En vista del aprendizaje profesional y la formación práctica en la educación de información electrónica tradicional de universidades orientadas a la aplicación, este documento construye la reforma de enseñanza práctica de innovación en información electrónica (EI-IPTR). En este esquema, se integran un currículo habilitado por inteligencia artificial (IA) con una plataforma integrada de múltiples modos y un módulo de estilo abierto, configurando óptimamente los recursos educativos integrales basados en grandes datos. Realizamos conjuntamente la construcción de múltiples modos de enseñanza práctica innovadora, el diseño de etapas de educación profesional y la mejora de la gestión docente, respectivamente. Posteriormente, se establecen nuevos mecanismos de enseñanza práctica con tecnología de la información y sus métodos de implementación y gestión para lograr mejores efectos de enseñanza. Primero, se refuerza el aprendizaje y la competencia intra-grupo para promover la innovación de los estudiantes en competiciones. Luego, se utiliza la técnica de IA, es decir, el mecanismo de atención asistido por memoria a corto y largo plazo (LSTM), para modelar las habilidades individuales de los estudiantes. Así, se evalúan con precisión para que los docentes gestionen eficientemente su proceso de enseñanza de acuerdo con su aptitud. La práctica de reforma docente verifica que la optimización de la reforma docente habilitada por IA y grandes datos tiene un mejor efecto mediante la innovación de múltiples modos mencionada anteriormente. Se observa una mejora evidente en la cantidad y calidad del conocimiento profesional de los estudiantes, la capacidad personal, el trabajo en equipo y la práctica innovadora. También está de acuerdo con la finalización independiente de la enseñanza de cursos prácticos en el análisis de grandes datos educativos. Además, se logra una enseñanza práctica de alta calidad al combinar fundamentos de disciplina de múltiples modos, niveles y abiertos junto con habilidades profesionales eficientes.