项目概况 · 定位与边界校级重点教改项目 25JGZX24
人工智能驱动下的教师教学能力全面提升路径研究：智能化支持与实践应用
宝鸡文理学院计算机学院校级本科教育教学改革研究项目。平台定位为“成果入口 + 资源载体 + 持续建设空间”，坚持 AI 辅助、教师主导、数据支撑、持续改进。
25JGZX24项目编号
5 人项目团队
1 门典型课程
项目基本信息
项目名称人工智能驱动下的教师教学能力全面提升路径研究：智能化支持与实践应用
项目编号25JGZX24（校级重点教改项目）
项目负责人樊攀
所在单位宝鸡文理学院计算机学院
项目成员李亚峰、何苗、薛淑敏、张浴华
典型课程《数字图像处理》
核心研究方向人工智能赋能高等教育改革发展
核心口径AI 辅助、教师主导、数据支撑、持续改进
研究逻辑链
AI 的核心价值不是替代教师，而是支持教师专业判断；证据回流使教学行动持续改进。
01
真实教学问题
从备课、课堂与评价中的真实困难出发，而非从技术出发。
问题导向
02
AI 信息支持
降低信息组织成本，整理候选方案与证据，不代替判断。
信息组织
03
教师专业判断
教师核查知识准确性、学情适配与育人价值，做出取舍。
教师主导
04
教学行动
将经过校准的设计投入课堂实施并伴随式采集证据。
课堂验证
05
再次反馈
评价证据回流下一轮备课，形成可追溯的持续改进。
闭环回流
平台定位
成果入口
集中访问项目概况、4×4 模型、持续改进闭环、两个典型案例、视频和科研反哺教学资源。
资源载体
提供可下载的案例模板、实施流程、数据与证据规范、教师审核清单等。
持续建设空间
支持后续增加跨课程案例、教师实践材料、FAQ 与版本更新记录，以结构化数据预留扩展。
成果归属说明
项目直接成果
项目直接成果- 4×4 教师教学能力—AI 应用场景理论模型（16 单元）
- “备课—课堂—评价—诊断—调整—再备课”持续改进闭环
- 两个《数字图像处理》典型案例：智能备课支持 / 评价智能诊断
- 2 个典型应用场景视频内容体系
- 数字化实践平台开发框架（本平台）
科研与育人支撑成果
支撑成果- 科研论文、发明专利、软件著作权、实用新型（附件 4.9—4.24）
- 主要作为人工智能、图像处理等专业基础与科研反哺教学支撑
- 竞赛获奖与育人材料作为拔尖创新培养基础
- 不包装为本教改项目直接产出，展示时统一标注“支撑成果”
真实性原则
数据规范 01
【真实课堂数据】
来源于实际执行的本科生教学班级随堂测验、课堂互动与教案修改全流程历史版本；本演示版未标注任何真实课堂数据。
数据规范 02
【脱敏样例数据】
涉及学生个人标识、学号与平时表现的记录均经不可逆脱敏处理，以匿名编号呈现，确保信息安全。
数据规范 03
【功能演示数据】
用于向评审专家与同行演示平台功能逻辑的合成数值，不代表项目真实教学成效。