人工智能技术如何真正融入高校的一线教学？技术工具是否真的能解决教育痛点？带着这些问题，在2025年上海市民办高校“人工智能”双师型学员产学研实践计划中，由来自上海师范大学天华学院、上海杉达学院、上海东海职业技术学院及上海外国语大学贤达经济人文学院的骨干教师组成的第三项目组，并没有选择一条轻松的理论研讨之路，而是选择了一条充满挑战的“工程实践”之路——亲手搭建、亲自试用、并在真实课堂中检验AI教学工具。

第三项目组教师团队合影

从“知行”到“困知勉行”：师生共测智能体教学平台

针对项目式学习（PBL）中评价难、反馈慢的痛点，第三组学员（冯居、付霞、尹一伊、万英亮、祝欣蓉）依托云知声“兽牙智能体平台”，尝试搭建了“知行·PBL全过程学习平台”雏形。

这并非一个完美的商业化产品，而是一次大胆的教学实验。团队坦言，在开发初期，系统面临着数据孤岛、AI产生“幻觉”等诸多技术瓶颈。为了验证其实用性，团队将这一“原型系统”直接投入到了《Python程序设计》课程的真实教学班级中进行试用。

在试用过程中，学生们不仅是使用者，更是“测试员”。学生在使用“AI学习助手”进行代码答疑时，系统有时无法处理复杂的统计逻辑，甚至需要教师在后台对AI的回答进行人工“修订”和“校准”。正是这种“人机协同”的磨合过程，让师生们直观体验了当前大模型的局限性与潜力。通过连接Gitee代码仓库与文档日志，团队艰难地尝试还原学生在项目中的贡献度，虽然初期模型在处理多值结果和复杂推理上仍显吃力，但这种将教学过程“数据化”的尝试，为后续的教学改进积累了宝贵的实战数据。

“知行·PBL全过程学习平台”首页

学生试用平台体验与意见收集

从“误判”到“精准”：一次关于对话质检的艰难迭代

在另一个“学生专业生涯规划场景下教师应答质量智能质检”项目中，团队的探索过程同样充满了曲折。该项目旨在利用AI分析师生对话，规范教师的指导行为。

在项目实施初期，面对真实的师生对话录音，AI模型的表现并不尽如人意。初次质检的合格率较低，且出现了将“通用问候”误判为“专业认知传递”、将违规的“敷衍回应”误判为合规项等大量误检、漏检情况。

面对“甚至有些糟糕”的初始结果，团队没有退缩，而是进入了繁琐的“规则调优阶段”。成员们反复分析误判案例，通过人工修正质检规则、补充热词库、细化Prompt指令，一点点“教”AI如何听懂教育场景下的专业术语。经过多轮枯燥的迭代与复盘，团队才勉强将质检的召回率提升至相对可用的水平。 这一过程让参训教师深刻体会到：AI不是魔法，而是需要大量人工经验去喂养和调教的工具。

以研促教，记录探索足迹

虽然两个项目在功能上尚显粗糙，距离成熟应用还有很长的路要走，但这段“摸着石头过河”的经历本身就是最大的成果。

为了记录这一探索过程中的经验与教训，团队将实践中的数据与反思加以梳理和总结，撰写成文，完成了计算机软件著作权登记（登记号：2025SR1958946），并在《Frontiers in Interdisciplinary Educational Methodology》和《American Journal of Big Data》两本国际学术期刊上发表了相关研究论文——《A Study on the Impact of AI-Assisted Project-Based Learning Design on Innovation Ability》（人工智能辅助项目化学习设计对创新能力影响的研究）和《Intelligent Quality Inspection System for Teachers’ Responses in Student Career Planning Scenarios》（学生生涯规划情境下教师答复的智能质量检测系统）。这些成果并非用来展示“成功”，而是为了如实记录民办高校教师在数字化转型浪潮中敢于试错、勇于实践的真实足迹。

通过本次培训，第三组教师不仅熟悉了人工智能在教学中的应用与开发流程，更重要的是，他们带着对技术局限性的清醒认知和对教育本质的深刻思考，回到了各自的教学岗位。可以预见，随着更多一线教师加入到类似的实践中，上海民办高校在数字化转型中的“教师样本”将不断被丰富和刷新。第三项目组的经历也许只是一个缩影，却清晰地表明：真正有生命力的教育创新，从来不是等待完美工具的到来，而是始于一线教师勇敢迈出的每一个小小步伐。

责任编辑：kj015

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