随着“人工智能+”行动持续深化，高校数字化建设正从“应用尝鲜”走向“系统升级”。面向这一行业变革，中科闻歌推出「智学 EDU Brain」平台，依托自研 DOMA 决策智能架构，致力于为高校、职业院校及政企培训主体构建贯通“教、学、管、研”全流程的教育智能底座。

当前，无论是高等院校、职业院校，还是培训机构，在拥抱AI转型时，普遍面临三大现实挑战：

数据分散，AI难以理解教学过程。学校虽拥有大量高价值数据，但长期分散在教务、学工、在线学习等系统中，难以联动，导致AI难以形成完整的学习画像和教学视图。

应用碎片化，AI停留在工具层。市面上不少AI应用仍停留在单点提效层面，如生成教案、辅助问答等，难以贯通“教、学、管、研”全流程，无法支撑学校系统化升级。

管理滞后，教学质量缺乏实时洞察。许多学校仍依赖听课检查、学生评教和考试分析等阶段性方式判断教学质量，缺乏对教学全过程的实时感知和前置预警能力。

对各类教育主体来说，真正需要的，并不是零散的AI工具，而是一套能够盘活教育数据、理解教学与管理逻辑、贯通“教、学、管、研”全流程的AI体系——以教学提质为核心，以学习精准化为牵引，以治理前置为保障，以就业能力为导向，系统性构建教育数字化与智能化的新底座。

中科闻歌自研的 DOMA 决策智能架构（Data-Ontology-Models-Agents），为各类教学主体打造“有数据、懂逻辑、能思考、会干活”的教育智能基座。它将海量数据转化为结构化知识本体，再以多智能体协同驱动业务流程，打通从底层数据治理到顶层决策的完整链路。

数据层：让校园数据“活”起来。 

打通学籍、课程等静态信息与学习行为、教学过程等动态数据，统一治理、标准化加工，构建教育数据统一底座。

本体层：为AI构建“教学常识”。 

这是区别于通用 AI 的核心优势——相当于为 AI 编写一部“校园百科全书”。将分散数据转化为结构化的教育知识体系，构建知识、能力与教学行为本体网络，刻画学科逻辑与学生认知规律。

模型层：打造专属“教育大脑”。

基于自研“雅意知识增强大模型”，构建面向教学与科研的专业模型体系，支持学情诊断、知识掌握分析、教案与试题生成等智能能力。

智能体层：自主行动的“超级助理”。

六大类 X-Agent 智能体——检索、教学、问答、分析决策、写作、交互——通过多智能体协同，将分析能力转化为实际行动，覆盖备课、教学、科研、评价等教育流程。

从“通用辅助”到“教育专用”，DOMA决策智能架构让AI不再是校园里的“临时工”，而是深度嵌入教育逻辑的常驻专家团队。

在“教、学、管、研”日常教学运转的四大维度中，基于 DOMA 决策智能架构，「智学 EDU Brain」平台提供以下智能化服务：

01 智教助手

告别“熬夜拼教案”，把时间留给教学创新

• 智能备课： 教师只需输入教学目标，系统基于课程知识图谱自动生成结构严谨的教案与课件框架，将备课周期缩短至“小时级”。
  

• 智能组卷： 结合题库标签体系与难度控制模型，秒级成卷，自动生成适配不同能力层级的试卷版本，以前半天才能出完的考卷，现在点几下就搞定。

• 数字人建课： 简单输入讲义脚本，即可快速生成数字人课程视频，实现优质教学资产的沉淀与无界复用。

• 专业AI实训： 针对 AI 大模型等前沿学科“重理论、缺环境”的痛点，提供 AI 教学实训一体化解决方案，开箱即用，全流程辅助专业课的实操教学。

• 虚拟助教答疑： 支持文本、文件、语音多模态交互，结合学习者知识画像生成精准解答，7×24 小时在线辅助教学。

02 智学引擎

告别“题海战术”，让学习有的放矢

• 学前“诊断”：通过 10 分钟微测验，精准识别学生底层知识盲区，定位薄弱环节，让老师”心里有数”再开讲。

• 学中“导航”：基于学生能力画像，自动规划专属学习路径（前置知识→核心题型→关键能力），支持通用与个性化双模式路径规划，个性化学习资源匹配相关性超 80%；Feed 流探索式推荐持续激发学习兴趣。

• 学后“跃升”：持续追踪学习行为记录，动态更新全景学习画像与学习策略，让学习从“盲目多做题”转向“精准做对题”。

03 智管中枢

告别“抽查盲盒”，教管进入“实时决策”时代

• 全量预检：全校教学资源 AI “全量扫描”，自动拦截违规或低质教学内容，保障校园数字资源的规范纯净。

• 实时巡检：AI 实时分析课堂互动热度与教学节奏，全局学情热力图让全校教学状态一目了然。

• 智能预警：当关键教学指标出现偏差时，系统自动触发预警并推送至管理者桌面，实现从“事后追溯”到”实时响应”。

• 考试作弊检测：覆盖考前身份验证、考中行为监控、考后数据异常分析，全流程守护考试公平。

04 智研助手

告别“繁杂案头工作”，让精力回归学术创新核心

• 文献综述生成：支持千篇级文献自动阅读与归纳，快速生成引文可溯源的综述，将文献调研从“月级”缩短至“小时级”。

• 科研情报问答：依托学科大模型实时追踪全球学术态势，支持多轮对话与专业答疑，为课题方向提供精准导航。

• 全链路科研服务：贯穿科研全周期，智能辅助选题挖掘、实验设计及投稿期刊匹配，让学术研究少走弯路。

• 成果聚合管理：自动完成论文、专利等成果的归档与沉淀，动态生成影响力分析报告，实现核心学术资产全景可视。

  
  

「智学 EDU Brain」平台不仅深耕高校核心场景，更能敏捷适配多元教育主体。

普通高等院校：构筑自主可控的智慧校园底座，沉淀各学科数字课程资产，以数据驱动教学创新，提升师生教研效能与治理水平。

职业院校：深耕“产教融合”，依托软硬一体的 AI 实训解决方案，打造还原产业真实场景的实操环境，破解前沿高技能人才培养的“实训荒”。

企业大学/政企培训机构：为组织构建专属行业知识图谱，定制员工技能进阶路径，实现内训体系的知识沉淀与智能匹配，降低内训人力成本。

学术研究机构：面向高校科研人员，「智学 EDU Brain」平台提供覆盖科研全周期的 AI 辅助能力。

中科闻歌助力该双一流院校完成从底层数据资产到前端教学应用的系统化建设，实现教育业务的智能化升级：

从0到1：沉淀专属教育知识资产。

基于全栈国产化信创技术体系，为学校构建2万+智慧课程知识图谱及30个教育专用数据集，形成可持续进化的教育知识资产体系。

落地成效：数据验证“全局智能”。

依托“教-学-管”一体化智慧体系，核心教学与管理环节实现显著效率提升：

• AI 智能组卷时间缩短90%，课程建设效率提升5倍；

• 分钟级学情诊断，个性化学习资源匹配度超80%；

• 学情预警与干预效率提升80%，AI防作弊系统减少约 70%监考人力投入；

• 资源上线审核周期从5个工作日缩短至1个工作日。

在石油行业“新工科”建设和能源科研创新转型的背景下，该校面临科研情报处理低效、专业数据分析复杂、通用大模型专业适配不足等问题。

中科闻歌基于“雅意知识增强大模型”，为学校打造石油行业专属学术科研大模型，并部署教学科研一体机，构建全流程AI辅助科研体系。

项目落地后，研究效率显著提升：

• 单篇核心文献深度解析时间从2.5小时缩短至30分钟；

• 石油勘探实验报告生成效率提升5倍；

• 数据可视化处理周期从3天压缩至4小时；

• 大模型在石油专业领域的内容生成准确率从60%提升至 92%；

• 沉淀5000+篇核心文献知识图谱、200+组实验数据集。

该方案的“行业大模型+科研一体机”模式，同样可复用于化工、材料、生物等垂直学科领域。

面对AI大模型专业人才紧缺、实训环境匮乏的痛点，中科闻歌为该校量身打造“AI实训一体机”及配套教学解决方案：

软硬一体，开箱即练：打破传统机房算力与环境配置的瓶颈，为师生提供开箱即用的大语言模型实训环境，让“课堂上讲的理论，下课就能动手跑通”。

产业级实训，从0到1培育高端AI人才：还原产业级 AI 开发与部署流程，覆盖数据标注、模型微调、推理部署等关键环节，让学生在贴近真实业务的环境中掌握大模型底层原理与实操路径。

目前，「智学 EDU Brain」平台已落地天津大学、中国石油大学等多所高校，并技术助力相关机构推出社会化 AI 培训项目，覆盖智慧教学、AI 实训与科研辅助等场景。

2026 年政府工作报告提出，要持续深化拓展“人工智能+”行动。依托 DOMA 决策智能架构，中科闻歌「智学 EDU Brain」平台正推动AI从“单点辅助”迈向“全局协同”，从“工具应用”迈向“能力建设”——让沉睡的教育数据真正流动起来，为教育高质量发展注入持久动能。