打破“理论抽象难理解、实验操作受局限、学情诊断不精准”的传统困境，计算机科学与技术学院王军教授带领《计算机网络》国家级一流课程团队进行智慧课程建设，构建起“AI 深度赋能-仿真平台支撑-数据精准驱动”的三维智能教学体系。将人工智能技术全面融入教学全过程，推动课程从“知识传授”向“能力培育”的系统性跃迁。

一、AI 解构抽象理论，打造个性化学习路径

课程团队基于超星泛雅平台，集成DeepSeek-化大小计等大模型能力，打造《计算机网络》智慧课程平台，建立97个知识点、14个知识点资源、1260个教学资源、54个拓展资源，形成知识图谱、能力图谱、课程思政图谱等相关数字资源，为智慧课程建设打下良好的基础。学生可通过自然语言提问，AI助手即时生成可视化解析，学生学习的效率得到大幅度提升。

二、AI辅助教学过程

在教学过程中，充分利用人工智能技术，精准分析每个知识点学生的学习效果和学习动态，并根据学生学习情况，精准掌握学生对于哪些部分了解深厚，哪些部分掌握薄弱，在教学环节中有针对性地加强指导与讲解。

学生可以利用课程网上平台，课下自主完成相关知识点的学习与评价，例如学生可以针对每个章节自主完成课程内容预习与测试，精准找到自身没有理解和掌握的知识点，在课上能有针对性地进行学习。同时学生可以利用学习通AI技术，精准分析个人存在的知识盲区，根据AI给出的建议，进行自主再学习。

教师可以利用课程网站提供的AI出题模块，精准分析学生学习动态，根据知识点掌握情况，自动形成相关试题，并发放给学生，让学生能进一步理解和掌握相关知识点内容。

三、数据驱动闭环评价

课程利用智慧课程平台，评价机制采用多维考核、过程评价机制。过程评价包括章节任务点、章节学习、参与讨论、课堂练习、课堂测试等。期末考核以分析与设计为主，全面考核学生对知识的运用能力和设计能力。具体方案如下：

章节任务点考核（5分）：在课程在线资源中，每个章节设置若干任务点，考查学生对于章节内容的掌握情况。根据学生完成任务点，由平台自动分析并获得相应分数。

章节学习过程（4分）：在课程在线资源中，每个章节有相应内容讲解视频或PPT，学生利用课下时间自主完成，考查学生主动学习的情况，由平台自动分析并获得相应分数。

参与讨论（6分）：课程设置若干讨论话题，学生通过对相关话题的讨论，增强最新技术的研讨与分析，由平台自动分析并获得相应分数。

课堂积分（7分）：将课堂学习的重点和难点分解为课堂练习，学生在课堂上积极完成教师布置的课堂练习，考查学生对课堂内容的理解程度。由平台自动分析并获得相应分数。

课堂测试（18分）：每堂课都安排了课前测试和课后测试，通过在课程网站上建立的题库系统，利用平台发布考核，考查学生对于本堂课程内容的掌握程度。

期末考核（60分）：期末以试卷形式考核，内容主要是分析与设计为主，考查学生能够运用计算机网络中的基本原理，解决实际环境中的计算与分析，提升学生在实际问题上的解决能力。

通过智慧课程平台，精准获得学生学习数据，通过分析定位学生存在的薄弱环节，并推送给学生，学生可以在第一时间了解自己的课程学习效果，并根据推送的信息进行整合后，制定下一步的学习计划。对于学习能力强的学生，通过智慧平台推送高阶内容，供学生自主学习。

目前，课程上线“酷学辽宁”平台后，作为辽宁省跨校修读学分课程，已被多所高校采用，授课学生达到1400人以上，智能课程的教学成果已实现广泛辐射，目前课程访问人数达到300万以上。

下一步课程团队继续探索与优化智慧课程平台，进一步加强数字资源建设，完善知识图谱、能力图谱、问题图谱等，利用AI助手等工具，将数字资源形象化，建设课程知识问答库等，进一步规范课程在智慧教育方面的应用。