《Mo 人工智能课堂教学管理平台》方案包括：
一、背景现状
二、痛点挑战
三、建设目标与思路
四、解决方案
五、课程、数据集、实训案例资源
六、团队优势
七、典型案例
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一、背景现状
政策与产业应用：驱动 AI 飞速发展
不管是从政策还是产业界，都驱动着 AI 的快速发展，未来人工智能相关产业规模将不断增加，掌握 AI 素养的人才也成为技术创新和产业重塑的核心。
因此国家出台了众多从高等教育到基础教育全面覆盖的政策及要求，学校的 AI 学科建设迎来关键并且紧迫的时期。
招生就业：全行业 AI 融合型人才紧缺
除了学校外，企业自身降本增效的要求也产生了大量 AI 人才的需求，新诞生的岗位和新的人员要求都提出掌握 AI 的人才终将替代不会 AI 的人员。
因此教学全过程、全环节都要应用起人工智能，重塑教学。
学校的人才培养也要加快转型以应对市场需求，满足教学任务。
二、AI 人才培养挑战：
缺师资、缺课程、缺平台、缺特色
- 一是学校怎么应对培养人工智能人才的政策要求？
- 二是如何培养满足市场需求的AI人才，完成学生就业任务？
其中涉及到：缺师资、缺标准、缺平台、缺特色等问题。这些问题都是传统的企业方案无法解决的，比如视频类课程在AI教学上的不匹配、面对通识课师资力量的培养、AI+X跨学科中的门槛问题等。
三、建设思路与目标
浙江大学智海团队作为一线教师，也面对以上问题，经过校内校外的实践，形成了以下六点建设思路，包含学科融合素养如何培养、重视实践过程中如何降低教学门槛、怎么进行实训产教融合提高就业等。
Mo 人工智能课堂教学管理平台是将备课、授课、学习、实操、辅导、作业、实训、测评、考证一体化的智能教学平台。
- 对教师：降低教师课程开发难度、降低授课难度、提高教学互动性和实操性。
- 对学生：提升学习体验、获得专业 AI 助教辅导、边学边练提升学习效果。
应用场景：完整覆盖“管-教-学-练-测-考-评”七大场景。
为教师、学生和管理人员提供贯穿课前、课中、课后全流程全方位的教学工具、平台。
四、解决方案
作为方案基石的 Mo 平台与内容、服务深度融合，共同构成智海 Mo 解决方案三位一体的核心架构，通过云服务或本地化的方式部署。
- 内容包含教学需要的课程、实训项目、数据集和计算资源；
- 平台解决教学门槛和特色问题，包含课堂教学、项目实训、竞赛认证、科研创新等模块；
- 服务包含学校关注的教师培训、就业认证、行业比赛、产教融合等内容。
教学管理系统：
覆盖教学过程中各个环节的完整系统，Mo 帮助教师和学生专注于教和学，体验高效的互联网教学方式。提供了一个全面的教学环境，聚焦在怎么教、怎么学的问题上。支持从开课、设置课程内容、开放课程、教学检验到教学内容反馈与调整的完整周期。
- 为教师提供了一系列强大的工具，包括教学环境管理、课程管理、项目管理以及教学效果评测等模块;
- 为学生提供了深入理解人工智能核心概念的课程内容、实验环境、项目环境。通过教学管理系统，老师和学生能够充分利用资源开展教学活动、了解教学效果、调整教学计划。
1.教学平台 —— 解决教师备课授课挑战
2.学习平台 —— 学生一站式 AI 学习平台
- 创新沉浸式教学模式 Mo-Tutor 请参见：Mo-Tutor模式
3.管理平台 —— AI 分析、AI 作业系统
4.算力管理 —— 支持国产化算力资源
AI 能力中心平台
AI 赋能智慧课程建设，Mo 全方位提供课程的智能体、智能应用、AI助教、知识库、知识图谱、数字人的服务，智能化融入到实践教学的各个环节，加速推进院校智慧课程建设。
题库平台：
支持自动评分阅卷、随机组卷、批量导入题目等功能，提供丰富的作业题库、比赛题库、试卷库等，包括单选题、多选题、判断题、填空题、编程题、简答题、思考题、程序设计题、实训等多种题型，覆盖数十种学科的数百门课程，满足不同的练习需求。
竞赛平台：
支持从报名、审核、赛题设置、参赛、自动评分、成绩发布在内的全流程赛事，具备 5000+ 各类赛事题库，支持校级、省级、国家级赛事开展。
实训平台：
提供丰富的实验实训案例资源库和多模态的实验实训环境：
人工智能综合实验箱：
实验箱面向人工智能相关专业，集成了计算机视觉系统、语音处理系统、机械手臂、以及手势传感器、温湿度传感器、大气压传感器等多种嵌入式应用模块，通过搭建边缘计算终端,为人工智能专业相关的应用开发提供统一的通讯协议和接口。
实验箱基于 Linux 操作系统，采用Python 语言进行课程资源的开发，适用于人工智能专业8门以上课程的教学和实践。
评测平台：
提供了一个中立、客观的人工智能能力评测系统（Artificial Intelligence Ability Test，AAT），系统已经接入了如人社部人工智能训练师、软件行业协会团体标准等多个证书。
五、课程、数据集、实训案例资源
以下为概述，详细资源列表请进入各平台模块查看，或联系 Mo 平台郑老师获取。
Mo 的资源生态覆盖广泛，全面支持多层次、多领域的教育与产业需求：
- 学段全覆盖：K12、中职、高职、高校及人工智能通识教育。
- 学科广支撑：深度赋能理工、农医、经管、法学、文史哲等专业方向及跨学科。
- 行业深赋能：精准服务金融、工业、互联网、医疗、教育、政务等核心行业。
Mo 解决方案资源最大的特点就是来源于国家教学改革试点工作的内容，贴近教学实际。
课程资源服务：
教学资源 200+，教学资源形态丰富，包括教学大纲、讲义、教案、视频、PPT、案例代码等。
实训资源服务：
实训资源 2000+，包含实验手册、算力资源、实验环境、大模型工具、完整源码等。
数据资源服务：
辅助人工智能课程教学与实训项目，提供 2000+ 数据集资源，涵盖全方位各领域。
六、团队优势
智海 Mo — 专注于 AI 教育的“国家队”
智海 Mo 团队以浙大人工智能研究所的成员为主，研究所在人工智能上的实践并不仅仅是浙大校内的工作，也一直与国家的人工智能学科发展关联。
AI 教学与教研生态
智海 Mo 已经形成众多示范案例与标准，比如教育部101核心课程、教育部首批人工智能+高等教育应用场景案例，搭建了教材、课程、平台、服务等多位一体的生态。
七、典型案例
请参见：《Mo 客户合作案例合集》
本文是对 Mo 人工智能课堂教学管理平台的简要介绍，详细方案请联系 Mo 平台助教：
郑老师：15869162394
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