□钱大可 苏海林

人工智能浪潮下，高等教育正经历着以智能化为核心的深刻变革。嘉兴大学经济学院教学团队依托超星课程平台AI任务引擎，以人工智能技术赋能项目化教学全流程，全方位提升项目化教学质量，助力培育契合时代需求的创新型经济人才。

一、AI任务引擎驱动项目设计精准化

项目化教学往往依赖教师经验进行项目选题指导与设计，存在项目同质化、能力匹配不足等痛点。借助AI任务引擎对学生学情、项目主题与学习目标进行分析，能有效根据学生的知识水平、学习风格等个体差异，实现小组组队、项目创意、任务定制等一系列工作，实现项目设计精准化。在创新创业类学科竞赛中，教学团队运用AI任务引擎对历年竞赛数据、行业趋势及学生能力画像进行整合，通过创新创业项目的机会发现与可视化识别，实现对学生项目选题方向的智能推荐，并要求学生与智能体围绕项目选题进行多轮交互，进一步推动学科交叉组队和机会创意转化等环节有序开展。同时，AI任务引擎的应用也强化了项目设计的可行性分析。通过对创意设计的多维度论证，强化了项目筛选精度，提升了项目设计信度。2024年，团队指导了12个项目组参加大学生“互联网+”、乡村振兴等竞赛，获得省级以上奖项9项。

二、AI任务引擎强化项目实践高效化

项目化教学中，项目资源分散、反馈滞后等问题常常成为学生自主学习与推动项目进程的堵点。为此，针对不同项目类型，教学团队通过构建项目知识图谱，有效串联理论学习、方法应用、实践案例等资源，实现对项目的供给优化。如撰写策划类项目商业计划书时常有市场分析、商业模式设计等内容，由AI任务引擎整合“市场调查和预测”“创业与商业模式”等课程的参考资料和相关典型案例模板进行推送或交互反馈，可以帮助学生快速获取项目推进资源。

同时，AI任务引擎还帮助指导教师承担了项目化教学过程管理的部分工作。任务引擎通过分析进度日志、资源阅读或消耗等信息，识别项目团队及成员的任务进程，以任务主线预警、资源推送等方式推动团队完成阶段性任务。在跨学科合作时，任务引擎还能根据学生专业背景与项目需求，自动生成最优协作方案，建立周进度同步机制。团队借助AI任务引擎，加速项目迭代，有效地提升了研究文本质量。团队2024年指导的4个案例研究类项目全部获得省级奖项。

三、AI数据评估助力项目评价科学化

项目化教学评价是项目学业成果质量提升的关键。传统的形成性评价加总结性评价的方式往往由于评价主体单一、重知识轻能力等问题难以发挥以评提质的作用。在AI任务引擎中，智能体的应用解决了评价主体单一问题，改善了评价主观性强、反馈滞后等状况。同时，团队还结合一些专业性的评价标准训练智能体，进行多维度数据采集，增强过程性评价能力。比如，在知识维度，针对创新创业类项目设定商业逻辑评估、种子市场定位评价标准；在技能维度，以项目执行数据分析，强化团队协作、资源整合等要求。

除对项目进行评价反馈外，AI任务引擎还能通过项目化教学的可视化展示，直观呈现项目从创意萌发到成果获取的全周期，让教学团队更清晰地捕捉教学环节及资源配置中的不合理之处。这为团队进一步优化和扩展项目化教学模式提供了有力支撑。目前，团队正将AI任务引擎应用于常规课程实训、产教融合协同育人等项目进程中，并探究相应的项目化任务驱动模式。

（作者分别系嘉兴大学经济学院教师、嘉兴大学教师发展中心主任）