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【结果公示】 大连理工大学专业建设建设服务，知识点教学设计服务等工作，推动数字化教育的AI化并帮助学校提升教学质量采购结果公示（项目编号DUTCHT-2601070）
招标详情
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【结果公示】 ****大学专业建设建设服务，知识点教学设计服务等工作，推动数字化教育的AI****提升教学质量采购结果公示（项目编号：****）
发布时间：2026-04-22
1.项目名称：专业建设建设服务，知识点教学设计服务等工作，推动数字化教育的AI****提升教学质量
2.项目编号：****
3.成交单位：****
4.成交金额: 300,000CNY
5.公 示 期: 2026年4月23日至2026年4月25日
6.联系方式：
****中心 邮箱：cgzbdlut@dlut.****.cn
7.采购清单：
| 序号 | 产品名称 | 服务内容 | 数量 | 单价 | 金额（元） |
| 1 | 微专业群深度建设 | 1 展示及报名 1****学校定制化门户页面，在原有 “本校微专业项目” 展示基础上，新增学院特色模块，****学院微专业师资团队（校内主讲教师 ）、优秀学生作品（建筑设计、AI 艺术创作等）、微专业成果展示（案例、就业 / 升学案例），强化学院品牌形象；2）支持学生查看精细化招生简章，除获取报名方式外，新增 “课程试听片段”“师资介绍视频”“微专业培养路径图”“历届学生评价”，帮助学生全面了解项目价值；3）支持学生线上直接报名；4）完成《AI 艺术创意与策划》《AI 艺术设计基础》《AI 与交互设计实践》《AIGC 工具与应用》《交互设计与人工智能》《AI 动画与视频制作》六门课程的深化建设，新增建筑与艺术行业案例、学院教师专属讲解模块，优化课程内容针对性；5）新增 2 门特色拓展课程《AI 建筑可视化设计》《文创 IP 与建筑空间融合实践》，丰富微专业课程体系，实现 “基础 + 拓展” 分层教学； 2 学校门户微专业管理 1****学校门户专属微专业管理模块，在原有功能基础上，新增 “角色权限分级” 功能，****学院需求为教学负责人、辅导员、授课教师分配不同管理权限，保障管理安全性与针对性；2）支持在后台进行项目的配置和信息维护，除查看项目基本信息、项目开设情况、项目选课情况外，新增 “项目进度可视化” 功能，直观展示各课程开课进度、学生完成率、考核情况，一键掌握项目整体运行状态；3）支持 “选课限制设置”（按专业、年级限制选课人数）、“选课冲突提醒”、“补选 / 退选管理”，优化选课管理，同时支持查看选课学生详细信息（专业、年级、成绩等），便于针对性教学；4）支持导入学生名单（可批量导入、单个添加 / 删除），除查看整体学习情况外，新增 “学生学习预警” 功能，对学习进度滞后、作业未完成、考核不合格的学生自动提醒管理人员，便于及时干预；5）支持导出精细化学生成绩单（含线上成绩、线下成绩、综合成绩、平时表现等），可按课程、按班级、按个人导出，同时支持导出 “学生学习行为分析报告”，为教学评估提供数据支撑；6）后台新增数据仪表盘，实时展示选课人数、学习进度、考核通过率等核心数据，无需手动导出即可直观掌握项目动态；7）新增智能化管理功能：自动统计各课程平均成绩、学生完成率、作业优秀率等数据；支持管理人员按班级、按课程精准推送通知；对系统故障、报名异常、成绩异常等情况自动预警，保障项目平稳运行。 | 1 | 50,000 | 50,000 |
| 2 | 专业图谱特色智能体建设 | 1 多****数据中心 ****大学艺术与科技专业大模型的数据基础，本项目结合专业人才培养与自主知识体系建设需求，整合各类相关数据，通过适配性技术处理构建专业知识库，为专业教学改革与决策优化提供数据支撑，其核心构成包含四大类知识库。 行业需求知识库基于产业相关信息经规范化处理形成，聚焦艺术与科技行业发展态势与人才需求导向，为专业建设决策提供外部需求参考，其中涵盖产业动态数据库与岗位能力数据库，分别收录艺术科技行业相关政策导向与发展趋势、梳理艺术科技领域典型岗位的能力要求与人才特征，为专业布局调整和岗位能力标准制定提供支撑。 对标专业知识库整合同类院校相关对标信息，为专业规范化建设、对标提升及特色打造提供参考依据，保障人才培养质量达标，目标体系共差数据库与课程体系共差数据库作为其核心组成，分别通过对比标杆院校与本校培养导向、课程相关设置，明确差异与共性及课程建设的优势与改进方向，为培养目标与课程优化提供参考。 专业培养知识库与专业教学**知识库共同构成专业内部教学支撑体系，其中专业培养知识库整合专业教学核心要素，经标准化处理后形成专业数字化知识**，统筹管理历版培养方案并梳理模块化课程信息，为教学改革和课程管理提供支撑；专业教学**知识库整合各类教学相关**，覆盖专业核心教学内容，通过构建专业专业建设和整合数字化教学**，为教学优化、个性化学习及专业建设成果沉淀提供保障，通过上述四大类知识库建设，将构建起艺术与科技专业教学改革的数据支撑体系，推动教学**优化与个性化学习服务落地，助力人才培养质量提升。 2 专业AI智能体群组 依托四大核心知识库构筑的底层数据引擎，系统构建了覆盖专业建设全流程的AI智能体群组。该群组以大语言模型与多智能体协同技术为核心，围绕行业需求调研、培养方案制定、课程开发、教学实施、质量评价等关键环节，配置了行业数据分析、方案设计、课程建设、教学支持、达成分析等垂类智能体，实现多源数据融合分析、多角色协同决策，使AI助手深度嵌入专业建设的每一个环节。各智能体既可独立响应特定需求，也可高效协同联动，形成“数据支撑—智能分析—决策输出—落地执行”的闭环应用体系，并围绕教学管理全流程整合为管理端、教师端、学生端三大核心应用场景。四大知识库为智能体群组提供结构化、精准化的数据支撑，确保其分析决策贴合专业实际；智能体群组的协同运作则将静态知识转化为动态服务能力，实现数据对专业发展的深度赋能。最终，通过构建“处处有AI、时时可协同”的专业建设智能体生态，在专业建设层面显著提升效率与决策科学性，在师生赋能层面为教师提供从备课到评价的全过程智能支持、为学生提供从入学规划到就业指导的全周期陪伴服务，以“人机协同”新模式助力个性化成长与精准赋能，为本科专业智能化升级提供坚实支撑。 | 1 | 100,000 | 100,000 |
| 3 | ****中心建设 | 1.专业定位及方案设计 专业特色化发展定位分析 将学校专业初步定位与区域经济发展战略精准对接，分析专业特色化发展路径，形成《专业特色化发展定位分析报告》（含差异化定位策略），明确专业建设方向与竞争优势。 个性化调研方案设计 结合专业人培方案、校企**数据等核心资料，通过3-5轮深度研讨，形成《“一专业一策”调研解决方案》，确保后续调研精准聚焦、**高效配置。 2.外部需求调研分析 就业需求调研 产业重点领域库构建及就业方向建议 基于主流招聘平台及目标企业JD数据，运用AI大模型技术，输出《产业人才需求报告》，构建产业重点领域动态数据库，精准锁定与专业紧密相关的行业风口领域，为专业设置调整提供实时数据支撑。 重点企业库画像 构建 依托网络爬虫技术定向采集**及区域头部企业招聘信息，构建《**及区域重点企业画像库》（含企业分布、招聘活跃度、岗位需求等10余项指标），清晰呈现校企**靶向与就业目标企业清单。 核心目标岗位库及能力图谱构建 运用智慧树AI行业岗位聚类大模型，基于海量JD数据与人工校准，形成15-20个《核心目标岗位精准人才画像》（知识、能力、素质三维度拆解），使培养目标与岗位需求实现零时差对接。 课程体系与岗位需求匹配度分析 运用智慧树AI行业岗位-专业培养匹配大模型，逐一匹配分析核心岗位能力与现有课程大纲，生成《课程体系与岗位需求匹配度分析报告》，智能识别课程缺口与冗余，为课程优化提供精准依据。 AI岗位能力需求动态监测智能体 对接主流招聘平台及行业数据库，构建AI岗位动态监测智能体，实时追踪岗位发布量、薪资变化、能力要求演变，自动识别岗位增长与衰退等信号，辅助人才培养方向前瞻布局。 对标专业调研 对标高校筛选及专业人培分析 系统搜集国内与国际共8-10所对标院校核心资料，经标准化处理后建成对标院校标准化对比数据库，清晰定位本校优势与差距。 AI多维度对比分析同层次高校 运用AI技术从培养目标、课程结构、学分分布等多维度进行量化对比，形成《多维度对比分析报告》，精准识别本小特色课程与共有课程，并提出本校建议新增方向、并输出课程体系优化策略。 AI对标专业调研智能体 基于各高校专业建设数据，构建对标专业分析智能交互系统，智能提炼各校建设模式差异，结合本校**禀赋，提出专业建设优先级与可借鉴举措建议。 3.人才培养方案数字化解析 人培数字化解析与结构化呈现 运用AI解析技术对现有人培方案进行拆解，转化为由培养目标、毕业要求、教学活动等核心模块组成的可计算、可分析的结构化人培数据模型，将传统文档式培养方案转化为数字化资产。 人才培养目标AI优化建议 结合外部需求调研成果，利用AI决策系统诊断现有培养目标与外部需求的关联关系，形成《培养目标调整方案》，****学校准方向。 课程体系及课程大纲AI优化建议 基于外部调研发现的新技术、新动态，AI诊断课程大纲与外部需求的匹配缺口，形成《课程体系优化调整方案》，协助教师直接输出可落地的课程优化举措，实现“行业需求—教学内容”动态对标。 教学计划AI优化建议 收集整体教学计划，运用AI技术分析教学活动分布、学分学时比例、课程重复度及先修后续逻辑，形成《教学计划修改意见报告》，提出科学调整建议。 人才培养方案AI动态监测智能体 运用智慧树AI培养方案分析大模型，建成专业多智能体协同修订系统，全过程监测培养方案各层级逻辑关联性，实时定位目标偏离或达成不足环节，建立动态质量监控体系。 4.培养方案指导修订建议 人才培养方案指导建议 基于前期行业调研与培养方案数字化诊断结论，咨询团队攥写《专业培养方案优化指导报告》，明确修订路径，靶向施策、助力培养方案修订高效落地、精准适配产业需求。 课程体系优化建议 结合需求匹配分析与前期诊断结论，明确核心课程、特色课程模块等的优化清单与调整优先级，形成《专业课程体系调整建议清单》，重构适配外部需求的课程体系框架，实现课程结构与人才培养目标的动态对齐。 课程大纲优化建议 依据新修订要求，运用AI技术诊断课程大纲与外部需求的匹配缺口，基于AI课程大纲智能体，将外部调研需求实时纳入教学培养环节，协助教师直接输出可落地的课程优化调整方案。 5.专业内容建设 专业内容建设 （结合专业内容模块自行补充：项目图谱/导师图谱/思政图谱/教材图谱等） 智慧课程建设 （结合课程建设标准自行补充） 6.专业运行动态监测 基于三端核心应用场景的专业ai智能体群组 为专业管理者提供决策研判、方案优化与监测支撑，联动人工团队保障落地； 为专业教师提供备课、教学及评价反馈助力； 为学生提供能力画像、分流推荐、个性化学习路径及毕业支撑； 全程凸显人工价值与学生自主决策，赋能教学管理全流程提质增效。 7.教学实施与达成评价 专业达成评价分析 通过系统化数据收集分析、指标占比设置，量化评估毕业要求、课程目标及学生学习成果，实现课程教学的学生数据精细化管理，并借助AI技术生成分析报表与评价报告，简化专业认证评价工作量，形成《课程运行分析报告》、《课程达成评价报告》 8.专业建设年度评价 年度质量报告与改进规划 全面复盘专业年度建设成效与教学运行数据，结合产业技术迭代、行业人才需求等外部动态趋势，系统诊断当前培养体系与未来需求的匹配差距，形成《专业年度建设运行质量蓝皮书》，并输出《下一轮培养方案优化建议》，驱动专业建设持续迭代进化。 | 1 | 150,000 | 150,000 |
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