课程申报是高校教师教学学术发展的重要起点，涵盖一流本科课程、课程思政示范课程、AI赋能课程建设与教学改革专项等多元赛道。虽然不同机构（教育部、省教育厅、学校教务处等）的申报要求存在差异，但其核心框架大同小异：选题论证、立项依据、建设方案、创新凝练、可行性论证，环环相扣。在这一过程中，AI工具（DeepSeek、元宝、豆包等）已深度介入申报全流程，可辅助选题、同类课程调研、框架搭建、语言润色与降重。其角色类似于一位随时待命的科研助理，将申报者从重复琐碎的材料工作中解放出来，使精力集中于课程设计的核心创新。本手册按申报书写作的自然顺序，给出各环节的撰写要点、可直接套用的AI提示词及使用技巧。
一、AI辅助课程申报选题
选题是课程申报的第一道门槛，直接决定申报书的立意高度与竞争位次。核心动作是读指南、定赛道、找切口：仔细研读申报主管部门发布的申报指南，明确申报类型（如国家级或省级一流本科课程、课程思政示范课程、AI赋能课程改革专项等）与评审导向，再结合自身课程基础确定研究方向与选题切口。一个合格的选题应同时满足四个条件：符合申报范围、切口小而深、有明确的课程建设创新点、与政策导向同频。
使用技巧：拿到AI初拟的题目后，先对照申报指南逐条核对申报范围，再按政策依据、问题指向、课程基础三个维度打分排序；若首选项仍不理想，可将该题目回投给AI，追加指令要求其围绕更具体的切口做第二轮细化。
二、申报书的核心组成部分
（一）立项依据
1.课程建设背景
课程建设背景是申报书的基石，其核心内涵在于系统阐述该课程建设提出的现实情境与理论脉络，需清晰界定课程改革所处的宏观政策环境（如国家教育数字化战略行动、人工智能助推教师队伍建设、高等教育数字化转型等）、教育教学发展趋势或行业现实困境及教学研究空白，体现申报者对课程建设领域生态的深刻洞察，为后续建设目标与建设内容奠定逻辑前提。
2.课程建设现状与综述
现状综述要求顶天立地：向上对接国内外同类课程建设与教学研究的最新进展，向下锚定本校该课程的建设基础、学生学情与教学痛点。切忌条目罗列，应提炼出已有研究解决了什么、尚未解决什么、本课程在哪个缺口上切入，使综述成为选题合理性的直接证据。
3.课程建设价值
建设价值一般从理论价值、实践价值、推广价值三个层面展开：理论价值指向课程建设与教学改革对学科教学理论的贡献，实践价值指向对学生培养质量与教师教学能力的实际提升，推广价值指向成果的可复制性与示范辐射作用。价值表述要克制、具体、可核验，避免空泛拔高。
（二）建设目标与建设内容
1.建设目标
建设目标须与选题和核心问题一一对应，采用总目标加分目标的结构。总目标用一段话凝练课程建设的最终图景；分目标按知识、能力、素养或资源、模式、评价等维度拆解。每条目标都要可观测、可考核、可达成，避免出现"提升教学质量"这类无法验证的表述。
2.建设内容
建设内容是申报书篇幅最重的部分，通常涵盖教学内容重构、数字化资源建设、教学模式创新、评价体系改革、师资与团队建设等模块。每一模块都应回答做什么、怎么做、产出什么三个问题，并与建设目标形成清晰的支撑关系。
3.建设重点与难点
重点难点要真实、具体，体现申报者的问题意识。重点通常对应课程建设中最核心、最具创新性的环节；难点则指向资源约束、技术门槛、评价机制等现实制约，并需给出初步的破解思路，体现知难而进的姿态。
（三）建设思路
1.建设思路与技术路线
建设思路要呈现理念、路径、方法、保障的完整链条，技术路线图是核心呈现工具：用流程图把调研诊断、方案设计、资源建设、教学实践、评价改进等阶段串起来，并标注各阶段的关键产出，使评审专家一眼看清整个建设过程如何推进。
2.建设方法
建设方法要与建设内容匹配，常见的有行动研究法、案例研究法、准实验研究法、调查研究法、比较研究法等。每种方法需说明用在哪里、怎么用、解决什么问题，避免方法罗列与内容脱节。
3.建设计划与进度安排
建设计划通常以学期或年度为节点，采用表格呈现阶段、时间、任务、成果四要素。计划要留出充分的实践检验与迭代改进周期，节点成果要可交付、可检查，符合教学年度节奏。
（四）创新之处与预期成果
1.创新之处
创新之处的提炼是申报书的点睛之笔，通常从理念创新、内容创新、模式创新、技术应用创新、评价创新等维度切入。创新点要少而准，一般2至4个，每个创新点须说明新在哪里、为何有价值、如何实现，避免罗列堆砌。
2.预期成果
预期成果要类型多元、载体明确、可考核，一般包括：精品课程资源（慕课、微课、知识图谱、AI助教等）、教材与教改论文、教学竞赛与获奖、学生培养成效（成绩、竞赛、满意度数据）等。成果表述需区分建设期内可达成的与远期辐射的。
（五）可行性分析
可行性分析旨在回答为什么一定能建成，通常从研究基础、团队条件、资源保障、机制保障四个维度论证：前期积累与既有成果、团队结构与分工、平台经费与硬件支持、学校政策与激励机制。论证要摆事实，列出已有的具体成果与条件，而不是空表决心。
三、语言润色及AI降重
（一）语言润色
1.AI规避主观臆断，实现语言客观化、精准化
申报书评审对语言的客观性要求极高，显著提升、极大改善等主观断言容易引发质疑。可借助AI将主观判断改写为可观测、可量化、有依据的客观表述，使每一处论断都能经得起推敲。
2.AI梳理逻辑链条，实现语言连贯化、系统化
申报书常见的问题是段落之间逻辑跳跃、层次不清。AI可辅助识别背景、问题、目标、内容、方法、成果之间的逻辑断点，补全过渡，使全文形成统一的论证链条，读起来一气呵成。
3.AI规范概念表述，实现语言专业化、规范化
同一概念在全文中的称谓应统一，术语使用应规范。AI可辅助统一术语、校正概念口径，使全文表述符合教育学与教学学术的话语体系，体现申报者的学术素养。
（二）AI降重
降重的本质不是机械换词，而是在保持原意前提下的同义改写与结构调整。对申报书中引用他人表述或与既有申报书高度相似的内容，可通过转换表达角度、调整句式结构、概括提炼观点实现合规降重，切忌为了降重牺牲学术准确性。
四、补充说明（AI指令使用技巧）
1.提示词的结构化设计
高质量的AI输出依赖结构化的指令输入，推荐采用角色、任务、背景、约束四要素框架：明确角色（如你是一位课程与教学论专家）、交代任务、提供背景信息（课程、学情、政策语境）、给出约束条件（字数、结构、风格）。背景信息越充分，输出越贴合申报实际。
2.分步提问与迭代追问
不要期望一次提问得到完美答案。建议先让AI生成整体框架，再逐节细化；对不满意的输出，通过追加指令（如把第二点展开、改用数据支撑、语气更克制）进行迭代，每次只提一个明确要求，逐步逼近理想稿。
3.交叉验证与人工核校
AI生成的政策表述、文献信息与数据必须人工核校：政策名称与文号需对照官方原文，文献需核对出处，数据需追溯来源。AI产出只能作为初稿，最终定稿必须经过申报者本人的学术判断与逐字审读。
4.学术伦理与使用边界
AI辅助应定位为工具性辅助而非代写，申报材料的学术观点、研究设计与核心论述须由申报者本人完成。涉及保密或未公开内容时，谨慎使用云端AI工具；使用AI生成内容时，遵循所在机构关于生成式人工智能使用的相关规范，并在申报材料中按要求做好使用说明。