大赛简介

为应对数智时代给全球高等教育带来的新机遇与新挑战,北京大学联合全球32所大学成立 “数智教育发展国际大学联盟(DI-IDEA)”。根据联盟相关工作安排,为更好地促进联盟成员及全球高校间的交流合作,以赛促教、以赛促学,探索数智时代创新人才培养新范式,联盟举办全球数智教育创新大赛。

DI-IDEA 联盟成员
*按学校英文名称排序
沙迦美国大学 开罗大学 剑桥大学未来数字教育中心
复旦大学 哈尔滨工业大学 伦敦国王学院
高丽大学 兰州大学 岭南大学
玛希隆大学 南洋理工大学 南京大学
北京大学(DI-IDEA秘书处) 上海交通大学 新加坡新跃社科大学
东南大学 中山大学 泰斋大学
香港中文大学 伦敦政治经济学院 香港大学
奥克兰大学 坎皮纳斯大学 开普敦大学
澳门大学 马来亚大学 中国科学技术大学
思克莱德大学 河内国家大学 武汉大学
西安交通大学 浙江大学
大赛形式
深势科技等多家企业为各赛道提供了支持及技术平台支撑(欢迎使用相关平台:深势科技
AI for Science 赛道
创新赛道
可持续发展与文化保护赛道
应用开发赛道

随着人工智能(AI)的迅猛发展,人工智能在认知与感知能力方面已达到可与人类媲美的水平。然而,其长远愿景不仅限于复制人类的知识和技能,更在于助力探索未知、加速科学发现并改变世界。在这一背景下,“AI for Science”(AI4S)作为“科学发现的第五范式”应运而生,它将人工智能深度融入科学研究的各个环节。AI4S有望加速人类对自然的认知,应对医学、能源和材料科学等领域的关键挑战。

  • 智能实验组
  • 空天信息组
  • 高性能计算组

本主题聚焦于有机化学合成的自动化和智能控制。参赛者将使用提供的实验室控制软件、实验组件和实方案,设计并实施自动化合成工作流程。

本主题邀请参赛者探索航空航天信息与人工智能、大数据相结合的创新应用。参赛团队需自行定义问题,并提出具有社会影响力的创新解决方案。重点在于推动人工智能在农业、林业、交通和城市治理等领域的航空航天数据处理和分析。

本主题聚焦于大型AI4S模型的高性能优化,解决模型在不同硬件平台上的适配和优化难题。参赛者需在国产硬件上部署工作流程,优化算法或适配策略,在保证一定有效性的同时提升性能。

AI for Education 赛道
创新赛道
可持续发展与文化保护赛道
应用开发赛道

在高等教育领域,创新对于提升学生体验、改进教学方法至关重要,而人工智能既带来了令人振奋的发展前景,也潜藏着难以预估的不确定性。目前迫切需要摆脱对人工智能工具的被动适应,转而培育一种主动探索的文化,使教育工作者能够充分发掘人工智能在支持深度学习、激发创造力和优化评估方式等方面的潜力。

人工智能(AI)的快速发展正在重塑教育格局,为教学质量提升、学习过程优化以及评估体系的完善提供了前所未有的机遇。尽管人们普遍关注人工智能对学生的影响,但如何赋能教育工作者,使其能够创造性且批判性地运用这些技术,同样不容忽视。

本次比赛面向从事高等教育各个领域工作的个人或团队。参赛项目可以是在新环境中应用现有技术,也可以是开发新技术以应对教育挑战。需要明确的是,参赛项目不能仅停留在对人工智能在教育领域潜力的“构想”或“演示”层面,必须汇报其在真实教育场景中的实施与评估情况。

AI for Learning 赛道
探索未来学习模式
人工智能赋能教育
人工智能学习工具

参赛者可以从下列方向中任意选择其一,将创意和想法转化为可行的AI解决方案,针对某一具体学习场景进行设计开发,作品形态包括但不限于多维表格、APP应用、网页、智能体或demo等。

  • 探索未来学习模式
  • 人工智能赋能教育
  • 人工智能学习工具

人工智能(AI)技术的发展为高等教育带来了哪些可能?未来学习中交互方式会发生什么变化?未来的协作学习可以如何开展?鼓励参赛者充分发挥想象力,探索在飞书等工具的赋能下,未来大学学习的新形态,搭建实现方案,并讨论人工智能技术在其中的应用规范和使用边界。

数字化、智能化技术的发展为生成优质教育资源,缩小教育的区域差异、城乡差异提供了可能,鼓励参赛者探索如何使用人工智能来提供包容和公平的优质教育,让每个人都能获得终身学习的机会,并提供实现方案。

支持使用飞书等工具开发个人知识管理、文档阅读助手、智能学伴、学科智能助教、解题助手等人工智能工具来支持提高学习的效率和效果。

参赛资格
  1. 1
    AI for Science赛道参赛者须为国内外高等院校的全日制本科生、硕士研究生或博士研究生,或在过去三年内(即2022年1月1日以后)毕业或离校的人员。学生身份以比赛正式公布时的身份为准。
    AI for Education赛道参赛者必须在高等教育机构(大学或学院)担任教学岗位,所涉教学可具学术、职业或准专业性质。团队成员可涵盖非教学岗位人员(如从事教学支持、学习技术开发、图书馆和学习资源工作者),但团队负责人必须承担教学职责。参与教学工作的研究生同样具备参赛资格。
  2. 2
    每个参赛团队最多10名成员,且来自同一高等院校的成员不得超过5人。每人只能参加一个项目。
  3. 3
    各参赛团队可自行选择是否聘请指导教师,最多聘请3人。
  4. 4
    在半决赛阶段,将收集详细的个人身份信息、团队信息和指导教师信息,以进行资格审核。
  5. 5
    比赛期间,若发现提交材料造假,或参赛者存在抄袭、侵犯他人知识产权等行为,相关参赛者将被取消参赛资格。
  6. 6
    参与赛题编制的人员、能够获取比赛主办方和技术支持团队数据的人员及其近亲属禁止参赛。
赛程安排
*赛程安排所提到的时间均为北京时间。大赛组委会保留必要时更新比赛赛制及时间表的权利。具体安排见各详情页。
  • AI for Science
    智能实验组
  • AI for Science
    地理信息学组
  • AI for Science
    高性能计算组
  • AI for Education
  • AI for Learning
  • 报名
  • 4月20日-5月31日
  • 4月20日-5月31日
  • 4月20日-5月31日
  • 4月20日-5月31日
  • 4月20日-5月31日
  • 初赛
  • 4月20日-6月15日
  • 4月20日-6月15日
  • 4月20日-6月15日
  • 4月20日-9月12日
  • 4月20日-6月15日
  • 复赛
  • 6月30日-8月31日
  • 6月30日-8月31日
  • 6月30日-8月31日
  • ————
  • 6月30日-8月31日
  • 决赛
  • 9月-10月
    具体日期另行公布
  • 9月-10月
    具体日期另行公布
  • 9月-10月
    具体日期另行公布
  • 9月底
    具体日期另行公布
  • 9月-10月
    具体日期另行公布
  • 颁奖典礼
  • 2025年11月初
    北京
  • 2025年11月初
    北京
  • 2025年11月初
    北京
  • 2025年11月初
    北京
  • 2025年11月初
    北京
↔ 左右滑动查看完整赛程 ↔