核心能力
六大引擎原生协同，贯通教学设计至能力认证全链路，为院校交付完整可运行的 AI 实践教学体系。
01 教学设计引擎
02 任务编排引擎
03 AI 学伴
04 实验环境
05 作品与评价
06 数据与认证引擎
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教学设计引擎
1周
开课准备周期
教学设计引擎
从能力目标反向推导，自动输出可落地的教学方案
输入专业方向、课程教材、学时与培养目标，系统基于能力模型自动反推课程架构
一键生成课程大纲、周度教学计划、实验方案与评价标准草案
支持教师在生成草案基础上自主调整与迭代，保留完整版本记录
内置 928 个专业方向知识底座，覆盖主流学科的教学设计需求
解决的真实问题
非 AI 背景教师独立完成课程设计周期长、门槛高，平台将教学框架构建前置，教师从"从零设计"转变为"审阅优化"，大幅缩短备课周期，降低开课门槛。
预约方案演示
运行机制
五步完整闭环，将教学目标逐步转化为可量化、可验证、可申报的能力成果。
1
输入教材与专业能力目标
以院校现有教材、专业培养方案与能力目标为基础输入，平台解析教学诉求并完成知识结构映射；已有 40+ 门课程资源可直接接入复用，无需重复建设。
2
生成课程结构与配套实验
基于输入内容自动拆解为结构化课程框架、周度任务序列与配套实验方案，形成开课即用的完整教学内容，教师审阅调整后即可部署上线。
3
AI 学伴全程伴学实践
学生在结构化任务流中推进学习，知识、实验、项目、反思四类 AI 学伴全程提供答疑、操作引导与即时批改，以引导为核心原则，确保学生独立完成实践产出。
4
沉淀作品与过程数据
学习全过程完整留痕，学生作品、任务记录与行为数据自动归档；数据资产归属院校，支撑教学管理与长期积累，不依赖第三方平台留存。
5
输出能力画像与认证成果
汇聚多维数据自动生成个人能力画像与班级教学分析报告，对接新职业认证体系，输出可申报、可展示、可核查的结构化成果，为院校教学评估与专业建设提供数据支撑。
教学成果
每一门课程的完整运行，均沉淀为结构化、可验收、可持续复用的三类核心成果。
01
可落地的实践课程与配套实验
课程结构与实验环境一体交付，开课即用；课程资产归属院校，支持跨班级、跨教研室持续复用，逐步构建院校自有的 AI 实践教学资源库。
- 课程资产自有
- 持续复用迭代
02
真实可展示的学生作品与过程档案
学生产出海报、短视频、智能体、数据报告等真实作品，学习过程完整留痕，形成可公开展示、可对外提交的学习成果档案。
- 作品真实可验
- 过程完整留痕
03
个人能力画像与新职业认证记录
基于学习过程与作品产出生成个人能力画像，量化呈现学生 AI 实践能力积累；对接新职业认证体系，认证记录可附于简历，亦可纳入学院成果报告与专业申报材料。
- 能力可量化呈现
- 认证成果可申报
方案与部署
三种部署形态，匹配不同院校的合规、数据与算力要求；多模型接入，不押注单一模型，保证稳定运行。
推荐起步
公有云
快速启动 · 零运维
开箱即用，无需自建基础设施，适合快速试点与中小规模课程部署
- 一键开通，无需技术团队介入
- 弹性扩容，按实际使用规模计费
- 平台运维与更新由我方全权负责
- 适用于快速验证与小规模试点场景
专属版
数据隔离 · 独立资源
独享计算与存储资源，兼顾部署灵活性与数据安全，适合对数据管理有明确要求的院校。
- 算力与存储资源独享，不与其他院校共用
- 数据物理隔离，确保信息安全边界清晰
- 支持功能定制化配置，匹配院校个性化需求
- 配备专属技术支持团队，优先响应
私有化部署
数据不出校 · 深度合规
部署于校内服务器或指定环境，满足最高级别数据合规要求，适合对数据安全有严格管控要求的院校。
- 部署于学校自有服务器或指定网络环境
- 数据完全留存于校内，不经由外部网络流转
- 支持与校内教务、身份认证等系统深度集成
- 符合等级保护及教育部数据安全相关规范要求
稳定运行保障：接入主流大模型与生态算力平台（包括火山引擎等），多模型并行运行，不依赖单一模型供应商；任一模型服务波动均不影响平台正常使用，从根本上规避服务中断与模型迭代滞后风险。
适用对象
平台围绕院校决策、教学、技术三类角色分层赋能，适合多专业、多课程 AI 教学的整体推进与统一管理。
教务处 / 教学院长
统筹全校 AI 教学管理
统一掌握全校 AI 课程开设情况与教学成效数据
班级、学院两级成果报告自动生成，减少人工整理
沉淀可直接用于申报的教学成果素材与佐证材料
一张数据看板，全局教学动态实时可见
专业群负责人 / 课程负责人
围绕专业能力目标快速建课
依托专业能力目标快速构建课程体系，实现岗课赛证有机融通
AI 实践内容深度嵌入专业人才培养方案，而非游离于专业之外
专业群内课程模板跨课程复用，显著降低重复建设成本
持续追踪学生能力达成数据，支撑课程迭代优化
信息化部门 / 实训中心
平台部署与运行保障
公有云、专属版、私有化三种部署形态可选，匹配不同合规要求
数据完整归属学校，支持沉淀留存与按需导出
开放标准接口，与现有教务、身份认证等信息系统对接，避免重复建设
运维门槛低，配备专属技术支持，保障平台稳定运行
适用院校类型
综合性高校
AI 通识教育、专业选修课程、科研实训
高职院校
岗课赛证融通、技能实训、就业能力提升
产业学院 / 企业培训
AI 技能定向提升、行业定制课程
平台核心价值
衡量教学平台价值的核心标准，在于课程的实际运行成效与学生的真实产出能力。
对比维度
AI 实践内容平台
传统在线课程平台
核心定位
实践驱动，支撑课程持续运转与成果产出
内容承载，聚焦课程资源的上线与浏览
学习产出
可交付作品、全过程行为数据、能力达成认证
学习记录与考试成绩
AI 支撑形态
AI 学伴贯穿学习全程，提供情境化指导与个性化反馈，配套可运行的实验与项目环境
以视频资源与题库为主，AI 介入停留于推荐与匹配层面
数据归属
教学数据完整沉淀于校方，支持自主导出，服务于教学评估与成果申报
数据集中于平台侧，院校掌控与调用受限
资源复用
课程模板、任务流、评价规则支持跨班级、跨专业、跨学期复用
课程独立建设，结构封闭，复用成本较高
相关案例
已在综合高校、高职院校等多类院校落地，形成可复制的 AI 教学样板。
综合高校
AI 通识课 2.0 开课首周即出作品
某理工大学引入 AI 实践内容平台，开课第一周学生即产出海报与智能体作品，期末自动生成班级成果报告，被用于学院教学成果申报。
高职院校
数字媒体专业「出片即出作品」
某职业技术学院数字媒体专业引入 AI 实训，学生通过 AI 工具链完成短片创作，出片即出作品，对接就业岗位认证，毕业即有可发布的作品集。
科研 / 信息化
迎新智能体上线回答 1200+ 条咨询
某综合大学基于平台搭建迎新智能体，学生在 AI 实践内容平台中完成智能体项目实战，成品上线后回答超 1200 条真实咨询，减轻辅导员负担。
常见问题
Q1 AI 实践内容平台与传统在线课程平台的本质差异是什么？
传统在线课程平台以内容承载与播放为核心，关注课程上线数量与学习记录。AI 实践内容平台定位为教学运行底座，围绕作品产出与能力达成进行设计，内置教学设计、任务编排、AI 学伴、实验环境、评价认证五大引擎，确保每门课程从开课到验收形成完整闭环。
Q2 在同类教学平台中，AI 实践内容平台的差异化定位体现在哪里？
Q3 平台是否支持私有化部署？教学数据的安全合规如何保障？
Q4 院校已建设的课程资源能否复用？
Q5 授课教师缺乏 AI 专业背景，如何保障课程顺利开设？
Q6 课程教学质量如何评估与保障？
想了解 AI 实践内容平台如何在你的学校落地？
工作日 9:00–18:00 快速响应，1 个工作日内对接。
预约方案演示
实战云是 AI 时代的教学 Run-time 产品公司，提供 AI 实践内容平台、AI 通识课 2.0、AI 漫剧短剧人才实训等院校方案，让学生有作品、班级有成果报告、学院有申报案例。
资源
文档中心 课程库（40+ 门） 学生作品墙
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