教学创新大赛：20个AI赋能优秀案例深度解析

案例十六：经济管理学院 于同奎 《博弈论》

博弈论作为研究策略互动的关键工具，在各学科领域应用广泛。然而，这门课程的教学面临显著挑战：其一，因其对数学基础的要求而门槛较高，被学生视为畏途；其二，概念抽象、理论枯燥，难以激发学习兴趣；其三，也是最为关键的一点，部分理论结论与学生的现实直觉相悖，导致其对知识的实用性与真实性产生质疑。

于同奎老师在上课过程中深切感受到仅靠单向地讲解很难让学生真正理解理论的本质，迫切需要开展博弈论“实验教学”，通过开发跟理论模型完全一致的游戏场景，让学生先玩游戏获得亲身体验，再讲理论时易于学生理解和接受。

于同奎老师长期以来坚持尝试和探索博弈论实验教学，自主开发了一套博弈实验系统(http://gametheoryexperiment.net)，包括50余个互动博弈游戏，同学们可以在课堂上互为交互对手开展游戏。为满足学生自主学习需要，已开发3个并计划开发一系列AI“陪练”的博弈实验，让学生能随时随地一个人也可以体验与“高手”对决的博弈游戏。

还探索和实践了一种“参与(Participating)—启发(Inspiring)—理论(Theorizing)”的博弈实验教学方法(PIT)，首先让学生通过移动终端在课堂上参与博弈游戏，置身设定的游戏环境中获得第一手的经验和感觉；然后启发学生思考实验背后的逻辑，寻找会出现实验结果的原因；最后将实验内容提升到理论高度讲授对应的博弈原理，并对理论进行推广和延伸，让学生获得更加一般性的结论。

基于行为实验的博弈论体验式教学大大提高了学生的学习兴趣，活跃了课堂氛围，激发了学生的主动学习和思考，让学生真实体验了理论的有效性、实用性，提高了教学效果。

案例十七：物理科学与技术学院 王丹丹 《热学》

该课程以AI技术为工具，重构“科学史+问题链”驱动的教学模式。通过往年沉淀下来的课程资源，生成以科学史为脉络的知识图谱，预训练雨课堂平台上的AI应用，使输出知识更专业，扩展知识的宽度和深度，使其更符合课程设计要求。通过雨课堂的智能化平台，如智能学伴、智能讲伴，以及自制的智能体等实现学生课内和课外的自我驱动式高效学习。在课堂中，通过自建AI驱动的微观状态可视化和统计探索实验室，以及虚拟科学家辩论，培养学生的高阶科学思维和探索科学本质的持续动力。教师通过教学运行数据和应用洞察数据，实时调整教学内容和方法，实现以学生为中心的精准育人。考核方式上，除常规学习行为数据考核外，通过自建智能体全面评估学生知识的掌握程度、科学思维的发展状况。通过上述多种AI手段的融合，最终达到理解科学本质，提升科学思维和创新精神，培养科学精神与家国情怀的教学目的。

案例十八：蚕桑纺织与生物质科学学院 周莉

《立体裁剪》的数字化设计思维

传统设计与数字技术重塑设计产业，如何实现传统理念与数字技术的创新融合、如何培养学生精通立体裁剪核心工艺与适应产业智能化变革的核心能力，立体裁剪课程团队聚焦设计思维数字化转型的创新和实践给出了答案：

1. 技术融合与方法创新。在传统框架内系统融入数字技术，实现虚拟设计开发。通过竞赛与项目实践，提炼“褶皱区域数字化设计”等方法，深化“服装三维逆向造型设计”方法研究。

2. 数智化工具深度应用。利用知识图谱构建知识体系，整合智能体与AI多模态技术进行教学。提出“生成式设计驱动的‘AI灵感+手工塑形’”混合创作模式。

3. 复合型培养模式构建。创立“数智能力培养轴”与“竞赛项目驱动轴”相结合的“双轴驱动、四阶递进”模式，系统性提升学生数字素养、创新思维与实践能力。

课程建设强调AI并非替代设计师，而是拓展创意边界、提升效率与探索可能性的赋能工具。传统智慧与AI的深度融合，使服装作品承载更丰富文化内涵，成为连接历史传承与未来创新的载体。

案例十九：药学院 中医药学院 郭婷 《制药过程安全与环保》

近年来，随着国家“双碳”战略与绿色发展的深入推进，制药行业加速向绿色化、安全化、数字化转型，企业对“技术+管理+法规”复合型人才的需求持续激增。《制药过程安全与环保》作为制药工程专业核心课程，紧扣行业需求与课程教学痛点，明确“夯实理论基础、强化实践能力、培育职业价值观”的课程定位。

郭婷老师系统梳理教学内容，将课程章节整合为“人-机-物-法-环”五大模块，以可视化知识图谱为引领，通过线上线下混合式教学，将数字化资源与AI工具嵌入教学全流程。通过目标图谱明确学习路径，学生可清晰关联知识要点与职业能力要求，自主构建个性化能力图谱；知识点经图谱化、资源化重组后，形成精准可调用的知识网络，提升学习效率。

该课程进一步将知识图谱与典型EHS（环境、健康、安全）问题图谱深度融合，以企业真实案例为载体，构建覆盖物料选择、工艺安全、设备安全及管理优化的多维问题图谱。在AI学习助教的动态辅助下，学生通过PBL任务，在解决复杂工程问题的实践中深化知识应用，同步提升风险识别、合规决策与团队协作能力。

案例二十：体育学院 郎君 《公共体育与健康》

《公共体育与健康》是面向全体学生的通识教育必修课。教学团队在《公共体育与健康》教学过程中，通过融合AI体质健康测试、大数据分析、课外锻炼测评与个性化运动处方等智慧教学工具赋能，构建起线上线下相结合，覆盖课前、课中、课后的智慧教学生态，通过“1+N”AI赋能矩阵有效探索了该课程“体测与数据运用、个性化干预、课内外一体化、全过程评价”等难点。

在教学中，教学团队依托“1+N”AI矩阵赋能，以数体智慧体育小程序为核心中枢，联动“N”个功能模块，贯穿教学全流程。课前，AI学习助教可为学生提供锻炼方法、教学大纲等问题的即时答疑；西大体育云课堂则解决了理论知识学习无平台、无阵地的问题，支持学生自主线上学习；同时，教师备课助手可生成教学建议，助力个性化备课。

课中，AI智慧体测系统实现了学生自助体测，解决了传统测试精度不足的问题。数据实时汇入中枢平台，即时分析生成包含多维度评价与运动建议的个人“体质画像”，为教师在课堂上实施动态分组与差异化指导提供了科学依据。课后，系统依据“体质画像”自动推送个性化运动处方，明确改进方向。AI课外锻炼系统则有效督导并激励学生完成跑步等锻炼任务，将教学管理从课内延伸至课外，帮助学生养成良好锻炼习惯。最后，在线考试系统对健康理论知识进行检验。

该课程构建了以数据驱动、AI协同、精准施教与课内外一体化为核心的教学模式。这一实践为公共体育教学从传统的“统一灌输”向智慧化的“数据驱动、精准施教”转型，提供了有价值的路径参考。

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