案例背景:我国工程教育推广OBE理念时,存在教学质量控制难、数据来源缺、流程覆盖不全等问题,北京理工大学依托大数据与人工智能技术,构建监控评价体系。
应用场景:覆盖学生、教师、管理部门三类用户,提供智能助教问答、作业批改、教学策略调整、课程目标达成分析等功能,贯穿教学全流程。
解决重难点:通过多模型智能体整合多平台数据,实现教学数据全采集、过程全覆盖,解决评价方法单一、反馈滞后问题,构建闭环监测体系,提升教学质量与OBE理念落地效果。
1.教育模式创新:构建“四多四全大闭环”体系(多模型、平台、用户、环节接入,全数据采集、过程覆盖、评价支持、反馈打通),以智能体为核心实现OBE理念下教学质量全流程闭环监控,解决传统评价单一、反馈滞后问题。
2.技术应用突破:基于专业知识图谱智能生成课程目标;元知智能体集成系统整合多平台数据,通过多智能体协作(如学习助手、评阅助手)实现个性化助教与跨环节评估,支持实时数据分析。智能体具备记忆、规划、反思能力,可定制学习路径并引导批判性思维。
3.应用范式创新:以“场景驱动”设计差异化功能(如学生错题分析、教师教学评估、管理端课堂监测),实现“虚拟助教”精准服务。系统兼容性强、迭代快,已接入70个专业超3000门课程,示范推广价值显著。