人工智能教学系统开发：工程化落地方案

1. 系统目标与核心价值

人工智能教学系统不是“AI 聊天 + 课程”。它要解决三类核心问题：

• ​教什么​：课程内容、知识点体系、题库与解析，标准化、可版本化

• ​怎么教​：学习路径、练测评、反馈机制，过程可控

• ​怎么管​：教师可监管、管理端可运营、全链路可审计

AI 的价值体现在三点：

• 降低教师备课/出题/批改成本

• 提升学习个性化与学习效率

• 让教学质量可量化、可追踪、可迭代

2. 用户角色与端侧形态

2.1 角色

• 学员（学生/员工/学员）

• 教师（讲师/助教）

• 管理员（教务/运营/机构管理）

2.2 端

• 学员端：App / 小程序 / Web（任选其一或组合）

• 教师端：Web（管理更高效）

• 管理端：Web（运营与权限）

3. 功能模块清单（可直接拆报价）

3.1 学员端功能

1. 账号与学习身份

• 登录注册、班级加入、个人资料

• 学习身份/权限（课程可见范围）

1. 课程学习

• 课程目录（章/节/知识点）

• 视频/图文/课件学习

• 学习进度记录（断点续学、完课状态）

1. 练习与作业

• 随堂练、章节练、错题练

• 作业提交（图片/文本/文件）

• 错题本（错因标签、再练计划）

1. 考试测评

• 模拟考试、限时练

• 自动判分（客观题）

• 结果与解析展示

1. AI 学习助手（受控）

• 题目讲解：先提示思路再逐步给关键步骤

• 知识点讲解：基于教材/讲义引用回答

• 学习计划建议：按薄弱点生成补练安排

1. 学习报告

• 知识点掌握度

• 错因分布（概念/计算/审题）

• 周/月学习趋势

3.2 教师端功能

1. 班级与教学管理

• 建班、分组、进度设置

• 学员名单、学习状态跟踪

1. 内容管理

• 课程/章节/课件管理

• 题库管理（题目、知识点、难度、解析）

• 作业与考试发布

1. 批改与点评

• 客观题自动批改

• 主观题辅助批改（AI 建议得分与扣分点，教师确认）

• 语音/文字点评

1. 教学分析

• 班级薄弱知识点排行

• 高错题统计

• 学员分层（领先/正常/风险）

1. 教师 AI 助手（受控）

• 教案草稿生成（按课程目标与知识点）

• 出题建议（题型比例/难度）

• 课堂提问建议（启发式问题）

3.3 管理端功能

1. 用户与权限

• 机构/校区（可选多租户）

• 角色权限（学员/教师/管理员）

• 数据权限（班级/课程/范围）

1. 内容审核与发布

• 课程内容审核

• 题目/解析审核

• AI 输出抽检与拦截（敏感内容防护）

1. 运营与统计

• 注册、活跃、完课率

• 作业提交率、考试参与率

• AI 使用率与效果反馈

1. 系统配置

• 学段/学科/教材版本

• 评分规则、AI 策略开关

• 消息渠道配置（短信/邮件/公众号等可选）

4. AI 能力设计（可控、可解释、可迭代）

4.1 AI 教学问答（RAG 检索增强）

目标：回答必须基于“可信教学内容”，并可引用来源。

• 知识来源：教材、讲义、题库解析、教案

• 检索：关键词 + 向量 + 重排

• 生成：强制引用、证据不足拒答

输出建议结构：

• 结论（短）

• 分步讲解（逐步提示）

• 易错点提醒

• 引用来源（章节/段落）

4.2 AI 出题与组卷（可审核入库）

• 按知识点覆盖率、难度、题型比例生成题单

• 题目必须走审核流程（草稿 → 审核 → 入库）

• 生成解析、知识点标注、难度建议

4.3 AI 批改与错因分析（人机协同）

• 主观题：rubric（评分细则）+ 要点匹配

• 输出扣分点与改进建议

• 低置信度自动转人工复核

4.4 个性化推荐与学习路径

• 知识点掌握度模型（随做题更新）

• 错因画像（概念/审题/计算）

• 推荐策略：错题变式 + 弱点补练 + 复习间隔

5. 教学策略与“防作弊/防依赖”机制

教育系统最容易被质疑的是“AI 直接给答案”。建议内置：

• 作业模式：只给思路与关键提示，不给最终答案（可配置）

• 分步提示次数限制（提示 1/提示 2/最后提示）

• 关键步骤必须由学生填写/选择

• 教师可配置 AI 辅导强度

一句话：AI 是教练，不是代写。

6. 技术架构（推荐可扩展）

6.1 系统架构分层

前端（学员/教师/管理）  ↓业务服务（课程/题库/作业/考试/班级/支付/消息）  ↓AI 服务（RAG问答/出题/批改/画像）  ↓内容与数据（文档库/题库/学习记录/日志）  ↓治理与安全（权限/审核/审计/风控）

6.2 核心服务拆分（中小项目也适用）

• Auth/ACL 服务：用户、角色、权限

• Course 服务：课程/章节/内容

• QuestionBank 服务：题库/解析/知识点

• Homework/Exam 服务：作业/考试/评分

• LearningRecord 服务：学习行为与掌握度

• AI Gateway：统一模型调用、策略、限流、日志

• Admin/Review 服务：审核流、发布流

• Notification 服务：消息通知

7. 数据模型要点（关键表/对象）

• User / Role / ACL
  

• Class / Enrollment
  

• Course / Chapter / ContentItem
  

• KnowledgePoint（知识点体系）

• Question / Answer / Explanation
  

• Homework / Submission / Review
  

• Exam / Paper / Result
  

• StudentProfile（掌握度、错因）

• AICallLog（模型版本、prompt 版本、引用来源）

• AuditLog（操作审计）

8. 验收测试清单（可直接进合同）

8.1 基础功能验收

• 课程学习进度记录准确（断点续学、完课）

• 作业发布/提交/批改流程闭环

• 考试组卷/计时/判分/成绩单正确

• 权限隔离（不同角色数据不可越权）

8.2 AI 功能验收

• AI 讲解：引用来源正确、无引用时拒答

• 作业模式：不直接给答案（策略生效）

• AI 出题：题型比例与知识点覆盖符合配置，且能审核入库

• AI 批改：评分一致性（抽样对比）、低置信度转人工

• 学员画像：掌握度随练习结果更新正确

8.3 性能与稳定性

• 关键页面 P95 响应时间达标

• AI 服务超时降级（返回提示/走规则）

• 日志与审计可回放（至少保存 30/90 天可配置）

9. MVP 交付路线（最稳，不容易翻车）

阶段 1：基础教学平台（先能跑）

• 课程/班级/题库/作业/考试

• 学习记录与报表基础版

阶段 2：AI 教学助手（开始差异化）

• RAG 问答（强制引用 + 拒答）

• AI 出题草稿 + 审核入库

• AI 批改辅助（教师确认）

阶段 3：个性化与规模化

• 掌握度模型与推荐

• 多租户/多校区运营

• 更强的风控与内容审核