启智杯 · AI 应用成果挑战赛

任务背景

学习集市是高等教育生态下的重要学习场景，重点服务大学生自主学习、项目学习、AI工具学习、职业能力学习和课程之外的能力成长。第一期启智杯应围绕“大学生想学什么、如何拆解学习任务、如何记录学习过程、如何形成学习成果、如何展示和共享优质学习任务包”形成AI原生应用样板。

任务目标

参赛团队需开发一个面向大学生自主学习和项目学习的AI学习集市平台，支持学生发布学习目标，AI自动生成学习任务包，并支持学习过程记录、AI学习陪伴、成果提交、成果展示和优秀任务包共享。

核心功能要求

1
学习目标自定义发布模块
2
多维度目标创建：学生自主输入学习主题、学习周期（日/周/月/学期）、学习难度、预期成果（掌握技能/完成项目/通过考试/产出论文）、可用学习时长、适用专业方向，支持纯自主录入、模板快速复用两种模式。
3
目标智能校验：AI自动校验目标合理性，针对目标过大、模糊、周期不合理等问题给出优化建议，规避无效学习规划，帮助学生落地可执行的学习目标。
4
目标分类标签管理：自动区分自主学习（通识技能、专业课巩固、考证备考）、项目学习（课程项目、科创竞赛、科研课题、毕业设计）两大核心类型，支持自定义标签归档，方便后续统一管理。
5
AI智能学习任务包生成模块
6
全维度任务智能拆解：基于学习目标、周期、难度，自动拆解为阶段任务、每日任务、子知识点任务、实操项目任务，层层递进，适配理论学习和项目实操不同场景。例如项目学习可拆解为调研、方案设计、代码开发、调试优化、成果整理等分步任务。
7
任务包智能化配置：每个任务包自带知识点大纲、学习顺序、重难点标注、参考资料指引（网课、文档、开源资源）、实操要求、考核标准，完整可直接落地执行。
8
任务包自定义微调：支持学生手动增删任务、调整任务周期、修改任务难度、替换学习资源，兼顾AI智能生成的高效性和学生个性化需求。
9
模板化任务包沉淀：AI针对高频学习场景（Python入门、大创项目、高数备考、毕业设计撰写等）预制通用任务包，学生可直接选用修改，快速启动学习。
10
全流程学习过程管理模块
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任务进度动态管理：支持任务打卡、待办提醒、延期申请、完成状态更新（未开始/进行中/已完成/暂停），可视化展示整体任务包完成进度。
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学习轨迹自动记录：系统自动留存学习时长、任务完成记录、知识点学习记录、修改调整记录、阶段性学习日志，无需学生手动复盘，自动生成个人学习档案。
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项目式学习专属管控：针对团队项目、科创项目，支持分工记录、阶段节点验收、项目问题记录、迭代优化记录，适配大学生团队项目协作学习场景。
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阶段性学习复盘：AI每周/每阶段自动生成学习复盘报告，总结完成情况、未完成原因、薄弱知识点，给出下一阶段学习优化建议。
15
AI全天候学习陪伴模块
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实时智能答疑解惑：支持知识点提问、错题解析、概念解读、代码调试、论文句式优化、项目问题排查，秒级响应，适配各科学习与项目实操问题。
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个性化学习督促：根据学生学习节奏，智能推送学习提醒、薄弱点强化任务、知识点巩固练习，杜绝拖延，适配学生个人学习节奏。
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思路引导而非直接代做：严格贴合学习本质，针对作业、项目、难题，仅提供解题思路、框架、方法指引，不直接输出成品，锻炼学生自主思考能力。
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学习成果提交与管理模块
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多类型成果提交：支持文档、PPT、代码文件、实验报告、项目演示视频、思维导图、学习笔记、论文初稿、作品设计等全格式成果上传提交。
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AI成果智能初审：自动检测成果完整性、贴合度、薄弱点，给出优化修改建议（如内容完善、逻辑优化、格式修正、项目漏洞修复），提升成果质量。
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个人成果档案归档：所有学习任务、过程记录、最终成果自动归档至个人主页，形成终身可查的大学生学习履历，可用于评优、简历佐证、学习复盘。
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成果迭代管理：支持同一项目/学习成果多次迭代上传、版本留存，记录学习优化全过程。
24
学习集市展示与共享模块
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优秀成果公开展示：筛选优质个人/团队学习成果、项目作品、学习复盘，搭建公开展示广场，支持全校学生浏览、借鉴、点赞、收藏。
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优质任务包共享流转：学生可将自己实操优化后的AI任务包、自制学习规划包公开共享，支持其他学生一键收藏、复用、二次修改，形成学习资源沉淀。
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资源评分与筛选：对共享的任务包、学习成果设置评分、评论、收藏数据，智能推荐高分、高适配的优质学习资源，过滤劣质内容。
28
个性化集市推荐：AI根据学生专业、学习目标、学习进度，智能推送适配的优质任务包、同类学习成果、同方向学习者，实现精准匹配。
29
配套基础核心功能
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校园账号登录：支持学号/校园统一认证登录，适配高校校园场景，保证用户真实性。
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个人中心管理：个人资料、学习数据统计、任务记录、成果档案、收藏资源、消息通知统一管理。
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权限与隐私设置：支持成果/任务包公开、私密、仅好友可见等权限设置，保护学生学习隐私。
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数据可视化统计：个人学习时长、任务完成率、知识点掌握情况、项目成果数量可视化展示，直观呈现学习成长。

提交成果要求

成果类型	最低提交要求
作品级	①成果完整性：需提交最终成品文件+基础学习总结（笔记、复盘、练习成品任选其一），无空白、无半成品内容，可直观展示本次学习的基础产出。 ②过程完整性：至少完成对应AI任务包80%以上基础任务，留存基础学习轨迹记录（打卡记录、学习时长、简单过程日志）。 ③内容规范性：无严重格式错乱、无抄袭搬运、无无效凑数内容，贴合本次学习目标主题。 ④上架适配：仅支持个人存档、平台基础展示，不参与优质资源推荐，适合新手入门学习成果提交。
产品级	①成果标准化：在项目级成果基础上，完成产品化优化，包含界面优化、交互完善、代码规范、功能容错处理，整体成品稳定可用，无明显体验问题。 ②文档标准化：提交标准化产品手册，包含使用教程、环境配置、功能介绍、常见问题、版本更新说明，文档逻辑清晰、格式规范，可直接指导他人复用。 ③任务包优化：基于原生AI任务包，完成自定义迭代优化，补充专属实操经验、避坑指南、拓展知识点，形成可复用的优化版任务包。 ④体验与稳定性：成品运行稳定，适配通用使用场景，具备基础通用性，不局限于个人单次学习使用。 ⑤上架适配：可上架集市优质资源区，平台优先推荐，可作为评优、竞赛、简历核心佐证成果。
商品级	①成果可交付：完全标准化、成品化，具备对外交付能力，可直接为其他学生、学习者提供服务（可复用工具、完整教程、定制化任务包、成熟项目模板等）。 ②体系化配套：除成品、手册外，配套完整教学/服务体系，包含案例演示、实操视频、答疑指南、更新维护机制，形成闭环服务能力。 ③原创与价值性：核心内容为原创迭代，具备差异化价值，区别于通用基础资源，可解决特定学习痛点、项目难点，具备流通价值。 ④合规完整性：完成平台合规审核，无版权问题、无违规内容，明确成果使用权限、复用规则、免责说明。 ⑤流通适配：支持集市付费/免费精品流通、授权复用、二次开发，为平台核心标杆成果，纳入平台优质资源库重点沉淀。
项目级	①成果完整性：需提交全套项目成品+完整项目文档，包含项目源码/成品文件、需求说明、实现思路、功能模块介绍，可独立查看、运行、复现。 ②过程完整性：100%完成AI任务包核心任务，留存全阶段过程记录（阶段打卡、问题记录、迭代修改记录、团队分工记录（团队项目）），无关键流程缺失。 ③复盘完整性：提交专属项目复盘报告，包含重难点总结、问题解决方案、个人收获、待优化方向。 ④落地要求：项目可正常运行、功能可正常实现，无核心bug、无功能缺失，满足项目初始学习目标。 ⑤上架适配：可上架学习集市普通板块，支持其他学生借鉴学习、复用参考，计入个人项目履历档案。

建议奖励规则

成果等级	奖励建议	说明
作品级	2k-5k	1. 完成可交互演示原型，完整覆盖「学习目标录入→AI 生成任务包→学习记录、AI 陪伴、成果提交、成果展示」核心流程； 2. 输出原型说明文档、交互流程图、功能设计方案； 3. 无完整后端部署，仅做界面与业务逻辑演示，无法对外开放真实学生使用； 4. 仅完成基础功能 demo，无多任务包实测、无运营配套方案。
产品级	1w-3w	1. 在项目级完整系统基础上完成产品化打磨：优化交互体验、完善权限体系、修复全流程 BUG、增加成果四级分级审核机制； 2. 平台稳定线上部署，内置≥20 套标准化可复用学习任务包，支持成果上传、集市共享、积分激励全链路跑通； 3. 配套标准化产品手册、管理员操作后台、数据统计看板； 4. 完成小范围内部测试，无规模化真实学生试用，暂未形成常态化运营机制。
商品级	3w-5w	1. 达到产品级全部交付标准，且完成≥50 名在校大学生真实全流程试用； 2. 输出完整运营方案：用户增长、任务包激励、集市资源审核、成果评级奖励、迭代更新规划； 3. 收集完整用户反馈，形成多轮迭代优化记录，具备持续运营、对外服务、资源流通的商业化潜力； 4. 全套合规说明、版权说明、资源复用授权规则完善，可对外开放共享 / 轻量化付费流通。
项目级	5w-8w	1. 搭建可本地 / 测试服务器稳定运行的完整系统底座，打通前后端、AI 任务生成接口； 2. 完整落地平台全部核心功能模块，内置至少 10 套可正常执行的真实学习任务包； 3. 输出全套项目开发文档：需求说明书、数据库设计、部署手册、测试报告； 4. 系统可独立部署交付，可作为学习集市正式建设基底，支持后续二次开发迭代； 5. 未开展大规模学生内测，无标准化运营方案。