“‘小橙’你好，麻烦为我推荐一些人工智能方向的课程吧。”这是近日哈尔滨工程大学（以下简称“哈工程”）学生通过智能助手“AI小橙”获取课程资源的一幕。

　　哈工程相关负责人介绍，学校打造的教育资源云平台2.0版，涵盖AI教学中心、AI学习中心、AI督导中心以及“AI小橙”等4大组件，通过54个大模型为“教—学—评”全流程提供智能化支持，是学校为师生准备的“AI大礼包”。

　　助“教”：提供“一站式”服务

　　“请针对软件工程、电气自动化等专业方向，推荐一些与刚体静力学和变形体静力学知识相关的工程案例。”哈工程航天与建筑工程学院教师何晓在AI教学中心提问几秒后，便得到了涉及建筑、医疗、机械等不同领域的6个案例。

　　“AI就像一个思维的‘放大镜’，帮助我们拓展教学思路。”何晓介绍，她所教授的“力学、材料与结构”是学校开设的五门工程教育平台课之一，涉及多个学科领域，覆盖全校3000多名学生。多学科交叉融合的课程体系，对于教师开展跨专业领域案例教学提出挑战，AI教学中心丰富的资源为教师提供了海量“可用之材”。

　　AI教学中心不仅能根据教师指定的教学内容自动生成教学方案、优化教学课件，匹配教学素材，还能依托AI自动命题，完成主客观题目的辅助评阅，并根据课堂内容自动生成知识图谱。在AI“助教”的帮助下，教师仿佛拥有了“三头六臂”的超能力，在备课、课堂互动、作业评阅、课后指导等各环节都游刃有余。AI“助教”还为学生提供全时段的学业指导，帮助他们深入理解学习过程中存在的问题。

　　助“学”：定制多元学习内容

　　“研发多栖航行器，我需要掌握哪些专业知识？能否提供相应的学习路线。”哈工程未来技术学院大三学生申诚泰在AI学习中心提出问题后，AI小助手便给出了必备知识涉及的领域、关键知识点、推荐学习内容、参考资料等相关内容，引导他展开探索式学习。

　　“AI学习中心为我量身定制学习方案，我再也不用大海捞针一般盲目探索了。”申诚泰说。学校开设的项目制课程学习，涉及控制理论、电路设计等知识，申诚泰对它们很陌生。AI学习中心根据需求，为他制定个性化的学习路线，帮助他快速补齐知识短板。

　　“学生的需求各不相同，在AI学习中心上线之初，学校就将多元化、可定制作为核心建设目标。”哈工程本科生院副院长骆毅说。AI学习中心可根据学生的专业、年级、使用习惯等判断学生学习规律，发现最优学习策略，规划学习路径。“AI探索学习”功能则根据学生项目式学习和创新创业需求，自动生成学习计划、匹配专业学习资源，助力学生开展自主学习和探究式学习。

　　此外，学校还打造了“AI小橙”智能机器人。它以移动端为载体，为学生提供24小时学习服务。“AI小橙”功能多样，既可以为学生推荐校内学习资源，查课表、教室信息，还能为学生量身定制学习规划，闲暇时还能聊天解闷，被学生亲切地称为“口袋朋友”。

　　助“评”：智能分析教学成果

　　AI督导中心强大的数智分析服务，让哈工程的教学督导眼前一亮。传统教学督导中难以量化的诸多要素，例如，教学行为与学生行为的课堂占比，教师的授课语速、关键词、口头禅，学生的到课率、抬头率等，如今都能通过AI督导中心得到客观准确的数据。这为教学评价和反馈提供了科学依据，帮助教师改进教学方法，提升教学质量。

　　此外，通过AI督导中心，教学督导可以获取授课教师教学内容与教学行为的智能分析，以及学生前排入座率、活跃度等。AI督导中心还可根据课堂知识点，生成课堂概要，形成教学纪律、教学设计、课堂互动、学生行为、教师行为等“五维课堂”教学画像。

　　为了满足实践教学深度计算需求，哈工程对DeepSeek-R1大模型进行本地化部署，基于学校科研教学基础开发智能助手“程小智”。该智能助手能够建立本地知识库，不断挂载“三海一核”等领域的垂直模型，打造哈工程师生专属的“满血版”智能中枢。借助这一平台，师生能够更加精准地获取本专业领域的文献资料、实验数据、公式算法等内容，助力实践教学提档升级。

　　“从建设‘智慧教室+资源云平台’，到AI赋能‘教—学—评’全链条，哈工程用数字手段推动教育变革，助力教学模式不断升级。”哈工程本科生院副院长刘海波介绍，学校近期发布了《人工智能赋能教育教学创新方案》，将深度探索人工智能、交互智能、跨学科智能和行业智能多重赋能的AI3人才培养模式。（科技日报记者 朱虹 通讯员 赵琳琳）