——以“小北智学”AI 助教平台，分享 AI 赋能课堂的创新成果
近日，北京大学 2026 年“教学新思路 3.0”首场申报答疑培训在燕园大厦举办。计算机学院网络与高能效计算研究所闫宏飞副教授作为优秀项目主讲嘉宾，面向全校教师作题为《北京大学教学新思路项目经验分享》的报告，结合自主研发的“小北智学”AI 教学平台，系统分享了大模型技术落地本科课堂的路径，并就教学创新项目的选题、设计与申报提供了实操指导。
一、从“优秀项目”到“一等奖”：一份可复用的实践样本
闫宏飞老师主持的“教学新思路 3.0”优先项目《小北智学：AI 助教研发与创新应用》（项目编号 2025XSL07）于 2025 年 11 月通过专家验收，获评优秀项目；同年 9 月，项目案例“小北智学：AI 赋能高校教育创新”同时斩获北京大学第十四届创新教学应用大赛综合组一等奖与创新技术奖。项目组成员包括涂程颖、杨加、彭亦男、王嘉林。
这并非偶然。自 2020 年以来，闫宏飞老师团队已连续承担四项校级教学改革项目，形成了一条从“数据”到“平台”再到“智能”的清晰演进路径：2020ZD02《基于北大教学网系统、课程和学生在线学习数据的分析研究》（优秀项目）、2023ZD03《融合 Canvas 和 Teams 的系统数据挖掘》、2024AL09《基于混合式教学的多元反馈对计算机基础课教学效果影响的实验研究》，以及本次获评优秀的 2025XSL07。多年的教学数据治理与平台建设积累，成为“小北智学”得以快速落地的底座。
“教学新思路 3.0”项目（2025XSL07）结题证书，获评优秀项目
第十四届创新教学应用大赛综合组一等奖
第十四届创新教学应用大赛创新技术奖
二、直面大班教学痛点：“解放教师，陪伴学生”
报告首先从真实的教学场景讲起。计算机基础课为全校必修，覆盖面广、开课规模大：2025 年秋季学期“计算概论 B”开设 22 个班、2000 余名同学选课，2025 年春季学期“数据结构与算法 B”约 15 个班、1500 余名同学选课。与此同时，教学资源分散在 GitHub、OpenJudge、Canvas、B 站等多个平台，课程版本随语言与年份不断分化，教师答疑压力持续攀升。另一方面，自 2025 年起，AI 原理概述、AI 应用编程、大语言模型基本概念及应用已正式写入计算机基础课教学大纲，课程本身也在经历由 C/C++ 向 Python 的教学改革。
“小北智学”正是针对这一矛盾而生，其核心理念被概括为八个字——“解放教师，陪伴学生”：以 AI 助教承接高频、重复的答疑负担，为学生提供全天候、个性化的伴随式学习支持；同时通过“教师上传 → 学生提问 → AI 答复 → 教师审核与反馈”的闭环，让每一次问答都沉淀为可复用的课程知识资产。团队已积累的 2000 余页教案、300 余小时视频与 830 道题库，由此从“静态资料”转化为“可对话的知识空间”。
三、技术路线：本地化部署，安全可控
“小北智学”采用本地部署的多模型协同架构，分为四个层级：前端交互层基于 Vue.js 与 Flask 构建轻量级 Web 界面，接入北大统一身份认证并适配移动端；业务逻辑层支持教师创建课程、上传教学材料，并自动匹配相关文档片段生成答复；知识库管理层以 ElasticSearch 结合 BGE-m3 向量化模型实现高效检索，配合 BGE-reranker 重排与 MinerU 文档解析，支持 PDF、PPT、Word、Markdown 等多种格式；AI 服务层集成本地部署的 DeepSeek-R1/V3 系列大模型，并引入面向教育语境的动态 Prompt 模板。平台底层模型已于 2025 年 9 月 3 日升级至 DeepSeek-V3.1，由两台 H20 服务器分别承载推理与对话服务。
闫宏飞老师特别指出，本地化部署的意义不只是性能，更在于数据主权与模型安全：师生问答数据完整留存于校内，教师可随时查看学生的提问与 AI 的答复，这既是辅助教学的前提，也是教学研究的一手素材。
四、四个创新亮点
闭环式知识组织。平台采用“文件 → 知识库 → 课程”三级层次体系，自动识别知识结构层级，实现从课程结构识别到知识点本地化的全过程管理，并支持同一资源在多门课程间复用，显著增强教学资源的沉淀效果。
交互记录驱动内容再生。学生与 AI 助教的每次交互都被结构化记录，大模型按需重新组合、融合与分析回答内容，使每次问答成为“知识的二次创造”；对话记录反哺知识库优化，形成“教学—提问—答复—优化”的动态闭环。
自适应检索与人工校正。通过关键词提取、LLM 召回与知识结构层次相结合，实现多阶段自适应内容匹配与推荐；教师可对回答进行审核与补充，构成“AI 助教 + 教师”的协同反馈机制，在提升效率的同时保证教学精度与可控性。
品牌化交互体验。“小北风格”的界面具有统一视觉识别与高度易用性，采用 Chat-like 交互，支持流式响应、历史记录检索与上下文连续对话，辅以智能推荐模块，增强师生的使用粘性与校园认同感。
五、应用成效：百位教师开课，千位同学在与 AI 助教对话
“小北智学”（zx.pku.edu.cn）已上线北京大学校内门户，师生使用校园卡号登录后即可访问平台并自主加入公开课程。截至目前，北大 9 个学部的 172 位教师已在平台上建设课程内容，教师可通过白名单机制申请课程创建与资料上传权限。
一个典型案例是 2025 年 8 月开设的《高中与大学的计算机基础课程衔接》课程。该课程配备专属知识库，涵盖教材、课件与题解，并配套 cs101.openjudge.cn 上精选的 200 余道分级练习题（E 简单 / M 中等 / T 挑战），作为附加材料随 2025 年北京大学录取通知书送达新生手中，帮助同学在入学前评估并夯实计算机基础。团队从时间、问题类型等维度对学生使用数据展开分析，教师由此得以实时洞察学生薄弱点、针对性调整教学内容，让“数据驱动教学”从理念变为日常。
六、面向 2026：申报建议与后续规划
培训中，闫宏飞老师结合自身四轮项目经验，建议教师围绕 2026 年“教学新思路 3.0”的两大类方向选题：教学创新课题涵盖教育数智化创新发展研究、数智化教材建设与应用、VR/AR/XR 课件研究与实践、智能技术与智慧教学案例、成果导向与网课建设应用、人工智能课程研究与建设、混合式教学设计与课程建设；专项综合课题则包括 AI 赋能创新教学科研管理、数智教学平台研究与开发、线上线下实质等效的研究、大数据分析与教学指导、教师数字素养与能力评价、创新实践基地建设与优化。他强调，一份有说服力的申请书应当回答清楚四个问题：看到了什么教学问题、打算怎么做、如何组织资源与团队、以及成果如何推广。
对于“小北智学”的下一步，团队规划了六个方向：逐步推广至全校通识与专业核心课程，形成院系共建的知识库共享网络；建立教师反馈激励机制，探索将使用数据纳入教学质量评价与成果申报；完善学生学情画像与智能测评，联动教学平台形成综合学习行为评估；开展模型安全性与教育伦理研究，明确 AI 助教与人类教师的职责边界，确保 AI 辅助而非替代；推进软件著作权与发明专利布局，形成可推广的“AI 教学助理平台标准方案”；并与教学管理系统、选课平台、作业系统深度集成，打通课程建设、答疑互动与成绩分析的全流程闭环。
结语
从教学网数据分析起步，到今天的 AI 助教平台，闫宏飞老师团队的探索勾勒出一条技术与教学彼此成就的路径。而贯穿其中的判断始终清晰：AI 是辅助而非替代，技术的价值在于把教师从重复劳动中解放出来，把时间还给真正需要因材施教的地方。欢迎全校教师登录校内门户体验“小北智学”，共同推动 AI 与课堂教学的深度融合。
（平台地址：zx.pku.edu.cn；课程创建权限申请：https://www.wjx.cn/vm/moVH3pR.aspx；联系邮箱：yanhf@pku.edu.cn）
