报告由北京航空航天大学与清华大学团队联合出品，聚焦生成式 AI 在高校教学全流程的应用，提供覆盖课前、课中、课后的提示词公式与实操案例，核心内容如下：
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- 课程内容规划：含三大模块，一是课程大纲生成，按 “学科领域 + 课程名称 + 教学对象” 设计，需明确学时学分、核心能力培养点，以模块化呈现目标、内容、方法与考核，如《人工智能导论》大纲分 6 模块，突出算法与编程能力；二是三级教学目标体系，从知识（覆盖核心知识点）、能力（对标行业认证）、素质（融入院校特色）设计，如《工程力学》关联 ABET 认证与 “工匠精神”；三是学科知识图谱构建，按基础→进阶→前沿分级核心概念，标注类型（理论 / 实验 / 热点）与认知层次，明确课程衔接关系。
- 课件讲义制作：个性化课件需整合核心知识点，融入互动形式与思政元素，用可视化工具呈现；结构化讲义按章节划分，含知识点 + 案例 / 练习，设计互动环节并标注重难点，如《机械设计基础》讲义聚焦传动系统设计，含齿轮参数计算与农机故障案例。
- 教学资源与预习引导：智能整合视频、论文、案例资源，建立难度层级与逻辑链；跨学科方案需提取两学科交集，设计综合案例与流程图；预习任务分基础理解、应用分析、创新迁移三级问题，结合学科材料设计情境化内容，并对预习结果分析高频错误，输出教学建议。
- 动态互动设计：实时讨论话题分开放型、争议型、实操型，标注互动形式与时长，适配理论 / 案例课，如《社会心理学》围绕群体极化设计跨组攻防题；分组协作任务含案例分析、模型搭建、方案设计三类，明确角色分工与流程，如《操作系统原理》的进程调度任务，需 20 分钟完成问题分解、伪代码编写与答辩。
- 智能随堂测评：分层试题按基础（选择 / 填空）、应用（案例分析）、拓展（开放论述）设计，标注认知层次与耗时；实时分析测评数据，分类高频错误，标注错误根源与教学调整方向，如 GDP 核算测评中，针对 “进口处理符号混淆” 设计专项练习。
- 沉浸式 AI 助教：解析学生提问，分类问题类型并溯源知识点，生成反向提问；构建知识点拓展问答库，按概念溯源、学科关联、前沿延展设计问题链，标注类型与学习资源，如《后殖民理论》问答库关联人类学著作。
- 智能案例构建：基于学生疑问或错误生成案例，含现实情境与矛盾设定，标注分析工具与互动环节；将复杂知识点用类比、历史案例拆解，设计 “现象→理论→验证” 认知路径，如用乐高类比亚里士多德 “实体论”。
- 试题智能批改：客观题允许同义答案，识别错误模式并统计高频问题；主观题从要点覆盖、逻辑结构、论据质量评分，给出区间建议与改进方向，如考古学主观题因案例错配建议补充特定遗址研究。
- 学情监测分析：构建学生能力画像，覆盖知识、实践、创新维度，融入院校目标，依托 AI 分析多源数据生成雷达图与提升建议；班级学情对比从知识掌握、能力发展、参与度维度，用可视化工具定位差异，设计跨班协同方案；学情预警设定关键阈值（如作业正确率 < 60%），分风险等级生成干预措施，动态调整阈值。
- 智能学生评价：评价体系覆盖知识、能力、素质，融入思政与行业标准，结合过程性（40%）与终结性（60%）评价；构建情绪价值语言库，按鼓励、肯定、共情维度，适配作业反馈等场景，结合数据生成个性化评语；生成学科专属建议，覆盖薄弱点、提升方向与习惯优化，依托知识图谱实现精准指导。
- 自动教学管理：教学报告含课程目标达成、学情总结、资源建议，融入院校理念，依托 AI 自动生成并可视化；管理任务自动化，如作业批改依托 AI 代码评分或 OCR 识别，输出正确率、错误定位与典型问题，如新闻实务作业批改分类优秀 / 合格案例，提出标题打磨建议。
