为积极推进人工智能与本科教育教学深度融合，展示各专业领域教师在人工智能融入教育教学过程中的积极探索与创新实践。苏州大学物理科学与技术学院杨俊义老师团队的“大学物理数智化实验平台”教学改革案例，该案例以“教-学-评-管”四位一体数智化平台为核心，构建了贯穿课前、课中、课后的全流程协同教学新模式，为高校实验教学的智能化转型提供了可借鉴推广的“苏大方案”。

优秀案例展示

大学物理实验是培养学生科学素养与创新能力的重要环节，但在传统教学中长期面临三大痛点：一是师生比普遍超过1:30，教师要兼顾示范、纠错、答疑，个性化辅导难以覆盖；二是“教-学-评-管”环节割裂，教学反馈滞后；三是学生多被动按步骤操作，缺乏自主探究与创新思维培养。课程团队依托苏州大学物理国家级实验教学示范中心，构建“教-学-评-管”四位一体数智化平台，以人工智能赋能实验教学全流程，实现教学精准化、学习自主化、评价过程化、管理可视化的深度转型。

1.教学与学习精准联动

课前教师可根据课程目标，从61个虚拟仿真实验项目中挑选适配内容，为不同班级定制预习包；学生通过虚拟仿真系统提前熟悉实验流程，系统实时标注操作错误并自动生成个性化预习报告。

课中实操是平台AI赋能的核心环节，平台通过机器视觉与传感器数据联动，实时识别操作错误并给予图文+语音双重提示，引导学生自主修正；同时，教师借助AgentInSUDA智能中枢，语音提问即可瞬间获取教学资源，将更多精力放在原理深化、思维引导上，推动学生从 “被动操作” 转向 “主动探究”。

2. 评价与管理数据驱动

平台基于AI采集的操作轨迹、交互记录、数据偏差等，自动生成多维度过程性评价报告。不仅关注“做得对”，更评估“想得深”“探究透”，实现从“结果评价”到“过程育人”的转变。基于评价数据，平台还能智能推荐强化训练项目，实现“一生一策”。

在管理端，平台通过数据联动，构建了“一屏统览”的教学环境。教师可实时掌握全班实验进度、识别共性薄弱环节，比如哪些步骤错误率高、哪些实验步骤使用频繁，从而动态调整教学节奏与资源投放。