10月25日，由中国教育技术协会主办的“AI赋能在线教学成果大赛”线下决赛在北京落幕。在学校教务处、评估中心的全力支持下，我校计算机科学与网络工程学院自主研发的“《编译原理》智能管控综合题可视化线上学习系统”凭借领先的AI智能化管控技术与创新教学模式，成功突破传统线上平台主观综合大题“一答到底、拍照上传”的技术瓶颈，实现全流程无纸化智能答题管控、颗粒化过程追踪及自动评阅等核心功能，最终斩获本次大赛“智能在线学习平台”赛道二等奖。

我校计算机学院吴昱老师（中）及系统开发人员

作为全国性在线教育创新成果展示平台，本次大赛聚焦AI与教育教学的深度融合，设置交互式数字学习资源、人机协同在线学习支持服务、智能在线学习平台三大赛道，旨在深度挖掘在线教育领域的创新实践成果，全面推进人工智能在在线资源建设、在线教学实施、在线平台转型升级中的纵深应用，助力在线教学理念更新与教学模式创新，切实提升在线教育质量。组委会经过资格审查、线上初审和复审、线下决赛等多轮严格评审，从全国1182个参赛成果中优中选优，最终评选出一等奖15项、二等奖24项、三等奖62项、优秀奖91项，竞争激烈且含金量十足。

当前，在线教学平台中主观综合题的传统答题模式存在明显局限，不仅形式陈旧，更缺乏过程性指导——一旦学生中间步骤出错却无法及时感知，极易陷入“一步错、步步错”的困境。针对《编译原理》课程综合大题逻辑链长、知识点环环相扣，答题涉及绘图、制表等复杂操作，且验证难度大、教师批改负担重等教学痛点，我校研发的获奖系统实现了三大核心突破：

其一，打破固定答题限制，支持题目的高度自由与随机性输入，系统可根据学生不同的输入内容，提供个性化的完整练习方案与可视化辅助，适配多样化学习需求；

其二，革新“一答到底”的传统模式，构建全程过程管控机制——在解题的每一个关键步骤均设置验证节点，若学生答题出现错误，系统会即时高亮锁定错误位置并推送针对性提示，避免学生在错误基础上浪费时间，确保每一步学习都扎实有效；

其三，创新设计动画引擎，将《编译原理》中词法、语法等抽象的计算规则与分析过程，转化为可调速的动态演示动画，学生能清晰观察到每一个符号的推导过程、每一个项目集的构建逻辑，让抽象理论变得直观可见，助力学生从“死记硬背”转向“深度理解”。此外，系统还嵌入具备记忆感知能力的智能引擎——“AI赋能编译知脑”，该引擎可实时追踪学生答题进度，结合内置的专业知识库，为学生提供精准答疑与启发式提问，实现“因材施教”的个性化学习支持。

自2019年起，以吴昱老师为负责人的《编译原理》课程团队便持续深耕课程建设，历经多年打磨，该课程先后获评省级、国家级一流线上线下混合式本科课程，其构建的AI赋能教学体系已完成线上线下理论教学的全面改革。后续，团队将进一步结合AI大模型技术与编译器开发实践案例，完善AI赋能教学体系中的实验教学模块，推动课程建设再上新台阶。此次获奖成果，既是团队多年创新实践的重要体现，更是学校全面落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，深入实施国家教育数字化战略行动，以AI技术优化教学流程、提升学习效率、破解教学痛点的阶段性实践成效，为学校深化教育教学改革、推进教育数字化转型提供了有力支撑。