为深入贯彻落实北京市关于在教育领域推进人工智能应用的指示要求，将人工智能技术深入应用到课程教学的全过程、全环节，创新课程教学模式改革，打造顺应时代数字化发展的“人工智能+”课堂，促进人工智能与教育教学深度融合。加快人工智能在教育教学领域的创新应用，北京信息科技大学经研究开展2025年“人工智能+教学”试点AI课程建设工作，共建设15门AI课程。每门课程以“问题图谱-能力图谱-思政图谱”为骨架，以AI助教与智能任务引擎为双翼，正在重塑“教、学、评、管”全链条，让智慧教育从理念走向全景落地。

课程一：胡欢《机电程序设计实践（双语）》——跨界融合，培育国际化机电工程师

胡欢老师教授的《机电程序设计实践（双语）》课程，以“专业+英语+AI”三重融合为特色，构建了包含50个教学章节、10个精讲视频（总长270分钟）及131道阶梯式试题的立体化资源体系。课程依托92个结构化知识点图谱，实现双语教学内容的智能导航与精准推送。AI助教已完成专业化训练，可实时进行跨语言答疑与代码调试指导；智能任务引擎则根据学生能力画像，动态生成个性化实训项目。这不仅是技术课程的双语化改造，更是工程教育国际化与智能化深度融合的生动实践。

课程二：张晓青《信号分析与处理》——智能导航理论深海，让抽象系统“可感可知”

在张晓青老师的《信号分析与处理》课堂上，抽象的频谱、变换与系统响应正变得清晰可视。课程通过7个逻辑严密的章节、聚焦重难点的教学视频及186道精心设计的试题，搭建了坚实的理论框架。已建成的三大教学图谱，如同给知识迷宫装上了“智能导航”，精准定位每位学生的学习堵点与思维断层。AI助教不仅答疑解惑，更能模拟信号处理过程，将“看不见的波形”与“算不清的响应”转化为直观的互动演示，让理论深度与学习效度同步提升。

课程三：张芳、厉虹《电机与拖动》——AI 驱动精准施教，破解电机与拖动学习痛点

张芳、厉虹老师针对《电机与拖动》课程中的痛点问题，构建了包含159个资源量的课程学习章节，和包含433个节点的知识图谱体系，为学生自主学习提供丰富而强大的资源支撑。课程采取线上线下融合模式，线上部分以任务驱动方式，将学习内容、练习内容与AI实践内容一体化发布，为学生提供清晰的学习流程指引。学习任务结构简单明确，以问题解决和能力培养为最终导向，提升学生学习主动性，促进教学目标达成。通过AI实践中的思维阶梯练习模式，《电机与拖动》课程为学生构建了适合自主练习的AI陪练环境，AI遵循老师对知识内容的核心重点与考核维度规定，循序渐进为学生提供相应习题和讲解，帮助学生对老师给定的知识重点进行个性化复习巩固。AI对学生的练习过程进行详细记录，通过细致的学情分析，呈现学生知识掌握情况。

        下图为厉虹老师在课堂中使用AI知识图谱进行授课。

课程四：张利《电力电子技术》——AI驱动，让电力变换课堂“精准智控”

张利老师主讲的《电力电子技术》课程，围绕知识学习和能力培养的课程目标，构建了以多层级、属性化的知识点为骨架，知识关联为脉络的精细化知识图谱，建设了包含67个视频、293道试题、53项工程案例的多元资源库，并将教学资源与知识点进行映射，将知识点具象化。课程将知识图谱和线上线下混合式教学相结合，将概念类知识点转移到线上，使线下课堂更聚焦于原理分析和工程案例，开展讨论式教学，更好培养学生分析问题和解决问题的能力。通过任务引擎的方式，引导学生借助AI工具，逐步完成开关电源的设计，实现对基础知识的巩固、应用能力和创新能力的培养。课程通过AI精准刻画学生画像，使教师精准掌控学情，进行教学方法动态化调整和多元化考核评估；学生能够发现自身学习弱点，进行个性化学习。本课程通过AI与知识图谱的深度融合，实现课程教学“数据驱动、精准智控”。

课程五：李学华《通信原理》——万兆资源构建知识宇宙，AI助力深空探索

李学华老师打造的《通信原理》课程，堪称一座数字化的“通信知识博物馆”。130个章节、总长超过2500分钟的103个视频、461道试题与167项拓展资源，系统涵盖了从模拟到数字、从有线到无线的通信全貌。在此基础上，深度融合教师的专业引领与学生的群体智慧，开发了配套的《通信原理》数字教材。该教材通过系统纳入多模态资源、精心设计交互式学习体验，并有机吸纳学生的视角与叙事风格，显著增强了内容的亲和力与学习者的参与感。将200个核心知识点系统梳理，形成清晰的知识图谱，结合AI助教，将抽象的调制、编码与系统原理，转化为直观的动态演示和交互练习，帮助学生一步步理解通信技术的基本原理与运作方式，掌握信息时代的技术基础。更进一步，围绕通信系统的“有效性”、“可靠性”和“成本”，深度融合来自科研前沿与行业实践的的真实案例，构建了层次化的问题图谱，使学生在逼近真实的场景中学习，串联离散的知识点与基本原理，培养基于通信原理知识进行分析、计算和设计的能力以及科学思维和工程意识。

课程六：田英爱《大数据分析与可视化技术实践》——用数据讲故事，让洞察跃然“屏”上

田英爱老师教授的《大数据分析与可视化技术实践》课程，将数据分析的技术严谨性与可视化的艺术表现力完美融合。课程通过24个精心设计的实践模块与8个个核心技能精讲视频，系统构建从数据清洗到故事呈现的完整能力链条；配套的82项实战资源提供丰富行业案例与真实数据集，助力学生从理论走向实战。课程以真实商业场景为背景，引导学生完成从数据理解、分析建模到可视化呈现的全流程实践。围绕“大数据精准营销”与“银行客户信用风险评估”两大项目，学生可在真实业务逻辑中运用数据分析与可视化技术，提升解决实际问题的能力。通过往期学生优秀作品案例库的展示与解析，激发学生的创新思维与项目架构能力，实现“从模仿到创造”的能力跃迁。课程创新引入知识图谱，图谱将散落的知识点串联成系统帮助学生清晰把握“数据处理—视觉编码—案例构建”的知识脉络，在复杂的技术体系中实现精准定位与系统学习。

课程七：刘城霞《数据结构与算法（C）》——构筑程序世界的“筋骨”，AI赋能思维跃迁

在刘城霞老师的《数据结构与算法（C）》课堂上，抽象的链表、树与图正转化为可运行、可优化的精妙代码。课程通过34个逻辑递进的章节、22个深入浅出的原理讲解视频（总长344分钟）及146道梯度式编程题，扎实构筑学生的计算思维根基。120个核心知识点图谱清晰揭示了从线性结构到复杂算法的底层逻辑；183项配套资源则提供了海量的代码范例与算法对比场景。AI助教不仅能解析经典算法的实现细节，更能帮助学生分析代码的执行效率，提出优化建议，在“编码-调试-优化”的循环中，培养学生分析、设计、解决问题的能力。

课程八：徐颖《证券投资学》——智析市场脉搏，AI打造未来金融家的“数字沙盘”

徐颖老师将《证券投资学》的经典理论与前沿的智能分析工具深度融合。课程体系严谨，通过系统性的知识模块，结合丰富的案例分析，构建了完整的投资决策框架。问题图谱聚焦于市场分析中的典型误区和风险识别，能力图谱则追踪学生在基本面分析、技术分析与组合管理上的技能进阶。

         下图为团队李玉曼老师采用AI工具授课的课堂实录。

课程九：王兴芬-大数据管理与应用专业课程群建设——顶层设计，构筑大数据人才的“培养矩阵”

         王兴芬老师领衔的“大数据管理与应用专业课程群建设”，旨在打破课程壁垒，整合大数据采集、存储、处理、分析与应用的全链路知识，构建有机衔接、层层递进的课程矩阵。通过精心规划的课程图谱，明确各门课程在人才培养目标中的定位与关联，确保知识传授无盲区、能力培养不断线。

《大数据管理与应用概论》以“大数据基础知识”为核心，串联起管理职能、技术变革、获取方法等 8 大知识模块，同时延伸出商务、能源、医疗等场景化管理应用。共有5453个知识切片，176个知识点。线条清晰呈现知识逻辑，既覆盖基础理论与技术方法，也衔接实践决策，是梳理课程框架、明确知识关联的可视化工具，助力快速搭建学科认知体系。

《非结构化数据分析与应用》聚焦解锁大数据时代最具价值的文本、图像、音视频等数据金矿，系统讲授自然语言处理、计算机视觉等关键技术；涉及9大知识模块，143个知识点。问题图谱通过对综合能力、分析能力、应用能力的不同指向，将这些庞杂的技术点组织成清晰的工具链条与解决方案。

《数据挖掘与机器学习》以“课程图谱”为导航，包括5505个知识切片，325个知识点，系统覆盖从数据预处理、异常检测、分类与聚类算法到关联规则挖掘、回归分析等完整知识体系。学生可通过“AI实践”模块开展如“钻戒数据可视化”等情境化任务，在“代码学习—获取数据—提交实践”的流程中，实现从理论到实操的有机转化。支持个性化学习路径与动态反馈，结合“班级活动”与“讨论区”增强协作与互动，不仅教授机器学习核心方法，更注重培养数据思维与解决实际问题的综合素养，是适应大数据时代需求的创新型智慧课程。

课程十：车蕾《数据库系统基础》——夯实数据基石，AI护航从理论到实践

         车蕾老师主讲的《数据库系统基础》课程，是信息世界的“数字基座”。课程通过41个扎实的章节、总长1040分钟的83个精讲视频、136道覆盖设计原理与SQL优化的试题，为学生奠定坚实的数据管理根基。382个知识点图谱将关系模型、事务处理、索引优化等核心概念有机串联。AI助教可以解答SQL语法问题，化身“性能调优专家”，对学生的数据库设计模式和查询语句进行效率分析与优化建议。除了常规问答，还可以通过 AI实践模块，将学生代入问题场景，引导其对知识点进行辩证思考。

课程十一：吴迪《国家安全教育》——铸魂育人，AI赋能新时代国家安全素养培育

吴迪老师主讲的《国家安全教育》课程，将严肃的思政教育与智能化的AI教学手段深度结合。课程通过5个紧扣时政的章节，系统构建总体国家安全观知识体系。25个核心知识点图谱清晰梳理了政治、经济、文化、科技等各领域安全的内涵与关联。AI助教化身“政策分析智能体”，能引导学生辨析复杂国际形势下的国家安全挑战。

课程十二：王琪《数字动画设计与制作》——艺术邂逅科技，让创意在智能画布上飞扬

在王琪老师的《数字动画设计与制作》课堂上，艺术灵感与数字技术激情碰撞，开启了数字动画的大门。已建成的三大图谱，分别关注技术难点（问题）、艺术表现力进阶（能力）与创作价值观（思政）。AI助教不仅能解答软件操作问题，更能基于艺术原理对学生的构图、色彩、运动规律提供智能建议。任务引擎则引导学生完成从剧本、分镜到成片的完整创作流程，让每个学生都能成为自己动画世界的“导演”，培养兼具技术实力与艺术创造力的数字媒体人才。

课程十三：吴银燕《进阶英语》——AI赋能语言习得，打造跨文化沟通的“智慧桥梁”

吴银燕老师教授的《进阶英语》课程，突破传统语言教学范式，将AI技术深度融入听、说、读、写、译全技能培养。课程通过精心设计的多模态语言素材与交际任务，构建沉浸式学习环境。AI助教在此扮演着多重角色：作为“智能语伴”，提供24小时不间断的对话练习与发音纠正；作为“写作教练”，对篇章结构、用词地道性进行精细批改；作为“文化向导”，解析语言背后的文化内涵与思维差异。课程思政元素细致融入，构建课程思政图谱与配套的学习、练习资源，为学生的学习提供广泛的思辨能力拓展。

课程十四：周平《数据科学编程基础（双语）》——双语双核驱动，培育国际化数据科学“编程思维”

周平老师主讲的《数据科学编程基础（双语）》，为深化“双语双核”教学理念，课程引入AI应用与双语知识图谱，构建起“学—练—用—创”一体化智能教学环境。AI赋能双语教学，打造沉浸式“编程+语言”融合课堂。课程基于英文版教材，构建了清晰的数据科学编程知识图谱，帮助学生理解R、数据处理、算法结构等模块之间的逻辑关联，实现从零散知识到系统认知的跨越。学生可在AI实践中代码编辑的任务下进行代码编写与调试，AI不仅实时提示语法错误，还能根据算法逻辑提出优化建议，在反复实践中提升编程实战能力。AI实时翻译功能支持划词翻译的中英对照，学生可一键翻译英文技术文档、学术论文与代码注释，快速理解程序运行机制与算法思想，实现从“读不懂”到“轻松学”的转变，帮助学生逐步建立双语编程直觉，提升阅读国际技术资料的能力。在AI的双重助力下，学生不仅跨越了语言障碍，更在文献阅读与知识整理中锻炼了批判性思维与自主学习能力，真正实现了“技术”与“思维”的双重提升。

课程十五：陈永存《大学体育-太极拳》——古法新韵，AI助力传统养生智慧的“体悟传承”

《大学体育-太极拳》课程，是科技与人文在体育课堂的一次深情对话。课程通过208个分解教学内容、总长369分钟的多角度演示视频、448道融合拳理与健康知识的试题，系统传授太极拳的形、神、意、气。382个知识点构成知识图谱，不仅解析了招式的攻防含义与健身原理，更蕴含了阴阳平衡的传统文化哲学。AI助教通过高精度动作捕捉与姿态评估技术，能像一位“AI大师兄”一样，对学生的架型、重心、动作流畅度给予实时可视化反馈；智能任务引擎则能根据学生的体质测评数据，生成个性化的练习计划与养生建议。这门课让古老的东方智慧在数字时代焕发新生，引领学生在强身健体的同时，体悟身心合一的文化精髓。对提升新时代大学生综合素养 、增强文化自信及民族自豪感具有重要的价值。

 

         从机电工程到数据科学，从金融投资到国家安全，从语言习得到体育养生，这十七门课程如同十七颗璀璨的智慧之星，共同勾勒出北京信息科技大学在教育数字化浪潮中锐意创新、全方位育人的壮阔图景。这些课程的成功建设，离不开一支卓越的教师团队。正是这样一支教学科研并重的优秀团队，将前沿技术深度融入各学科的本质与灵魂，激发每个领域独特的教育潜能。

         这十七门AI课程的建设成果，标志着我校智慧教育进入了体系化、深层次的发展阶段。我们计划以这批课程为示范样板，在全校范围内全面推进AI知识图谱课程建设。下一步，教务处将设立专项支持计划，组建跨学科建设团队，形成规模化、高质量的数字化教学资源库，打造具有北信科特色的智慧教育新生态。

         教育数字化不是技术的简单叠加，而是教育理念、教学方法、评价体系的系统性变革。北京信息科技大学将继续以学生发展为中心，以智能化技术为支撑，打造更具适应性、互动性和创造性的学习环境，让更多创新的种子在智慧课堂中发芽，让每一位学子都能在数智时代的浪潮中，乘风破浪，自信领航。