构 能力素质锚定

通过能力图谱、素养图谱、知识图谱构造人才模型，明确岗位核心要求与个人发展素质，形成培养「基准框架」。

立 培养目标落地

锚定培养方向，明确学生毕业时「知识掌握、能力具备、素养形成」目标，确保与专业定位精准契合。

制 培养路径规划

搭建「培养路径骨架」，梳理课程知识点关联逻辑，确保课程内容前后衔接、知识体系完整。

定 教学计划细化

将宏观培养目标拆解到每一个教学周期、课程、环节，转化为具体可执行的教学单元。

专业图谱构建：针对本专业课程进行专业图谱构建，同时支持知识图谱、能力图谱、素养图谱、问题图谱的构建，为人才培养提供支撑，为教学运行提供达成度标准。

知识--课程--毕业要求--培养目标4级别贯通：通过知识点的关联，支撑知识点对课程目标的支撑，通过课程目标和Ilos，支撑毕业要求的达成，实现完整的专业建设。

24小时学科研究员：针对本专业研究方向开展国内外全网大数据挖掘，时刻感知专业发展动向，为人才培养、专业图谱迭代提供支撑。

独创大数据技术：通过「检索→爬取→入库→思考」全流程自动挖掘分析，构建自成长的“学科大模型”，数据主权完全自主。

AI专业分析

基于大数据挖掘结果，结合专业图谱、培养方案开展AI分析，优化图谱模型、迭代培养方案，贴合行业发展趋势。

核心分析维度

覆盖专业发展趋势分析、专业图谱模型迭代、培养方案迭代三大核心维度，数据驱动告别经验主义。

📊 动态学习路径

通过教学思维链工具将思想可视化，提供更易懂的学习路径，适配不同认知水平的学习节奏。

🧠 AI知识分解

自动分解知识主题，辅助发现新学习角度，学生完成学习后自动衍生个性化学习路径资料。

🔗 思维融合创新

融合知识图谱的数据库思维与人类逻辑思维，解决“图谱建得多、用得少”的行业痛点。

课 课前

在线备课、课程框架的搭建、丰富的活动工具，为课堂教学做好全维度准备。

课 课中

在线直播、差异化教学、分组教学、随堂测试、投票点名等丰富的课堂支撑工具，提升课堂互动效率。

课 课后

包括了作业模块、项目任务、AI学伴等丰富的课后工具，实现教学效果的延续与巩固。

课堂工具持续升级：Dolive平台致力于本地化的教学平台的搭建，围绕课堂教学全场景持续迭代工具能力。

基于OnlyOffice工具：实现本地化版本的“雨课堂”，提供课堂签到、随堂测试、点名工具等课堂工具、数据主权握在学校自己手里。

培养方案→Dolive：规划的落地

将P环节实现的“培养方案”“人才画像”转化为可运行实施的教学体系，在moodle中实现落地。

Dolive→数据采集：达成度分析

将Dolive全平台行为数据、成绩数据进行集中采集，为达成度分析环节做数据支撑，做到数据全、标准化。