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1.1 成果简介

本成果高度契合《中国教育现代化2035》战略部署，深度响应国家教育数字化行动，聚焦高校公共基础课“学情反馈滞后、教学干预失准、个性化教学不足”长期痛点，团队2019年《大学英语混合式课程》获评省级精品在线开放课程，同步依托校建智慧教室开展试点实践；2021年课程升级获评省线上线下混合式一流本科课程，同期获批省首批智慧教学专项，以此为支撑开启五年实践验证，最终构建起“数智驱动、循证施教、精准育人”的公共基础课智慧教学新范式。

构建双智引擎，实现学情动态感知。数据智能与算法智能双引擎驱动，挖掘教学数据价值。创新引入增量机器学习算法，突破静态分析局限，建立动态优化的学业预警模型，实现了学习状态的实时追踪与风险前置预警，解决了学情反馈滞后的问题。

打造四阶闭环，实现循证精准干预。构建“数据感知-智能诊断-循证干预-动态优化”闭环机制。算法融入教学过程，实现学情可溯可调。教师基于诊断结果开展靶向干预，效果自动反馈，驱动教学策略迭代优化，解决传统干预不准的问题，推动教学效果持续提升。

搭建三层协同，实现规模化因材施教。建设学校、教师、学生三层联动的生态。利用智能技术为教师提供数字化分身，自动化监测学情，实现大班教学中的个性化指导。通过智能平台建立动态反馈，实时追踪教学与学习进展，落实精准育人，破解规模化因材施教难题。

1.2 主要解决的教学问题

本成果精准切入并系统解决了智慧教学中的三个深层结构性问题：

（1）解决学情反馈滞后的问题。传统教学依赖教师经验判断与期末成绩评估，无法对学生学习过程进行实时把控和动态诊断，导致学情反馈总是滞后于教学实际需求，造成教师无法及时进行教学干预。

（2）解决教学干预失准的问题。由于缺乏精准的学情诊断，教师的教学干预常陷入“一刀切”的困境，无法精准识别学生的个性化问题与需求，推送的学习资源和提供的教学指导缺乏针对性，难以有效解决学生的实际问题。

（3）解决精准育人不足的问题。在大规模教学场景下，公共基础课大班教学的生师比偏高，由于教师精力有限，规模化统一教学与个性化精细指导的矛盾更加突出。因此，学生的个体差异常常被忽视，潜能难以得到充分挖掘与发挥。