赛道：AI for Teaching and Learning

Beyond AI：Future Education

人工智能（AI）的快速发展正在为高等教育带来深刻变革。然而，技术的涌现无法自动带来教育的进步和学习的变革。我们不仅要探索AI能做什么，更要追问：超越AI工具本身，未来的教育应当走向何处？未来的课堂、未来的教师、未来的学习，将呈现怎样的面貌？如何超越对AI工具的简单使用，让AI真正融入教学设计、支持深度学习、推动教育生态的整体进化？这是全球高校共同面对的时代命题。

Beyond AI: Future Education——是本届大赛的主题。Beyond AI，意味着超越对AI工具的简单使用与被动跟随，去探索AI如何真正服务于学习的深度发生、教学的创新设计与教师的持续成长；Future Education，则意味着我们所追求的，不只是技术层面的迭代升级，而是以AI为契机，重新思考高等教育的价值取向、育人逻辑与发展路径。基于这一主张，第三届全球数智教育创新大赛设立AI for Teaching and Learning赛道，由北京大学、中山大学、复旦大学、西安交通大学等联合发起，面向全球高等院校及研究机构，征集已在真实教育场景中落地实施、成效可验证的AI教育创新实践。

本赛道面向全球高等院校及研究机构开放，机构、教师与学生团队均可参赛。获奖成果将在北京论坛（2026）数智教育专题论坛上公开展示，并通过DI-IDEA Hub在线展示和出版案例集等形式进行全球传播。符合质量标准的案例经同行评审后，将以开放获取方式（CC-BY 4.0）发表。

本赛道设如下四个赛组，参赛者可从下列赛组中任意选择其一。参赛项目须已在真实教育场景中实施，并汇报其实施与评估情况，不接受仅停留在构想或演示层面的方案。

赛组一：AI教育智能体（AI Agent for Education）

征集已开发或正在应用的AI教育智能体系统，强调技术方案的完整性与教育效果的可验证性。申报系统须已稳定运行6个月以上，并提供系统技术方案、用户使用数据（如活跃用户数、使用频次、覆盖课程或场景数等）及用户反馈报告。涵盖但不限于：智能助教与教学助手、智能学伴、学情诊断与预警系统、智能评价系统、学科垂直大模型应用、科研辅助智能体等。

赛组二：AI教学创新实践案例（AI-Enhanced Teaching Innovation）

征集高校教师在课程教学中深度融合AI的创新实践案例，强调教学设计的创新性与学习成效的实质提升。案例须已完成至少一个完整实施周期（一学期或一个教学周期），并提供教学实施方案、学生学习成效数据及教学反思。涵盖但不限于：AI深度融入的课程整体设计、AI赋能的实验教学创新设计、基于AI的个性化与差异化教学、AI赋能的翻转课堂与混合式教学、AI驱动的评价创新、AI辅助的项目式与跨学科教学、AI素养与批判性思维培养等教学案例。

赛组三：AI赋能教师发展案例（AI for Faculty Development）

征集高校及教育机构围绕教师AI素养提升与专业发展的创新实践案例，重点关注AI在教师能力提升和发展机制创新中的作用。案例须已完成至少一个完整实施周期，并提供培训实施方案、参训教师反馈数据及效果评估。涵盖但不限于：教师AI素养与人机协同能力培训、教师培训与发展支持体系创新、教师发展数据平台建设、AI伦理规范与教师角色转型等实践案例。

赛组四：AI赋能学习创新案例（AI-Enhanced Learning Innovation）

征集以学生为主体的AI学习创新实践案例，聚焦使用AI创新个人或群体学习方式、发展专业学习能力、解决学习难点问题等。案例须已完成至少一个完整实施周期（一学期或一个学习周期），并提供学习过程记录、学习成效证据及个人反思。涵盖但不限于：AI支持的自主学习与个性化学习、AI支持的协作学习与团队合作、AI辅助的学术研究与知识生产、AI环境下学习策略与元认知发展、数智时代的批判性思维与创新思维培养等实践案例。

赛组一适合以AI系统或工具为核心成果的团队；赛组二适合以课程教学设计为核心成果的教学团队；赛组三适合以教师发展体系或培训项目为核心成果的机构或团队；赛组四适合以学生学习变革为核心视角的案例，欢迎学生及团队申报。如案例同时涉及多个赛组，请选择最能体现核心贡献的赛组，每个案例限报一个赛组。

DI-IDEA全体成员单位，同时欢迎全球高等院校、研究机构参与。机构、教师和学生均可申报，每个参赛团队最多5名成员。

1. 赛组一（AI教育智能体）：技术团队、教学团队、联合团队或个人申报。

2. 赛组二（AI教学创新实践）：申报人须承担教学职责，个人或教学团队均可申报。

3. 赛组三（AI赋能教师发展）：教师教学发展中心等机构、教师发展项目团队或个人均可申报。

4. 赛组四（AI赋能学习创新）：本科生、硕士生、博士生均可申报，欢迎学生自主申报或师生联合申报。

必备材料：

1. 申报表（按统一模板填写），内容包括：

• 背景与问题：所针对的教育问题或挑战，以及应用AI技术的必要性和可行性；

• 实施方案：具体的措施、技术方案或教学/学习设计、实施步骤、使用资源与时间线

• 创新亮点：与同类实践相比的独特性和原创性

• 应用成效：实施效果数据、应用反馈或第三方评估

• 反思展望：实施过程中的经验教训、未解决问题以及下一步计划

• 推广价值：面向其他院校推广的可行性分析与路径建议

2. 展示视频

视频时长3-5分钟，展示申报材料的核心创新点与实施效果，鼓励配中英文字幕。格式：MP4，分辨率不低于1080p。

可选材料：

图片、海报、教学设计文档、学术论文、系统演示截图或录屏、用户反馈数据、网站链接等辅助材料。

格式要求与版权说明：

所有材料须内容真实、准确、完整，无知识产权争议。鼓励提交中英文双语版本。申报表内容请通过参赛系统填写。

申报表、视频及所有附属材料的知识产权归申报主体所有。提交案例不构成版权转让。联盟享有展示、汇编和组织学术出版的权利。提交至DI-IDEA Hub发表的案例将以CC-BY 4.0协议开放获取。

本赛道分为申报、评审公示以及颁奖三个阶段。

申报：2026年4月28日—8月31日

评审与公示：2026年9月1日—10月31日

颁奖典礼：2026年11月（具体日期另行公布）

*以上时间均为北京时间。组委会保留必要时调整时间安排的权利。

1. 金奖，跨赛组评选，不超过4名，颁发奖杯、证书及奖金30,000元。

2. 银奖，每个赛组不超2名，颁发奖杯、证书及奖金10,000元。

3. 铜奖，每个赛组不超过8名，颁发证书及奖金5,000元。

4. 优胜奖，每个赛组不超过10名，颁发证书。

*奖项等级和奖金取最高授予。奖金均为税前金额，单位为人民币。

• 创新性：技术应用或教学/学习模式是否具有原创性和新颖性，是否提出了值得借鉴的新思路、新方法。

• 实效性：是否有效果提升数据或实证支撑，是否在真实教学/学习场景中验证了其价值。

• 可推广性：做法是否具备在不同院校、学科、文化背景下复制推广的可能。

• 可持续性：是否建立了长期运行和持续迭代的机制。

• 规范性：是否关注了数据安全、AI使用伦理与教育公平等议题。

联系邮箱：aiforlearning@163.com

联系人：姜颖，18601143986