AI仅视为辅助工具，而应将其作为重构教学全流程的核心引擎。参赛材料需清晰展示数据驱动教学决策的过程以及人机协同完成教学目标的方式。

“人工智能赛道……须明确体现数据驱动和人工智能技术运用，至少包括2个如下情境：学情数据采集与分析、数字资源整合与运用、适配的教学场景设计、多维智能评价反馈、师生机协同教学、个性化学习支持等。”

大赛要求参赛课程体现数据驱动和人工智能技术的实际运用，需从六大应用情境中选择至少2项落地，且所有应用均需解决教学真实痛点，避免形式化应用，以下情境及落地路径可结合智慧教学平台功能实现：

通过AI学情分析助手，采集课前、课中、课后全链路学习数据，以知识掌握率热力图、学生分层画像等可视化形式，为教学决策提供数据支撑；

利用AI出题、AI教案、AI课件高效备课，构建专属AI知识库，通过智能推送为学生匹配个性化学习资源，重构学科知识体系；

通过超级黑板打造线上线下融合的智慧课堂，实现“师生机”三元交互；利用虚拟展厅搭建课程元宇宙空间，创设沉浸式学习场景；

多维智能评价反馈

通过AI实践智能体实现实践过程自动化评估，利用AI批阅完成主观题精细化评分，结合AIGC检测与作业查重，构建“AI辅助+教师主导”的双重评价防线，解决“评价难量化、反馈不及时”痛点；

师生机协同教学

部署多模型AI助教为学生提供实时答疑与学习建议，通过任务引擎实现“分层教学”“一生一案”，形成“数据驱动—任务推送—智能反馈”的教学闭环，实现大规模因材施教；

利用AI陪练创设沉浸式技能训练场景，通过个性化自测聚焦学生知识薄弱点，结合知识图谱与任务引擎，为学生自动规划个性化学习路径。

人工智能赛道的备赛核心是“真应用、有成效”，所有AI技术的运用均需围绕教学目标展开，避免形式化应用，三大原则需贯穿备赛全程：

AI是教学创新的“引擎”而非“装饰”，选择的AI功能/工具必须针对教学中的真实问题（如个性化辅导不足、评价效率低、实践训练受限等），实现“技术为教学服务”；

突出教师在教学设计中的核心作用，AI作为辅助工具，需清晰展示“教师设计—AI赋能—学生受益”的逻辑链条，避免“技术替代教师”；

备赛期间需完善课程的知识库与问答库，针对性训练课程AI助教，这是实现AI赋能教学全流程的“基础设施”，也是保证教学创新可持续的关键。

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实验教学赛道是本届大赛针对实践育人的重点布局，核心是推动实验教学从“验证知识”向“培养能力”“激发创新”转型，赛道内精准划分综合设计型与研究探索型两大组别，适配不同阶段、不同类型的实验教学创新实践，评审与备赛均围绕组别定位展开差异化要求。

大赛将实验教学赛道划分为两个组别，参赛教师需先精准匹配组别定位，再开展教学设计与创新：

综合设计型实验课程组

面向基础与专业实验教学，核心要求是引导学生综合运用已有知识与技能，完成综合性复杂任务。重点强化多门课程知识、实验技能的融会贯通，鼓励跨学科、跨专业实验项目设计，培养学生解决实际问题的能力，适配本科阶段的基础实验与专业核心实验课程。

研究探索型实验课程组

面向高阶实验教学，核心是通过学科交叉、科教融汇、产教融合，引导学生突破现有知识框架，完成具有原创性的实验成果。重点聚焦科技与产业前沿问题，要求学生创新性设计实验方案、运用尖端实验手段，适配研究生阶段实验课程或本科拔尖人才培养实验课程。

与传统实验教学评比不同，本届大赛对实验教学创新提出明确导向，单纯优化实验流程、美化教学材料已无法满足要求，“自制、智创、跨界”三大方向成为脱颖而出的关键：

自制：鼓励教师自主研发、升级改造教学实验装置与平台，拥有自主知识产权的自制教具、实验设备将成为重要加分项；

智创：重点支持虚拟仿真实验教学课程/平台建设，要求深度融合人工智能、数字孪生等技术，解决传统实验在安全性、成本、时空限制等方面的痛点；

跨界：大力鼓励跨学科、跨专业实验项目设计，打破学科壁垒，培养学生解决复杂交叉问题的能力，契合“四新”建设的核心需求。

“鼓励教师（团队）开展教学实验装置、平台的自主研发与升级改造，重点支持自制教学实验设备、虚拟仿真实验教学课程及平台等方向。”

实验教学赛道的评审构建了理念、内容、过程、效果四维考核体系，核心围绕“高阶性、创新性、挑战度”（金课标准）与学生能力培养展开，两大组别各有侧重但底层逻辑一致，参赛教师需关注以下四点：

是否落实“以学生为中心”，是否将立德树人与科学伦理教育有机融入，是否契合“四新”建设的人才培养要求；

教学内容是否贴近科技前沿或真实问题，重难点处理是否得当，是否体现跨学科融合与探索性；

是否实现“教师主导、学生主体”的转变，是否运用数智化手段（智能体、大模型、虚拟仿真）赋能教学全过程，安全防护与应急预案是否到位；

效果维度

学生的综合能力、创新思维是否有可衡量的提升，形成的教学模式是否具有借鉴与推广价值，是否有客观数据、学生反馈、实践成果支撑。

实验教学赛道的材料提交要求极具特色，强调“真实落地”与“体系化创新”，备赛需抓住三个核心转化思路：

1. 双视频材料：需提交≤60分钟的实验教学课堂实录视频（可倍速，配文字/语音说明）和≤15分钟的说课视频。实录视频要展现学生的真实参与、深度思考过程，避免“表演式教学”；说课视频需清晰阐释创新设计逻辑、实施难点与实际成效，实现“做得好”更要“讲的清”。

2. 创新成果报告：需系统阐述教学内容、方法、组织、评价的创新举措，重点展现人工智能等技术赋能下的体系化设计、数字化赋能、跨学科融合，避免碎片化创新。

3. 备赛十大关键：

⑦跨学科整合：主动设计与相邻学科交叉的实验项目，培养学生解决综合性问题的能力，这恰恰是“四新”建设所倡导的。

⑧成果物化与辐射：注重将创新实践凝结为可复制推广的教学方案、自制教具、虚拟仿真项目或数字资源，并思考其校际、区域推广路径。

⑨视频叙事：精心设计实录视频与说课视频的叙事逻辑。实录视频应展现学生真实、深度的参与过程；说课视频应清晰阐释创新的设计逻辑、实施难点与显著成效。

⑩证据支撑：在创新成果报告中，务必提供客观的数据、对比案例、学生反馈、获奖情况等证据，用以支撑教学创新带来的实际效果，增强说服力。

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这些关键点，参赛必看

除各赛道的个性化要求外，人工智能赛道与实验教学赛道存在诸多共性要求，是参赛的“基础门槛”，需重点关注：

主讲教师近5年对参赛本科课程讲授2轮及以上，课程需纳入本科人才培养方案；往届全国赛一等奖获得者不得再次参赛，上届二、三等奖获得者不得连续参赛；

参赛材料（视频、报告、汇报）不得出现教师姓名、高校及院系名称等身份信息，涉密课程需脱密处理；本届大赛新增查重环节，杜绝抄袭、剽窃及简单修改往届材料的行为；

所有创新均需有可衡量的成效，需提供客观数据（如学生能力提升、教学效率改善）、对比案例、学生反馈等证据支撑，拒绝“空泛的创新设计”；

技术融合

两大赛道均鼓励人工智能技术的深度应用，实验教学赛道可借助AI实现实验评价、虚拟仿真，人工智能赛道可结合实验教学场景实现技术落地。

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以创新为帆，把握高等教育教学改革新机遇

第六届全国高校教师教学创新大赛新增的人工智能与实验教学赛道，对于参赛教师而言，两大赛道的备赛核心并非“追求技术的高端”或“设计的复杂”，而是回归教学本质：以学生为中心，以问题为导向，让技术真正赋能教学，让实验真正培养能力。唯有立足课堂真实痛点，开展有温度、有实效、有体系的教学创新，才能在大赛中脱颖而出，更能在日常教学中实现育人价值的提升。

教学之路漫漫，创新永无止境，我们始终致力于为东大教师提供全方位的赛事支持与服务。未来，我们将持续关注教创赛动态，不断整合优质资源，为大家搭建更便捷、高效的交流学习平台，与各位教师一同深耕教学、勇攀高峰。若您在备赛过程中仍有其他需求或建议，欢迎随时反馈，让集锦成为更贴合教师需求的“备赛伙伴”。

本文内容参考超星教师发展中心、国赛评委天津工业大学姚飞教授公众号解读文稿整理而成，仅供备赛教师参考，出于非商业性目的，旨在分享，特此致谢与说明。

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参考资料链接：

1. 《【备赛指南】深度解读第六届全国高校教师教学创新大赛“人工智能赛道”，基于超星平台的备赛策略》https://mp.weixin.qq.com/s/ErE78jubel0YmgefIaTpYA?scene=1

2. 《深度解读：第六届高校教师教学创新大赛实验赛道》https://mp.weixin.qq.com/s/D41f4e8ZZyxH8IQbH1p76Q?scene=1

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