宗濂书院 AI+生理学示范公开课。
知识结构化、3D建模、AR交互、智能评测。
让优质教学经验与科研精神更广泛流动。
Knowledge Collaboration
面向知识密集型任务、教学协同和长期反馈的 AI 协同系统。
诺思围绕西安交通大学 AI+生理学项目组织课程资料、学习路径、教学角色和课堂反馈，把复杂学科内容转化为可交互、可追踪、可持续优化的学习过程。
教学内容组织
围绕课程结构、医学知识和教学目标，辅助教师完成资料编排与讲解设计。
学习路径生成
依据知识点依赖关系与学习状态组织课前、课中、课后的连续学习任务。
多角色协同
连接教师、学生、AI助教与教研人员，让备课、教学、评测和复盘保持一致。
长期学习记录
沉淀学生提问、知识点掌握情况和学习反馈，为个性化教学辅助提供依据。
Teaching Loop
教师主导，AI 协同，学生参与。
帮助学生理解机制
通过知识结构、动态可视化、机制拆解和启发式提问，建立完整的生理学知识框架。
减轻教师重复工作
AI 辅助课程设计、资料整理、题目生成、课堂互动和学习反馈。
覆盖教学全过程
贯穿课前备课、课中教学、随堂评测和课后巩固，形成教师端与学生端协同系统。
Core Capabilities
AI助教、机制卡、3D建模、AR交互和大师数字智能体。
AI助教“小袁老师”
保留袁恒老师教学逻辑，通过提示、追问和知识关联引导学生逐步理解因果关系。
AI机制卡
拆解胰液、胆汁、小肠液、分节运动、蠕动和神经体液调节等复杂机制。
3D建模与AR交互课堂
将抽象消化生理过程转化为可视、可交互、可追问的动态内容。
大师数字智能体
基于公开学术成果、生平资料和历史档案，让学生与科研大师开展跨时空对话。
Value
AI 进入教育，不是替代教师，而是服务人的成长。
| 对象 | 价值 |
|---|---|
| 教师 | 减少资料整理、基础题目设计和重复讲解，更及时掌握学生反馈。 |
| 学生 | 将抽象知识转化为可视化、交互式学习内容，获得持续个性化学习辅导。 |
| 高校 | 探索 AI 与医学教育深度融合的新型教学模式，沉淀可复用数字教学资源。 |
| 教育公平 | 降低优质课程和个性化辅导获取门槛，让优秀教师经验突破时间和地域限制。 |
Validation & Progress
以西安交通大学 AI+生理学项目推进课程协同验证。
高校联合场景
围绕宗濂书院示范公开课组织真实课程内容、教学角色与课堂交互。
课程资产沉淀
把知识点、教学资料、3D 内容与课堂反馈沉淀为可持续复用的数字教学资源。
教学反馈闭环
连接备课、授课、评测和复盘，为学习路径与教学改进提供连续依据。
Next Direction
下一阶段聚焦课程资产、学习反馈与跨课程复用。
课程知识资产
沉淀课程结构、知识点关系、教学资料和教师经验，形成可复用教研资源。
长期学习反馈
完善学习记录、课堂评测和个性化反馈，让教师持续掌握学习进展。
跨课程协同
把生理学场景形成的知识组织与教学协同能力扩展到更多知识密集型课程。
Contact & Collaboration
围绕诺思AI建立场景合作与联合验证。
欢迎产业客户、技术伙伴与学术机构围绕真实任务、数据接口、联合试点和阶段交付展开合作。
Project Routes
GIBIRA 核心项目
继续查看启枢、蜂聚、诺思、非因果律与巨灵，了解 AI Harness 在工程设计、电商增长、教育、认知交互和具身智能场景中的应用。