数智赋能教学改革：全国AI教育教学应用实训营

科技 2024-12-16 15:31 北京

在2024年11月，谷歌首席科学家Jeff Dean访问越南，与谷歌越南研究员Luong Minh Thang博士在《TIME：Bloom Synergy》节目中，深入讨论了人工智能在教育领域的潜力和挑战。

“人工智能是强大的辅助工具，其真正的潜力在于人机协作。” Jeff Dean的这一观点为新时期的教育描绘了一幅新图景。回顾科技史，教育方式不断被科技革新所重塑，每一次变革都伴随着深刻的科学哲学和人性思考。

历史回顾：从计算器到AI导师

“工欲善其事，必先利其器。”——这句话几乎可以为教育技术的演变做注脚。

在20世纪70年代，计算器进入数学课堂时，曾引发广泛担忧：学生是否会因此丧失计算能力？然而，事实证明，计算器不仅解放了学生的手算能力，还帮助他们快速理解更复杂的数学概念。同样的争论，如今围绕人工智能展开：当AI成为教育助手，它会削弱师生之间的互动吗？

Jeff Dean对此明确回应：“人工智能并不是削弱，而是补充。”个性化辅导可以显著提高学生的学习效果。然而，在传统课堂中，一名教师很难兼顾所有学生的需求。而人工智能，恰恰能够在这一点上弥补短板：它可以为每位学生提供个性化的学习路径，同时解放教师，让他们专注于激发学生的兴趣与热情。

人机协作的魔力：超越个体局限

“当人类的创造性思维与人工智能的计算能力结合时，效果往往远超单独运作。”

这不仅是Jeff Dean的信念，也是人工智能发展的关键原则。在他的职业生涯中，这种人机协作的哲学贯穿始终。从Google Translate到AlphaGo，每一项技术突破的背后，都蕴藏着无数次“人机对话”的尝试。

教育领域同样如此。试想一个场景：一个历史老师想让学生理解唐代诗人李白的豪放与柔情。他可以通过AI生成三维虚拟场景，将《将进酒》的意境重现，让学生“置身”于古风悠远的宴席之中。这样的体验不仅增强了学习的沉浸感，还能让传统文化焕发出新的生命力。

实践为王：从小问题开始

对于如何接触编程或人工智能，Jeff Dean提出了一个简单而深刻的建议：“从小问题开始。”他的观点令人想起一本经典书籍——《黑客与画家》。作者Paul Graham曾写道，程序员的思维方式本质上是一种问题分解的艺术。无论是设计一个算法解决方程，还是开发一个应用帮助人们管理时间，编程的核心是将复杂的问题拆解为若干简单的模块，然后逐一解决。

“最好的学习方式是通过实践。”Jeff Dean的话强调了这一点。从写第一个“Hello, World”程序开始，到尝试用Python解决现实中的小问题，每一步都能让学生在不断试错中提升能力。而当你真正解决了一个问题时，那种成就感，会激励你走得更远。

超越技术：AI思维的教育意义

“编程的思维方式远不止于写代码。”Jeff Dean强调，它还帮助我们培养结构化思维，将复杂问题分解为简单部分，并找到可行的解决方案。这种思维模式不仅适用于技术领域，更适用于人生。

例如，面对人生的难题，我们也可以像程序员一样，从小的、具体的方面着手解决。古人云：“不积跬步，无以至千里。”现代人工智能的思想方法，某种意义上正是这一智慧的现代化体现。

展望：AI赋能教育的未来

Jeff Dean提到，人工智能领域广阔而多元，学生应首先对这一领域形成整体认识，再从具体的兴趣点切入。他建议：“追随自己的热情。”这不仅是对学生的鼓励，也是对每一个终身学习者的启发。未来的课堂，可能是传统教育与AI的无缝结合：AI为学生制定个性化学习计划，而老师则负责激发灵感、引导思考。AI成为一台无所不知的辅助引擎，而老师依然是课堂中无可取代的灵魂。

Dean指出，人工智能不仅是一种课堂工具，还可以跨学科发挥作用。想象一下，历史课堂上，学生利用AI技术重建古罗马城市模型；音乐课上，AI根据学生情绪生成独特旋律；甚至在体育训练中，AI可以通过数据分析提供个性化训练建议。

这一切让人不禁想起《失控》作者凯文·凯利的一句话：“我们正在与技术共生，而非仅仅使用它。”这种共生关系的意义远超课堂，它引导学生以多元视角看待问题，从而培养跨学科思维。如Jeff Dean所说，人工智能的潜力，不在于替代，而在于合作。

“追随热情，专注有趣的问题。”在这个充满技术变革的时代，人工智能正在重新定义教育的内涵。它不仅是一种工具，更是一种可能性——一种将每个人的潜能最大化的可能性。

“问渠那得清如许，为有源头活水来。” ——朱熹

人工智能就是教育的“源头活水”，它将为教育带来无限的可能性。让我们共同期待，在人工智能的助力下，教育能结出更加丰硕的果实！

经管之家联合CAIE人工智能研究院分享

数智赋能教学改革

全国AI教育教学应用实训营

深入探讨人工智能大模型在全球高校教育教学中的应用动态，体验AI如何革新教学设计、授课、评估等各个环节。

获得最新的AI教育教学知识，掌握实用的AI教学工具，为未来的教育改革做好准备。

培训时间：2024年12月21-22日 (两天)

培训方式：远程直播, 提供全程录播回放

授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

首发福利：

1. 额外赠送6小时实战解析；

2. 国内外AI工具集成平台CAIE季度权限；

3. 文房思宝5次范文生成权限；

4. 根据教学精心设计的提示词，可直接使用。

院系采购优惠价限时进行中，欢迎咨询~

课程介绍：

本课程旨在为教育工作者提供一个全面的AI教育教学应用实训平台。课程内容涵盖：

●全球高校AI大模型教育教学实践动态。

●AI智能教学设计，包括课程选题、教学计划书更新、教学大纲制作等。

●AI辅助教师授课技巧，包括在线授课和PPT讲解。

●课后评估，包括教学数据分析与自动化作业批改。

●学科大模型构建，以经济学为例，介绍学术研究AI工具。

●探讨AI辅助教学实践、学生情绪检测与智能教育教学设备的未来发展。

讲师介绍：

赵坚毅博士，经管之家（原人大经济论坛）的创始人，该平台用户超过1000万，是经济管理和大数据领域最具影响力的在线社区之一。同时，赵老师还担任中国社科院高等经济大数据中心副主任，CDA数字化人才认证的发起人，以及人工智能CAIE研究院院长。他在《经济研究》、《管理世界》等国内顶级期刊上发表了多篇论文，并主持了多项国家自然科学基金和国家社会科学基金项目。

课程特色：

●全球视野：分析美国、欧洲及中国高校在AI大模型教育教学中的创新实践，提供跨文化教育的视角。

●AI辅助教学：从课程选题到作业考试题目生成，全方位利用AI技术优化教学流程。

●实践导向：结合宏观经济学等学科案例，提供具体的AI教学应用场景。

●技术融合：利用notebookLM等技术，提升在线授课和PPT讲解的效果。

●数据分析：通过课堂表现和作业批改的数据分析，优化教学策略。

●学科深度：以经济学为例，介绍学术研究AI工具，构建学科大模型。

课程大纲：

一、全球高校AI大模型教育教学实践动态

1. 应用案例分析：

深入探讨美国、欧洲及中国高校在AI大模型教育教学中的创新实践

2. 跨文化教育与AI：

分析国外如何利用AI大模型进行学术科研，以及相关案例研究

练习1：使用AI工具完成一篇英文文献的部分阅读

二、AI智能教学设计（备课过程）

1. AI辅助教师课程选题：

以宏观经济学为例，探讨如何为课题和科研论文设计吸引人的标题

2. 使用AI更新教学计划书：

利用AI技术对现有的教学任务书进行调整和优化

3. AI辅助教学大纲制作：

基于教学目标、重点、难点及互动环节，详细规划教学大纲

--示例：宏观经济学16周课程，特别关注AI技术在某一课程周的深入应用

4. 使用AI补充课程学习资源：

整合生成案例、图片、思维导图、课程小故事及思政建设内容

5. 课件PPT制作技巧：

提升课件制作效率和质量

6. AI辅助生成作业题目、考试试题：

结合布鲁姆出题理论和AI实践，设计有效的作业和考试试题

练习2：根据您自己的教授课程，完成以下练习：

① 向AI提问自己课程的选题，设计相关的提示词，将提示词的三要素融合进去。角色、指令、上下文

② 准备好自己的教学计划书文件，设计对应的提示词，让AI根据新的教学目标更新教学计划书

③ 使用自己设计的提示词，让AI给出两个具体章节内容的课程大纲

练习3：根据您自己的教授课程，完成以下练习：

① 使用提示词，让AI推荐除了授课教材以外的辅助教学参考资料

② 根据你班一名学生的具体情况，设计提示词，让AI根据该学生的情况推荐适合他的辅导资料

③ 选择某一节课的教学大纲，使用AI帮助在其中合适的地方插入实际的案例内容，帮助学生理解知识点

练习4：根据您自己的教授课程，完成以下练习：

① 使用AI生成图片，包括风景图、人物图、插画等；

② 使用AI的思维导图功能，创建整门课程或者具体某一章节课程的思维导图，并进行修饰和修改，使其符合授课需求

③ 选择某一节课的教学大纲，使用AI帮助在其中合适的地方插入思政建设的内容

练习5：根据你自己的教授课程，完成以下练习：

① 创建某一章节课程内容的PPT课件并进行修改

② 使用布鲁姆六大层级理论生成一套作业小测，每个层级两道题，包含选择题和判断题

③ 使用布鲁姆六大层级理论生成一套作业小测，每个层级一道题，采取简答题的出题形式

三、AI辅助教师授课

1. AI辅助在线授课：

探索AI如何辅助教师进行智能答疑和学生辅导

2. AI辅助PPT讲解：

利用notebookLM技术，辅助教师进行PPT讲解，提升教学效果

练习6：选择您上课使用的PPT，转化为PDF格式，尝试教授学生如何使用notebook LM进行课后复习和解答

四、课后评估－教学数据分析与评估

1. 课堂表现数据分析

2. 自动化作业批改与诊断

五、学科大模型－以经济学为例

1. 学术研究AI工具介绍

2. 整理经济学领域内的经典论文和书籍，构建学科小模型和大模型

练习7：尝试建立您教授科目的一个大模型，插入自己授课的文件资料，并告诉学生如何使用您搭建的模型进行问答

六、AI学术研究支持

利用AI技术辅助阅读外文文献，提高文献综述、课题申报书、任务书、开题报告及在线写作的效率

练习8：假设您要申请课题，但是不知道如何选题，尝试用AI提供灵感思路并生成范文

练习9：根据您的选题，查找相关的文献并直接使用AI伴读进行了解，随后生成一份文献综述内容

练习10：根据您的选题，生成课题申报书和任务书

练习11：教授学生如何使用AI进行开题报告的生成，并进行范文的在线写作

七、挑战和未来趋势

1. AI辅助教学实践：

探讨如何使用notebookLM实现AI辅助教学，包括学生课后辅导和PPT内容的AI讲解，以帮助学生复习

2. 学生情绪检测与智能教育教学设备：

探讨如何利用智能设备进行学生情绪检测，以优化教育教学过程

练习12：

① 使用文房思宝的PPT讲解功能实现课上辅助，并教授学生进行课后复习；

② 使用文房思宝的访谈功能生成有关课件的互动，使学生更容易理解知识点。

咨询报名：

尹老师

Tel：13321178792
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu

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