引言

2026年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，明确提出到2030年“人工智能与教育深度融合格局基本形成”，“教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革”。这一政策信号标志着中国教育数字化战略从“信息化基础设施建设”迈入“人工智能深度嵌入”的新阶段。在国家智慧教育平台2.0智能版上线、高校AI教学平台加速铺开的背景下，“智慧课程”已成为高等教育改革的核心议题。然而，一个根本性问题亟待回答：人工智能平台究竟在何种意义上“赋能”智慧课程建设？这一赋能过程面临哪些结构性挑战？回答这些问题，既需要呈现技术嵌入的具体图景，也需要保持对技术限度的清醒审视——这正是“何以赋能”与“何以可为”双重追问的深层意涵。本文以国内高校AI教学平台的实践探索为案例，系统考察人工智能平台在智慧课程建设中的应用图景，在此基础上分析关键议题，并探讨走向深度融合的可能路径。

一、人工智能平台赋能智慧课程建设的应用图景

当前，国内高校AI教学平台已从零星试点走向规模化应用。从山东大学“智慧学习创新中心”到北京邮电大学“教育智能基座”，从合肥工业大学“云上斛兵”到成都理工大学“问渠学堂”，一批具有代表性的平台实践勾勒出AI赋能智慧课程的基本轮廓。以下从教学端、学习端、评价端三个维度呈现其应用图景。

（一）教学端：从经验驱动到数据驱动的精准教学

传统教学设计高度依赖教师的个体经验——对学情的判断、对重难点的把握、对教学策略的选择，往往基于有限的主观感知。AI平台的介入使“数据驱动的精准教学”成为可能。

在备课环节，AI助教通过对学生历史学习数据的分析，为教师提供学情预判。山东大学智慧学习创新中心的AI助教“小山”已实现7×24小时在线响应，通过对学生课堂互动、课后测试数据的分析，“可精准定位知识薄弱点，生成个性化诊断报告，明确薄弱模块，助力教师开展针对性教学”。这意味着教师可以在课前获知学生对前置知识的掌握情况，从而动态调整教学内容的深度与节奏。

在课堂互动环节，AI系统支持实时数据采集与即时反馈。合肥工业大学的“云上斛兵”智慧教学平台已实现“超1700位教师、8.4万名学生深度应用”，平台累计建设课程1100余门，上传资源6.5万余个，访问量达2.52亿次。这一规模化的数据积累为教师提供了教学决策的依据，使课堂教学从“经验直觉”走向“数据印证”。

值得关注的是，北京邮电大学探索的师-生-机三元协同为教学生态提供了更具前瞻性的图景。该校建设的教育智能基座上线课程超过4000门，并打造了码上、邮谱、智链等AI教学应用。在智能基座支撑下，教师不再仅仅是知识的传授者，更成为学习路径的设计者与AI工具的导演。正如CCF YOCSEF西安论坛所强调的，教师应当利用好生成式人工智能工具，做好教学环节的导演，引导学生思考，激发学生学习兴趣。

（二）学习端：从统一供给到自适应学习的路径重构

对学生而言，AI平台带来的最直观变化是学习方式的转型——从“统一进度、统一内容”的标准化供给，走向“千人千面、自定步调”的自适应学习。

这一转型的关键支撑是知识图谱技术。北京邮电大学的自适应学习平台“邮谱”依托两个一流学科群的核心课程体系，“构建形成覆盖7000余知识点的ICT知识大陆，资源面向全校各学科学生开放共享”。学生可以借助这一平台，“跳出教材固有的线性学习路径，构建自己的知识树”。一位大一新生分享了她的体验：在线性代数学习中遇到理解困难时，她登录“邮谱”，“按照自己的思维路径把知识点颠倒顺序又自学了一遍，补救了回来”。

山东大学的智慧学习创新中心同样将“学习路径规划”作为核心功能，支持“根据学生专业背景、学习进度自动推荐学习内容，实现千人千策的学习引导”。平台构建的“可学可练、可视可听、可问可测”的自适应学习环境，旨在“打通以学生发展为中心‘最后一公里’，满足学生的个性化学习需求与能力发展需要”。

在学生反馈方面，北邮学生将这种变化称为“一场学习的革命”：“学生不再是被动地听课，按照老师的统一的学习路线和节奏学习，现在我们可以更加主动、自由地学习，可以按照自己的意愿来设定学习路线和学习节奏。”合肥工业大学一名学生通过AI平台的“精准诊断”梳理知识断层、获得个性化习题推送后感叹：“以前做100道题是重复劳动，现在做10道题是精准打击。”

国际研究也为AI助学工具的效果提供了实证支撑。一项针对生成式AI评估工具的研究显示，参与学生在单次任务中平均产生83.6条消息，行为参与度评分最高（M=4.07/5）。另一项发表于《Scientific Reports》的随机对照实验表明，使用AI辅导系统学习的学生，其课后测试成绩显著优于传统课堂组，效应量达0.73至1.3个标准差。这些发现与国内实践形成了互证。

（三）评价端：从终结性评价到过程性画像的范式转换

传统教学评价以期末考试成绩为核心，难以反映学生的学习过程与能力发展。AI平台的介入正在推动评价从“结果导向”转向“过程+发展”导向。

合肥工业大学的探索尤为典型。该校创新建立了“AI驱动的教学评价与闭环应用机制”，试点“课堂教学智能分析系统”，“全方位采集教师课堂行为、教学内容先进性、智慧教学手段应用情况，以及学生出勤、前排就座率、课堂专注度等多维度数据，实现课堂教学质量的数字化、全覆盖、精准化综合评价”。评价结果已作为“教学考核、评奖评优和教师职称评聘的关键依据”。

在学生端，山东大学的平台支持“认知诊断”功能，通过对学生课堂互动、课后测试数据的分析，生成个性化诊断报告。这一过程性评价不仅用于甄别学习困难，更旨在“赋能”学生的学习调整——学生可以据此了解自身的薄弱环节，教师可以据此优化教学策略。

值得深入思考的是，过程性评价的推行依赖于大量学生学习行为数据的采集与分析，这同时引发了数据隐私与算法公平的隐忧——这一问题将在后文详述。

二、实践成效与典型模式

综合多所高校的实践，人工智能平台赋能智慧课程建设已初步呈现以下成效与模式特征。

平台建设方面，AI平台正从单一功能走向“教、学、管、评”一体化的智慧教学生态。以合肥工业大学“云上斛兵”为例，平台以AI助教、知识图谱、学情分析等智能工具为标配，覆盖智能备课、个性化教学、精准学情分析等全流程。该校还上线了基于大模型技术的教务智能体“斛小兵”，可“24小时响应课程、教材、选课、转专业等本科教学各类问题，回答准确率达98.8%”，形成了覆盖教学管理全流程的智能服务闭环。

课程建设方面，智慧课程建设呈现“知识图谱+AI工具+智能体”三位一体的特征。合肥工业大学已建成“省级、校级、院级三级AI智慧课程82门，覆盖机械、电气、经管、文法等众多学科”，2026年计划新增至160余门。山东大学已完成“首批9门智慧课程建设，初步构建起覆盖信息素养、跨学科融合、能力培养的课程矩阵”。

典型模式可归纳为三类：一是平台驱动型，以自研校本平台为依托，实现全流程覆盖，如山东大学、合肥工业大学；二是课程引领型，以精品智慧课程为突破口，带动教学改革；三是产教融合型，依托企业技术力量共建平台与课程。

宏观政策层面，教育部等五部门的《“人工智能+教育”行动计划》明确要求“建设国家教育智能算力服务平台”，“有效汇聚算力、数据、模型、工具等人工智能创新资源”，并提出“打造未来课堂、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，打通人工智能应用‘最后一公里’”。这为高校AI教学平台的未来发展提供了顶层设计和资源保障。

三、问题审视：人工智能平台赋能智慧课程的边界与限度

在呈现应用图景与实践成效的同时，必须审慎审视AI赋能进程中暴露的问题。这些问题既是实践中的真实挑战，也构成了“何以可为”追问的核心关切。

（一）技术应用的“形式化陷阱”

AI工具进入课堂后，一个显性风险是“为用AI而用AI”——技术展示掩盖了教育本质，教学设计沦为流程打卡。

上海师范大学举办的“AI赋能教育教学研讨会”上，与会者形成了明确共识：AI在高校的应用已引发三大核心挑战，其中之一便是“学习效果的真实性质疑”——“AI代写、代学可能使作业成绩虚高，但知识内化与能力培养的真实效果存疑”。这一担忧在工程教育领域尤为突出。CCF YOCSEF西安论坛的讨论指出，AI可能造成学生能力的“三种异化”——“能力空心化、创新同质化、伦理意识淡薄化”，使其“代具性”淹没了“教学性”。

更为深层的问题是：AI生成内容的同质化风险可能消解教学的个性价值。当大量学生使用相似的AI工具完成作业、获取答案，独立思考能力的培养空间反而被压缩。正如有学者所追问的：“未来如果生成式人工智能工具发展到具有批判思维能力，那么还需不需要培养学生的独立思考能力？”

（二）教师角色的“定位焦虑”

AI介入后，教师面临的根本困惑是：我的不可替代性何在？

在传统的“师-生”二元关系中，教师是知识传授者、学习引导者、评价执行者。而在“师-生-机”三元协同的新格局中，AI承担了部分知识传递、答疑解惑、作业批改等功能，教师的核心价值需要重新锚定。

学界普遍认为，教师的不可替代性在于价值引导、情感共鸣与高阶思维激发。然而，现实中教师面临“技术应用与教学重构的双重压力”，产生“能力恐慌”。复旦大学教师教学发展中心代表在研讨中指出，教师AI素养培养存在从培训到课堂应用的“转化断层”。这意味着，即使教师参加了技术培训，也未必能有效将AI工具融入教学设计。教师群体内部也呈现分化——“对高自驱力教师利用AI加速研究，对低自律性教师限制AI使用范围并加强监督”，分层施策成为必要选择。

（三）数据伦理与算法公平的隐忧

学情画像依赖大量学生行为数据的采集，隐私保护与算法偏见问题不容忽视。

一方面，数据采集的边界尚不清晰。学生的课堂专注度、学习轨迹、测试表现等数据被持续采集与分析，但“采集什么？谁有权使用？用于何种目的？”等问题尚未明确规范。另一方面，算法的“黑箱”风险可能导致教育不公——AI的推荐逻辑可能固化学习差距，而非弥合它。《“人工智能+教育”行动计划》虽然提出“强化价值对齐、逻辑推理、安全伦理等能力”，但从政策文本到实践落地仍有距离。

值得关注的是，国际研究同样揭示了这一议题。针对Khanmigo平台的SWOT分析显示，学生对AI教育平台的接受度虽高，但也明确表达了对“技术限制、伦理困境和文化敏感性”的担忧。这表明，数据伦理与算法公平是AI教育应用的全球性议题。

（四）技术与教育的“两张皮”困境

最根本的挑战在于：平台功能与学科教学逻辑的深度嵌合仍不充分。

通用AI工具往往难以适配特定学科的教学需求。理工科的知识图谱构建相对成熟，但人文社科领域的个性化适配仍在探索中。合肥工业大学自研“电子信息专业引擎”学科垂直大模型，尝试“精准对接专业与科研需求，为师生提供学科知识问答、考点推送、学情反馈、科研助手等个性化服务”，但此类探索仍属个案，推广成本高、开发门槛大。

更深层的问题在于技术逻辑与教育逻辑的错位。正如CCF论坛所警示的：“AI将复杂问题转化为基础组合，可能阻碍学生对本源问题的深入理解，削弱从零到一的创新性研究能力。” 技术追求的是效率与精准，而教育追求的是思维培养与人格塑造——二者之间并非天然一致。

四、走向深度融合的关键议题

基于上述分析，人工智能平台与智慧课程建设要实现从“技术叠加”到“深度融合”的跃迁，需要在以下层面实现突破。

理念升维：从“技术应用”走向“生态重构”。AI平台应定位为“基础设施”而非“解决方案”。技术供给不能替代教育设计，育人目标应统领技术选择，而非技术倒逼教学变革。浙江省提出的“以人工智能重塑教育形态”，是对这一方向的回应。教育部《“人工智能+教育”行动计划》强调的“坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养”，同样指向技术不能僭越育人之本。

能力筑基：构建分层分类的教师AI素养培养体系。教师AI素养应从“会用工具”升级为“会设计人机协同教学”。浙江省已“出台浙江省中小学教师、高校教师人工智能素养框架”，推动“教师人工智能素养培训，惠及全省教师80余万人次”。这一经验值得推广。同时，需关注从培训到课堂应用的“转化断层”问题，建立校本研修与教学实践相结合的常态化机制。

治理保障：完善数据治理与伦理规范。应制定校本AI教学应用规范，明确数据采集与使用的边界；建立算法审计机制，防范推荐偏见。《“人工智能+教育”行动计划》提出“加强数据安全管理和个人信息保护”，为校本制度建设提供了政策依据。

生态协同：推动校际共建与资源共享。学科垂直大模型开发宜采取联合攻关模式，避免低水平重复建设.教育部已明确“国家开展有组织攻关，分教育阶段研发人工智能教育大模型”，“为地方和高校应用提供支撑”。高校应主动对接这一资源，形成“平台共建、课程共享、标准共商”的协作格局。

五、结语：在技术赋能与教育本真之间

本文以“何以赋能”与“何以可为”为双重追问，考察了人工智能平台在智慧课程建设中的应用图景与关键议题。研究表明，AI平台正在从“辅助工具”向“基础设施”转变，深刻重构着“教、学、评”各环节的实践逻辑。从山东大学、北京邮电大学、合肥工业大学等高校的实践中，我们看到了一种“人机协同、数据驱动、个性精准”的教学新生态正在形成。

然而，技术赋能从来不是线性推进的。“形式化陷阱”、教师定位焦虑、数据伦理隐忧与“两张皮”困境表明，AI与教育的深度融合仍面临深层张力。这些张力根植于技术逻辑与教育逻辑的差异——技术追求效率与标准化，教育追求生长与多样性。

由此，“何以可为”的答案已经清晰：人工智能平台对智慧课程建设的真正赋能，不在于用技术替代教师，而在于解放教师的创造性劳动，使其回归育人本位；不在于用算法统一学习路径，而在于为每个学生的个性化成长创造可能。这一目标的实现，取决于技术的成熟，更取决于教育理念的升维、制度生态的重构，以及对“育人”初心的坚守。

参考文献：

1. [1] 中国共产党新闻网.教育部等五部门.“人工智能+教育”行动计划[EB/OL].(2026-04-10)[2026-05-20].https://cpc.people.com.cn/n1/2026/0411/c64387-40699306.html
2. [2] 新华网.合肥工业大学：AI赋能构筑高等教育数字化转型标杆-合肥工业大学新闻网[EB/OL].(2026-03-13)[2026-05-20].http://news.hfut.edu.cn/info/1015/76190.htm
3. [3] CCF YOCSEF西安.技术赋能下的智慧教育如何守住“育人”初心[EB/OL].(2025-07-25)[2026-05-20]. https://www.ccf.org.cn/YOCSEF/News/2025-07-25/846885.shtml