垂直知识库建设
收集课程、教材、制度、案例和题库，完成清洗、分类、脱敏与版本管理。
Four workstreams
从知识库到教学应用
不是泛泛的 AI，而是基于垂直课程知识、有边界、能被教师和学生使用的智能体。
专属智能体设计与配置
明确角色、任务、回答风格、引用规则和权限边界，形成可使用的智能体。
教师、学生与管理端应用
覆盖智能备课、答疑、出题、批改、资源推荐、学习路径和学情分析。
评测、迭代与运营
建立问答对与测试集，根据准确性、反馈和安全边界持续优化。
Three application layers
让每类使用者都得到具体帮助
教师端 · 会备课
辅助教学活动设计、资料检索、题目生成和材料优化。
学生端 · 能学习
提供课程问答、难点解释、个性化路径和学习督促。
管理端 · 可回看
查看掌握度、形成性评价、资源使用和课程运行数据。
应用边界 · 可迭代
通过知识库、问答对和反馈机制，让 AI 的使用范围清晰可控。
Delivery path
从知识到应用的五步路径
明确知识范围
确认资料来源、使用对象和应用目标。
建立知识库
完成清洗、分类、版本和检索结构。
设计专属智能体
配置角色、任务、回答规则和输出格式。
接入教学场景
连接备课、问答、出题、批改与学情分析。
持续迭代运营
用测试集和真实反馈改进知识与规则。
从一个真实教学场景开始
告诉我们使用对象、知识范围和想解决的问题，一起判断适合的 AI 应用路径。