一、AI 智慧校园整体架构下的教育教学数字化转型
在教育数字化转型的浪潮中，武汉学院遵循 “快鱼法则” ，不仅追求对教育变革趋势的快速响应，更注重精准把握转型方向，构建了“五横八纵”的数字化整体架构。这一架构以 “横纵结合” 为核心，横向共建基础能力，纵向赋能各类业务场景，形成了覆盖用户、应用、数据、技术中台与基础底座的完整生态。
从用户维度看，架构覆盖管理团队、教职工、学生、校友及社会公众等多元主体，通过融合门户实现各类用户的精准服务触达。应用系统层面，涵盖教学服务、科研学术、总务后勤、财务资产、学工服务、招生就业、校园安全、行政人事等八大类，确保教学、科研、管理等核心业务全流程数字化。数据中台与大模型AI中台构成技术核心，前者实现数据的汇聚、治理与共享，后者提供人工智能基础能力支撑，为各类应用场景注入智能动力。基础底座则依托私有云、专线与公有云的协同，提供计算、存储、网络等资源池服务，保障整个架构的稳定运行。
在学习支持中心建设上，我们着力实现 “六个一体化”，即教务教学一体化、线上线下教学一体化、教学评价一体化、教学和空间一体化、教学和专业建设一体化、教学和教研一体化。这一体系整合了教学质量、教学系统、教务系统、智慧教室、考试系统、评价系统等核心业务模块，通过表单引擎、审批引擎、评价引擎等工具引擎，以及数据中心、知识引擎、人工智能等技术支撑，构建了覆盖课前、课中、课后全流程的教学服务体系。无论是校内师生还是校外学习者，都能通过PC门户、移动端、微信等多终端获取服务，实现 7*24小时的在线学习支持。
AI技术的深度融入，更催生了数智融合的教育生态，具体体现为“四助”应用场景：
AI助教贯穿教学设计、实施与评价全流程。在备课环节，教师可通过AI搜索生成教学素材、设计教案与课件；课中支持互动白板、一键投屏、分组讨论等功能，实现线上线下融合的双师课堂；课后能对录播内容进行智能切片分析，自动生成课堂总结，并辅助作业批改与作文评价。例如，在英语听说教学中，AI 助教可模拟情景对话，实时纠正学生发音，显著提升语言学习效果。
AI助学聚焦个性化学习路径构建。通过分析学生学习数据，AI能精准推送预习内容、推荐适配课程与习题，学生可通过自然语言与智能学习伙伴互动，获取实时解答与知识拓展。同时，系统会生成学生成长画像，涵盖基础信息、素质评价、学业表现等维度，为教师提供全面的学情参考，助力因材施教。
AI助研为科研活动提供全流程支持。基于AI应用层构建的科研管理平台，有效解决了算力资源管理难、AI建模门槛高、科研成果共享难等问题。科研团队可通过平台实现任务看板管理、项目知识库建设、成果沉淀与共享，AI中台则加速模型训练、框架构建与算法应用，尤其为跨学科研究提供了高效的技术支撑。
AI助管覆盖校园管理全场景。在智慧安防方面，通过人脸识别、车辆门禁、危险品识别等技术，实现出入口管理、陌生人预警、校车管控等功能；在智慧宿管领域，整合公寓门禁、宿舍门磁等设备，提升寝室管理精细化水平；在后勤服务中，“明厨亮灶”监管、隐患上报与处理等功能，确保校园运行安全高效。各类应用通过企业微信、小程序、APP 等多终端触达用户，后端依托 AI 中台实现数据联动与智能决策。
二、武汉学院的探索与实践
在教育教学数字化转型过程中，我校聚焦关键环节，开展了系列实践探索，推动技术应用与教育教学深度融合。
在本科毕业论文管理中，我校引入AI智评系统，与湖北省本科毕业论文抽检评议要素对接，从选题意义、写作安排、逻辑构建、专业能力、学术规范等维度进行智能分析与等级评定。同时，结合校外专家抽检，形成了“AI 初评 + 专家复评”的双重质量保障机制。实践中发现，个别论文存在研究理论薄弱、逻辑不清晰、论证缺乏数据支撑等共性问题。对此，学校制定了系统的自查整改方案，明确时间节点与责任分工，各学院通过强化指导教师责任、推行双导师制等措施，针对性提升论文质量，筑牢学术诚信底线。
在教学质量评价体系优化方面，我校整合学生评教、督导评价与智慧教学平台监测数据，深入分析教学质量现状与短板。通过测试不同评价方案，探索AI在评价体系中的合理权重，最终形成了兼顾主观性与客观性的评价模式。该模式既保留了学生、督导、学院评价的灵活性，又通过AI补充了课堂互动、学生注意力、教学准备等客观数据，使评价结果更全面、精准。实践表明，这一优化后的评价体系能有效引导教师关注课堂实效，促进教学方法改进与教学质量提升。
通过上述实践，我们深刻认识到，教育教学数字化转型不是简单的技术叠加，而是要以教育规律为根本，以技术创新为支撑，在实践中不断探索优化，才能真正实现 “以数智化赋能教育高质量发展” 的目标。
