12月2日，青島農業大學新農科教育教學大模型發布會在校內舉行。該模型包括6個核心模塊，結合農業教育特點，搭建起集“知”“訓”“學”“教”“評”“管”于一體的農科專業智能知識創新平臺。通過該模式，構建了農業特色知識圖譜、個性化學習路徑設計、虛擬實踐教學、智能農科實驗輔導、智慧農場數據分析等，為農業教育高質量發展提供智慧化技術支持。

青島農業大學新農科教育教學大模型發布會在校舉行。

機電工程學院的虛擬仿真實驗室內，一堂農業機械學的課程正在進行。

虛擬仿真實驗室內，同學們佩戴著3D眼鏡，聆聽農業機械學的課程。

而動物醫學院中，學生正在利用牛解剖虛擬仿真實訓系統進行訓練。

數字草業實驗室直觀地展示數字草牧業的管理流程和生產過程。

據悉，本次發布的新農科教育教學大模型由青島農業大學與超星集團合作，以超星匯雅大模型為技術基座，融合農業教育特點，通過超星與學校海量農科知識數據對接，輔以高質量指令精調，不斷優化模型性能，同時采用自然對話方式實現跨領域知識的語義理解和任務流執行，實現農業情境下的智能互動。

當日該校多個學院相關課程同步進行中。機電工程學院的虛擬仿真實驗室內，同學們佩戴著3D眼鏡，聆聽著一堂農業機械學的課程，最直觀的了解農業機械作業的真實場景，以動態方式學習復雜的機械結構的知識，并減少初學者經驗不足帶來的風險。

而動物醫學院中，不少學生正在利用牛解剖虛擬仿真實訓系統進行訓練。據學院老師介紹，相比起傳統的解剖學課程大多只能在實驗室觀察器官標本，以這種新形式進行解剖學授課，更形象地展示動物器官形態與位置關系，有著可反復操作的優點，起到減少實驗動物和時間成本的作用。另外對于首次接觸解剖課的大一新生，作為接觸真實解剖實驗的過渡，虛擬實驗可以明顯地幫助他們克服恐懼。

而草業學院針對智慧化教學搭建了數字草業實驗室，向學生直觀地展示數字草牧業的管理流程和生產過程。實驗室還搭建了虛擬仿真平臺、模擬智慧傳感器的使用等等教學方式，實現高效教學。

據了解，新農科教育教學大模型建設是青島農業大學教育數字化轉型的重要里程碑，也是全面提升師生數字素養，促進產學研用深度融合，強化辦學特色的關鍵環節。青島農業大學持續加強教育數字化建設，學校把培養適應時代需要的農業“新質”人才作為學校人才培養新目標，結合數字化轉型新趨勢，積極推進新農科教育教學大模型賦能教育教學改革，從資源環境信息化評估、動植物生產關鍵環節虛擬仿真與真實場景體驗等農科特有的教、學、管全過程進行AI賦能，全面推進新農科專業建設的“人工智能+”轉型進程。未來，青島農業大學將持續深化數智教育理念，聚焦“新農科”專業創新應用型人才培養，不斷發掘新農科教育教學大模型的應用場景，探尋農業教育與現代科技深度融合的創新道路。

數字草業實驗室內，可以直觀地向學生展示數字草牧業的管理流程和生產過程。

模擬智慧傳感器使用課程進行中。

而動物醫學院中，學生正在利用牛解剖虛擬仿真實訓系統進行訓練。

相關信息：

基于大模型建成的農科專業智能知識創新平臺，涵蓋六大核心模塊：

一、“新農科”自主知識體系——AI賦能“知”對農科類專業教材、線上課程、論文、試題庫、實驗實踐教學案例等海量資源進行知識的規范化、結構化梳理和沉淀，增加農業數據科學、智能農業系統、無人機操作與應用等“新農科”教材及課程內容，整合計算機科學和農業科學的內容，如農業編程與算法基礎，將“新農科”專業知識聚合組成橫向融通、縱向貫通的“知識森林”，形成自有知識庫，實現知識的數字化管理、主動推送和智慧應用。

二、農業智慧化實踐教學——AI賦能“訓”配備先進物聯網與AI算法的實驗實訓平臺、設計數字化實驗與實習課程，利用VR和AR技術進行模擬教學。搭建虛擬“智慧農場”“智慧牧場”等綜合應用場景，將生物系統感測、農業智能裝備、智能灌溉與排水、病蟲害預測等課程的關鍵應用技術在綜合場景中進行整合與展示，彌補現實條件下實驗場景的不足。對接成熟的農業人工智能應用案例，如農田雜草識別、牧場羊臉識別等，讓學生在虛擬環境中完成農業種植、養殖項目的規劃和執行。通過實時數據收集和分析，將智慧農場中的生產數據（如作物生長狀態、土壤濕度、天氣數據等）引入課堂，大模型可以為這些數據進行智能化分析，讓學生理解和掌握數據驅動的農業管理和決策過程。

三、個性化學習規劃——AI賦能“學”通過人工智能技術，將智能體“小儂”訓練成精通不同農科領域知識的“學霸”，為師生提供個性化教學輔助，推薦定制化學習資源。在教學中，無感知收集學生學習數據，進行多維度分析，生成報告以指導教學改進并幫助學生精確掌握學習情況。

四、教師智能化教學——AI賦能“教”利用AI技術分析學生學情，為教師提供個性化教學方案和智能化工具，以促進以學生為中心的教學理念轉變。AI助教工具包括高質量教案的快速生成、富媒體資源的制作、高質量試題的創建以及作業和試卷的批改。同時，AI技術還幫助教師開發與現代農業相關的智慧課程，增強課程互動性和個性化教學效果，將農作物管理、土壤科學、動物養殖、病蟲害防治等內容模塊化、結構化，并通過知識圖譜呈現出來，方便學生在學習過程中直觀理解農業各領域知識的關系和邏輯結構。

五、智能教學評價——AI賦能“評”通過大數據分析，實時評估學生學業表現，提供個性化學習建議。AI技術分析教師教學情況，評估教學質量并提出改進建議和方案。創建學生、教師、課程畫像，輔助教學評價。AI結合“五育并舉”，重塑評價體系，利用機器學習算法構建測評模型，生成綜合成績和五育畫像，支持素質教育。

六、智慧化教學管理——AI賦能“管”大數據分析技術助力提升人才培養方案頂層設計效能，提供專業建設的完成度、重復度、相似度數據。專業對比分析支持專業調整決策，通過構建農科崗位能力模型，明確所需知識、技能、素質，建立人才培養方案數據庫，提升方案質量，生成專業圖譜，實現企業需求與培養目標匹配。AI通過教學數據挖掘支持開課計劃、師資分配等管理決策。

（半島全媒體記者 吳璟）