针对《运筹学》课程教学过程中存在资源有限、个性化支持不足等问题，结合人工智能和知识图谱技术，创新性构建了“智能MOOC(IMOOC)”教学场景，开发了基于知识图谱的课程内容结构化模型，利用AI技术打造了智慧教学与学习支持系统，设计了全过程多维度教学评价体系。探索了智慧教学与个性化学习的深度融合，实现了MOOC资源的智能重构，推动了课程的智慧化变革与教学质量提升，为在线教育与智慧教学的深度融合提供了具有参考价值的实践范例。
案例负责人
长聘副教授，博士生导师、国家重点研发计划青年科学家项目负责人，北京高校优秀共产党员，北京理工大学工业与智能系统工程研究所副所长。获得国家教育教学成果奖二等奖1项，北京市教育教学成果奖一等奖1项，北京市教学创新大赛一等奖、北京市优质本科教案、首批研究型课程认证、首批课程思政示范课、国际一流课程对标建设课程。
案例负责人
北京理工大学（珠海）工业工程教研室主任，广东省机械工程学会工业工程分会理事，珠海市工程系列机电专业高级职称评审委员会专家。主持或参与省部级教育教学改革项目4项，获得省部级教育教学成果奖3项。申请专利10余件，发表论文10余篇。
案例负责人
珠海市首批技术管理评审专家库专家，具有15年大型上市公司工作经验的复合型双师型教师。曾获国家十一五规划先进工作者、广东省节能先进个人、珠海市优秀共产党员、优秀创新创业导师等荣誉称号。拥有近50项国家发明、实用新型专利以及3项国家级项目奖励和6项省级科技进步奖。近年来发表论文8篇，参编著作2部。
郝佳
副教授
张永阳
副教授
赖丽娟
高级工程师
AI赋能的《运筹学》研究型课程建设
围绕《运筹学》课程，通过人工智能（AI）、知识图谱和虚拟仿真等技术的深度融合，创新性地构建了“智能MOOC (IMOOC)”典型场景，推进了课程的智慧化革新与教学模式的转型升级。案例在教学内容构建、教学方式优化、学习支持系统开发以及评价体系完善等方面实现了显著突破，主要创新亮点如下：
1. 基于知识图谱的课程内容重构；
2. 智慧教学与个性化学习深度融合；
3. 线上线下融合的混合式教学模式；
4. 科学的多维度评价与反馈机制；
5. 教学资源开放共享与影响力扩展。