为深入推进人工智能赋能教育教学改革，全面落实“人工智能先导计划”。10月10日，教发中心举办本学期首场人工智能赋能课堂教学实践工作坊。活动聚焦工科电类专业教学创新，邀请电气学院王曙鸿教授、曹晖教授及电信学部夏秦教授，分享AI在电类课程教学中的实践经验与创新探索。本次活动吸引了来自各学院27位教师参与，由教发中心副主任张健主持。

王曙鸿以“电路、信号与系统课程学习过程数智化评价系统的探索与实践”为题，针对工科基础课程教学评价痛点展开分享。他提到，电路、信号与系统课程的传统考核存在期末成绩占比高、学习数据利用率低、过程评价指标模糊等问题，难以精准反映学生知识掌握程度与教师教学效果。为此，其团队构建“作业+测试+小组学习”三维数据提取体系，并引入AI技术实现学习过程数智化评价，依托神经网络模型完成多维度学习情况评估与预警，并根据预警结果通过课内外交流及时开展教学干预。

夏秦聚焦“AI赋能程序设计基础课程的学习环境建设”，结合面向计算机、微电子专业大一本科生的编程课程实践，分享多平台协同的智慧教学环境搭建经验。他指出，编程课程需满足在线编程练习、代码自动评测、抄袭行为检测、个性化辅导四大核心需求，但单一教学平台功能有限。为此，其团队整合多平台资源，构建协同AI教学生态，不仅开发程序设计课程专属智能体，还制作数字人课程视频，为课程教学高效补充优质资源，助力学生提升编程学习效果。

曹晖围绕“基于大模型的电气工程领域科研智能化转型技术经验分享”，结合电气学院自建学科大模型的实践案例，介绍AI赋能科研与教学协同的路径。他指出，电气工程领域的科研与教学工作对知识产权保护、涉密数据安全及专业知识可信度有着极高要求，因此团队放弃依赖企业模型，选择自主搭建离线大模型平台。平台以检索增强生成（RAG）优化技术为核心，构建涵盖教材、论文、专利等的专业知识库，通过“切、找、合、答”四步提升专业知识理解与问答准确性，同时建立知识自动爬取与增量更新机制，保障知识库时效性。此外，团队开发多智能体协同系统与教师-项目智能匹配系统，目前平台已初步应用于教学辅助，为科研与教学融合提供技术支撑。

在互动交流环节，与会教师围绕AI技术在电类课程中的应用细节、实践难点等问题踊跃提问，展开深入且热烈的讨论，现场氛围活跃。本次工作坊通过三位老师的实践分享与互动交流，为工科电类课程AI应用提供“可落地、可借鉴”的路径，覆盖基础课程数智化评价、编程课程智慧环境搭建、学科科研大模型构建等维度，为教师开展创新教学提供重要参考。

本年度，教发中心已按学科分类，针对理科、工科机类、工科电类、人文社科、实践教学五大领域，举办6场专项教学活动。后续，中心将持续聚焦各学科特色，常态化开展分类专项工作坊，进一步推动AI技术与教学实践的深度融合，助力教师有效规避技术应用误区，切实提升教学能力与创新水平。