南京财经大学教务处

南财教字〔2026〕39 号

关于开展2026年度校级智慧课程培育项目

申报工作的通知

各教学单位：

为积极落实教育部与江苏省教育厅关于人工智能赋能高等教育的部署，深化教育数字化战略行动，推动人工智能技术深度融入课程建设、课堂教学与学习评价全要素全过程，探索构建“师-生-机”三元交互的智慧教学新生态，提高人才自主培养质量，学校决定开展2026年校级智慧课程培育项目申报工作。现将有关事项通知如下：

一、建设目标

（一）推动教学变革：通过人工智能技术赋能课程内容、教学模式和评价方式改革，促进“人工智能+教育”深度融合，探索智慧教学应用场景新范式。

（二）提升培养质量：坚持“以学生为中心”，培养学生的高阶思维能力、实践能力与创新精神，实现因材施教，全面提升本科课程教学质量与学习体验。

（三）赋能教师发展：全面提升教师的数字化教学设计能力、人工智能素养及教学创新能力。

（四）形成示范引领：培育一批高水平本科智慧课程，形成可复制、可推广的改革经验，为培育国家级、省级智慧课程奠定基础，带动全校课程建设整体水平提升。

二、申报条件

（一）申报课程须为纳入我校本科人才培养方案且已常态化开设的不少于2学分的课程，在同类课程中具有鲜明特色，并承诺入选后将持续改进。

（二）课程负责人应为我校在职专任教师，具有良好的思想政治素质和师德师风，教学能力和教改意识强，具有丰富的教学经验和较高的学术造诣，有足够精力按期完成课程建设，确保课程及时投入应用并持续更新，原则上主讲本课程2轮次及以上。

（三）课程团队结构合理，分工清晰。团队总人数原则上不超过5人（含负责人）。鼓励跨学科、跨学院组建团队，发挥老中青教师的传帮带作用。

（四）每位教师作为项目负责人申报的项目不得超过1项，作为团队成员参与的项目不得超过2项。

（五）课程内容坚持正确政治方向，无政治性、科学性错误。课程资源知识产权清晰明确，不侵犯第三方权益。课程负责人及团队成员具有良好的师德师风，近五年无重大教学事故。

（六）优先支持已获评国家级、省级一流本科课程，以及已建有MOOC/SPOC资源的课程。

三、建设内容与要求

所有立项课程均须结合学科专业特点开展智慧化建设，系统完成知识图谱构建、智慧教学工具引入、教学资源知识点关联及数据驱动的学情监测等基础建设任务，并在此基础上选择至少一个进阶方向进行深化探索，推动课程实现智能化转型。

（一）基础要求（必建）

所有立项课程均须完成以下四项建设任务。

1. 知识图谱建设

课程团队须对课程内容进行系统梳理和科学拆解，构建逻辑清晰、层级分明的课程知识图谱，明确知识点之间的关联关系（包括前置关系、后继关系、包含关系、相关关系等），形成完整的知识网络。鼓励进一步构建能力图谱、问题图谱和思政图谱，形成多维一体的课程图谱体系。知识图谱须上线运行并投入教学应用，支撑学生自主学习和个性化学习路径推荐。知识图谱知识点数量原则上每学分不少于25个，须覆盖课程主要教学内容。知识图谱建成后应定期更新和维护，根据学科发展和教学反馈及时调整知识点设置和关联关系，确保图谱的时效性和准确性。

2. 智慧化教学工具

课程须引入或开发AI教学工具，实现“师-生-机”三元交互，支撑个性化教与学。AI教学工具须覆盖两类核心功能：一是智能助教功能（面向教师端），辅助教学设计、备课资源生成、作业批阅、学情分析等；二是智能助学功能（面向学生端），提供智能答疑、个性化学习路径推荐、学习诊断与反馈等。工具须基于课程知识库进行训练配置，确保应答准确性和学科规范性。使用AI教学工具须遵循教育部相关规范，坚持教师主导地位，确保数据安全与学术诚信。

3. 教学资源知识点关联

课程团队须将课程现有的教学资源按知识点进行梳理和拆解，并关联至课程知识图谱中的对应知识点，形成“知识点—资源”映射体系，支撑学生基于知识图谱自主学习和个性化学习路径推荐。关联资源须确保内容科学准确、知识产权清晰，并根据教学需要持续更新。鼓励关联多类型教学资源，丰富每个知识点的学习支持内容。

4. 数据驱动的学情监测与分析

课程须运用大数据、人工智能等技术，对学生的学习行为和表现进行全过程监测与分析，提供及时的学情反馈，帮助教师了解学生需求、优化教学策略，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的教学转变。鼓励建立学生过程性发展画像，为学生个性化学习路径规划提供依据。数据采集和使用须符合学校相关规定，保障学生隐私与数据安全。

（二）进阶要求（至少选择一项）

5. 教育语料库建设

基于课程教学场景需求，整合教材、课件、试题、案例、学术文献、课堂实录等资源，运用人工智能技术构建高质量多模态教育语料库，为后续知识问答、智能体训练等应用奠定数据基础。

6. 教育领域垂直模型

面向特定学科或专业方向，整合本学科教育资源与数据，基于基座大模型进行本地化部署，通过语料清洗和指令微调实现个性化教学场景。课程团队可根据实际情况选择建设层次，如基于本课程教学资源对开源小模型进行指令微调（轻量级），或整合多门课程资源构建领域数据集训练学院级垂直模型（中等级）等。

7. 教学智能体开发

基于课程知识库和通用大模型，开发课程专属教学智能体，具备知识问答、学习诊断、资源推荐等核心功能。智能体须融入至少两个教学环节（如课前导学、课中伴学、课后答疑、实践指导等），为学生提供伴随式学习支持，辅助教师优化教学过程。

8. 数智化实践教学

打造云边端协同的智能基座，构建虚实融合的实践场景，利用数字孪生、虚拟仿真、AIGC等技术，构建虚实融合的实践教学场景，解决传统教学中“看不见、进不去、动不了、难再现”的实践难题。课程团队可根据学科特点选择建设方向。

9. 其他教学模式创新场景

其他利用人工智能技术赋能高校教育教学的场景。

四、申报流程

1. 本次申报需要提交《申报书》和佐证材料，申报书模板见附件，佐证材料包括：最近一学期的课程大纲；如课程已建有在线开放课程资源，可提供MOOC/SPOC上线截图及运行数据（作为优先评审参考）；最近两学期本门课程的学生评教结果；其他支撑材料。

2. 此次申报由申请人通过质量工程系统进行提交，具体操作流程如下：申请人点击http://kczx.nufe.edu.cn/portal（南京财经大学智慧教育平台）——质量工程（页面右上角）——登录——工作台——在线申报——选择“2026年校级智慧课程培育申报立项”——申报——在“申报材料”模块上传申报书，在“佐证材料上传”模块上传附件材料（申报书需同时提交word版本和签字盖章后的pdf版本；附件材料需逐一上传，不得以压缩包的形式上传；pdf版本的申报书如果在“申报材料”模块中无法上传，也可上传至“佐证材料”模块）——确认无误后点击提交（请务必点击“提交”，否则材料无法上传至平台）。系统开放期为：2026年6月25日——7月15日，逾期系统将会关闭，不可再提交材料。

3. 教务处将组织专家对申报校级智慧课程培育项目的课程进行评审，经公示无异议后预计于7月底发文公布培育名单。

五、建设周期与经费支持

（一）本次校级智慧课程培育项目采取“先培育、后认定”的工作机制。自批准立项之日起，课程团队进入培育期，培育期为4个月左右。培育期内，课程团队须完成全部基础建设要求及至少一项进阶要求的初步部署，并将课程投入实际教学运行。

（二）培育期满，学校将组织专家开展校级智慧课程认定工作（预计于11月中下旬开展）。认定内容包括：知识图谱建设质量、智慧教学工具实际应用效果、教学资源关联完备性、学情监测运行情况，以及进阶要求的实施进展等。

（三）学校对通过认定的智慧课程给予专项建设经费资助，用于课程后续持续升级、资源更新和教学应用推广。鼓励各学院给予配套经费支持。经费使用须严格按照学校财务制度执行。

六、其他

（一）学校将组织专题培训会和工作坊，邀请校内外专家指导项目建设团队开展智慧课程建设，提升教师的智慧课程建设能力和人工智能素养。

（二）各学院应结合专业特点、师资情况和课程体系，做好本单位智慧课程建设规划，鼓励教师积极投身智慧课程建设及应用，对立项教师提供必要的经费、人员、时间等条件支持。

（三）如有其它疑问，请联系教务处教研科苏倚天：86718592。

南京财经大学教务处

2026年6月25日