智慧课程与实验教学---解决方案

      智慧课程与实验教学解决方案聚焦虚拟仿真与理实融通的创新模式，打造线上线下深度融合的智慧化产品服务。包括智慧课程建设与升级服务、实验技能训练与岗位能力设计课程、国家级课程申报与示范中心建设支持等。公司产品体系依托虚拟仿真、人工智能、元宇宙等前沿技术，深度融合理实融通理念，旨在解决传统教育模式中存在的时空限制、实践教学资源不足、课程与岗位需求脱节等问题。同时，多模态课程资源和智能推荐系统可满足多样化教学需求，提升学习效果与实践能力，最终助力学校和企业实现教学模式的创新与升级，培养符合行业需求的高素质人才。
 

 

一、知识图谱课程

欧倍尔知识图谱智慧课程深度融合人工智能技术与高等教育教学需求的创新成果，借助智能化、个性化的教学模式，旨在系统性提升教学质量，赋能高校培养面向未来的高素质人才。

1、智能AI图谱建设（Ai+教）

智能AI知识图谱的建设为教学提供了坚实的知识架构支撑，通过构建知识图谱，教师能够直观展示复杂知识点间的联系，增强学生的理解力和掌握度。同时，基于知识图谱的智能推荐系统，结合学生的学习进度和能力特征，精准定制个性化学习路径和资源，确保学习效率与效果的最大化。此外，能力图谱与问题图谱的引入，进一步促进教师精准教学设计，明确教学目标，优化教学策略，提升教学质量。

2、智慧课程资源建设（Ai+学）

在智慧课程资源建设层面，智慧平台的专业课程搭建功能，为教师提供了便捷的课程设计工具，支持多媒体教学资源的高效整合，实现了线上学习与虚拟实训的无缝衔接。数字人教学中心通过虚拟数字人形象，营造生动有趣的教学氛围，其自然语言处理和智能问答功能实时响应学生需求，增强学习互动性。虚拟仿真实训资源和3D设备云教学资源库，为学生提供沉浸式实践环境，助力专业技能掌握。AI工具箱的课件自动生成、教案生成和智能出题等功能，显著减轻教师负担，提升教学资源开发效率。

3、AI专业学科模型训练

AI专业学科模型训练功能赋予了教师强大的知识管理手段。通过上传教学资料，结合自然语言处理和深度学习技术，教师可搭建个性化知识库和AI算法模型。这些模型不仅提供精准问题解答和学习规划，还能实现自动出题和资源推荐，满足学生个性化学习需求，实现因材施教。

4、一流课程设计与实施

一流课程设计与实施模块以“思政融通”为核心理念，将思政教育融入专业课程，构建全方位育人体系。混合教学模式融合线上线下教学优势，通过翻转课堂、自适应学习系统和多元评价机制，激发学生积极性和主动性。同时，“岗课赛证”综合育人体系紧密对接行业需求，将课程教学、技能竞赛和职业资格证书相结合，为学生提供职业发展全方位支持，增强就业竞争力。

5、一流课程智慧测评（Ai+考）

在课程测评环节，我们引入先进AI技术，实现多维度评估报告和智能报告生成。结合过程性评价和终结性评价，全面评估学生学习过程和成果。AI智能分析实验报告，提供精准评估结果和改进建议。即时反馈功能通过在线测验和个性化指导，帮助学生调整学习方法，提升学习效果。AI综合素质能力评价功能支持教师教学决策与评估，生成综合素质评价表模板，为学生全面发展提供科学依据。

6、智慧课程教学管理（Ai+管）

智慧课程教学管理模块为教学管理提供强大工具支持。理论考试管理功能涵盖练习管理、理论考试管理和仿真练习/考试管理，支持题库创建、试卷生成、在线考试和成绩管理等全流程操作，确保教学评估的科学性和有效性。在线课程管理功能实现课程制作、开课、学习和管理的一体化，支持多种教学资源整合和实时互动交流。教学计划管理功能允许教师创建个性化教学计划，涵盖实验管理、课程安排、考核评价等环节，提升教学管理效率。

  

二、生成式Ai课程

人工智能技术助力教学内容和资源的创建、整合、分发和管理。智能化工具和系统减轻教师负担，个性化学生学习路径，提升教育资源的可访问性和有效性。该资源库旨在提高教学质量，促进知识共享和合作，扩大教育影响。

1、核心功能

AI生成式课程是融合人工智能技术，尤其是生成式AI技术的创新课程形态，旨在利用AI的强大能力，革新课程设计、教学方法和学习体验，为教育带来更多可能性和高效性。该课程依托先进的AI算法和大量的学习数据，能够根据学生的不同需求、学习进度和能力水平，自动生成个性化的学习内容和学习路径。

（一）、课程内容生成

①知识图谱驱动
AI生成式课程以知识图谱为基础，通过分析知识点之间的逻辑关系，自动构建课程内容框架。系统会根据学科体系和教学大纲，确定核心知识点以及它们的前置、后置知识点，确保课程内容的系统性和连贯性。例如在数学课程中，从基础的代数运算逐步延伸到函数、几何等更复杂的知识领域，每个知识点都与前后内容紧密关联。

②素材智能整合
AI算法从海量的文本、图像、视频等学习资源中筛选并整合适合的素材，丰富课程内容。

（二）、个性化学习路径规划

①学习能力评估
通过对学生在学习过程中的表现，如作业完成情况、测试成绩、课堂互动等数据的分析，AI评估学生对不同知识点的掌握程度和学习能力，了解学生的优势和薄弱环节。

②定制学习计划
根据学生的评估结果，AI为每个学生生成个性化的学习计划。对于基础薄弱的学生，课程会安排更多的基础知识讲解和练习；而对于学习能力较强的学生，则提供更具挑战性的拓展内容和深度探究项目，满足不同学生的学习需求。

③动态调整学习路径
在学生学习过程中，AI持续跟踪学习进度和效果，根据学生的实时反馈动态调整学习路径。如果学生在某个知识点上遇到困难，AI会增加相关的辅导资料和练习题目，或者调整教学顺序，先强化相关的前置知识，确保学生能够顺利掌握课程内容。

（三）、教学方法创新

①智能辅导与答疑
AI生成式课程配备智能辅导系统，学生在学习过程中遇到问题时，可以随时向AI提问。AI通过自然语言处理技术理解学生的问题，并从知识库中提取准确的答案和详细的解释，为学生提供即时的帮助，如同拥有一位随时在线的专属辅导老师。

2、Ai工具箱

（一）、课件Ai一键生成PPT

在模板选定后，系统利用AI技术高效生成完整PPT，用户可进一步修改完善并保存导出。此外，PPT内容生成会参考用户绑定的知识库信息，智能引用相关知识点，确保内容专业准确。整个操作流程简单直观，界面友好，易于上手，且系统会实时反馈操作结果，让用户清晰了解操作情况，及时调整处理，无论是专业人士还是非专业用户，都能轻松生成符合需求的PPT，有效提高工作效率。

（二）、Ai生成教案

AI系统提供多种教案模板，教师可选择编辑。AI根据教师输入的教学目标提供建议，关注学生素养。系统根据教学目标和学生特点推荐教学内容，教师可快速筛选。AI助教设计评估方式，提供个性化教学改进建议。

（三）、AI智能出题

本系统支持多种题型生成，包括单选、多选、判断、填空、问答、组合题等，满足不同学科需求。用户可直接提出出题要求，AI自动生成题目，无需额外文档。同时，支持文档生题，AI解析文档生成相关题目。对于题库，AI可进行解析调整，保持题库时效性和准确性。

在编辑方面，AI支持富文本编辑，可进行题干和答案解析的富文本编辑，包括内容、图片录入、格式调整、字体更改、链接插入、LaTeX公式编辑等。支持上传附件，如图表、音频、视频等。题库管理方面，支持文件导入，通过Word和Excel模板导入题目，系统自动识别并返回结果。提供编辑和删除题目功能，支持批量操作，方便题库维护更新。题目筛选功能强大，支持基于题目ID和标题搜索。

（四）、3D设备云教学资源库

3D设备云教学资源库为教师提供教学素材，帮助学生理解抽象概念和复杂原理。例如，教师可利用三维模型展示人体内部结构，理工类专业设备模型可查看设备结构和运行原理。

3、资源多样化

（一）、3D模型
包括各种学科领域的3D模型，如生物学的细胞结构、化学的分子结构、物理的实验装置等。这些模型可以帮助学生更直观地理解抽象概念。

（二）、3D动画
通过3D动画展示学科知识的动态过程，如化学反应过程、物理现象演变等。动画的生动性和直观性有助于激发学生的学习兴趣。

（三）、3D视频
提供与学科知识相关的3D视频资源，如实验演示视频、科普视频等。这些视频资源可以帮助学生更好地理解知识内容。

（四）、互动教学软件
结合3D技术和互动教学软件，实现虚拟实验、模拟操作等功能。学生可以在虚拟环境中进行实验操作，提高实践能力和动手能力。

（五）、本地化上传
支持用户本地化上传自制的3D资源，方便个性化教学内容的添加。

（六）、二次修改创设
用户可以对3D模型和资源进行二次修改和创设，满足不同教学需求。

 

三、虚拟仿真混合课程
1、课程建设目标
（一）、以学生为中心

通过虚拟仿真与智慧课程相结合，在理论学习过程中，增加虚拟仿真资源库，包括虚拟仿真软件，教学案例，教学视频，三维设备模型等，学生能更加直观、深入地理解课程知识，增强对理论知识点的记忆和掌握。在虚拟仿真场景中进行模拟实验和虚拟实训操作，规避实训时间场地限制和生产安全等问题，提高学生的实践动手能力和解决实际问题的能力。并可基于专业课程，进行知识拓展，增加学识范围。

（二）、融合虚拟与现实

课程将充分利用虚拟仿真技术的优势，将虚拟场景与课程理论教学相结合。通过虚拟仿真模型，学生可以直观地观察和操作复杂的概念和过程，学生可以通过虚拟实验模拟进行反复的实验操作练习；在虚拟工厂环境中进行设备维护和故障排除。这种融合方式不仅能够增强学生的学习体验，还能运用所学知识和技能进行分析和解决，从而提升问题解决能力和应变能力。

（三）、促进协作与互动

虚拟仿真混合智慧课程鼓励学生之间的协作与互动。通过在线平台，学生可以与同学、教师以及专家进行实时交流和合作。可以分组进行实验，共同解决问题，分享自己的观点和见解，从他人那里获得反馈和建议。这种协作与互动的学习方式有助于培养学生的团队合作精神和沟通能力。

2、知识图谱构建

对课程涉及的知识进行全面、系统的梳理，确定课程的核心知识点、重点和难点，以及知识点之间的逻辑关系和层次结构，进行Ai智能分析整合，建立系统的智慧课程章节体系。利用专业的知识图谱构建工具，将梳理出的知识点和它们之间的关系以图形化的方式呈现出来，形成课程的知识图谱。结合专业培养目标和行业能力需求，确定课程的核心重点难点问题点，和对应要求学生获取的重点知识能力点和岗位能力点，与知识点形成有机关联，创建问题图谱和能力图谱。

3、虚拟仿真资源整合

（一）、虚拟仿真学习场景设计

根据课程中的知识点和教学目标，在课程体系中设计符合课程能力要求的一系列的与实际生产或科研场景相关的虚拟仿真实验实训场景，采用先进的虚拟现实（VR）、增强现实（AR）或混合现实（MR）技术，为学生提供沉浸式的学习体验。内容包括仿真软件模拟实训，虚拟仿真设备认知，模拟设备原理展示等仿真资源，让学生在理论知识学习过程中，进行虚拟环境下的模拟实践和仿真学习。

（二）、虚拟仿真资源库的建设

将选取的虚拟仿真软件、场景模型、数据资源等进行分类整理和存储，建立虚拟仿真资源库，链接AI智能助教系统，进行资源分析与推送，方便教师和学生在教学和学习过程中进行查找和使用。

同时，为每个虚拟仿真资源编写详细的使用说明和教学指导，包括操作步骤、注意事项、学习目标等，帮助学生更好地利用虚拟仿真资源进行自主学习和实践操作。

4、教学方法与活动设计

（一）、混合式教学模式应用

采用线上线下混合式教学模式，将虚拟仿真教学与传统课堂教学、在线教学有机结合。

在课前，通过在线学习平台发布课程相关的预习资料（如视频、课件、电子教材等）和虚拟仿真任务，让学生自主学习基础知识，并完成虚拟仿真预习任务，提交预习报告，教师可通过平台了解学生的预习情况，为课堂教学做好准备。

在课中，教师根据学生的预习情况，利用Ai智能体，进行重点知识的讲解、答疑解惑，组织学生进行课堂讨论、案例分析等互动教学活动，同时结合虚拟仿真软件进行演示和实践操作指导，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生的实践能力和解决问题的能力。

在课后，布置相关的作业和拓展学习任务，要求学生利用虚拟仿真资源进行进一步的实践操作和探究学习，并通过在线学习平台提交作业和学习成果，AI测评系统进行智能批改和反馈，为学生提供个性化的学习路径推荐。

（二）、理虚实一体的项目式学习活动

以项目为驱动，设计与课程知识和实际应用相关的项目式学习活动，让学生在完成项目的过程中，综合运用所学知识和技能，培养团队协作能力、创新能力和解决实际问题的能力。

在实际课程学习过程中，增加小型实验设计与实操项目，通过虚拟仿真软件进行实验设计，虚拟模型装配和性能仿真分析，获取最优的实验操作流程与结果，结合线下实际实验室进行实际加工与调试，最终完成项目任务，并进行项目成果展示和汇报，教师对学生的项目成果进行评价和总结，引导学生反思学习过程和方法，提高学习效果。

（三）、个性化学习支持

利用AI学习分析技术，对学生的在线学习行为、虚拟仿真操作数据、作业成绩等进行收集和分析，了解学生的学习进度、知识掌握程度、学习兴趣和学习困难等信息，为学生提供个性化的学习路径推荐、学习资源推送和学习指导建议。

对于在某个知识点上掌握较弱的学生，系统自动推送相关的虚拟仿真练习任务、辅导视频和学习资料，帮助学生加强学习和巩固知识；对于学习进度较快的学生，提供拓展性的学习资源和挑战性的项目任务，激发学生的学习潜能和创新思维，满足不同学生的学习需求，实现个性化教学。

（四）、岗课赛证，产教融合的人才培养体系

①岗课融合
以岗位需求为导向，岗课融合，将企业岗位标准和实际工作任务融入到课程设计中，将实训任务以虚拟仿真的形式进行搭建，设计专业课程群，建立扎实牢固的知识基础和基本技能。

②教赛融合
将职业技能竞赛的内容和要求融入课程教学，以比赛促进学生的学习和技能提升，通过组织线上线下虚拟仿真职业技能竞赛，以赛促学，借助智慧大赛平台培养和选拔技能型人才。

③赛证一体
将职业资格证书的考核要求与课程内容深度融合，融入行业对工作岗位知识、技能的考核与准入机织，使学生在完成学业的同时，能够顺利获取行业认可的职业资格证书。

④产教融合
通过与行业领军企业开展深度合作，共建高水平生产性产教融合创新实践基地和产业学院，共同制定并实施人才培养方案，打破传统课程体系，重组课程教学内容，实现校企育人无缝衔接。

5、课程评价与反馈

（一）、多元化评价体系建立

构建多元化的课程评价体系，综合考虑学生的知识掌握程度、实践操作能力、项目成果质量、团队协作能力、学习态度和学习进步等多个维度，采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，对学生的学习进行全面、客观、公正的评价。

过程性评价主要通过学生在在线学习平台上的学习行为记录（如学习时间、学习次数、作业完成情况、讨论参与度等）、虚拟仿真操作数据（如操作步骤、操作时间、操作结果、错误次数等）、项目过程中的表现（如任务完成进度、团队协作情况、问题解决能力等）进行评价，及时了解学生的学习过程和学习状态，为学生提供及时的反馈和指导。

终结性评价主要通过期末考试、项目成果汇报、实践操作考核等方式进行，考查学生对课程知识的综合掌握程度和应用能力，以及在整个学习过程中的最终学习成果。

（二）、评价结果分析与反馈

对学生的评价结果进行深入分析，找出学生在学习过程中存在的问题和不足之处，以及课程教学中存在的优势和不足，为教师调整教学策略、改进教学方法和优化课程内容提供依据。同时，将评价结果及时反馈给学生，让学生了解自己的学习情况和学习成果，明确自己的优势和不足，为学生制定个性化的学习计划和学习目标提供参考，帮助学生更好地进行后续的学习和提升。

6、智慧教学平台搭建

基于智慧教学平台，将课程的教学资源（如课件、视频、教案、习题等）、虚拟仿真资源、教学活动（如在线讨论、作业布置、测验考试等）进行整合和发布，为教师和学生提供一站式的教学服务和学习环境。

在智慧教学平台上，实现学生的学习管理、教学评价、数据分析等功能，方便教师进行教学管理和学生学习情况的跟踪与分析，同时也为学生提供便捷的学习工具和学习交流平台，促进师生之间、学生之间的互动与交流。

  
 

四、元宇宙+数字课程