基于大模型建成的农科专业智能知识创新平台，涵盖六大核心模块：

一、“新农科”自主知识体系——AI赋能“知”对农科类专业教材、线上课程、论文、试题库、实验实践教学案例等海量资源进行知识的规范化、结构化梳理和沉淀，增加农业数据科学、智能农业系统、无人机操作与应用等“新农科”教材及课程内容，整合计算机科学和农业科学的内容，如农业编程与算法基础，将“新农科”专业知识聚合组成横向融通、纵向贯通的“知识森林”，形成自有知识库，实现知识的数字化管理、主动推送和智慧应用。

二、农业智慧化实践教学——AI赋能“训”配备先进物联网与AI算法的实验实训平台、设计数字化实验与实习课程，利用VR和AR技术进行模拟教学。搭建虚拟“智慧农场”“智慧牧场”等综合应用场景，将生物系统感测、农业智能装备、智能灌溉与排水、病虫害预测等课程的关键应用技术在综合场景中进行整合与展示，弥补现实条件下实验场景的不足。对接成熟的农业人工智能应用案例，如农田杂草识别、牧场羊脸识别等，让学生在虚拟环境中完成农业种植、养殖项目的规划和执行。通过实时数据收集和分析，将智慧农场中的生产数据（如作物生长状态、土壤湿度、天气数据等）引入课堂，大模型可以为这些数据进行智能化分析，让学生理解和掌握数据驱动的农业管理和决策过程。

三、个性化学习规划——AI赋能“学”通过人工智能技术，将智能体“小侬”训练成精通不同农科领域知识的“学霸”，为师生提供个性化教学辅助，推荐定制化学习资源。在教学中，无感知收集学生学习数据，进行多维度分析，生成报告以指导教学改进并帮助学生精确掌握学习情况。

四、教师智能化教学——AI赋能“教”利用AI技术分析学生学情，为教师提供个性化教学方案和智能化工具，以促进以学生为中心的教学理念转变。AI助教工具包括高质量教案的快速生成、富媒体资源的制作、高质量试题的创建以及作业和试卷的批改。同时，AI技术还帮助教师开发与现代农业相关的智慧课程，增强课程互动性和个性化教学效果，将农作物管理、土壤科学、动物养殖、病虫害防治等内容模块化、结构化，并通过知识图谱呈现出来，方便学生在学习过程中直观理解农业各领域知识的关系和逻辑结构。

五、智能教学评价——AI赋能“评”通过大数据分析，实时评估学生学业表现，提供个性化学习建议。AI技术分析教师教学情况，评估教学质量并提出改进建议和方案。创建学生、教师、课程画像，辅助教学评价。AI结合“五育并举”，重塑评价体系，利用机器学习算法构建测评模型，生成综合成绩和五育画像，支持素质教育。

六、智慧化教学管理——AI赋能“管”大数据分析技术助力提升人才培养方案顶层设计效能，提供专业建设的完成度、重复度、相似度数据。专业对比分析支持专业调整决策，通过构建农科岗位能力模型，明确所需知识、技能、素质，建立人才培养方案数据库，提升方案质量，生成专业图谱，实现企业需求与培养目标匹配。AI通过教学数据挖掘支持开课计划、师资分配等管理决策。