夜雨聆风
本文分享20个西南大学AI赋能教学创新大赛的优秀案例，供广大教师学习参考。下滑查看案例详情！
案例一：《侵权责任法》
案例二：《人工智能》
案例三：《地理课程分析与教学设计》
案例四：《基础生物化学》
案例五：《大学写作》
案例六：《数据库原理与应用》
案例七：《普通遗传学》
案例八：《AI+团体心理辅导智慧课程》
案例九：《生物化学》
案例十：《合同法》
案例十一：《中国古代文学B》
案例十二：《地貌学》
案例十三：《音乐基础能力训练》
案例十四：《实验心理学》
案例十五：《生物统计及试验设计》
案例十六：《博弈论》
案例十七：《热学》
案例十八：《立体裁剪》
案例十九：《制药过程安全与环保》
案例二十：《公共体育与健康》
案例一：法学院李丹《侵权责任法》
李丹老师在《侵权责任法》课程中融合视频精讲、课件资源、经典案例、拓展阅读和考核试题建设知识图谱，帮助学生建立结构化知识网络。教学过程中以智能助教责宝和Deepseek为工具，为学生提供随时随地的人机互动。利用AI工具动态分析学生学习轨迹，教师据此进行针对性教学调整，系统也据此实现差异化知识模块推荐，保证差等生跟得上，促进中等生能提高，满足优等生求知欲。
在主题辩论和模拟法庭等课堂活动中通过AI设立假想敌，对比人机方案，促进师生机互动。通过AI赋能侵权责任法课程教学，有效激发了学生的学习兴趣，提升了教学质量，达到了培养复合型卓越法治人才的目标。
案例二：计算机与信息科学学院 软件学院王英《人工智能》
王英老师在人工智能课程中融合数字虚拟人和虚拟仿真工具，将实际问题案例和跨领域项目引入课堂，通过视频微课为学生课前、课后学习提供灵活选择，以学习通课程定制AI助手+智谱清言AI“智学宝”、智海三乐人工智能垂直领域大模型+deepseek/kimi通用大模型工具为个性化学习助力，围绕“以AI学AI，以智驭智”的策略，开展“大模型辨错、析错、改错”任务引导学生批判地思考大模型的回答，克服大模型幻觉问题，设计“五子棋、八数码游戏、智能推理-密室游戏、机器人快递、对抗攻击竞赛”等一系列AI游戏为课程教学引入竞争性、提升课堂互动性，聚焦智慧农业、智慧教育应用案例，设计学生亲身参与项目——通过“学生自己即数据，学生学习分析自己、学生建模预测自己行为”的方式提升课堂参与感和兴趣度，融合数据隐私保护AI伦理思维的同时强化学生跨领域知识迁移的能力。
案例三：教师教育学院 刘桂侠《地理课程分析与教学设计》
传统地理课堂中，“因材施教”常因难以精准把握学生需求而受限。《地理课程分析与教学设计》团队以智能技术深度重构教学全流程，让教学真正“围绕学生转”：
第一，学情动态可视化：构建学情三维分析平台（深蓝色UI，含成绩分布、能力雷达、活动影响、课堂趋势等多维图表），实现学习状态实时、全景呈现，为教学决策提供数据支撑。
第二，课程任务链激活能力。将传统章节改为主题任务链，如“冬奥选址地理分析”项目。AI支撑的动态案例库能紧跟政策热点和真实学情，确保所学即所用。
第三，分层干预智能体全程陪伴。开发Coze平台智能体群组：课程分析专家即时解答疑问，游戏化工具“地理教学设计大冒险”提升参与度。
第四，教学评价即时闭环：依托平台数据流，建立“学习-分析-反馈-调整”快速响应机制，显著提升教学调整的时效性与精准性。
这套让学情数据成为教学决策“指南针”的创新实践，正通过教师培训、经验分享等方式走向全国师范院校和中学，它不仅验证了AI深度赋能教育改革的巨大潜力，更贡献了一份可复制、可推广的 “智能+师范”融合创新范式，为打造智能时代的新课堂、培养卓越教师贡献了可复制的“地理方案”。
案例四：农学与生物科技学院 梅家琴《基础生物化学》
梅家琴老师在《基础生物化学》课程中，将人工智能广泛应用于内容重构、资源建设、教学模式创新、能力培养、价值引领以及考核评价等多个方面。课程融合视频精讲、课件资源、经典案例、拓展阅读和考核试题等建设知识图谱，帮助学生建立结构化知识网络，并搭建了丰富AI+新资源，如智慧课件、课程专属智能体、AI助手与助教、虚拟仿真实验等，为学生提供丰富的学习资源和工具。在教学中，广泛利用蛋白性质对对碰游戏、代谢网络归位游戏、氨基酸记忆之歌等系列AI生成式资源，为课程教学引入竞争性与趣味性，简化与强化复杂知识点，助力学生知识认知跃迁。在能力培养方面，通过虚拟仿真、实验操作与AI智能体辅助的创新设计融合，搭建完整的实践链条，提升学生的创新迁移能力；在价值引领方面，通过AI辅助的思政案例分析，强化学生的专业认同与使命感。最后在考核评价环节，借助AI技术实现了对知识、能力和素质三个维度的全面考核，通过智能分析和反馈，助力精准教学和学生个性化发展。
案例五：文学院李金凤《大学写作》
李金凤老师主讲的“大学写作”课程启用“教师讲授+AI辅助+学生创作”三维教学模式，重构授课内容与教学方法，实现人机协作的全流程重构。教学中协同双智能体“智学猫-大学写作学习助手”和“灵析猫-大学写作评价助教”，借助AI技术实现知识点学习和作品评价的智能化与个性化。课程还建立了动态评价机制和成果转化平台。通过智能系统生成学习检测报告、写作分析报告，帮助学生精准提升；同时将优秀作品推送至课程公众号“SWU创意写作”，形成“写作-评价-传播”的良性循环。这一创新实践不仅显著提升了学生的写作能力，更为同类课程提供了可复制的“AI+写作”教学方案。
本案例聚焦“大学写作”课程中的重要文体——文艺评论，从知识讲解、AI深度点评、AI辅助写作、互评互改、作品展示等环节，实现教学内容与技术工具的深度融合。教师设计了循序渐进的训练路径：从AI辅助的选题构思、标题拟定，到提纲搭建、内容修改和语言润色等，每个环节都配备了专业的提示词模板库。在教学实施中，采取“限制性使用”策略，既发挥AI的辅助功能，又确保学生写作主体性，避免过度依赖技术。
案例六：计算机信息科学学院 胡莎《数据库原理与应用》
胡莎老师在《数据库原理与应用》课程中提出“单兵作战”模式，充分利用智能体、AI学习助手和智能编程等工具深度应用，融合多元数据、协助数据库设计、构建真实场景、优化过程评价，培养学生在中小规模数据场景下的数据管理能力。课程以1-2名同学为单位，在AI辅助下独立完成课程设计全部流程：需求分析智能体辅助分析数据场景、使用高效AI提示词完成数据库设计和优化、开源SQL编程助手和一体化编程平台完成系统实现、工具PPT和语音助手完成课程汇报。同时，课程基于扣子平台开发的DB数据库学习助手在本学期上线后积累71用户数349对话，获得学生好评。
案例七：农学与生物科技学院 刘学颖《普通遗传学》
刘学颖老师以“数据智能 + 精准育人”为核心理念，构建了一套多维度深度融合的智慧教学体系。该体系突破了传统教学资源的边界，通过打造“沉浸式”“场景化”的智能资源矩阵，将抽象的遗传学理论转化为可视化的交互体验。课程中，历史场景还原微视频梳理了遗传学的发展脉络，3D 模型和交互动画深入解析了微观机制，虚拟实验则模拟了遗传实验结果，让学生在互动中深刻理解理论知识。同时，基于知识图谱实现资源与知识点的智能关联与动态拓展，进一步优化了教学资源的整合与利用。
在教学资源建设方面，刘学颖老师精心打造了动态“四维一体”案例库。该案例库追踪现代遗传科技前沿，有机融入了家国情怀、科学家精神、种业振兴实践等多元化课程思政元素。通过理论与实践的深度融合，实现了润物无声的价值引领，让学生在学习专业知识的同时，培养了社会责任感和创新精神。
案例八：心理学部 张婷《AI+团体心理辅导智慧课程》
张婷老师针对传统团体心理辅导课程中存在的“一易四难”问题，即理论与实践结合容易但融通难，以及学生在辅导对象概念化、规划辅导方案、带领辅导活动和持续性学习方面的困难，创新性地引入 AI 技术，深度重构了教学全流程。
《AI + 团体心理辅导智慧课程》通过搭建多维图谱，为教师提供了精准掌握学生学习情况的工具，同时也助力学生规划个性化的学习路径。学生可以利用知识图谱对线下课程学习的理论知识进行查漏补缺，利用问题图谱逐步探索如何设计、带领与评估团体，从而更好地将理论与实践融合。
案例九：生命科学学院 兰婷《生物化学》
兰婷老师在《生物化学》课程中，通过融合知识图谱、AI 助教与 AR 建模等多元智慧教学工具的融合，系统重构了教学流程与学生认知路径，成功破解了生物化学“知识密集、结构抽象、难教难学”的关键难点。
在教学中，兰婷老师依托专属知识图谱平台，将线性章节重组为结构化认知网络，配合 AI 任务链推送，实现课前导学、课中建构、课后测评的全链条协同。课程引入三维建模与 AR 投影技术，让学生在“旋转、拆解、投射”中直观理解大分子结构，实现空间构象从二维图解到三维感知的跃迁，显著提升了学生的理解力与知识迁移能力。该课程构建了“图谱驱动、AI 协同、结构共建、思政共创”的教学模式，为理工农医类课程的智慧转型提供了切实可行的范式。
案例十：法学院 杨攀《合同法》
杨攀老师在《合同法》课程中，以学生的“疑问”为线索，以“学问”（学会发问和解问）为教学中心，充分发挥教师的教学设计、组织和评价功能，致力于解决 AI 时代大学传统教学模式面临的挑战。
在教学中，杨攀老师采用“学生慕课”线上线下混合式教学模式，围绕章小图、周一问、章小结、课堂发言、案例统计分析、小组研究汇报、“亮提帮”互评、在线讨论、达标自评等九大教学环节展开课程设计。通过知识图谱组织参考资料和测验题，方便学生学习，同时让教师能够及时、精准地掌握学情。课程还引入特色问题图谱，助力学生自主发现问题，拓展知识范围，并以十项目标图谱引导学生提升自主学习能力、法学专业能力和协作、公正等专业素质。杨攀老师的《合同法》课程创新实践，为法学教育的数字化转型提供了有益的探索和借鉴，展现了 AI 赋能教学的无限可能。
案例十一：文学院 占如默《中国古代文学B》
针对传统课堂教学存在的知识传递效率与深度学习需求矛盾、规模化教学与个性化培养冲突、传统评价方式与核心素养培育错位等问题，占如默老师利用雨课堂AI教学平台赋能课程高效教学，建设了“中国古代文学B”数智化课程。
第一，在课程资源建设方面，占如默老师基于课程内容、达成能力和问题解决构建了包含600多个知识点的“中国古代文学B”AI课程知识图谱、能力图谱，构建专属增强知识库，生成课程垂直模型，有效解决大模型的幻觉问题，建设覆盖核心知识点的多模态课程学习资源，系统设计AI指令集（二十四小时智能学伴、知识点答疑、生成教学案例），为学生提供针对性的学习建议和难点解析。
第二，在课程教学模式上，课程形成了“线上AI导学+线下深度研讨”的“双螺旋”人文课程AI赋能教学模式：线上发布辅助学习课程资源，提供智能答疑、24小时学伴等服务，学生在PC网页端、移动端完成线上AI导学，线下高效完成课堂精讲、小组活动、总结拓展等活动。基于学堂在线AI教学平台构建智慧学习系统，借助人工智能技术因材施教，设计个性化的学习策略、自适应的学习路径，构建自适应测评系统，上线课程专题题库，辅助学生个性化学习和测评，引入二十四小时智能学伴、讲伴等AI教学工具，满足学生差异化的学习需求。
第三，在课程教学设计中，占如默老师基于知识库构建AI学习助教——24H智能学伴进行个性化学习资源检索与推荐，利用智能备课助手高效生成优质教学资源，利用AI讲伴功能开发“宋词名篇教学设计”“宋词名篇赏析”“课程论文写作”等AI教学应用智能体，辅助课程开放式作业批改和反馈，提高教学效率。
第四，在课程教学评价中，占如默老师注重过程性评价，利用雨课堂AI平台的大数据、大模型等技术提供即时学情反馈，实现课程学习的智慧管理和智能决策，设计能够真实反映学生文学鉴赏能力、批判性思维、表达能力和人文素养的多元学习任务，培养学生高阶思维、核心素养和创新能力。
本案例的教学创新方法和经验已在校内外推广。2024年，占如默老师对接“慕课西部行2.0”计划，主讲西南大学-内蒙古民族大学“中国古代文学2”同步课堂。
案例十二：地理科学学院 杨平恒 《地貌学》
“地貌学”课程是培养创新型地理学基础教育人才的支撑性课程。目前，该课程在课情上存在内容繁多、抽象难懂、教材老旧等问题；在学情上存在学生基础参差不齐，学习兴趣和主动性不足等问题；在教情上存在教学方法单一，个性化因材施教不足，学习过程性评价缺失等问题。针对以上问题，杨平恒老师在过去五年的教学过程中，不断探索通过慕课平台、长江雨课堂AI教学平台赋能教学创新，开展教学改革。
在重庆市一流本科课程支持下，为持续改进教学质量，杨平恒老师构建了《地貌学》智慧化课程，具体为：（1）搭建智能化教学平台，支撑全过程课程教学；（2）改进教材与教学资源，构建高质量知识图谱与新形态数字化教材；（3）创造个性化与沉浸式环境，设计任务驱动型的个性化与沉浸式学习体验；（4）构建动态综合评价体系，促进学生多维度能力提升；（5）遵循BOPPPS教学模式，把课程强大的AI功能贯穿教学全过程，做到教师-学生-AI融合和协同，对学生的成长和教师的发展起到积极的影响。
通过AI赋能教学创新，“地貌学”智慧化课程实现了如下转变：（1）从过去的“经验驱动”到AI的“数据驱动”，AI让教师从“盲人摸象”转向“精准画像”；（2）AI智能体与BOPPPS教学模式实现无缝对接，构建师-生-AI三位一体的教学范式，实现教-学-评一体化智能教学闭环。
案例十三：教师教育学院 颜婷婷《音乐基础能力训练》
颜婷婷老师主讲的《音乐基础能力训练》课程具有综合性、交叉性、融合性特点，遵循审美性·教育性·实践性三位指导原则，创新性构建技术赋能-素养进阶-跨界融合的“三维智能+四维进阶”育美新范式。
第一，三维智能教学技能体系构建沉浸式成长能力。通过融合 AI 音乐陪练系统，实现发声训练过程中的实时发声检测、共鸣分析和节奏评估，从而显著提升教学过程中的嗓音美化效果。VR 美育课堂借助创设经典作品的沉浸式鉴赏场景，并结合眼动追踪技术，进一步优化了审美体验力的培养。MR 混合现实平台则实现了 “名师示范 - 教姿授课 - AI 评课” 的闭环训练模式。通过这些智能化教学手段，构建各学科不同的教育场景，进而形成师范生三个层次共六大核心能力，其中包括一个基础能力、三个关键能力以及两个综合能力。
第二，四维进阶体系重塑师范生素养培养。基于平台的动态学情分析，构建知识层：打造涵盖 200 余节精品微课的资源包；能力层：利用 AI 沙盒模拟 12 类教学场景；素养层：通过多模态评估审美传达力；情怀层：设立红色音乐 VR 创作工作坊。
第三，智能技术与美育理念驱动跨学科融合实践。例如，与语文学科相结合，创新开发 “古诗新唱工作坊”，运用 AI 音乐技术让智能配乐系统自动生成符合诗词意境美、韵律美的旋律，通过声纹分析优化音乐 “声台情表” 的表现力，构建多模态录制的微课视频动态案例库。
本课程构建了“智能技术+美育赋能”的教学新模式，实现了从技能训练到美育素养的系统转型，积极探索技术赋能人文教育的新形态。
案例十四：心理学部 徐展《实验心理学》的智能进化
徐展教授通过深度整合AI技术，实现了《实验心理学》课程教学体系的重构与智能进化。课程团队与公司合作，在课前、课中和课后借助AI赋能教学，提升教学效率。以知识图谱为核心构建了网络化知识体系，打破传统线性教学模式，将200余个教学视频和实验案例按“基础理论-实验设计-数据分析”逻辑重组。通过构建知识图谱，系统实现知识点智能关联，形成神经元式的知识网络。
在教学方法上，采用“AI诊断+教师引导”双引擎模式：智慧学伴实时分析实验报告中的逻辑漏洞，并推送针对性训练；教师则聚焦实验分析的批判思维等高阶活动，实现人机协同。智能实验设计顾问系统，支持学生自主设计实验；智能批改系统极大压缩了日常作业、实验报告等反馈周期；虚拟教研室平台可实现跨校联盟数据实时共享。AI技术还革新了评价体系，通过过程性数据追踪、知识图谱掌握度分析和虚拟教研室协作贡献评估，构建多维能力画像，显著提升学习效率。这些创新使《实验心理学》从国家级一流本科课程进化为智能教育标杆，形成了“知识网络化重构-教学智能化协同-评价数据化追踪”的完整进化路径，为实验类课程的数字化转型提供了可复制的范式。
案例十五：园艺园林学院 魏大勇《生物统计及试验设计》
本课程秉持“学生本位、数智赋能和实践导向”的教学理念，积极探索人工智能（AI）技术与教学场景的深度融合。通过构建基于本地化知识库和大模型深度学习的学习助手智能体（St-Bot），方便学生随时进行学习测验与知识点巩固复习，有效提升学习效率；同时，打造智能助教智能体（Tch-Bot），协助教师完成智能命题、教学设计、基本概念阐释等任务，显著减轻其重复性工作负担。课程还创新运用ima本地知识库、AI+VBA程序和AI+html等技术手段，将教学重点与难点知识可视化呈现，极大激发了学生的学习兴趣。
课程在学银在线平台累计开设15期，服务学生达4703人，页面访问量逾720万次，互动量超11万次。平台拥有丰富的在线学习资源，包含60个精制视频学习单元和100多个形式多样的非视频学习资源，内容全面覆盖核心知识点。平台还配备了功能强大的在线题库、作业库和试卷库，满足各学习阶段的练习需求。此外，平台构建了完善的知识图谱、问题图谱、目标图谱和思政图谱体系，为学习者提供全方位、智能化的学习支持，助力高效学习与知识掌握。
本案例通过对教学理念与教学方法的系统性重构，实现了AI深度赋能：不仅助力学生开展高效个性化学习，更释放了教师精力，使其得以聚焦教学研究、优化课程设计并探索创新教学方法。
案例十六：经济管理学院 于同奎 《博弈论》
博弈论是研究策略主体间互动行为的重要工具，在众多学科中有广泛的应用。但是博弈论学习需要一定的数学基础，被认为是一门“难”课；抽象的概念、枯燥的理论使学生兴趣索然，课堂气氛沉闷；最重要的是，有些理论结果与学生现实体验不符，让学生对教学内容的真实性、实用性有所怀疑。
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”方法论研究。
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“数据驱动、AI协同、精准施教、课内外一体化”的教学模式，为推动公共体育教学由传统的“统一灌输”向“数据驱动、精准施教”的智慧化转型提供了实践参考。
来源：西南大学，教学能力竞赛公众号。
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