暑期 | AI赋能教育教学创新与智慧课程建设实践专项研修班

前言

培训目标

培训亮点

培训形式

授课安排

AI时代的智慧课程

本模块将首先厘清“课程”在智能时代的核心演变，即从静态的知识载体转向动态、可进化的“智慧”生态系统。我们将深入探讨“智慧课程”的新内涵：它不仅是信息技术的简单应用，更是通过AI实现内容按需生成、学习路径实时个性化、教学评价数据驱动的全新范式。重点在于理解其“建设工作”的转变——从教师独立、线性的备课，转向人机协同、持续迭代的系统工程。

AI辅助智慧课程开发（上）：知识图谱构建

课程骨架的系统化梳理：核心是掌握利用AI工具高效构建课程知识图谱的方法。我们将演示如何通过向AI输入课程大纲，智能生成逻辑清晰的知识结构框架，并讲解如何对其进行人工校准与优化。随后，学员将选择一门真实课程进行实战演练，利用AI辅助完成该课程核心章节的知识图谱绘制，为后续的资源开发与活动设计奠定结构化基础。

AI辅助智慧课程开发（中）：课程分析

课程分析是连接课程框架与课程开发的核心环节，旨在通过AI技术对课程目标、内容结构、学情基础及重难点进行精准诊断与优化。本环节的核心在于利用AI构建符合教学逻辑的框架基础，实现对课程目标、内容体系与学情特征的整体性诊断。我们将展示如何借助AI工具，将散点的课程要素系统整合，快速生成结构化的分析框架与优化建议，为后续教学决策提供清晰、可靠的逻辑支撑，奠定科学设计的基石。

AI辅助智慧课程开发（下）：课程资源生成

课程资源的高效创造：本环节聚焦于如何基于已构建的知识图谱和课程逻辑，为关键知识点快速生成高质量教学资源。我们将通过案例演示AI在生成教学视频、习题、图片、课件、学习内容等方面的强大能力。学员将针对其知识图谱中的重点与难点，动手操作AI工具，生成至少两种不同类型的教学资源，体验从“规划”到“创造”的效率提升。

智慧课程的教学设计思路

在拥有结构化内容和丰富资源后，本模块聚焦于如何设计真正激发智慧的教学活动。我们将通过案例探讨几种AI时代的教学思路：一是“个性化学习”，即利用AI分析学习者数据，提供自适应的内容推荐与练习，实现因材施教；二是“自我教育”，重点在于设计引导学习者使用AI作为认知工具和反思伙伴，培养其自主提出问题、探索解决方案的元认知能力；三是“创作式学习”，如何将AI作为强大的创作辅助，设计从结果入手的反向教学活动，在创作中完成认知提升，深刻体现智慧课程的教学价值。

AI辅助智慧课程申报

本模块旨在将前述开发与设计成果，高效转化为高质量的课程申报材料。我们将重点突破“申报书撰写”的核心难点：如何利用AI精准提炼课程特色与创新点，优化说理逻辑，使文本表述更加专业、凝练、具有说服力。同时，演示如何借助AI工具，将复杂的课程结构、教学流程、实施范式等核心内容，快速转化为清晰美观的概念图、流程图、数据图表等可视化素材。本环节旨在显著提升申报材料的整体质量与专业度，让课程设计的先进思想得以完美呈现，增加申报成功率。

以学生为中心的智慧课程顶层设计(核心：整体概述、设计流程和案例、教学反思)

理念校准：智慧课程的价值内涵与以学生为中心的设计逻辑

目标：阐述智慧课程建设的背景与必要性，通过剖析课程建设与课堂教学的底层逻辑，挖掘智慧课程的内涵，介绍典型场景，引导教师定位自身课程的“智慧升级”起点，确定“以学生为中心、以解决真实问题为导向”的核心设计原则。

流程精准：对接课程建设的三大环节设计智慧课程教学流程

目标：以混合式教学为根基，介绍智慧课程建设的教学目标设定、学情分析、重点问题挖掘、教学内容与方法设计、评价方式设计等，结合全国智慧课程设计案例、首届“泛雅杯”全国智慧课程设计大赛案例，详细剖析智慧课程设计流程。

教学反思：批判性思维与智慧课程建设二者互为依存的关系

目标：介绍智慧课程建设过程中的典型误区，分析智慧的本质特征及常见的各种“智慧”手段为何不具智慧，介绍各类教学工具应用的误区。

支持深度学习的教学活动与评价设计(核心：智慧工具、智慧平台和系统化教学设计)

工具赋能：匹配教学场景的智能工具与教学应用

目标：依托大模型技术，介绍其与教学的融合方法，以及常见的12种典型应用，带教师们现场演练如何利用大模型技术快速生成教学资源，进行教学管理，并剖析人工智能技术的局限性。

活动设计：师生机三元协同的智慧课堂任务与场景构建

目标：介绍泛雅平台的智慧功能，以小组为单位，带领学员开展基于任务引擎、AI实践的教学案例，并进行准确性评估。

量规驱动：基于OBE理念的智慧教学量化评价与反馈闭环设计

目标：围绕核心目标的达成度，共同开发一份融合形成性评价与终结性评价的系统化设计方案，并解决评价环节的核心问题，“设计→实践→反思→优化”的教学闭环。

参加人员

时间地点及费用