AI 备课工作台是本项目依托自有算力与开源技术栈自建的一套教师端备课辅助系统，是课程"因班施教"改革的技术载体。平台定位明确：面向教师、服务备课、对接学习通——它不做第二套学习平台，不替代已有教学运行系统，而是把"生成教学设计、组织课程资源、校验备课质量"这类高重复性工作交给 AI，让教师把精力放在课程设计判断与课堂教学上。
平台采用轻量务实的技术路线：Next.js + TypeScript + SQLite + DeepSeek 大模型，单机内网即可部署，面向课程组（≤10 名教师）规模运行，普通院系即可自助搭建运维。
改变"先写教案、再补目标"的传统流程，将备课拆为两个阶段：
全过程由 AI 生成草稿、教师逐项确认定稿，七态推进（从计划草稿到材料完成），大纲不再充当"课时上完后的首次设计"。
系统以"班级画像分布 × AI 素养五维（概念理解、应用协作、批判评价、伦理治理、专业迁移）× 专业模板"三重约束生成教学内容。法学班与理工班生成同一知识点的教案、案例与习题时自动差异化，且差异化锚定素养目标而非简单降难度。学情问卷按固化蓝图生成（模块 A–F 锁定），学号等个人信息不进模型，避免标签化与隐私泄露。
平台内置六条质量标准（目标可观察、针对画像分布、主案例有困境、价值嵌争议、评估有证据、事实有来源）作为人机共用的"尺子"，并由六道系统闸门（G1–G6）在关键节点强制校验：无目标不得确认、案例型课须先选主案例、空知识点拒生成、问卷模块不可删、学号不进模型、导出含 AI 标识。事实性内容采用闭集引用（仅允许引用知识库/案例库/教材章节，禁止自拟文献），引用可查、编造可控。
知识点支持打补丁（概念更新、风险提示、案例替换、废弃标记），未过期补丁自动进入备课上下文，解决教材更新滞后问题；课后反馈四字段自动回写，形成"备课—教学—评价—修订"闭环，教师改动痕迹进入模型上下文，实现"越用越贴合本班"。
| 维度 | 成果 |
|---|---|
| 系统建设 | 两段式备课向导、教案/PPT/材料生成、问卷闭环、学习通交换物等模块全部落地 |
| 质量验收 | P10 验收：系统闸门 G1–G6 机检全绿，教学抽检 S1–S7 通过 |
| 内容产出 | 生成教案/PPT/材料样例；课程知识库 110 小节、问答库 1299 题（已按超星模板导入） |
| 知识图谱 | 支撑课程知识图谱 522 知识点 / 5 级 / 896 关系建设 |
| 教案模板 | 法学/理工/医学三套专业模板，法学班已闭环验证 |
平台以"轻量、可控、可复制"的路线，示范了生成式 AI 在高校教改中的落地方式：不追求大而全的平台替代，而是精准解决"备课"这一高频高价值环节；以课程论质量体系约束 AI 输出，而非放任自由生成；以本校教师与真实课堂为验证场，以系统闸门与试讲两层验收把控质量。其经验对同类通识课程、多专业合班课程及资源有限的院校具有直接借鉴价值。
AI 备课工作台是本项目"AI 赋能下的人工智能通识课程创新与实践"的核心自建成果。它以教师为中心、以课程论为纲、以可控可迁移为边界，将生成式 AI 的能力转化为通识课教学改革的生产力，为"因班施教"提供了可操作、可验收、可复制的技术方案。
本简介依据《AI 备课工作台详细设计说明书 v0.2》、阶段验收报告（P0.5–P10）、《建设特色与智慧教学模式（融合定稿 v1.1）》及课程知识库/问答库建设成果撰写。