50个人工智能与教育深度融合案例库(附案例来源)

案例简介：全球有2.4亿残疾儿童，面临包容性技术、易获取学习材料和教育支持的缺乏。联合国儿童基金会的无障碍数字教科书计划通过人工智能技术，为残疾儿童等学习者打造可定制的数字工具，改善其教育状况。该计划已在非洲3国、拉丁美洲和加勒比地区6国实施，预计2024年上半年惠及50万名儿童。这些数字教科书可自定义旁白、手语视频、互动、图像语音描述、文本转语音等功能，满足个性化需求，显著提高学生的学习积极性、课堂参与度和互动能力。

【案例来源】兰国帅,杜水莲,肖琪,等.人工智能赋能教育4.0：挑战、潜能与案例——《塑造未来学习：人工智能在教育4.0中的作用》的要点与思考[J].开放教育研究,2024,30(04):37-45.

案例简介：美国塔拉哈西社区学院（TCC）通过移动学习推动可及性和包容性教育。TCC的“双录取”计划为中小学学生提供大学课程，助力学生探索STEM专业与职业。在教学上，TCC设计了“数字铁路项目”，利用智能技术实验室（配备虚拟现实、增强现实、机器人、3D打印等），确保学习资源的便捷获取。学习者可按自身节奏学习，参与将技术应用于现实场景的项目。在扶持机制上，TCC与教育技术公司和商业团队合作，支持学生学习和家长参与，并为教师提供培训。

【案例来源】王永固,许家奇,丁继红.教育4.0全球框架：未来学校教育与模式转变——世界经济论坛《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》之报告解读[J].远程教育杂志,2020,38(03):3-14.

案例简介：佐治亚理工学院在实施教学时，难以为大班额学生提供及时、有效的指导和反馈。该校在计算机科学硕士课程的 Watson 在线学习平台上部署了一款名为“Jill Watson”的人工智能助教。旨在自动回复学生在论坛中提出的问题。Jill Watson 是基于课程迭代过程中，所产生的 40,000 多条论坛帖数据集训练而成，能够准确回答学生提出的常见问题。Jill Watson大大缩短了学生询问的回复时间，减轻了教师的工作量，使其能够专注于更复杂的学生需求。人工智能能够准确处理大多数常规问题，确保为学生提供及时有效的支持。

【案例来源】https://digitaldefynd.com

/IQ/ai-in-schools-case-studies/.

案例简介：美国麻省理工学院科研团队开发出一种基于机器学习的方法，可以更快的计算化学反应过程中的过渡态，帮助化学家设计新的化学反应和催化剂。新计算方法使用“扩散模型”来表示两种相对于彼此任意方向的反应物，该模型可以了解哪种类型的过程最有可能产生特定的结果。科研人员在大约1,000个以前从未见过的反应上测试了模型。结果表明，与使用量子技术生成的过渡态结构相比，这些解决方案的精确度在0.08埃以内，每个反应的计算过程只需几秒钟。尽管科研人员主要针对涉及原子数量相对较少（整个系统最多23个原子）的化合物反应来训练模型，但他们发现它也可以对涉及较大分子的反应做出准确预测。科研人员计划扩展模型，纳入催化剂等成分，研究特定催化剂能在多大程度上加速反应。

【案例来源】https://www.most.gov.cn/gnwkjdt/202401/t20240116_189364.html

案例简介：美国加州劳伦斯·伯克利国家实验室（LBNL）的A-Lab团队致力于缩小计算筛选和实验实现新型材料之间的差距。A-Lab是一个自动化实验室，利用计算、历史数据、机器学习和主动学习来规划和解释机器人执行的实验结果。在连续运行17天后，A-Lab从58个目标物中合成了41种新化合物，这些目标物是通过从Materials Project和Google DeepMind获取的大规模从头计算的相稳定性数据识别的。合成配方由接受文献训练的自然语言模型提出，并使用基于热力学的主动学习方法进行优化。对失败合成的分析可以提出改进当前材料筛选和合成设计技术的建议。高成功率表明，人工智能驱动的平台在自主材料发现方面非常有效，有望进一步整合计算、历史知识和机器人技术。

【案例来源】https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25575471

案例简介：韩国教育部计划从2025年起在中小学引入人工智能数字教科书，以满足学生对多元学习内容的需求，借助新兴技术改善教育体验，解决教育不平等问题，减少对私人辅导的依赖，逐步改变竞争激烈的教育文化。数字教科书将为学生提供数学、英语和信息科技等学科的个性化学习途径，并计划到2028年覆盖所有学科（除实践类学科）。该计划还提倡教师与人工智能助手合作，培养富有创意且富有人情味的教学方式。目前，韩国教育部正在制定一项涉及400名教师的试点计划，使用人工智能驱动的教科书进行教师培训，预计2025年开始推广，以确保教师能够通过实时收集和分析学生学习数据来制定课程。

【案例来源】兰国帅,杜水莲,肖琪,等.人工智能赋能教育4.0：挑战、潜能与案例——《塑造未来学习：人工智能在教育4.0中的作用》的要点与思考[J].开放教育研究,2024,30(04):37-45.

案例简介：俄罗斯在2011年通过了教育信息通信技术和电子学习资源的联邦标准，旨在提升教育领域的一致性。在此背景下，多个大型项目涌现。例如，在教育领域，人工智能应用越来越受欢迎，其中在线聊天机器人尤为常见。俄语聊天机器人被开发用于改善沟通技能和帮助外国学生学习俄语，而Mendeley聊天机器人则用于学习化学元素。这些服务在国家教育创新竞赛（KIVO）上展示，该竞赛由教育学院HSE和Rybakov基金联合举办，旨在支持基层创新。此外，俄罗斯于2015年成立了国家开放教育平台（NOEP），这是在俄罗斯教育和科学部倡议下，由八所顶尖大学和相关机构共同创建的。目前，NOEP已扩大到17所成员大学，提供超过250门认证在线课程。该平台在各个教育层面产生了重要影响，例如，个人MOOC作为官方课程作业的一部分在职业教育和培训机构中越来越受欢迎，学生可以用MOOC证书换取相应科目的学分。NOEP还具备安全的学生身份验证、先进的学术跟踪和监控系统，以及授权第三方参与学习过程的功能，为建立有效的个人电子学习路径提供了支持。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第38页

案例简介：视觉学习环境（ViLLE）自2005年创建以来，一直紧跟教育技术的发展趋势，特别是移动技术的进步。该平台通过收集学生完成练习的数量、响应时间和分数等数据，识别学生的优势和劣势及其发展轨迹。其嵌入的人工智能引擎能够检测学生的误解，算法帮助教师提供定制化支持。教师可以根据学生的学习水平分配任务，学生也可以选择任务难度，以保持学习动力。此外，ViLLE提供数据分析可视化，帮助教师及时了解学生行为和进步，为个性化学习任务提供依据。这些功能不仅有助于提升学习成果，还能预防学生流失，起到预警作用。ViLLE计划的特点包括：使用人工智能工具根据学生表现推荐个性化练习集，解决学习缺陷；提供具有即时反馈的互动和游戏化练习；为教师提供详细的学生发展报告，以提高教育效果；并且该平台具有广泛的适应性和影响力，适用于基础教育和高等教育环境。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第65页

案例简介：E-rater是由卡内基梅隆大学语言技术研究所研发的人工智能写作评估系统，采用自然语言处理和机器学习技术，可深度分析文本并提供个性化反馈。其核心功能包括语法拼写检查、风格结构分析、内容逻辑评价以及评分与反馈。它能检测语法、拼写错误，分析句子构造、段落布局和内容连贯性，生成与人工评分相近的分数并提供建议。E-rater有助于学生了解写作强弱项，提升写作能力，已广泛应用于教育机构、考试组织及标准化考试（如SAT）中。

【案例来源】https://www.ets.org/erater/about.html

案例简介：可汗学院推出基于GPT-4模型的AI助手Khanmigo，以独立ChatBot或站内对话形式为学生、教师和家长提供协助。自2022年起，约1000名试验者参与测试。Khanmigo可作为学生的一对一导师，提供个性化教学指引，也可协助教师制定课程大纲。它支持多项学生端活动，如学习数学、合作写作、备考、词汇练习、编程、角色采访和辩论等。为防止滥用，Khanmigo不直接提供答案，而是通过问答引导学生思考解题。同时，平台设计AI电池机制限制每日使用次数。此外，可汗学院还在测试Khanmigo协助教师编写教学材料、课程大纲、教案和考卷等功能。

【案例来源】https://www.ithome.com.tw/news/156009

案例简介：Google DeepMind提出一种AI系统，将图网络方法用于材料发现（graph networks for materials exploration, GNoME）。在从Materials Project和类似数据库中获取的数据上进行训练后，GNoME调整了已知材料的组成，得到220万种潜在化合物，其中许多超出了先前人类的化学直觉。在计算这些材料是否稳定并预测其晶体结构后，该系统最终共计发现了381000种新的无机化合物，将其添加到Materials Project数据库中。这项研究展示了经过大规模训练的图网络可以达到前所未有的泛化水平，将材料发现的效率提高一个数量级，对人类已知的稳定材料数量做出了数量级扩展。

【案例来源】https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25575471

案例简介：2024年诺贝尔化学奖正式揭晓。瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖一半授予David Baker，以表彰其对计算蛋白质设计的贡献，另一半则共同授予Demis Hassabis和John M . Jumper，以表彰其对蛋白质结构预测的贡献。蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，可以说是生命的组成部分。2003年，David Baker成功利用这些模块设计出一种与其他蛋白质不同的新蛋白质。第二个发现涉及蛋白质结构的预测。2020年，Demis Hassabis和John Jumper提出了一个名为AlphaFold2的AI模型。借助它，他们能够预测研究人员发现的几乎所有2亿种蛋白质的结构。自他们取得突破以来，AlphaFold2已被来自190个国家的200多万人使用。在众多科学应用中，研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性并创建可以分解塑料的酶的图像。

【案例来源】https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=d635846333d6

案例简介：DELIMa是一个综合性的在线教育平台，为学生和教师提供丰富的教育资源和服务。它提供互动课程、视频、教程和虚拟教室等多种格式的资源，内容涵盖教学大纲要求和未来技能发展，如编码、机器人、人工智能等，由教育部和谷歌、微软等战略合作伙伴定制。学生拥有DELIMa ID，可参与虚拟教室和远程呈现技术，与全球教师和专家交流，打破地域限制。此外，DELIMa作为数字图书馆和开放教育资源平台，提供免费的教科书、文章和多媒体内容，缩小城乡学习资源差距。教师也可分享教学材料。平台还配备教育技术工具，如模拟、虚拟实验室和增强现实，帮助学生更好地理解复杂概念。所有工具和服务均面向学生和教师开放。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第8页

案例简介：Falak数字学习空间是马来西亚伊斯兰大学（USIM）推出的全国性沉浸式学习平台，配备虚拟现实和智能技术。该平台通过模拟学习方法，增强学生在实地体验前对天文学的可视性和理解力，涵盖从可见天体到需借助仪器观测的天体研究。除了供学生和访客数字化访问外，该空间还向公众开放，作为大学教育的一部分。模拟学习在STEM教育中被广泛应用，能够增强对概念的理解，促进探究和批判性思维。USIM通过Falak数字学习空间，将当代天文学与伊斯兰占星术结合，推动融合经文与理性的战略举措，旨在提升学习体验，使学习更加有趣和有效。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第71页

案例简介：马来西亚国立大学（UKM）成立于1970年，致力于提供高质量的高等教育和开创性研究。多年来，研究生们一直在使用像Scopus和WebofScience这样的标准工具进行文献综述的训练。学生们从特定主题和重要关键词开始他们的文献搜索。然而，这种方法往往忽视了理解更广泛背景或主题更大图景的重要性。为了解决这个问题，UKM提出了一些基于人工智能（Al）的创新活动，这些活动利用ChatGPT和Xmind应用程序来提高学生文献综述的效率。通过将人工智能技术与常规研究工具相结合，该模块为文献综述提供了一种全面的方法，使学生能够成为更有效、更有洞察力的研究人员。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第74页

案例简介：全球约2.5亿儿童缺乏基本读写能力，发育性阅读障碍是导致学习成果不佳的普遍挑战之一，影响全球5%至10%的人口，但常未得到充分诊断和治疗，导致学业失败、职场表现不佳及社会独立性降低。西班牙公司2Change Dyslexia利用语言知识和人工智能开发了Dytective筛查工具和DytectiveU学习平台，旨在早期发现阅读障碍并提供支持。Dytective通过分析用户在游戏化语言练习中的错误，15分钟内以约70%的准确率预测阅读障碍，减少识别时间与成本。DytectiveU提供个性化游戏化练习，帮助儿童克服阅读和写作困难。该工具覆盖55个国家，检测近80%的阅读障碍参与者，为家庭和治疗师提供详细报告，提高治疗效率，并通过奖学金减少贫困学生的社会经济障碍。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第79页

案例简介：巴西和拉丁美洲学生在国际学生评估项目中的成绩低于经合组织平均水平。莱特鲁斯计划通过人工智能技术提升巴西中学生的写作技能，已惠及670所学校、17万名学生。该计划采用自然语言处理技术，为学生提供实时反馈，缩小不同收入家庭学生之间的写作能力差距。它还为教师提供教学建议，为学校管理者提供监控工具，助力个性化学习。2022年，该计划在圣埃斯皮里图州一所公立学校实施，实验组学生在写作考试中成绩显著提升，该计划随后被指定为该州高中生官方写作技能提升计划，学生写作成绩大幅提升。

【案例来源】兰国帅,杜水莲,肖琪,等.人工智能赋能教育4.0：挑战、潜能与案例——《塑造未来学习：人工智能在教育4.0中的作用》的要点与思考[J].开放教育研究,2024,30(04):37-45.

案例简介：随着数据驱动的生成式人工智能发展，网络安全技能变得愈发重要。2019年，格鲁克学院启动网络安全挑战计划，整合资源为教师传授网络安全知识，并向学生介绍该领域的就业机会。该学院与政府和行业合作，开发面向5—12年级学生的课程与活动。2022年，新西兰推出“新西兰网络技能计划”，通过课程、竞赛和非数字资源，吸引了9万多名学生参与。该计划致力于教授网络安全知识，包括信息隐私与安全、密码学和数字取证等，培养负责任的人工智能人才，同时为家庭提供网络安全知识和错误信息辨识服务。自启动以来，该计划已惠及450万名学生，其中女生比例过半，集中在四、七和八年级，女生参与人数超过男生，有助于缩小网络安全领域的性别差距。

【案例来源】兰国帅,杜水莲,肖琪,等.人工智能赋能教育4.0：挑战、潜能与案例——《塑造未来学习：人工智能在教育4.0中的作用》的要点与思考[J].开放教育研究,2024,30(04):37-45.

案例简介：乌拉圭的塞瓦尔计算思维和人工智能课程计划在80%的城市公立学校和250所农村学校实施，以跨学科方式教授计算思维、人工智能、语言和科学知识，重点培养学生的道德观念和批判性思维。学生通过该计划探索机器学习模型、数据使用及潜在偏差，课程结合测试、调查和课堂观察，帮助学生解决计算难题、分析数据、掌握算法，并理解计算机在社会转型中的角色。该计划学生在国际计算思维考试竞赛中表现优异，推动乌拉圭在2023年将计算思维能力培养纳入教育改革。

【案例来源】兰国帅,杜水莲,肖琪,等.人工智能赋能教育4.0：挑战、潜能与案例——《塑造未来学习：人工智能在教育4.0中的作用》的要点与思考[J].开放教育研究,2024,30(04):37-45.

案例简介：叙利亚虚拟大学（SVU）是一所2002年成立的国立大学，致力于成为地区领先的世界级大学。SVU旨在根据国际标准发展人力资源，满足国内和区域市场需求，提供现代化的学术和职业学习、培训和研究体系。通过智能技术，SVU帮助学习者发展技能，参与劳动力市场，推动知识经济发展。SVU还注重与毕业生建立长期关系，提升教育质量，吸引优秀教育和研究经验。其目标包括满足地区对科学技术的需求，推动阿拉伯化运动，发展电子学习技术，与毕业生保持联系，提升员工技能。SVU提供虚拟学习（从技术学院到博士层面）、虚拟与混合培训、自我学习平台、软件咨询与开发、数字内容开发以及科学竞赛和技术会议组织等服务。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第82页

案例简介：塞浦路斯教育研究所（CPI）是教育、体育和青年部（MESY）的下属机构，负责实施“教育工作者数字能力发展”计划（DCDE）。该计划旨在提升教师的数字能力，促进智能技术在教学中的有效应用，覆盖范围为全国。预期结果包括：教师能够使用在线学习环境、电子学习工具、开放数字教育内容和学术社群，以促进自身专业发展和终身学习；培养必要的数字技能，为塞浦路斯教育系统提供创新学习环境，支持学生获取知识，发展21世纪所需技能和价值观。该计划采用远程学习方法，利用CPI的电子学习环境，包含一个导论模块和十个学习模块，内容基于诊断教师需求并遵循欧洲及国家指导方向。该计划支持教育部的数字教育政策和教师专业发展政策，助力教师实现目标，包括提升专业技能和培养学生的21世纪技能。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第101页

案例简介：“构建积极的STEM环境”国家计划旨在创建“新学校中心”，该计划预期学校在STEM领域发展创新实践，特别关注教育环境的改造，包括学习空间、公共空间和户外区域的STEM活动，支持学习和创造力的家具设计，以及智能技术的融入，为特殊教育需求学生提供参与机会。该计划资助的“大型项目”包括“青年研究员中心”，针对小学生，旨在促进教学和科学领域知识的整合，培养学生的21世纪技能、读写能力、创新和数字技能、应对能力和积极思维，以及在数字和非数字环境中开展基于项目的创新和学习，培养团队合作和角色技能。“小型项目”包括“研究实验室”提供移动/便携式数字实验室套件、技术设备和科学领域电子内容平台的访问许可证等，支持学生的应用工作。“创意数字创作者教室”旨在创建一个创新学习空间，促进学生对数字科学和数字内容创作的兴趣，配备各种硬件和软件技术、机器人和工程套件、3D打印机、电子板和微电脑、创意角落和创客空间等。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第91页

案例简介：信息和通信技术（ICT）多年来一直是斯洛伐克各级义务教育学校课程的一部分，分别于1985年、2005年和2008年引入高中、初中和小学。ICT学习目标被纳入小学和普通中学教育的核心指导文件，涵盖计算机硬件、电子知识、使用计算机和移动设备、办公软件、信息搜索、多媒体、编程技能和社交媒体等。这些技能旨在培养学生创造力、批判性思维、解决问题、沟通、协作以及主动性和自我导向能力。斯洛伐克政府在数字能力领域的活动与欧盟密切相关，包括大规模计划、项目和门户网站。旨在利用各类智能技术为年轻人提供工具和专业知识，帮助他们了解ICT职业机会和数字技能对就业前景的相关性。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第116页

案例简介：哥斯达黎加公共教育部（MEP）和奥马尔·登戈基金会（FOD）自1988年起实施国家教育信息学计划（PRONIE），该计划荣获2015年联合国教科文组织哈马德·本·伊萨·阿勒哈利法国王奖。PRONIE提高了教育质量，缩小了公平和数字访问差距。该计划鼓励学生在学校计算机实验室应用基于项目的学习方法，与现实世界问题互动，注重教师的持续培训和监测。自实施以来，已有8,674,521名学生受益，涵盖学前教育到职业教育与培训。PRONIE的特点包括良好的伙伴关系、问题导向学习方法的实施、学生学习能力的系统建立以及对教师培训的重视。更新的LIE++计划鼓励学生将数字和编码技能融入实际问题解决中，支持青年充实计划和数字设备技能培训。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第58页

案例简介：中国科学技术大学机器化学家实验室研发了全球首个集阅读文献、设计实验和自主优化功能于一体的机器化学家平台，融合大数据、人工智能和自动化技术，加速新物质发现。该平台由江俊教授和罗毅教授带领团队搭建，克服数据不足和技术迭代挑战，创建了“中国人自己的化学材料大数据库”，并赋予计算机自主阅读和分析文献的能力。团队还研发了机器人实验员，配备“化学大脑”，实现全流程自动化。机器化学家在多个研究项目中展现了强大的科研能力，例如在高熵非贵金属产氧催化剂和基于火星陨石的催化剂研究中，显著缩短了研究周期。该平台的成功标志着中国在机器化学家领域与国际同行处于并跑阶段，某些方面甚至具有领跑优势。

【案例来源】王敏（2024）.机器化学家来了[N].中国科学报，2024-04-11（004）.

案例简介：北京大学人工智能研究院、数字人文研究中心和王选计算机研究所共同研发了古文献溯源分析平台原型系统。该系统利用深度学习技术对大规模古典文献集进行定量文化分析，追溯中华思想文化观念的源流及其演化轨迹，为人文学者提供数据驱动的研究工具。平台涵盖唐以前的201种30,880篇典籍，涉及哲学、历史、政治、文学和宗教等领域，提供文本重用、词共现和历时性n-gram等分析功能，并配备可视化呈现，助力用户观察思想演化轨迹。

【案例来源】https://news.pku.edu.cn/jxky/2e7aa28baa6b4bf38da0a2c06dfdb160.htm

案例简介：清华大学利用“千亿参数多模态大模型GLM”研发了多个AI助教系统，自2023年秋季学期起在8门课程中试点，其中5门课程的智能助教系统已完成开发并投入使用。这些AI助教系统能够提供24小时个性化学习支持、智能评估和反馈，辅助学生深入思考和激发学习灵感。例如，“化工热力学”课程中，教师利用100多篇文献和书籍训练垂直模型，系统具备主动出题和答题功能，并在学期末大作业中作为辅助工具。“环境决策实践”课程基于自主研发的天工AI大模型，为学生提供个性化支持。“电路原理”课程则基于大量教学资源完成知识点输入和抽取，已在春季学期投入使用，智能助教可随时答疑并推荐相关资源，为学生提供延展性学习建议。

【案例来源】https://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/110370.htm

案例简介：2024年诺贝尔物理学奖和化学奖均与人工智能（AI）在科学领域的应用相关，推动了科学智能的发展。在病原学领域，AI作为一种数据驱动的研究模式，代表了新的科研范式。中国和澳大利亚科学家的联合研究利用AI工具发现了161,979种新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，显著提升了对RNA病毒多样性和演化历史的认知。传统病毒发现方法难以捕捉缺乏同源性的“暗物质病毒”，而基于AI的蛋白质结构预测与病毒学研究的结合正在突破这一难题。研究者利用深度学习模型“LucaProt”，基于Transformer框架，通过输入蛋白质序列预测病毒RNA复制酶（RdRp），并在大量基因组数据中查找类似蛋白序列。通过对10,487份全球生物环境样本数据的分析，研究团队发现了513,134条病毒基因组，代表161,979个潜在病毒种和180个RNA病毒超群，使RNA病毒超群数量扩容约9倍，病毒种类增加约30倍。其中23个超群无法通过传统序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。

【案例来源】https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29013215

案例简介：北京师范大学创新的“AI+”课堂教学智能评测系统，通过智慧教室的高级服务器、智能摄像头、音响和投屏设备，实现互联互通和实时监控。该系统利用计算机视觉、自然语言处理等技术，实时监测和分析教师与学生的行为、教学内容和课堂组织形式，对教师教态、学生专注度和知识点掌握等多维度指标进行量化评估和可视化展示。这种智能化评测方法克服了传统评价的主观性和滞后性，已在北京师范大学部署并应用于教学评测，积累优秀教学范式，未来将推广至更多高校和跨校区教学质量评价中。

【案例来源】https://ai.bnu.edu.cn/ggjxz/xyxw/6c702dc2b91d42f78523ca2fb849007b.htm

案例简介：国家智慧教育公共服务平台自2022年推出以来，已成为全球最大的教育教学资源库，截至2024年1月，汇聚了中小学资源8.8万条、职业教育资源库1559个、高等教育优质慕课2.7万门等丰富资源，累计浏览量达372亿次。平台提供心理健康、体育、艺术等课外材料，疫情期间助力远程学习，推动教育公平，缩小“数字鸿沟”，并提供便捷的公共服务。平台通过培训1000万名教师、覆盖偏远地区学习者，促进教育质量提升，推动“慕课西部行”计划，助力中西部地区混合式教学。为鼓励利用平台，开展宣传活动、专家讲习班、纳入教师培训计划、提升学生资源利用能力，并创建典范案例库。平台定期进行用户参与度分析，优化功能，提供个性化资源推荐，以适应教育发展需求。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第19页

案例简介：水杉在线平台是一个大规模个性化数字素养提升项目，集成了“教、学、练、测、评、创”等环节，形成了综合性学习社区，致力于为教育者提供定制化教学体验，满足不同学生的学习需求和兴趣，提升数字素养。平台包括四个核心模块：水杉学堂（开放式教育课堂）、水杉工坊（交互式在线实训）、水杉校场（个性化编程自动评测）和水杉码园（社交化软件项目协作分享）。此外，平台持续开发新功能模块，如水杉问答、水杉百科和水杉天梯，进一步增强智慧教育能力。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319155/page.htm

案例简介：中国人民大学构建的大学生生涯胜任力模型及职业成长全周期覆盖平台，是就业辅导工作的创新举措。该平台通过数字化赋能，弥补了传统就业工作末端化和散点化的不足，将就业工作前置，激活学生的职业生涯发展意识。平台结合学校专业优势，设置四大标杆发展方向，建立胜任力模型，提供课程、实践、实习、测评等行动清单，并智慧推送相关就业信息。同时，依据职业成长规律，规划多个职业发展阶段，合理分配资源。平台还设计积分系统，帮助学生进行生涯规划，并通过AI技术智能推荐职位，聚合校内外资源，与教务系统、职业咨询平台及毕业去向登记系统打通，为学生提供一站式服务。

【案例来源】https://news.qq.com/rain/a/20231225A068WG00

案例简介：华中科技大学正在构建智能学业预警与协同帮扶机制，通过数据分析和智能技术预警学生学习风险，并提供及时帮扶。该校的“智能学业预警”系统作为“一站式”学生社区智慧服务平台，基于课程成绩历史大数据，运用AI技术建立预警模型，对学生学习情况进行智能分析，预测学业情况，分级预警学习问题，助力学校精准开展学业指导。该系统自2021年9月上线以来，覆盖全校3万本科生，截至2023年12月，累计预警学困生2486人，帮扶1135人（其中840人由系统预警），帮扶次数达4520次，490人脱离学业困难。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c21541a319158/page.htm

案例简介：北京大学口腔虚拟仿真智慧实验室是以虚拟仿真技术、大数据为支撑，融合智能物联、智能管理、智能学习与评估的多维度智能一体化虚拟仿真训练实验室。实验室分为讲授区、线上训练区、虚拟仿真训练区等。其中，线上训练区可进行智能一体化虚拟仿真训练实验室和自动化评估，虚拟仿真训练区可进行多类型、带有力反馈的虚拟仿真训练和评估。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319155/page.htm

案例简介：《人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台》案例基于生成式大模型、机器深度学习等人工智能技术，打通教师线上线下各个教学环节，实现课前预习-课中学习-课后复习-课程答疑全过程学习过程闭环，以学校覆盖的323间智慧教室为基础底座，对录制的课程资源开展数字化加工。以全过程在线教学平台为条件支撑，开发了全天候伴随式知识智能答疑助手，实施解决学生学习过程中的各项问题。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319155/page.htm

案例简介：北京理工大学的知识图谱驱动的智慧教学系统建设与应用案例包括“一个核心、四个平台、N个场景”，建立了专业知识图谱构建与服务系统，形成智慧教育的知识核心。该系统定制开发了“乐学平台”“延河课堂”“学业大数据分析”和“教务系统”，为智慧教育提供平台支撑，并开发了“艾比特”机器人，建立全新的知识服务与交互模式。知识图谱技术通过高效组织教学内容，为学生提供定制化学习路径和资源，极大地丰富了教学方式和学习体验。

【案例来源】https://heec.cahe.edu.cn/school/science-project/31698.html

案例简介：“码上”是北京邮电大学EZCoding团队开发的智能编程教学平台，基于讯飞星火大模型和北邮自研技术，为学生提供实时个性化编程辅导，为教师提供高效教学支持。平台采用“5+N+!+?”智能辅导流程，实现启发式辅导和对话式答疑。新增“代码解释”功能，支持更多编程语言（包括Javascript），并上线教学管理版块，提供课程、班级和学生管理功能，支持教师个性化定制辅导模式和获取学生学习行为数据。此外，平台还提供全面的系统使用帮助和教学工作指南，包括教学方法建议和北邮教改实验案例，持续在线更新，助力教育数字化转型和“以学生为中心”的学习革命。

【案例来源】https://nic.bupt.edu.cn/info/1004/1883.htm

案例简介：西安电子科技大学借助国家智慧教育平台试点建设的契机，积极推动教育数字化转型，加快建设“人工智能+教育”标杆大学。学校依托智慧教育平台，发挥电子信息和计算机等学科优势，建立优质课程资源持续供给机制，首批上线70多门专业慕课。通过汇聚丰富的课程资源和学习数据，学校不断更新教育理念，变革教育模式，重构教育环境，再造教育流程，以信息技术赋能课堂教学革命。学校坚持应用为王，引导师生广泛应用平台资源，推动慕课本地化建设和多模式高质量应用，针对学科专业现状，建设“智慧教育平台优质资源+线下教学”的混合课程，促进教育质量提升。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第50页

案例简介：在人工智能技术的帮助下，哈尔滨工业大学推出了一个针对电工电子实验教学的项目。该项目利用AI技术，为学习者提供了更为互动和个性化的学习方式，旨在提高教育工作者的教学效果以及学生的学习效率。从打造远程在线实验教学平台到引入智能助教系统再到制作虚拟数字人教师，人工智能技术正在加速融入平台建设、教学资源制作、实验教学全过程。学生可以通过AI学习系统进行“无机与分析化学”课程的课前预习，根据AI助教的解答，学生对所学课程的重点、难点有了更加清晰的了解。而作为该课程的主讲教师，化工与化学学院的教授会根据学生在自主学习过程中反馈的问题，在线下的智慧教室进行有重点地讲解。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319155/page.htm

案例简介：“大学物理课程智慧AI助教系统”运用人工智能技术赋能《大学物理》课程教学。AI助教可实现：通过建立大学物理课程的知识图谱实现了知识的可视化，帮助学生构建完整、准确的知识体系；通过知识点关联各类教学资源，以及学生信息和学习数据的记录形成精准的学生画像，实现个性化的资源推荐和学习指导；教师能更好地了解学生的学习状态和学习需求，及时调整改进教学策略；以人机对话实现学习陪伴和智能问答，激发学生的学习兴趣和内驱力。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319155/page.htm

案例简介：“智海平台”作为新一代科教平台，专注于微课程教学，通过三大热点功能精准赋能教育者和学习者。首先，平台以知识点为中心，将视频、音频、实训案例和PPT等教学资源进行结构化整合，形成数字化教学资源库。其次，交互性实训平台智海-Mo（momodel.cn）提供沉浸式教学体验，支持边学边练和低门槛在线模型开发。最后，智能教育大模型智海-三乐（sanle.hep.com.cn）利用人工智能技术，为学习者提供实时答疑和个性化学习资源推荐，通过高教社云服务平台对外服务，显著提升学生学习效率和动力。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319158/page.htm

案例简介：“小雅”平台是华中师范大学自主研发的云端一体化智能教育SPOC平台，具有智能化、一体化、数据化和开放性等特点。依托尖端人工智能技术，该平台辅助教育工作者创造生动引人入胜的学习场景，提升学生参与度和学习体验。目前，平台开设线上课程空间6.5万个，建设数字化学习资源超220万个，累计用户超16万人，设计400余个数据观测点，动态采集教学过程数据。平台构建了以课程知识图谱、智能问答、智能推荐等模块组成的混合教与学环境，形成了数据驱动的备、教、学、测、评、督、管服务体系，实现教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化和教师评价精准化，促进大数据、人工智能等新兴技术与高等教育教学深度融合。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319158/page.htm

案例简介：西安交通大学“首创教学质量实时监测数智平台，创立采评督帮‘四精模式’教学管理新机制”入选。西安交通大学教育教学质量实时监测大数据平台通过信息采集、评价、督导、反馈机制的建立，对影响课堂教育教学质量的各类要素进行智能化大数据分析，面向用户提供了教学课堂质量监督的全过程信息化服务。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319158/page.htm

案例简介：在西安电子科技大学，AI赋能的督导模式正成为提升教学质量的新引擎。这一模式通过智能化手段，帮助教育工作者更精准地监督和评估教学过程，从而实现教学方法和策略的持续优化。针对传统督导模式存在的线上线下课程分离督导、评价不够全面、缺少数据分析等问题，西安电子科技大学利用人工智能、大数据等数字技术建成“两端一体化”的课堂教学智能督导中心，满足线上线下全方位实时教学质量监测需求。

【案例来源】https://slcp.zzuli.edu.cn/_t2319/2024/0912/c20633a319158/page.htm

案例简介：武汉软件工程职业学院自1951年办学以来，始终服务区域经济发展，紧密对接湖北和武汉的产业布局，培养技术技能人才。作为全国示范性软件职业技术学院，学校着力推进教育教学数字化转型，广泛应用各类智能技术进行数字化改造，建成国家级教学资源库和多个专业群资源库，拥有丰富的数字化教学资源。学校还推进人才培养数字化，实施师生数字素养提升计划，联合企业和院校成立多个职教集团，建成特色产业学院和国家级实训基地，获得科技进步一等奖。在服务管理数字化方面，学校采用先进信息技术建设校园网络基础设施，搭建数据共享交换中心和“一网通办”平台，推进信息化育人管理。学校与企业共建多个平台和学院，如武汉市智能制造公共实训平台和鲲鹏产业学院，提供先进的实训设备和教学资源，培养智能制造和鲲鹏计算产业技术技能人才，服务区域经济社会发展。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第119页

案例简介：“智慧教育示范区”是在地方政府支持下，由教育行政部门统筹，利用新一代信息技术，为学生、教师和家长提供个性化支持和精准服务的区域教育模式。其目标是促进教育公平、提高教育质量，推动教育数字转型和智能升级。建设着力点包括：推动人才培养模式改革，开展以学习者为中心的教学模式探索，培养创新型人才；突出人工智能的创新应用，探索人工智能校本课程、“STEAM+人工智能”教学模式和基于大数据的精准教研模式；坚持特色发展与区域协同，构建智慧教育生态圈；发展教育新基建，提升教育信息化支撑能力。各示范区围绕重点任务进行了有益探索，形成了一些亮点，如提升师生数字能力、推动课堂教学改革、驱动教育评价改革、夯实学习环境智联融通、推进智慧教育平台应用和智能技术赋能教育治理。

【案例来源】《国际数字教育案例汇编》，第85页

案例简介：国际丝路培训基地是唯一经UNESCO认可的“一带一路”人才培养机构，主要面向共建国家高校大学生和来华留学生，与境内外高校和企业合作，在学历学位教育基础上开展工程科技培训，培养学生成为工程师。该基地自主研制了具有个性画像、知识森林可视化导航和个性化内容推荐等功能的跨国别多语种在线教育平台。在人才培养方面，基地建设了师资、课程和特色数据库三类资源，采用“高校教师+企业工程师”的双师团队，涵盖人工智能、能源工程等急需专业。已开展123期培训，培养了4.6万余名工程科技人才，培训了15个国家的178名政府官员，被UNESCO评价为“中国方案”，并入选2022世界互联网大会成果案例，受到广泛关注。

【案例来源】高教信息动态（2024年第2期，总第45期）

案例简介：南海区作为广东省首个教育强区，近年来积极推进国家级信息化教学实验区、信息技术支撑综合素质评价试点区和义务教育教学改革实验区建设，致力于构建“美好教育”高质量发展体系。为落实教育评价改革，南海区已连续两年开展学生综合发展成长测评，并在工具融合方面进行了多项探索。南海区常态化开展教育质量绿色指标监测和学科素养专项监测，其中绿色指标监测已持续11年，不仅监测学业水平，还关注学习兴趣、自信心和学业负担等影响因素。学科素养专项监测涵盖阅读素养和艺术素养，通过不同学段的监测内容和锚题设计，了解各学段学生素养差异。基于多年实践经验，南海区致力于将SEED测评工具体系与区域特色相结合，推动SEED平台工具与本地测评工具融合，构建大工具集，提升学生综合素质评价的综合化与客观化水平。

【案例来源】https://baijiahao.baidu.com/s?id=1807889077109807384

案例简介：

近年来，江西省委、省政府高度重视“双减”工作，将其作为重大民生工程高位推动，围绕作业管理、课后服务和校外培训治理等提出24条具体举措。省委教育工委和教育厅抓住契机，创新打造“智慧作业”平台，探索通过数字信息技术优化作业设计，增加优质教育资源供给。该平台兼具“学生免费家教、教师得力助手、管理部门参谋”三重身份，助力教育回归本源，发挥作业育人实效，获得广泛认可。江西“智慧作业”入选教育部“双减”十大典型案例，覆盖全省300余万名学生，11.9万教师参与微课建设，建成63.2万节配套微课，涵盖义务教育全学科全学段，有力推动“双减”政策在校内增效、校外减负。

【案例来源】http://jxjy.edu.china.com.cn/2023-02/16/content_42262135.htm