成长教育

“庄老师，刚才讲的压缩感知原理，我能听懂概念，但不清楚它在小样本卫星遥感智能解译里具体解决了什么问题？”

问题刚刚抛出，教室里已经有三分之一的学生在平板上的AI课代表界面里敲下同样的疑问。几秒钟内，AI智能体便为每位同学推送了不同方式的答疑——有人收到一段AIGC生成的基于压缩感知的遥感小样本解译原理动画，有人收到一篇标注好关键公式的经典论文片段，还有人收到一串循序渐进的引导性问题。

之后，庄老师打开智慧教学平台的后台数据，屏幕上清晰地显示出全班的知识盲区分布。“看来大家在这个环节的困惑很集中，我们换一种方式再拆解一遍。”课堂知识点讲解就此精准调整。

这是北京理工大学《智能信息处理技术》研究生课堂上，“师—生—机交互”的真实一幕。

此次试点是北京理工大学研究生院纵深推进智慧教育重塑教育教学新范式的率先尝试，三门特色研究生课程开展试点，采用“教师引导、AI赋能、学生互动”的三段式课堂配比，实现AI智能体32学时全程深度融入教学，推动AI从“辅助工具”升级为“课堂伙伴”，以真实课堂的成效标注AI赋能教育的刻度。

北京理工大学珠海校区AI赋能课堂现场。北京理工大学供图

三门课程各有侧重，精准适配高阶人才培养需求。

《智能信息处理技术》偏理论探究类课程，AI实时拆解知识盲区，提供个性化伴随式教学。AIGC生成的遥感发展史动态视频，让抽象理论触手可及。依托智慧教学平台，头脑风暴与投票答疑数据实时同步，教师据此精准调整教学节奏，真正实现“以学生为中心”的因材施教。

《车辆性能数字仿真》课属于工程实践类课程，AI教学助手构建起“问题—推演—验证”的工程闭环。课前推送预习清单与仿真原理小视频，让学生带着问题进课堂；课中实时响应疑问，将复杂工程问题直观化；课后自动批改作业、点评仿真报告，形成完整学习闭环。

在珠海校区，全英文授课的《高等实验空气动力学》作为一门前沿探索类课程，借助AI技术，成为跨越语言与文献壁垒的桥梁。AIGC动画与动态图示将层流、湍流、激波等抽象概念可视化，助力学生从知识学习者成长为问题探索者与创新实践者。

试点数据令人振奋，学生主动提问次数、跨学科联想能力及课堂专注度均有明显提升。学生感慨，AI帮忙把模糊的疑问变清晰了，带着思考再和老师同学碰撞，课堂效率完全不一样。

“高阶思维养成与原创性能力提升，是人才培养的真正内核。AI只有对准这个内核发力，才能让学生真正受益。”北理工研究生院常务副院长邓方表示。

未来，北理工研究生院将继续秉持“AI赋能而非替代”的理念，推广“师—生—机”深度协同的育人模式，并依托AI技术开展循证教研，构建AI原生“三融”（虚实融合、科教融合、产教融合）“四跨”（跨学科、跨地域、跨学校、跨时间）的“五元教育”破题探路，为培养兼具学术功底与创新能力的高层次人才注入新动能。

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