随着“人工智能+”行动持续深化，教育数字化正从“应用尝鲜”迈向“系统升级”。无论是高校、职业院校，还是培训机构、政企培训主体，在推进AI转型过程中都面临共同挑战：数据分散，难以联通；应用碎片化，停留在工具层；教学管理更多依赖阶段性检查，缺乏全过程、实时化的监测与预警能力。 内容来自www.chinaedunet.com

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面向这一教育行业变革，中科闻歌推出“智学 EDU Brain”平台，依托自研DOMA决策智能架构，致力于为各类教育主体构建贯通“教、学、管、研”全流程的教育智能底座。与通用AI工具不同，“智学 EDU Brain”并非只提供单一问答或内容生成能力，而是从数据治理、知识组织、模型构建到智能体协同，打通从底层数据治理到顶层业务决策的完整链路，让AI真正“懂教育、会协同、能落地”。 内容来自www.chinaedunet.com

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具体来看，在“教”的场景中，平台通过“智教助手”为教师提供智能备课、智能组卷、数字人建课、虚拟助教答疑等能力，帮助教师从重复性案头工作中解放出来，把更多精力投入教学设计与课堂创新；在“学”的场景中，“智学引擎”可通过学前诊断、学中导航和学后优化，帮助学生形成全景学习画像，让学习从“题海战术”走向“精准做对题”；在“管”的场景中，“智管中枢”可实现教学资源全量预检、课堂状态实时巡检、关键指标异常预警和考试作弊检测，推动教学管理从“事后追溯”走向“实时响应”；在“研”的场景中，“智研助手”则围绕文献综述生成、科研情报问答、全链路科研辅助和成果聚合管理，帮助师生将更多精力回归科研创新本身。 内容来自www.chinaedunet.com

作为平台底座的DOMA决策智能架构，由数据层（Data）、本体层（Ontology）、模型层（Models）和智能体（Agents）层构成。它不仅能打通学籍、课程、教学行为等多源数据，构建统一的数据底座，还能通过教育知识体系和本体网络，让AI理解学科逻辑、学生认知规律和教学管理规则；再结合“雅意知识增强大模型”与多智能体协同能力，实现对备课、教学、评价、科研、治理等流程的深度支撑。某种意义上，DOMA让AI不再是教育场景中的“临时工具”，而成为长期嵌入校园业务流程的“常驻助手”。

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目前，“智学 EDU Brain”已在多类教育场景中落地。某“双一流”院校依托该平台完成“教、学、管”全链路AI赋能，构建2万余门智慧课程知识图谱和30个教育专用数据集，AI智能组卷时间缩短90%，课程建设效率提升5倍，学情预警与干预效率提升80%，资源上线审核周期从5个工作日缩短至1个工作日。中国石油大学（华东）基于“雅意知识增强大模型”打造石油行业专属学术科研大模型，并部署教学科研一体机，实现单篇核心文献深度解析时间从2.5小时缩短至30分钟，石油勘探实验报告生成效率提升5倍，大模型在石油专业领域的内容生成准确率从60%提升至92%。重庆工业职业技术大学则通过“AI实训一体机”及配套教学方案，为师生提供开箱即用的大语言模型实训环境，帮助学生在贴近真实产业场景的环境中掌握大模型开发与部署能力。

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目前，“智学 EDU Brain”平台已落地天津大学等十余所高校，并技术助力相关机构推出社会化AI培训项目，覆盖智慧教学、AI实训与科研辅助等场景。依托DOMA决策智能架构，中科闻歌正推动AI从“单点辅助”迈向“全局协同”，从“工具应用”迈向“能力建设”，为教育高质量发展和创新人才培养注入持久动能。

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