根据《2025年上学期“课堂革命活动月”工作通知》，教务处组织各学院开展了以“AI赋能课堂教学：从知识传授到深度学习”为主题的相关活动，现将相关情况予以通报。

一、活动成效

本次活动对课堂形态与育人模式变革产生了积极影响，主要体现在以下两个方面：

一是教师们的课堂教学理念有了改变和更新。人工智能的深度介入，深刻重塑了我校教师的教学理念。教师们正积极从传统的知识传授者，转型为学生深度学习的引导者和支持者，更加关注学习过程的个体差异与有效干预。比如，教育科学学院积极践行“AI赋能数字化教学设计”，教师在课前运用AI工具进行精准学情诊断。通过对预习题库数据的智能分析，教师能提前掌握班级整体的知识盲点、学生的个性化理解难点及学习兴趣点。这种基于数据的预判能力，颠覆了过往经验式的教学设计，使教师在课堂上有更强的针对性，将教学重心从“讲完内容”转向“解决问题”和“引导探究”，真正体现“学为中心”。新闻与传播学院开展了学生课堂体验“焦点访谈”，邀请不同学习背景的学生作为“教学体验官”，深度反馈课程内容接受度、互动形式参与感及技术工具适用性等真实诉求。教师团队基于访谈数据主动解构教学设计中的惯性思维，针对视频制作、数据新闻等实操课程动态增删教学案例、重置实训任务难度阶梯，使教学内容与学生认知节奏、兴趣焦点精准适配。这种以学习者体验驱动教学迭代的范式，诠释了“以学生发展为中心”理念在教学实践中逐步落地生根。

二是以深度互动与精准教学为核心特征的新型课堂实践形态正日益成熟。新技术的应用正在课堂实践中落地生根，催生出多样化的教学模式，有效提升了学习效率和参与深度。比如，音乐学院在戏曲演唱等声乐教学中，创新引入AI声谱分析技术。该技术能对学生演唱时的咬字清晰度、发音位置、音高准确性等关键指标进行毫秒级实时分析并生成可视化图谱（如音高曲线、频谱瀑布图）。教师据此提供即时、精准的反馈和个性化指导，学生也能直观看到自身问题。数据显示，此技术辅助教学后，学生核心声韵技巧的准确率平均提升约40%，教学效率和质量大幅提高。这体现了AI在实现精准教学、即时反馈方面的强大效能。计算机学院在公开课中探索应用“翻转课堂 + AI 辅助答疑”模式。学生课前通过在线资源完成基础理论学习。课中，教师聚焦重难点深度讲解和引导讨论。同时，引入AI答疑助手实时响应学生提出的技术细节问题（如编程语法报错解析、算法思路引导），既解放了教师高频答疑压力，使其能更专注于高阶思维引导和小组协作指导，又确保了学生的问题得到及时解决，有效推动了课堂互动深度化、辅导个性化。法学院借助人工智能技术构建智慧课程新生态。一方面，利用AI技术为学生打造沉浸式自主学习环境，通过智能推送案例、法规解读、虚拟模拟等方式拓展学习边界。另一方面，课堂上推行AI赋能的“任务驱动”教学法。借助AI系统，根据学习目标和学生差异推送个性化学习任务包（如不同难度的案例解析、合同起草练习）；同时，积极探索智能体自主答疑功能，学生在任务执行过程中可随时向AI提问，获得针对特定法律问题的即时反馈和资源引导，大大增强了学习的自主性、探索性和趣味性。

二、 问题与不足

本次“课堂革命活动月”在取得成效的同时，仍存在一些亟待改进之处，主要体现为以下三个方面：

一是AI赋能深度与层次亟需深化。部分课程对人工智能技术的应用尚停留在浅层，存在“技术秀”或“为应用而应用”的倾向。当前AI功能多集中于诸如课件自动化生成、作业批量批改等基础教学辅助环节。而在精准化、动态化的学情深度诊断、个性化学习路径的持续优化方面，以及利用AI技术有效培养学生批判性思维、解决复杂问题等核心高阶能力方面的实践探索明显不足。未能充分挖掘AI技术在驱动学生从被动接受到主动探究与深度学习转型上的深度潜力。

二是活动形式与内容创新活力不足。多数学院的组织活动仍囿于集体备课、示范课观摩、听评课等传统形式，在活动形式的创新性、多样性和吸引力方面均有欠缺。

三是部分学院组织策划有待加强。部分学院开展的内容偏离“AI赋能深度学习”的核心主题，未能有效引导教师深入思考AI与教学改革的结合点；教师参与覆盖面与主动性不够，研讨过程偏重形式，未能有效激发教师的改革热情和实质性交流碰撞；部分学院提交的活动总结材料过于单薄，记录的完整性不足，未能系统全面地反映活动方案、实施过程、研讨成果及总结反思。

三、评比结果及奖励措施

经评审，教育科学学院、新闻与传播学院、法学院、计算机科学与技术学院和音乐学院在本次“课堂革命活动月”中紧扣主题，材料扎实，表现突出，被评为优秀学院。为表彰先进，教务处决定对五个学院分别给予2000元的奖励。

教务处（教学质量监控中心）

2025年7月4日