《大模型技术赋能高校教师发展》

会议内容

一、课程背景​

在《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》与《关于加快推进教育数字化的意见》政策指引下，人工智能大模型已成为重塑教育生态的核心技术引擎。为响应国家“人工智能+教育”战略部署，助力高校教师突破传统教学模式瓶颈，我中心组织中国科学院相关研究所、中国科学院大学、以及国内头部企业专家，设计了本课程，聚焦大模型技术赋能下的教育技术、科研提效与教学创新，构建“技术认知-场景应用-实践创新”三位一体的能力培养体系，推动教师从“经验型”向“智能型”转型。

二、课程目标​

1. 认知升级：系统掌握大模型技术原理、发展脉络及教育应用场景，理解AI驱动的教育变革趋势。

2. 技能提升：熟练运用大模型工具（DeepSeek、QwQ大模型等）完成教案设计、智能批改、科研数据分析等全流程任务。

3. 实践创新：通过案例实操，探索AI赋能课程建设、个性化教学及科研范式重构的可行路径。

三、课程特色​

1. 政策导向性​：紧密对接教育部“人工智能助推教师队伍建设”行动要求，覆盖政策文件中明确的“智能教学工具开发”“教育资源共享”等核心任务。

2. 技术前沿性​：聚焦DeepSeek、QwQ等主流开源大模型，解析自然语言处理、RAG、多模态交互等关键技术。

3. 场景实战性​：设置“智能备课”“文献智能”“流程工作智能化”等十多个高频应用场景，提供可直接迁移的解决方案。

四、讲师

肖老师 教授，博导，中国科学院人工智能资深专家，主要从事人工智能相关技术研究与应用，包括图像处理、计算机视觉、工程计算与仿真、智能金融等。主持了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目等科研项目20余项，发表论文100余篇。

王老师 博士，中国科学院软件研究所，基础软件与系统重点实验室副研究员，中国计算机学会高级会员，服务计算专业委员会委员，中国互联网协会青年专家，中国信息协会专家。从事人工智能云平台及服务、智能工业软件等领域的研究工作。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目十余项，参与国家自然科学基金重点项目、863重点项目、国家科技重大专项、国家科技支撑计划、中欧科研合作计划(FP6)等项目十余项。担任科技部、工信部、发改委、应急管理部、民航局等中央财政项目评审专家。

五、课程模块设计​

时间	​模块​	​核心内容​
Day1	智能教育发展趋势	人工智能及人工智能教育的发展现状和趋势
	大模型技术通识​	大模型架构原理、训练微调优化方法、赋能教学与科研的核心能力、多模态技术演进
Day2	大模型高效应用	提示词、Agent、多模态应用、Deepseek本地部署与调用
	教学场景重构	AI赋能教学（大纲、课件、教学方案设计/知识点关联，思维导图，试卷，素材等等）、RAG、TTS、数字人、多模态交互
Day3	科研效能突破	研究方向与选题、文献智能检索与综述、论文撰写全流程辅助、实验数据自动生成、科研假设推理与验证
	流程工作革新	工作计划制定、工作汇报总结、智能公文写作、会议纪要自动生成、数据报表自动化处理

六、课程亮点​

· “理论-工具-案例”三维教学法：每章配备理论解读→技术拆解→场景演练→成果展示的完整学习闭环。

· 大模型实战工作坊：基于DeepSeek等平台开展“手把手”教学，完成从提示词工程、模型微调、Agent开发全流程实操。

· 跨校协同创新：设立“AI+教育”课题研究小组，推动校际智能教学资源共享与联合攻关。

· 

七、适合人群​

· 高校一线教师（需提升智能化教学能力者）

· 教学管理人员（探索智能教务解决方案者）

· 高校科研工作者（需AI辅助数据分析的研究者）

八、费用

培训费：3980元/人（含教材、证书、午餐、学习用具等）。住宿协助安排，费用自理。

九、培训时间及地点

日期：2025年7月16日（星期三） - 7月18日 （星期五）；

时间：上午：9:00-12:00，下午：13:30-16:30；

地点：北京，中科院计算所培训中心

十、证书

课程结束，颁发中科院计算所培训中心“《大模型技术赋能高校教师发展》研修班”结业证书。

主办方介绍