一、指导思想

坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大及二十届历次全会精神，立足区域发展战略需求，紧扣应用型高校办学定位和“十五五”本科教育教学改革发展要求，以提升人才培养质量为核心，以人工智能赋能教育变革为契机，深化产教融合、校企合作，聚焦课程思政提质增效、教学模式创新、质量保障体系完善等核心领域，推动教育教学改革从“工具应用”向“内涵建设”跃升，培育一批具有创新性、实践性和推广价值的教学改革成果，为学校高质量内涵式发展提供支撑。

二、申报与结题程序

（一）申报程序

1.个人申报。申报人填写项目立项申报书，向申报人所在学院提出申请。

2.学院初选。各二级学院组织项目初选，初选后择优推荐，并由项目负责人填报榆林学院本科教育教学工程项目管理与评审系统（https://yulinu.kypt.chaoxing.com），二级学院管理员负责审核提交。

3.学校评选。教务处组织校内外专家组进行评审，评审后公布立项结果。

（二）结题程序

1.项目负责人填写项目结题验收报告及提供相关支撑材料。

2.项目负责人向所属二级学院提出结题申请，二级学院组织人员进行初验，通过结题的项目负责人填报系统。

3.教务处组织校内外专家组进行项目结题验收评审并公布结题结果。

三、申报工作

（一）本科教育教学改革研究项目

教改项目设“教学改革项目”和“人才培养方案专项”两大类别，其中教学改革项目分为特色项目和一般项目。教学改革项目选题包括思政课程与课程思政建设、应用型人才培养模式改革创新、专业建设、课程和教材创新建设与应用、教师教学能力提升、教学质量管理及保障、监控机制建设、国际化教育教学、创新创业以及人工智能赋能教育教学质量提升等具有重要引领示范意义的本科教育教学改革创新。人才培养方案专项适用于2026版本科专业人才培养方案修订团队负责人申报，项目名称为“xxxx专业2026版人才培养方案的研究与修订”。

（二）课程建设项目

课程建设项目类型包括人工智能赋能本科教学试点课程、产教融合课程（行业企业共建课程）、思政金课（思政课教师申报）、双语示范课和“专创融合”示范课程。

（三）教材建设项目

教材建设项目类型包括数字教材、产教融合教材。

（四）高水平本科教学团队建设项目

四、结题工作

历年立项但还未完成结题验收的本科教育教学改革研究项目、课程建设项目、教材建设项目。立项且达到研究期限的本科教育教学建设项目和课程建设项目未完成建设任务，项目负责人线下填写《榆林大学本科教育教学项目延期申请单》；上述已延期一年的项目，本年不进行结题验收的项目将按撤项处理。

五、中期检查工作

历年立项的高水平本科教学（产教融合）团队建设项目、现代产业学院建设项目。上述两项目线下提交进展情况材料。

六、项目建设要求

（一）本科教育教学改革研究项目

研究期为一年。教改项目需以项目负责人为第一作者、榆林大学为第一单位在知网、万方、维普三大数据库发表教育教学研究论文（一般项目发表一篇，特色项目核心期刊发表一篇或普刊二篇），其研究内容与教改项目高度相关，不少于2个版面，且标注“榆林大学本科教育教学改革研究项目名称+项目编号”。同一论文只能作为一项教改项目结题成果，发表在增刊、论文集上的论文不予认可。人才培养方案专项需完成“xxxx专业2026版人才培养方案”，经教学指导委员会审议通过后方可结题。

（二）课程建设项目

1. 人工智能赋能本科教学试点课程

（1）建设类型

人工智能赋能本科教学试点课程分为“AI协同教学”课程和“AI融合教学”课程两类。建设期为2年。

“AI协同教学”课程：以教师专业知识和教学经验为基础，加强知识点、能力点、案例、习题和教学资源的细粒度、多模态建设，构建课程知识图谱。综合运用检索增强生成（RAG）、生成式人工智能（AIGC）和数字人等技术，开展智能问答、资源推荐、学习路径规划、智能批改和个性化学习支持，形成教师主导、人工智能协同、学生主动学习的教学模式。

“AI融合教学”课程：在“AI协同教学”课程建设基础上，进一步推动人工智能与课程内容、教学活动和专业实践深度融合。综合运用自然语言处理、多模态交互、数字孪生、学科大模型等技术，建设课程智能体和教师数字分身，为师生提供专业问答、任务指导、案例分析、实验实训、项目实践和学习评价等智能服务，提升学生运用人工智能解决复杂专业问题的能力。

（2）建设内容

各申报课程应结合课程性质、教学基础和资源条件，合理选择建设场景，原则上不求数量多，重点突出人工智能与教学设计、教学内容、教学方法和学习评价的深度融合。主要建设内容包括：

知识碎片库。对课程知识点、能力点、重难点、典型问题、案例、任务、习题等进行颗粒化、结构化整理。

课程知识图谱。建立课程目标、章节内容、知识点、能力点、教学资源、习题和实践项目之间的关联。

课程引擎。根据教学进度、学生基础和学习行为，动态组织教学内容、学习任务、资源推荐和评价活动。

课程智能体。建设具有课程问答、学习指导、案例分析、任务辅助、实践训练和反馈评价等功能的智能应用。

24小时智能学伴（AI助教）。为学生提供个性化答疑、学习诊断、资源推荐和即时反馈，并通过启发、追问、比较和论证，引导学生深入思考。

智能批改。开展客观题自动批改、主观题辅助评价、实验报告分析、程序代码诊断和个性化反馈。

智能题库。建设与课程目标和能力要求相对应的分层分类题库，支持智能组卷、错题分析和个性化练习。

资源智能检索。对教案、课件、教材、案例、视频、实验指导书、行业标准等资源进行统一管理和语义检索。

课堂授课助手。支持课堂提问、即时测验、互动分析、重点总结和教学节奏调整。

智能备课辅助。辅助教师开展学情分析、内容组织、案例设计、问题链设计、教学活动设计和评价任务设计。

教学管理与学情分析。对学生学习进度、资源使用、作业完成、课堂互动和能力发展情况进行分析，为分类指导和教学改进提供依据。

数字人与国际化应用。建设数字人导学、虚拟教师、多语种教学资源和双语学习支持，丰富课程资源呈现形式。

各课程应重点构建人工智能赋能的教学环境，将人工智能能力与教师教学设计、教学理念和专业内容深度结合，促进学生创造性思维、辩证思维、深度思维和实践创新能力发展。