各二级学院（部）：

为积极响应教育部人工智能赋能教育行动，加快人工智能在教育教学领域的创新应用，推动人工智能与课程教学深度融合，切实提升课程建设质量，学院将组织开展2026年度校级智慧课程申报工作，现将有关事项通知如下。

一、申报要求

1.申报课程须为已纳入学院本科人才培养方案且设置学分的课程，具体要求如下：

（1）课程内容无政治性、科学性错误及违反国家法律法规的问题，课程资源的知识产权清晰明确，不侵犯第三方利益。

（2）课程应至少经过2个学期或2个教学周期的建设和完善，已建有相对完整的线上教学资源，具备运行线上线下混合式课程的各项条件。

（3）优先支持受众面广、需求量大的通识教育课程、学科基础课程和专业教育课程。

（4）各学院应结合自身学科专业特色和产业需求，积极建设体现学科特色、地域特色和产教融合的智慧课程，主动谋划战略新兴产业。

2.课程负责人应为我院在职在岗的专任教师，具有讲师及以上职称，教学改革意识强烈，熟练掌握智慧教学工具和人工智能工具。

3.课程建设团队结构合理，均应能承担申报课程教学任务，能长期服务课程建设，持续做好课程内容更新、在线辅导、答疑等后续工作，团队成员不超过5人（含课程负责人）。

4.每位教师作为课程负责人申报的课程不得超过1门，作为团队成员参与的课程不得超过2门，课程负责人及团队成员具有良好的思想政治素质，为人师表、师德高尚，近5年无教学事故。

5.已立项的校级重点课程、示范课程不再重复资助建设。

二、建设内容及要求

所有立项课程均须结合学科专业特点开展智慧化建设，系统完成知识图谱构建、智慧教学工具引入、教学资源知识点关联及数据驱动的学情监测等基础建设任务，并在此基础上选择至少一个进阶方向进行深化探索，推动课程实现智能化转型。

（一）基本要求

所有立项课程均须完成以下四项建设任务。

1.知识图谱建设

课程团队须对课程内容进行系统梳理和科学拆解，构建逻辑清晰、层级分明的课程知识图谱，明确知识点之间的关联关系（包括前置关系、后继关系、包含关系、相关关系等），形成完整的知识网络。鼓励进一步构建能力图谱、问题图谱和思政图谱，形成多维一体的课程图谱体系。知识图谱须上线运行并投入教学应用，支撑学生自主学习和个性化学习路径推荐。知识图谱知识点数量原则上每学分不少于25个，须覆盖课程主要教学内容。知识图谱建成后应定期更新和维护，根据学科发展和教学反馈及时调整知识点设置和关联关系，确保图谱的时效性和准确性。

2.智慧化教学工具

课程须引入或开发AI教学工具，实现“师-生-机”三元交互，支撑个性化教与学。AI教学工具须覆盖两类核心功能：一是智能助教功能（面向教师端），辅助教学设计、备课资源生成、作业批阅、学情分析等；二是智能助学功能（面向学生端），提供智能答疑、个性化学习路径推荐、学习诊断与反馈等。工具须基于课程知识库进行训练配置，确保应答准确性和学科规范性。使用AI教学工具须遵循教育部相关规范，坚持教师主导地位，确保数据安全与学术诚信。

3.教学资源知识点关联

课程团队须将课程现有的教学资源按知识点进行梳理和拆解，并关联至课程知识图谱中的对应知识点，形成“知识点-资源”映射体系，支撑学生基于知识图谱自主学习和个性化学习路径推荐。关联资源须确保内容科学准确、知识产权清晰，并根据教学需要持续更新。鼓励关联多类型教学资源，丰富每个知识点的学习支持内容。

4.数据驱动的学情监测与分析

课程须运用大数据、人工智能等技术，对学生的学习行为和表现进行全过程监测与分析，提供及时的学情反馈，帮助教师了解学生需求、优化教学策略，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的教学转变。鼓励建立学生过程性发展画像，为学生个性化学习路径规划提供依据。数据采集和使用须符合学校相关规定，保障学生隐私与数据安全。

（二）进阶要求

5.教育语料库建设

基于课程教学场景需求，整合教材、课件、试题、案例、学术文献、课堂实录等资源，运用人工智能技术构建高质量多模态教育语料库，为后续知识问答、智能体训练等应用奠定数据基础。

6.教育领域垂直模型

面向特定学科或专业方向，整合本学科教育资源与数据，基于基座大模型进行本地化部署，通过语料清洗和指令微调实现个性化教学场景。课程团队可根据实际情况选择建设层次，如基于本课程教学资源对开源小模型进行指令微调（轻量级），或整合多门课程资源构建领域数据集训练学院级垂直模型（中等级）等。

7.教学智能体开发

基于课程知识库和通用大模型，开发课程专属教学智能体，具备知识问答、学习诊断、资源推荐等核心功能。智能体须融入至少两个教学环节（如课前导学、课中伴学、课后答疑、实践指导等），为学生提供伴随式学习支持，辅助教师优化教学过程。

8.数智化实践教学

打造云边端协同的智能基座，构建虚实融合的实践场景，利用数字孪生、虚拟仿真、AIGC等技术，构建虚实融合的实践教学场景，解决传统教学中“看不见、进不去、动不了、难再现”的实践难题。课程团队可根据学科特点选择建设方向。

9.其他教学模式创新场景

其他利用人工智能技术赋能高校教育教学的场景。

三、申报程序

1.组织申报。各二级学院（部）根据通知要求并结合实际情况进行申报，认真填写《苏州科技大学天平学院智慧课程建设项目申报书》（附件1）及相关佐证材料。

2.二级学院（部）审核。课程所在单位负责对申报材料进行审核。

3.专家评议。学院组织专家组对申报的智慧课程进行评议。

4.学校审定。学院党政联席会对专家组评议结果进行审定，确定立项建设的项目名单。

四、材料要求

1.《苏州科技大学天平学院智慧课程建设项目申报书》纸质材料一式两份，相关佐证材料一式一份。

2.《苏州科技大学天平学院智慧课程建设项目申报汇总表》（附件2）纸质版一式一份。

3.《申报书》PDF版和《汇总表》EXCEL版发送至教务处邮箱：tpxyjwc@163.com。

4.本次申报截止时间：2026年11月30日，由各二级学院（部）收齐后统一提交，不接收个人申报。

五、其他事项

1.本次校级智慧课程培育项目拟立项建设10门左右，学院将设立专项经费，用于智慧课程建设及后续持续升级、资源更新和教学应用推广。

2.本次立项的智慧课程采取学校与课程团队共同建设的模式，建设工作应在2027年11月30日前完成，课程团队须完成智慧课程建设基本要求。建设期满后，学院将组织专家开展校级智慧课程验收工作。

3.智慧课程验收合格后，须将课程投入实际教学运行，课程团队可根据实际情况至少完成1项进阶要求，此项工作应在2028年11月30日前完成。

4.学院将组织专题培训会和工作坊，邀请校内外专家指导项目建设团队开展智慧课程建设，提升教师的智慧课程建设能力和人工智能素养。

5.各二级学院（部）应结合专业特点、师资情况和课程体系，做好本单位智慧课程建设规划，鼓励教师积极投身智慧课程建设及应用，对立项教师提供必要的经费、人员、时间等条件支持。

未尽事宜，请与教务处联系，联系人：柳军，联系电话：0512-68097826。

附件1：苏州科技大学天平学院智慧课程建设项目申报书.docx

附件2：苏州科技大学天平学院智慧课程建设项目申报汇总表.xlsx

教务处

2026年11月4日