随着“220余门AI+课程”全面落地、学生全功能智能体学伴面向全校试用，一场由人工智能（AI）技术引领的教育革新浪潮正在清华园内奔涌，以蓬勃之势构建高等教育新范式。
化工教学的“人机共生”式探究、物理课堂上的实时智能交互、环境学院贯穿学生培养全过程的学科知识引擎动态导航……清华师生正以“智慧、责任、创新”的姿态，探索人工智能时代教育的新质生产力，为“AI如何赋能学校教育教学”给出“清华答案”。
AI进课堂，解锁上课新体验
“注意！你们的AI搭档
要开始‘抢答’了”
在化工系教授卢滇楠主讲的
“化工热力学”课堂上
学生与AI学伴比拼解题速度
对比思路差异
热烈的课堂氛围
让同学们兴味盎然
“化工热力学”课程AI学伴
2023年秋季学期
清华大学开启了
首批8门人工智能赋能教学试点课程
将AI助教系统引入课堂
踏上了AI深度融入教育教学的
探索之路
“用AI写作业并不可怕
可怕的是停止思考！”
“与AI共舞”的过程中
卢滇楠特别强调AI使用的伦理规范
学生需标注AI辅助内容
作业难度也相应提升
“人类擅长创新，AI擅长执行
我们要培养的是能指挥AI的‘将军’
而非被替代的‘士兵’”
“大学物理A”课程AI学伴使用数据
在物理系副教授魏斌的
“大学物理A”课堂上
AI正成为师生间的“隐形桥梁”
在课前增设的“自主提问”环节
同学们向“雨课堂”AI学伴提出疑问
系统自动分析高频问题
教师再整理生成“答疑卡”
上课时
魏斌会不时抛出开放式问题
请同学们用AI快速检索资料
并进行现场讨论
“过去是点名几位学生回答
现在全员都参与思考
课堂从‘单向灌输’变为了
‘思维训练场’”
魏斌发现
同学们会在课程的各个时间段
使用AI提问
“现在的学生具有比较明显的
个性化学习特征
他们习惯与机器协同解决问题”
打造AI学习空间
场景化重塑教育关系
“核辐射物理及探测学”课程AI学习空间虚拟数字人教师正在授课
“下面我将带各位同学一起进入
‘核辐射物理及探测学’的AI学习空间”
正在与学生对话的
是一位虚拟数字人教师
通过充分融合数字人、AI学伴等技术
清华推出了内容多样、灵活自主
智能陪伴式学习的AI学习空间
在这里
学习是一场“多向互动”的探索旅程
有数字人教师“苏格拉底式”追问
引导思考
有“知识小精灵”“知识检测员”等智能体
根据学习进度“量身定制”
推送教学视频、文献及习题
并给出详细解析及反馈
当学生点击“基础知识”“案例分析”
“实践应用”“拓展提升”等指令卡片
系统又会以问答形式启发思考
协助提供进阶资源
形成“学习-检测-拓展”闭环
而通过伴随式、无感式数据采集
AI学习空间还能够实现
学习过程可视化：
教师可通过数据看板调整教学
学生能回溯轨迹、强化薄弱点
依托学堂在线平台
全国高校3000门慕课
已升级为AI学习空间
1.5亿学习者可打破时空限制
在跨文化、跨学科交流中碰撞思维火花
这种模式重塑了教育关系
让技术成为
连接知识、学习者
与教育者的“智能纽带”
24小时智能助手
助力个性化成长
AI“点燃”了课堂
更充实着同学们课前课后的学习时间
2024年秋季学期开始
清华大学为每一位新生
配备了AI成长助手“清小搭”
提供24小时在线的
智能问答、智能伴学服务
2025年6月
“清小搭”升级为全功能智能体学伴
面向全校学生开放试用
并将于马上到来的秋季学期正式上线
清华大学学生全功能智能体学伴“清小搭”
“过去查资料要花一周
现在10分钟就能聚焦核心问题”
对新雅书院2024级本科生林月（化名）而言
“清小搭”是她跨专业学习的
“秘密武器”
同学与“清小搭”交流课程问题
在学习“新城市科学”课程时
林月向“清小搭”提问
“如何量化历史街区改造的社会影响？”
立刻收获了
基于一篇空间计量学文献的分析思路
并在后续的问答中
得到数据收集框架和可视化模型
作为学习参考
医学院2024级本科生汪瑞（化名）
则通过“清小搭”定制了学习路径
“AI成长助手分析了
我的知识基础和学习志趣
推荐我修读‘生物统计学基础’课程
让我更快地进入了专业的学习节奏”
如今
“清小搭”功能更加强大
覆盖10多个学科领域
上线200多个伴学智能体
能够进行深度思考和推理
自动完成网页浏览、信息采集等任务
形成覆盖学业辅导、科研创新、职业规划
以及校园生活、成长陪伴等方面的
全场景服务网络
截至目前
“清小搭”累计提问人数已超7万人
提问超过18万次
准确率达到98%
搭建学科知识引擎
为教育新生态筑基
近两年过去
清华已建成220余门
人工智能赋能教学试点课程
搭建了环境、工业工程、集成电路
3个学科知识引擎
“AI原生”教育生态的构建如火如荼
环境学院“AI动态导航系统”
其中
环境学院正在开发的“AI动态导航系统”
将传统分科课程内容压缩重构
学生可根据兴趣
自主探索学习路径、规划培养方案
例如
系统会为关注“海绵城市”的学生
自动关联流体力学、水处理技术等
跨学科知识点
形成个性化知识网络
“以前必须基于完整实体课堂开展的学习
现在学生可以通过智能导航
以问题为牵引来自主完成
这是现代教育模式的革命”
环境学院教授岳东北介绍道
学科引擎的搭建
推动AI为不同个体规划差异化学习路径
并进行动态追踪
调整路径、实时导航
助力个性化学习和“精准化”人才培养
提质增效
工业工程“学术前沿探索智能体”
工业工程系基于国际通用定义和专业积累
形成20万实体知识图谱
通过RAG和多智能体结合的技术
为学生提供学科探索导航
鼓励同学们以问题为导向开展学习
集成电路教学新范式
集成电路学院
也以“101计划”知识图谱为基石
利用大模型及学院18门核心课程
1500万字资料
搭建清华集成电路学科知识图谱
自开发集成电路虚拟工厂
形成“芯·智”学习框架
推动自驱式创新人才培养
随着首批试点单位率先行动
院系成立以来积累的海量学科知识
得到系统化集采、结构化梳理
构建起覆盖上千个知识点的
专业图谱、向量化知识库
“超越课程、超越课堂”的
学科知识引擎
推动了课程体系的智能化转型
更多学科现已加入这场探索旅程
AI赋能教育教学范式持续更新升级
未来
大语言模型将在更多专业领域直接应用
为实现课程、课堂
乃至生态的全面突破
提供重要支撑
与此同时
清华进一步全力推进建设
“三层解耦”架构——
应用层连接“雨课堂”等平台
引擎层开发专业学科模型
模型层引入
智谱清言、Kimi、DeepSeek等
大模型支持
为人工智能融入教育教学全过程
提供坚实支撑
从知识获取到思维跃迁
从课堂革新到成长引领
在AI赋能的人才培养“智慧生态”中
课堂互动更密
个性学习更准
知识积累更快
新一代清华人的自主学习
和知识创造能力
持续提升
清华大学以AI赋能教育教学的探索
就在这一问一答的碰撞中
落地赛道越拓越宽
创新发展越走越实
