AI赋能督导巡课系统，北理工的智能化实践范本
督导巡课系统是高校教学质量保障的重要工具，其智能化转型水平对教学督导的效能与深度具有重要影响。北京理工大学数智化教学质量评析服务平台，采用人机协同的AI评价技术，实现教学质量的自动化、全流程督导。目前该系统已覆盖全校314间教室，推动课堂教学向高效化、智能化方向优化，为高校督导巡课系统的落地提供了实践样本。
北理工督导巡课系统，多维度构建质量保障体系
北京理工大学智慧督导系统采用人机协同的AI评价技术，实现高度自动化课堂教学质量评价。通过在线巡课系统实时捕捉课堂全景，预警课堂异常情况。同时以多种评价手段进行课堂督导，融合实时评价、过程评价、综合评价、对比评价多元维度，全流程追踪教学质量动态，生成含个性化改进建议的智能督导报告，助力学校教学质量实现常态化提升。
1.AI实时巡课，异常情况秒级响应
该督导巡课系统实现314间教室全时段在线覆盖，同时为督导专家开通远程巡课通道，打破传统线下巡课的空间与时间限制。系统搭载的智能识别模块能捕捉教师迟到、接打电话等异常行为，触发毫秒级预警，预警信息将一键推送至教务管理平台，支持教务人员远程介入处理，保障课堂教学秩序稳定。这种实时响应机制使教学督导从“事后复盘”拓展至“事前预警+事中干预”。
2.多维评价指标，精准解读课堂状态
多维评价指标为课堂质量诊断提供可靠依据。系统采用多元评价模式，构建涵盖课程组织、教学进度、教学方式等基础维度的评价体系，同时独创学生学习情绪变化评价指标。通过分析学生抬头率、前排就坐率等实时数据，系统可动态研判学生学习状态波动，进而识别课堂教学的优势与不足。帮助教师掌握课堂反馈，为教学调整提供数据支撑。
3.师生动态行为画像，构建教学反思闭环
系统整合全流程教学数据，构建动态更新的师生行为画像，结合课堂视频切片与情绪指数热力图，可回溯学生抬头率骤降、互动冷场等关键节点。基于这些数据，系统形成数据洞察—视频回溯—策略生成的三阶反思模型，将教学问题转化为具体的改进方向，使教学反思从经验总结向数据驱动的优化转变。
4.个性化督导报告，让教学督导成为长期陪伴
系统生成的督导报告包含针对教师的个性化改进建议，同时记录教师的改进轨迹，形成可追溯的教学成长档案。报告体系覆盖课程、学科、院校、教师个人四个层级，构建全场景评价矩阵，使教学督导从单次评估转变为贯穿教师职业生涯的长期支持，发挥以督促教、以导提质的作用。
华栖云方案：北理工实践的技术支撑
北理工督导巡课系统的稳定运行，来自华栖云智能教学评价解决方案的底层支撑。该方案通过技术创新与场景适配，为高校督导巡课系统落地提供了技术保障。
该方案实现了视频流汇聚与智能分析的融合，系统统一汇聚线下教室多路视频流，完成上课画面集中监看，依托AI能力与教学评价专业模型，同步分析授课行为、授课内容、课堂互动等关键要素，实现教学质量的自动化评价，构建诊断—评价—提升的闭环。
方案亮点：
- 创新大模型与教学评价融合
- 全面融合AI及大模型能力，不仅实现常规的课堂行为分析，并首创教学组织过程分析、教学进度分析；
- 与用户共创评价量表 、分析模型
- 联合浙江大学、北京理工大学合作开发了科学完善的评价量表、教学质量评价模型，响应学校实际需求；
- 百万级数据训练
- 基于百万级高校多视角、多维度真实数据集进行教学质量专家模型的训练，评价更稳定、可靠、准确；
- 教室前端设备全兼容
- 已与市面主流录播及监控设备对接，无缝兼容已建教室，无需对教室内设备进行更新，降低建设投入。
从314间教室的覆盖到毫秒级异常预警，从多维评价到个性化支持，北理工的实践展现了督导巡课系统在高校教学质量保障中的作用。华栖云方案通过技术创新与场景适配，为督导巡课系统的规模化落地提供了可行路径。随着教育数字化转型的推进，以AI赋能的督导巡课系统有望成为高校提升教学质量的重要支撑，助力高等教育教学质量实现常态化提升。