（1）课程定制AI大模型的多模态数据库和“三谱”建设

    1）“文本+图像+音视频”多模态数据库 

    ①文本超过200万字。 

    ②图像超过1000张。 

    ③音视频超过700分钟。 

    2）“知识-问题-能力”三大图谱 

    ①知识图谱超过280个知识点。 

    ②问题图谱基于布鲁姆认知模型构建，分为前瞻性创新问题、技术实施与效能综合问题、认知深度解析问题。

 

图1 问题图谱

    ③能力图谱分为6大模块：基础科学能力、专业技能、工程实践能力、创新研究能力、跨学科复合能力、职业发展素养。 

（2）课程定制AI大模型的平台集成 

    1）AI课程助

    教学生输入问题，AI课程助教的回答分为4个部分：①基于多模态数据库和DeepSeek通用模型全面回答问题；②推荐关联知识点；③推荐知识点学习路径；④问题智能推荐。 

图2 回答示例

    2）多模态三谱融合的知识结构 

    每个知识点有描述、多模态资源、属性和测评四级结构；多个知识点以并列/递进关系集成团簇，与问题图谱和能力图谱关联。 

图3 知识结构

    3）AI教学评价 

    ①AI出题：根据知识点生成题目和答案；AI快速解析科技前沿论文后出题，智能匹配论文内容与知识点。 

    ②AI查重：分析学生回答主观题的重复率。 

    ③AI批阅：客观题直接自动批阅，主观题设置采分点后自动批阅。

 

图4 AI解析论文出题

（3）AI双模联用变革“教课”与“学研”范式 

    1）教师重构“备课-授课-反思”闭环，开启个性化精准教课范式。

    ①通过“AI 学情洞察”和“AI 能力达成度分析”，教师从5个维度提升教学效果：精准教学决策，能力成长可视化，个性化干预，教学效能优化，循证教研支持。 

    ②通过8个AI备课辅助功能的聚合效应，带来4项教学提质增效成果：教学设计的专业性提升，教学资源开发的智能化突破，教学互动的创新性拓展，教师专业发展维度延伸。备课时间成本降低 70%。

图5 AI备课辅助8项功能

    2）学生开启AI智能学研新范式，学习投资回报率提升300%。 

    ①AI个性化学习路径规划。“AI精学分析”实现精准诊断与效率提升，节省60%以上的无效学习时间；“AI费曼小谈”采用苏格拉底式追问，实现“记忆理解→案例迁移→跨学科联结”3级能力提升；“AI学以致用”实现转化促进，知识留存率提升至80%以上（传统低于50%）。 

    ②通过6个AI助研功能，推动材料本域和“材料+”创新能力发展。“AI资源发现”拓展学科边界，“AI文档问答”深度解析交叉问题，“AI写作助手”支持跨领域写作，“AI公式识别”构建交叉模型，“AI知识萃取”建立跨学科知识图谱，“AI科研趋势分析”追踪前沿动态。