AI教育智能体赋能高校课程建设应用研究——以《软件构造》为例

大语言模型（LLM）与AI智能体正处于发展态势。这一发展态势推动高等教育重新审视既有的教学范式。然而在实际教学场景中，课程体系固有的严密逻辑与学生认知的碎片化状态之间仍存在显著差异。与此同时，学生个性化需求的适配难题与教师个人经验的可持续性瓶颈共同构成当前教学改革的深层障碍。本研究针对上述问题展开分析。本研究结合《软件构造》课程对系统抽象能力的极高要求，选取该课程作为实践案例。利用云犀AI平台的可视化构建能力，本研究构建了一个多智能体协同框架，即由教学设计、代码设计与习题设计智能体共同组成。该框架摒弃单点式与碎片化的工具思维，不仅以大语言模型（LLM）作为核心引擎，而且深度融合检索增强生成（RAG）机制与工具调用机制。其核心逻辑可归纳为通过精细的角色分工与任务分解将教案生成、代码纠偏及合规化评价等工作转化为可工业化产出的“教学流”。在“工厂模式”具体教学实践中，该框架成功闭合一条从顶层逻辑规划出发，经过底层示例构建最终抵达末端习题校验的完整链路。经过课程实践证实，多智能体驱动的教学系统不仅与高校课程建设（以软件工程为例）表现出极强的适配性，而且在一定程度上推动人工智能教育研究从“外置工具”向“课程要素”的范式转型。