《E-*****实验设计技术》智慧课程建设服务
竞价公告(****************)
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说明：各有关当事人对竞价公告内容有异议的，可以在竞价截止时间前通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
*、基本信息
| 竞价编号：**************** | |
| 项目名称：《E-*****实验设计技术》智慧课程建设服务 | |
| 项目预算(元)：***,***.** | 报价方式： 总价报价 |
| 采购单位：****** | 联系人：****** |
| 最少报价家数：3 | 联系电话：****** |
| 联系手机：****** | 电子邮箱：****** |
| 异议反馈：****** | |
| 开始时间：****-**-** **:**:** | 截止时间：****-**-** **:**:** |
*、资格条件
| 资格条件：1、具有类似项目业绩的，“类似项目业绩”指具有知识图谱服务业绩。 2、提供在有效期内的守合同重信用企业证书、企业信用等级证书、质量服务信誉单位证书、合同信用等级认定证书。 3、本项目配备的团队人员不少于10人（包括项目负责人、项目团队等）应具有本科或以上学历，主修专业应包含软件开发与测试或软件工程或计算机科学与技术，要有不低于3年的教育行业服务经验和技术能力。 4、为响应教育部的“慕课西部行计划”，投标人所提供的课程平台在课程运行过程中，能实现与西部高校的同步课堂服务。投标人需提供东部高校与西部高校的慕课西行同步课堂案例。 5、供应商所提供的课程平台，需要具备以下证书： （1）资源中心软件有效的计算机软件著作权登记证书 （2）教程制作和课程设计软件有效的计算机软件著作权登记证书 （3）互动教学质量监控保障软件的计算机软件著作权登记证书 （4）2D全景还原教学软件有效的计算机软件著作权登记证书 6、服务公司没有与高校有官司等案件。 7、营业执照，经营许可证（包括但不限）等证件合法合规。 8、品牌：智慧树 |
*、商务要求
| 付款方式：付款条件：完成建设、运行、交付验收后，凭合同全额发票付款。 付款进度：项目启动支付金额30%预付款，建设完成完成交付支付70%金额。 付款方式：对公转账 | |
| 交付时间： 签订合同后**天送货。 | |
| 交付地址： ******石牌校区。 | |
| 质保期及售后要求：（1）项目实施完成验收合格后起，提供3年免费系统维护。（2）设有稳定可靠的售后服务机构，须提供常设每周5天*8小时服务专线和长期免费技术支持。对采购人的服务通知，这些机构在接服后1小时内响应，2小时内到达现场，**小时内处理完毕，不得影响采购人的正常工作业务。（3）供应商在数智化课程交付后应免费提供*次全面的数智化课程学习及应用培训，时间不少于2小时，并可以根据用户需求，协商进行*次培训。（4）供应商应提供持续的产品研发保证，在系统有更新时进行免费升级服务。 | |
| 其他要求：（1）报价中必须包含：设计方案、应用软件开发、系统软件采购、实施费用、系统集成费用、人员培训费用、质保期售后费用、各种税务费及实施过程中的不可预见费用等。（2）合同生效后之日起提供《数智化课程建设》服务。 | |
| 备注：暂无 |
*、技术要求
| 序号 | 标的名称 | 数量 | 单位 | 品牌 | 是否限定品牌 | 技术要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 《E-*****实验设计技术》智慧课程建设服务 | 1.** | 项 | 无 | 是 | 1.1、服务应达成的整体目标、效果： 1）一门课程完整的知识图谱，从4个维度建设，涵盖课程全部知识点及知识关联。 搭建课程的教学资源层、知识层、问题层以及能力层的四维建设模型。完成课程内容的梳理、知识关系的构建、各类教学资源的结构化关联，以及与问题和能力的衔接。 2）课程知识地图，细分知识颗粒度并予以标注。 详细设计与呈现课程的讲解逻辑，内容划分如概述、引言、案例、实操、训练、总结、练习、思政点、重难点等。 3）结构化的资源，拥有单个知识点学习空间。 直观的呈现课程的知识结构及各知识点之间的联系，帮助学生按图索骥，个性化学习。单个知识点学习包括知识点画像、知识点简介、知识点结构、视频资源、书籍文本资源、网络资源、问题与案例、测试题目等。 4）围绕课程知识图谱/问题图谱/能力图谱，实现基础AI课程运行。 基于知识图谱的搜索、漫游、资源的管理，知识体系的应用，完成数智化课程知识图谱的基础应用，实现精准教学及学生个性化学习。支持通过点击已有节点添加节点，可以添加同级节点，子节点。支持通过在知识地图针对已有节点进行删除。支持通过导入word的形式，导入知识地图节点相关信息，可导入的内容包括：名称、标签、难度、描述。支持通过导入的形式导入知识地图的节点信息，包括节点名称和节点标签，知识地图上各个节点的名称导入格式为XMind，文件大小支持1G以上，节点数量支持10000以上。支持通过点击导出课程地图按钮，导出XMind的形式导入现有知识架构。支持通过精准搜索的形式搜索在当前知识地图下的所有知识以及属性名称。支持从知识图谱资源包选择具体的内容片段快速建立知识点，自动生成知识点名称，比如从资源包选择已有多门MOOC的章节名称、多本电子书本的目录片段和书本内结构化自动识别的概念集片段等自动创建知识点。支持在知识地图展示界面上查看当前知识地图全部内容，同时支持对知识地图进行放大，缩小，定位到课程，展开/收缩节点，全屏显示。支持查看知识地图详情页，在知识地图上点击右键可以对知识地图上的节点进行编辑资源，同时支持在知识地图的节点上设置标签。支持自动生成知识点描述，描述需来源于大模型生成式人工智能提供的描述，描述字数应不少于20字。支持系统根据知识点建设的实际情况生成知识点建设进度，并给予清单协助观测全部建设概况。 5）课程基本信息 支持对于课程的基本信息进行编辑，基本信息包括：负责教师，说课视频，课程封面，课程简介。 6）虚拟教研室 支持根据数智化课程的教学团队自动生成虚拟教研室，虚拟教研室中包含虚拟教研活动介绍与详情，虚拟教研室成员，虚拟教研室牵头单位与虚拟教研室负责老师。 支持现实虚拟教研室成员详情，包含团队成员头像、姓名、简介、职称等。支持根据虚拟教研室教研活动，生成过程化虚拟教研记录 7）课程资源 支持引用慕课平台中的课程资源和教材资源添加到图谱中，其中课程支持整门引用，也支持按照章节引用。 支持课程资源引用界面包括课程名称，课程资源，所属学校等字段。其中学科资源类型不低于100门，总体课程资源数量不低于10000门，总体电子书资源数量不低于20000本。 8）课程相册 支持根据课程建设成果，生成课程的专属成果相册，成果相册生成范围包含；课程体系、课程框架、课程地图、课程图谱等 支持通过控件对课程相册进行详细预览，功能包含：全屏展示、放大显示、缩小显示，退出全屏显示等。 9）知识点编辑 支持编辑知识点名称，知识点名称字数上限不少于30字。 支持编辑知识点别名，知识点别名字数上限不少于30字。 支持设置知识点难度标签，难度应至少分为简单，一般，困难三档。 支持设置知识点认知目标标签，应至少支持设置记忆，理解，应用，分析，评价，创造六级认知目标，并在此基础上自定义填写具体认知目标内容，自定义填写字数上限不少于30字。 支持编辑知识点描述，支持富文本编辑，包括调整字体颜色，字号，字体底色，插入项目符号；支持插入网页链接，支持利用latex数学公式编辑器插入公式。 支持在知识点描述的基础上，自由划选关键词并插入补充词条，关键词限制字数上限不少于10字，补充词条应包括词条标题，词条别名，词条内容，词条内容字数上限不少于100字。 支持基于知识点描述的内容，自动划选关键词并生成知识点补充词条，补充词条内容需来源于该知识点在课程所选教材中的描述，或是该关键词在百科中的描述，描述字数上限不少于20字，结果以文字形式呈现。 支持在知识点中挂载资源，资源支持本地上传，格式包括jpg,txt,doc,ppt,mp4,pdf,rar等常见文件格式。 支持根据标题和全文内容搜索本地上传的学习资源，支持根据标题和全文内容进行本地上传的学习资源推荐。 除本地上传的资源外，平台应提供至少10000门慕课资源，20000本教材资源，以及从互联网上收集的网页资源，网页资源渠道应至少包括中国知网、知乎、哔哩哔哩弹幕视频网，且基于上述资源，提供搜索和推荐服务。 支持在知识点上挂载题目，所有题目应来源于题库，且单个知识点题目限制最高挂载数量上限不少于10道。 支持知识点编辑状态预览，预览界面应与学生端学习知识点界面保持一致。 支持在编辑单个知识点教学资源时，支持通过AI核心算法利用人工智能技术自动推荐知识点相关的教学视频片段、电子教材片段，方便用户快速选择，丰富知识点资源，推荐的资源需要包含资源的名称、来自课程名称、学校名称、教师、章节信息、视频时长、引用状态，对不合适的视频资源可设置“不再推荐” 支持用户手动修改所引用的教学视频片段位置信息，对于视频资源可在视频时间轴上设置知识点片段的开始位置和截止位置，设置时能同时看到视频对应的时间戳；对于电子教材书籍可直接设置对应知识点内容片段的起点和终点； 10） 新形态教材 支持通过系统自动生成知识图谱的知识口令，协助老师补充新形态教材资源建设内容。知识通过系统自动生成知识章节结构图内容。 11）题库 1）题目题干支持富文本编辑，包括内容录入、图片录入、格式刷、字体更改、字号更改，支持插入链接，支持latex公式编辑器，支持上传任意格式附件，题干字数上限不少于1000字。 2）答案解析支持富文本编辑，包括格式刷、字体更改、字号更改，插入链接，支持latex公式编辑器，支持上传任意格式附件，题干字数上限不少于1000字。 3）题目支持至少关联一门课程，关联课程时支持绑定至少一个知识点。 4）题目类型至少包含单选题、多选题、判断题、填空题、问答题、组合题六类。 5）单选题支持设置一个标准答案，支持新增答案选项，答案选项数量限制最高不少于12个，最低不多于2个，选项内容支持富文本，包括格式化、字体更改、字号更改，插入链接，支持latex公式编辑器，选项字数上限不少于50字，支持删除选项。 6）多选题支持设置多个标准答案，标准答案数量限制最高等同于选项个数，最低不多于2个，支持新增答案选项，答案选项数量限制最高不少于12个，最低不多于2个，选项内容支持富文本，包括格式刷、字体更改、字号更改，插入链接，支持latex公式编辑器，选项字数上限不少于50字，支持删除选项。 7）判断题支持设置一个标准答案，选项内容包括“对”和“错”两项。 8）填空题支持设置多个标准答案，标准答案数量上限最高不少于12个，下限不多于1个，答案内容支持富文本，包括格式化、字体更改、字号更改，插入链接，支持latex公式编辑器，选项字数上限不少于100字，支持删除选项。 9）问答题支持设置一个标准答案，答案内容支持富文本编辑，包括格式刷、字体更改、字号更改，插入链接，支持latex公式编辑器，答案字数上限不少于1000字。 10）组合题支持在题目中设置多个题型的子题目，题型至少包括单选题、多选题、判断题、填空题和问答题，子题目数量上限不少于10道，支持调整子题目顺序，支持删除子题目。 11）支持通过word和Excel模板导入的形式新建题目，支持下载导入模板，支持基于模板自动识别试题，并返回识别结果，支持选择部分试题进行导入，支持对识别后的试题进行修改. 12）支持已有题目的查看、编辑和删除，支持批量编辑和删除。 13）支持已有题目的筛选，支持按题目是否有解析以及关联的知识点进行筛选，支持多个筛选项同时复合筛选。 14）支持基于题目ID和题目标题进行搜索。 15）对于单门课程，题库存储数量应不少于5000道。 1.2、服务人员及相应资质要求： 1、高校联盟课程运营商。 2、知识图谱建设1000门以上。 3、服务公司没有与高校有官司等案件。 4、营业执照，经营许可证（包括但不限）等证件合法合规。 1.3、服务工作对象及范围： 1、课程知识图谱内容建设。 2、AI教学应用搭建。 3、平台运行。 4、服务对象： 华南师范大学心理学院《E-prime实验设计技术》-曾祥炎，AI课程平台搭建。 5、范围 华南师范大学心理学院《E-prime实验设计技术》课程AI建设，AI教学应用建设。 教学范围：校内开设本课程专业。校外选课学校。 1.4、服务内容和标准明细： 一.服务内容 1) 包括但不限于E-prime实验设计技术理论知识、课程实验、生产实习等教学及实践内容的研究，构建该门课程完整的知识体系。 2) E-prime实验设计技术教学资源的建设优化，基于课程知识图谱，实现已建教学资源的最大化利用，同时根据课程整体教学需要，进行课程知识点补充、更新、增删的研究及优化。 3）E-prime实验设计技术当前纯线下线上慕课的教学模式与基于知识图谱数据诊断为基础的因材施教教学模式研究对比。 4）E-prime实验设计技术当前章节顺序学习模式与基于知识图谱即时测评为基础的个性化学习的学习模式研究对比。 5）E-prime实验设计技术在人工智能技术的支持下，基于不同学生对所学知识掌握情况的差异，通过自然语言处理、数据挖掘等技术手段，智能生成针对性的习题，随时检测学习过程中当前掌握情况，即时反馈当前所取得的学习成果，并结合“课程地图”可视化定位课程下全部知识点及其掌握情况，主动评估当前学习状态与预期的学习目标之间的差距，促进个性化学习。 二.标准明细 1）基于知识图谱的E-prime实验设计技术数智化课程建设，以“知识”为核心，构建课程全部知识点之间的关联，再链接相关的教学内容，最终建立可视化的知识图谱来展示完整的课程架构，建设完成后，主要的实施范围及推广应用价值如下： 2）基于E-prime实验设计技术课程教学创新的实施应用。 E-prime实验设计技术教学内容广泛，首先开展基于课程本身的知识图谱的建设应用，可以帮助学生快速掌握课程全貌，构建课程的知识体系，同时可以开展该课程的基础AI教学，实现教师的因材施教以及学生的个性化学习。 3）基于E-prime实验设计技术课程思政建设的实施应用。 在课程知识内容梳理过程中，对于知识内容会进行相关思政点的梳理和标注，最终通过可视化的知识网络，可以直观的观测该课程思政点的分布情况，从而能够明确教学过程中育人环节的侧重点以及改进点，促进课程思政与专业课程的有效结合。 4）基于E-prime实验设计技术相关专业内涵建设的实施应用。 5）基于E-prime实验设计技术资源预处理服务 5.1 AI自动预处理 1）知识服务团队将视频资源进行初步云剪辑。 2）支持2本及以上教材/电子书刊OCR识别图文转换。 5.2 AI文本资源预处理 1）支持AI识读，通过NLP算法根据文本语义自动切分文本章节片段，不少于20000字/门。 2）支持将教学资源的概念、术语等内容AI自动抽取，匹配生成知识点。 5.3 视频资源预处理 1）支持基于CNN（卷积神经网络）算法识别视频，实现关键帧抽取，不少于200帧/门。 2）支持按照视频关键帧画面标题碎片化预处理，存入备选数据库。 6）基于E-prime实验设计技术教学运行服务。 1）支持课程学生管理：支持导入学生名单，可查看导入失败学生名单，供老师联系学生及时注册认证用户。可移除导入错误的学生。 2）支持课程运行总体数据统计：可查看课程学习的学生数量、课程的人均学习进度、全部学生已学内容掌握度平均值等数据，并且分析出各个同学的各阶段的合格率情况，人均学习进度分布与平均掌握度分布等情况 3）支持树状知识地图查看学生掌握度：基于课程图谱中构建的树状知识地图，查看每一知识点的平均掌握度。支持放大、缩小、全屏知识地图，支持展开收起树状知识节点，支持搜索知识地图中的知识点。 ▲4）支持网状知识图谱查看学生掌握度：基于课程图谱中构建的网状知识图谱，查看每一知识点的平均掌握度。支持放大、缩小知识图谱，支持搜索知识图谱中的知识点。 5）支持查看学生学习详情：可查看课程内的每位学生的学习详情，包含学生加入课程的时间、课程内知识点的学习进度以及已学内容的掌握度。 6）支持查看知识点学习详情：可查看每个知识点的学生完成率以及近一周的提升情况，可查看每个知识点的平均掌握度以及不同范围掌握度的学生分布情况。 ▲7）支持查看学生个人分析报告：可查看学生的所有知识点学习的平均掌握度、资料总学习时长、总练习时长、总练习次数。可查看学生对每个知识点学习的掌握度以及班级的平均掌握度，用于比较学生在课程内的当前学习水平。可查看学生对每个知识点的资料学习时长、练习时长、练习次数。 8）支持分析每日学习情况简讯：包括今日学生上线数量、老师上线数量、教师团队建设数据，（包括：教授、副教授、讲师、助教等身份）、学生学习相关数据（学生学习总人次、参与学生人数、参与率）。 9）支持分析课程图谱运行成果：分析数据包括稳定运行时长、人均学习进度、平均掌握度、学生学习合格率等。 10）支持分析课程学习变化趋势：分析包括学习人次变化趋势、人均学习进度变化趋势、平均掌握度变化趋势、合格率变化趋势等。 ▲11）支持系统筛选搜索结果内容，搜索结果内容包含学术资料、视频资料、AI大模型智能问答等内容。 ★12）支持对知识点进行学术资料的推荐，包括论文库资料，其中论文库资料可通过AI技术对各类学术资料进行内容描述，同时支持分析问题的学术方向研究分析，包含各位研究方向的研究趋势、相关研究方向、发表趋势分析、知识主题分析等内容，支持系统筛选搜索结果内容，搜索结果内容包含学术资料、视频资料、AI大模型智能问答等内容。支持通过AI对相关主题进行学术资料推荐。 ★13）支持生成知识二维码：支持通过系统自动构建课程中知识点与章节知识点二维码或链接，并可免登录完成知识学习，学习内容包含动态知识图谱、知识点资源、知识点简介、知识点结构关系，资源内容可直接通过手机学习。 ★14）支持和共享课进行对接：支持和共享课进行对接，建立关联关系后，共享课课程主页会出现图谱，学生学习端会出现图谱入口，点击图谱后，进入图谱学习页面。同时在该知识点小程序页面的访问次数会计入共享课的课程访问量中，根据访问时间，算入对应课程对应学期的公开课学习人数，本学期学习人数，累计选课人数。 ★15）支持和翻转课进行对接：支持和翻转课进行对接，建立关联关系后，可实现在课程图谱内创建翻转课，并且将图谱学生直接带入翻转课内，学生可以通过翻转课直接进行图谱的学习，学习完成后，数据会直接同步在教学运行数据里面。 7）基于E-prime实验设计技术教师工作空间 1）支持搭建教师端个人工作空间，提供班级管理、发布任务、教学观测等功能。 ▲2) 支持在教学空间中，快速开启教学活动，教学活动包含：完善课程内容、创建教学班级、发布教学任务、学生自主测试、PPT智能备课、发布课后测验、学生成绩管理、课程教学观测、学生画像分析等相关内容。 3）支持用户通过完善课程内容，进入到课程中，根据教学需求，对已有知识体系进行内容增加、修改、关联等相关操作 4）支持用户根据教学需要，针对学生进行班级创建，创建班级后系统可跟踪班级情况。 5）支持用户发布课前任务相关教学活动，通过教学任务发布，学生了解课前必须掌握的知识点名字、内容及相关掌握情况，老师可实时查看知识点任务学习数据。 6）支持学生自主练习并观测数据，学生可针对每个知识点维度进行题目专项练习，练习内容包含单选题、多选题、判断题、填空题等，并通过系统自动批阅，换算学生对于知识掌握的情况，给予学生响应反馈。 7）支持将知识图谱相关内容与PPT插件结合，辅助老师日常备课。 8）支持教师发布课后测试，测试发布后，根据教师设置，选择对应知识点，并快速组建试卷，完成测试等教学活动。 9）知识教学观测，可通过多个维度进行教学运行观测，如知识点掌握度、学习进度、学生整体数据与成绩等。 10）支持基于学习数据针对学生画像进行分析，分析可从多个维度进行测算，包含知识点掌握度、知识点学习进度、知识点学习时长、知识点学习次数、知识点练习时长、知识点练习次数等。 8）基于E-prime实验设计技术课程图谱学习平台 1）支持知识图谱学习：基于树状知识地图和网状知识图谱，可查看每一知识点的掌握度情况。支持查看网状知识图谱的任一知识节点（包含主题、知识点、属性等）的知识详情。知识详情包括知识节点的标签、别名、描述、视频资源、教材资源、网络资源、知识关系、知识点属性等内容。 2）支持学生通过主题－子主题－知识点模式进行学习：开放传统学习渠道给到学生，帮助学生完成日常学习，学还是那个可通过主题－子主题－知识点的模式直观观看全部的知识点内容与知识点掌握度，并根据个人意愿自主选择学习内容进行学习。 3）支持知识点练习：支持客观题（单选题、多选题、判断题）的自动判断题和主观题（问答题、名词解释题等）的查看学习。 4）支持问题图谱学习：支持以问题为导向的学习，通过“全局层问题——概念层问题——方法层问题”三层问题模型结构，查看解决课程经典问题所需要掌握的知识点。 5）支持能力图谱学习：可查看支撑课程能力目标所需要掌握的知识点或需要解决的问题，帮助学生有目的地学习知识点以提高自己的专业素养和能力。 6）支持个人学习数据查看：可查看当前课程的学习进度以及已学内容的平均掌握度，学生可持续关注自己的学习进度和学习效果。 ★7）支持用户一键登录小程序进行学习：已经进入知识图谱班级的学生，可一键进入微信小程序，对于课程内容进行学习，学习内容包含：动态知识图谱查看、教学任务查看、知识点资源学习、知识点题目练习、考试题目练习等。微信小程序与网页版互通学习数据与记录。 9）支持系统布置教学任务，通过任务包含知识点学习内容，支持学生通过收集完成任务学习并收集学生学习数据进行分析。 9）基于E-prime实验设计技术PPT插件 主流PPT软件图谱插件支持：支持应用PPT插件将知识图谱相关资源加入PPT建设中，PPT插件需支持OFFICE，同时系统支持windows与macos系统，引用的内容包含知识点、问题体系、教学资源、试题资源。 支持用户可，根据自身需要选择手机验证码登录或者微信登录等多种方式完成账号登录流程. 支持进入线下课堂后，教师可通过PPT软件（如OFFICE、WPS等）打开已经与知识图谱关联的教学课件进行课中混合式教学。教学活动包含：签到、点名、课程录音、知识图谱内容学习。 支持PPT教学中，教师可点击插件中的随机点名，系统根据当前班级中已经签到的学生数据，进行随机抽取，随机选择一名班级内的学生，进行后续教学活动. 支持教师查看发布的随堂测验的答题情况，包括题目的参与人数、正确率、每个选项选择的人数，以及每位参与同学的答题记录。 支持教师查看发布的签到的课堂记录，包括已签到学生的姓名、学号、签到时间，以及未签到学生的姓名和学号。 支持教师查看发布的点名的课堂记录，包括已点名学生的姓名、学号、点名时间。 10）基于E-prime实验设计技术AI能力应用 1）AI知识萃取：支持基于课程电子参考书、教学课件、课程慕课视频、学术论文等原始素材，AI快速、准确地提取关键信息并实现结构化处理，初步自动构建课程知识图谱。 2）课程PPT自动构建：支持选取相关知识点，根据知识图谱建设的内容，为相关知识点生成教学大纲，并根据大纲内容自动生成可编辑的ppt课件。 ★3）AI生成知识点教案：支持课程根据预设的课程大纲和知识点，AI准确提取和整合相关知识点，设计出针对性强、互动性高的教学方案，教案包含教学目标、教学重点与难点、教学内容、案例引入、拓展阅读和知识点测评等。 ▲4）AI生成课程思政案例：支持人工智能技术快速分析、整合课程思政教育素材，提取知识点相关思政元素，构建具有思想政治教育特色和教学价值的案例内容，教师可以自由地选择相关的思政案例应用到课程价值教学中 5）AI生成场景问题：支持基于课程相关知识点或知识模块，ai生成符合特定要求的场景和问题，结合实际生活场景或项目场景，引导学生进行理论知识的学习。 ★6）AI知识点自动出题：支持人工智能技术根据课程信息和题库数据生成知识点相关习题，并提供试卷答案分析的功能。支持生成单选题、多选题、判断题、填空题等多种类型习题，确保试卷的多样性和合理性。同时可以将生成的习题加入题库，进行相关试题资源的扩充 ▲7）AI资源发现：支持对知识点进行学术资料的推荐，资源包括且不限于视频、论文、学术报告等。AI实现公开领域、第三方资源的搜索与发现，如校外慕课、学术文献、网站资源等，点击后一键链接跳转。 8）AI写作助手：支持根据提供相关信息自动化生成各类文档、报告、文章，自动生成符合语法规范和语境逻辑的文本内容。 9）AI阅读助手：支持文本的快速理解、摘要提取、关键信息标注。由ai阅读器对于上传的论文、报告等进行全文概括和内容摘要提取，同时支持学生自主进行学习笔记的撰写，并根据ai生成的大纲形成该文献的笔记思维导图，推荐相关资源，辅助教师及学生进行复杂文献的阅读。 10）AI科研趋势分析：支持AI技术对相关知识点的学术方向进行研究分析，包含对相关论文资源的遴选并生成文献的ai概述，相关研究的趋势分析、论文发表、论文主题分布等，以及推荐阅读的论文。 1.5、服务设备、耗材要求： 一、服务设备 1）部署服务平台。 2）服务团队最少五人。 3) 平台运行推广技术服务。 1.6、服务考核验收标准： 1）搭建课程的教学资源层、知识层、问题层以及能力层的四维建设模型。完成课程内容的梳理、知识关系的构建、各类教学资源的结构化关联，以及与问题和能力的衔接。 2）详细设计与呈现课程的讲解逻辑，内容划分如概述、引言、案例、实操、训练、总结、练习、思政点、重难点等。 3）直观的呈现课程的知识结构及各知识点之间的联系，帮助学生按图索骥，个性化学习。单个知识点学习包括知识点画像、知识点简介、知识点结构、视频资源、书籍文本资源、网络资源、问题与案例、测试题目等。 4）基于知识图谱的搜索、漫游、资源的管理，知识体系的应用，完成数智化课程知识图谱的基础应用，实现精准教学及学生个性化学习。 |
*、附件
| 序号 | 附件名称 | 上传时间 | 大小 | 操作 |
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