为积极响应国家教育数字化战略行动，主动应对人工智能技术对高等教育发展的深刻变革，基础课教学部组织思政、数学、英语、体育、美育五个教研室，分别召开了“AI赋能教育教学”的专题研讨会。各教研室结合各自学科特点，进行了深入探讨，形成了较为丰硕的研讨成果。现汇总各教研室研讨的共识与规划，提炼共性经验，明确未来基础课教学部整体推进“AI+教育”改革的战略方向与行动路径。

一、 核心共识：AI是“赋能者”而非“替代者”。

经过充分研讨，全院各学科领域达成以下核心共识，为“AI+教育”改革奠定了思想基础：

1.根本目标：立德树人，学生为本。无论技术如何演进，教育教学的根本任务始终是“立德树人”。AI技术的引入必须服务于这一根本目标，落脚于提升育人质量，促进学生全面发展，而非为了技术而技术。

2.角色定位：AI为辅助，教师为主导。大家一致认为，AI是不可或缺的“强大辅助工具”，其核心价值在于将教师从重复性、机械性劳动中解放出来，但教师在创造性的教学设计、深度的价值引领、个性化的人文关怀和情感互动等这些方面是AI无法替代的，这些将是老师们重点关注和努力提升之处。

3.融合路径共通：问题导向，精准教学。各学科老师均强调，AI的应用需以解决教学实践中的真实痛点为导向（如思政课的亲和力、数学课的抽象性、英语课的个性化练习、体育课的运动损伤预防），致力于实现从“标准化”灌输到“个性化、精准化”教学的范式转变。

二、各学科领域的特色探索与亮点。

各教研室结合自身特点，规划了富有学科特色的AI赋能路径：

思政教研室：聚焦“价值引领”与“意识形态安全”。强调“AI是术，价值是道”，教师在探索利用AI创设沉浸式历史情境、赋能精准思政的同时，要高度重视AI生成内容的意识形态风险，提出建立“AI内容审核机制”和“思政AI内容白名单”，确保技术应用的政治安全和方向正确。

数学教研室：聚焦“知识体系化”与“过程智能化”。以构建“高等数学知识图谱”为基础，旨在破解知识碎片化难题；规划通过“AI增强型智能课件”“个性化练习系统”和“教学数据驾驶舱”，实现教学流程的智能化升级，目标明确，路径清晰，极具操作性。

英语教研室：聚焦“人机协同”与“能力跃迁”。明确提出从“教师中心”向“学生中心”的深化，探索“AI助教”与“翻转课堂2.0”模式。特别注重培养学生的批判性思维和信息甄别能力，要求学生对AI产出进行批判性修改，将AI工具的使用转化为提升学生高阶思维能力（项目式学习、小组讨论、辩论等）的契机。

体育教研室：聚焦“数据驱动”与“个性化健康”。老师们提出构建学生“体育数字画像”，并基于此生成“个性化教学方案”。通过AI动作识别、可穿戴设备等技术，实现从“一刀切”的体能训练到“因材施教”的科学健身与健康管理的跨越，体现了终身体育的教育理念。

美育教研室：倡导“三元协同”与教师角色定位。他们认为，教师的角色应从知识的传授者，转变为学习情境的设计者，情感价值的引导者和AI工具使用的督导者。要充分定位好学生、老师和智能体三者之间的关系，形成合力，同时要高度重视现实场域的熏染作用。

三、下一步学部工作打算。

为将研讨成果转化为实际生产力，综合各教研室讨论，学部将从以下几个方面着手：

1.成立学部“AI+教育”工作专班。由学部负责人牵头，各教研室主任参加，负责顶层设计、资源协调和进度督导，确保改革有序推进。

2.建立系统化的教师发展支持体系。组织教师积极参加“AI赋能教学专题工作坊”，邀请专家进行实操培训，建立“教师-技术伙伴”结对机制，鼓励教师探索实践，将压力转化为教育教学改革发展的动力。

3.推动建设AI教学设计案例集。鼓励各教研室将成功的AI教学案例、课件模板、互动脚本等共享，将“个人智慧”转化为“集体财富”，促进成果辐射。

4.制定分阶段实施路线图。鼓励各教研室在本学期内完成1-2项标志性课程资源的开发（如数学教研室的知识图谱、体育教研室的数字画像模型）。采取“试点先行、逐步推广”的策略，在下学期初选定试点班级，积累经验后全面铺开。

5.举办“AI+教育”教学创新大赛与案例展。通过竞赛和展示活动，激发教师参与热情，评选优秀实践案例，形成示范效应，营造积极拥抱变革的学部文化。

6.加强跨学科交流与协同。定期组织跨教研室的经验分享会，促进文、理、体等不同学科间在AI应用思路上的碰撞与借鉴，激发创新火花。

本次系列研讨会，标志着我学部“AI+教育”改革从分散探索进入了系统规划的新阶段。各教研室的思考深入、规划务实，既体现了学科特色，又凝聚了广泛共识。未来的核心在于“行动”与“协同”。学部将整合力量，支持各教研室将蓝图转化为现实，共同推动学部教育教学质量迈上新台阶，培养适应智能时代的创新型人才。

基础课教学部

2025年9月25日