大连理工大学软件学院产学研协同育人模式创新与实践探索

大连理工大学软件学院智能辅助教学平台技术文档

1. 平台概述与核心用途

大连理工大学软件学院作为国内软件工程领域的重要人才培养基地，始终致力于整合前沿技术提升教学效率。本智能辅助教学平台（Intelligent Teaching Assistant Platform, ITAP）专为学院的教学、科研及管理需求设计，覆盖课程资源管理、实验环境部署、学生能力评估等全流程，旨在实现教学资源数字化、学习过程智能化、管理流程规范化。

平台核心用途包括：

课程资源整合：支持教师上传课件、实验手册、代码模板等，结合大连理工大学软件学院特色化课程体系（如《工业软件导论》系列课程），实现多模态教学资源统一管理。

智能辅助教学：基于自然语言处理技术提供智能问答、作业批改、代码查错等功能，并集成实验环境虚拟机（参考学院《计算机系统组装与设置》课程实践要求）。

教学过程监管：通过数据分析模块跟踪学生学习进度，生成可视化报告，辅助教师优化教学设计（如中期检查与论文进度管理）。

2. 功能模块与技术架构

2.1 智能课件生成系统

用途：自动化生成符合学院规范的课程材料，支持中英双语及LaTeX排版（参考国际信息与软件学院外文论文模板）。

输入要求：教师输入课程主题、知识点大纲及（PDF/Word格式）。

技术实现：基于星火大模型4.0 Ultra的对话式交互接口，结合预训练的教育领域语料库，生成带代码示例、流程图及习题的课件。

输出格式：PPT、Markdown或PDF，兼容学院推荐的LaTeX模板。

2.2 在线实验环境配置

用途：提供云端编程与实验环境，支持Java、Python、C++等语言，适配大连理工大学软件学院《网络综合实验》等课程需求。

硬件配置：

学生端：4核CPU/8GB内存/50GB存储（满足虚拟机运行需求）。

服务器端：分布式容器集群（Docker/Kubernetes），单节点16核/64GB内存/1TB SSD。

软件依赖：

操作系统：Ubuntu 22.04 LTS或Windows Server 2022。

开发工具：Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm预装镜像。

2.3 学习进度与质量管理

用途：实时监控毕业论文、课程设计的进度，自动提醒关键节点（如开题报告提交、中期检查）。

数据采集：通过API接口同步教务系统数据，结合学生手动提交的任务书、译文等材料。

分析算法：采用时间序列模型预测延期风险，并为导师提供干预建议（如调整任务难度或增加指导频次）。

3. 使用说明与操作流程

3.1 用户注册与权限管理

角色划分：

学生：可访问课程资源、提交作业、使用实验环境。

教师：具备课件上传、作业批改、进度审核权限（需通过学院LDAP统一身份认证）。

管理员：负责系统维护、数据备份及安全策略配置。

登录方式：支持校园一卡通账号、学工号及第三方OAuth 2.0认证。

3.2 智能课件生成步骤

1. 主题输入：在对话框输入课程主题（如“面向对象程序设计”），附加关键词（如“UML图”“设计模式”）。

2. 大纲生成：调用星火大模型接口生成章节结构，支持手动调整。

3. 内容优化：通过内置模板库选择学院标准化格式（参考《技术文档编写规范》），或导入自定义CSS样式。

3.3 实验环境部署指南

1. 环境申请：学生通过平台提交资源需求（CPU/GPU/内存）。

2. 镜像选择：从预置列表中选择适配课程的镜像（如“Java Web开发环境”含Tomcat 10/MySQL 8.0）。

3. 远程访问：通过SSH或Web终端连接，支持代码调试与结果实时反馈。

4. 配置要求与兼容性

4.1 硬件配置

最低配置：

客户端：Intel i5/8GB内存/256GB硬盘，支持虚拟化技术（VT-x/AMD-V）。

服务器：戴尔PowerEdge R750（双路Xeon Silver 4310/128GB DDR4/RAID 5）。

推荐配置：

客户端：配备NVIDIA RTX 3060显卡以支持AI模型本地推理。

服务器：华为Atlas 800训练集群（用于大规模并发实验请求处理）。

4.2 软件环境

操作系统：Windows 10/11、macOS 12+、Linux发行版（CentOS 7.9+/Ubuntu 20.04+）。

依赖库：Python 3.8+、JDK 17、Node.js 16.x，需预装Anaconda及Docker Desktop。

数据库：MySQL 8.0集群（主从复制架构），Redis 6.2缓存服务。

4.3 网络与安全

带宽要求：单个实验环境会话需保障5Mbps上行带宽，百人并发需配置万兆光纤。

安全协议：

数据传输：TLS 1.3加密，IP白名单限制访问（参考学院校外毕设申请的安全协议）。

权限控制：基于RBAC模型实现细粒度权限管理，日志审计留存180天。

5. 应用案例与成效

5.1 毕业论文全流程管理

大连理工大学软件学院2025届本科生通过平台完成开题报告提交、外文翻译查重、中期检查材料归档，系统自动检测格式错误（如编号缺失），较传统流程效率提升40%。

5.2 工业软件课程实践

在《工业软件导论》课程中，教师利用智能课件系统生成含CAE仿真案例的PPT，学生通过云端实验环境操作ANSYS模拟，数据直接同步至平台进行评分。

5.3 国际化教学协作

国际信息与软件学院借助多语言支持模块，实现中日英三语论文撰写与答辩材料生成，外籍教师可通过Canvas LMS集成接口远程参与指导。

6. 与展望

大连理工大学软件学院智能辅助教学平台通过深度融合AI技术与教育场景，显著提升了教学资源利用率与学生创新能力。未来计划扩展至AR/VR实验模拟、区块链学分存证等方向，持续引领软件工程教育数字化转型。

（220，符合学院技术文档规范）

注：本文内容基于大连理工大学软件学院公开教学管理文件及技术规范，结合智能教育平台开发实践撰写，具体实施需根据实际需求调整。