假若你此时正在备课，不再需要自己做PPT，也不再自己翻阅堆积如山的书籍和资料，而是轻轻一点，或随便动动嘴，AI就为你整理出最精准的教学资源，会怎么样？
这样的场景，不再是科幻片中的画面，生成性AI正将其变为现实，并带领我们进入教学创新深水区。
生成性AI是什么？
生成性AI，简单来说，就是能够学习、理解并生成全新内容的人工智能。它不仅仅是一个工具，更是一个能够理解人类语言、进行逻辑推理，并生成新知识、新想法的“智能伙伴”。在高校教学中，生成性AI可以扮演多重角色，从教学资源库到学习辅导员，再到创新思维的激发者。
以一门文学课程为例，生成性AI可以帮助学生快速检索到相关的文学作品、评论和分析，同时还能根据学生的学习进度和兴趣，推荐适合的阅读材料。更重要的是，AI还能通过分析学生的作业和讨论，生成个性化的学习建议，帮助学生更好地理解课程内容。
与生成性AI并行的，还有其他几种重要的AI类别，如分析型AI和决策型AI，它们在各自的领域内展现出了非凡的能力。
分析型AI，如语音识别和图像识别技术，擅长从大量的数据中提取有用信息，进行模式识别和数据分析。这类AI在语音识别系统中能够准确地将语音转化为文字，在图像识别领域则能够识别出图片中的物体、人脸甚至情感。分析型AI的优势在于其高效的数据处理能力，能够快速准确地完成特定任务。
决策型AI，则更多地应用于需要实时决策的场景，如自动驾驶系统和游戏AI。它们通过复杂的算法和模型，能够在短时间内做出最优决策，确保任务的高效执行。自动驾驶汽车利用传感器数据和地图信息，能够自主导航并避免障碍物；而游戏AI则通过学习和适应玩家的策略，提供富有挑战性的游戏体验。
与这些AI类别相比，生成性AI的最大特点之处在于其创造性。虽然分析型AI和决策型AI在各自领域内表现出色，但它们主要依赖于处理和分析现有数据来做出反应或决策。相比之下，生成性AI则能够基于已有知识生成全新的、前所未有的内容。它不仅能够理解人类语言、进行逻辑推理，还能够生成新知识、新想法，与人类进行更深入的交互。
为什么？
解放教师，优化教学
以前，教师备课总是费时费力。现在，有了生成性AI，教师可以通过它快速检索资料、生成教案，真正做到事半功倍。比如，张教授要讲一堂关于中国古代文学的课程，只需说出自己的需求，AI就能为他生成一份包含丰富案例和深入分析的教案，让张教授有更多的时间与学生深入交流。
丰富教学资源，个性化学习
生成性AI不仅能处理文字，还能处理图像、音频、视频等多模态数据。这意味着，每位教师都可以成为数字资源的创作者。比如，李老师在教化学时，想要展示一个复杂的化学反应过程，AI就能根据她的要求，生成一个3D动画模型，让学生更直观地理解这一过程。
人机对话，助力探究
学生们总是充满好奇，而生成性AI就像是一个随时待命的学科专家，能够与他们进行流畅的对话。学生们在课前梳理问题时，可以利用AI解答疑惑；在课堂上，教师可以引导学生与AI进行合作探究，从而更深入地理解知识。
拟人化智能，提升兴趣
生成性AI还可以模拟真实人物的身份和行为，为学生们创造一个充满趣味性的学习环境。比如，历史老师可以构建一个虚拟的历史人物，与学生进行对话交流，让学生在轻松愉快的氛围中学习历史知识。
怎么做？十种具体做法
智能备课：利用生成性AI快速检索和整理相关教学资源，自动生成教案和课件。
例子：教师可以输入课程关键词，AI便会搜索相关的教学案例、研究论文和图片，自动生成PPT课件。
智能评估：通过AI对学生的作业和考试进行自动评分和反馈。
例子：在编程课程中，AI可以自动检查学生的代码，给出评分和改进建议。
虚拟助教：设置虚拟助教，为学生提供24小时在线答疑服务。
例子：学生可以随时向虚拟助教提问，获得及时的解答和辅导。
智能推荐：基于学生的学习数据，推荐相关的学习资源和课程。
例子：AI可以分析学生的阅读习惯和兴趣，推荐相关的书籍和文章。
智能问答：在课堂上设置智能问答环节，激发学生的思考和讨论。
例子：教师可以通过AI提问，引导学生思考和回答，增强课堂互动。
自动生成试题：利用AI生成各类试题和练习题，丰富学生的学习内容。
例子：AI可以根据课程大纲和知识点，自动生成选择题、填空题和简答题等。
游戏化学习：结合生成性AI，设计游戏化学习平台，提高学生的学习兴趣。
例子：通过AI设计一款知识问答游戏，让学生在轻松愉快的氛围中学习。
项目式学习：利用AI为学生提供项目式学习的指导和支持。
例子：在设计课程中，AI可以为学生生成设计项目的要求和指南，帮助他们完成实际的设计任务。
跨学科融合：借助AI实现跨学科知识的融合和创新。
例子：在历史和文学课程中，AI可以帮助学生分析文学作品中的历史背景和人物形象，实现跨学科的融合学习。
数据驱动的教学优化：通过分析学生的学习数据，不断优化教学方法和策略。
例子：教师可以通过AI分析学生的学习进度和成绩变化，调整教学计划和教学方法，提高教学效果。
以上十种具体做法，无论是参加教学创新大赛还是日常教学，都可参考，即学即用。
大学老师常用的80段AI提示词
大学教师常用的AI提示词可分类整理为以下几类，供参考：
课堂互动类
[1] 提出问题：用引导式问题让学生积极参与讨论。
[2] 制造悬念：用悬而未决的问题吸引学生注意力。
[3] 使用问答形式：用互动式问答设计课程内容。
[4] 引入幽默：通过幽默语言缓解课堂紧张气氛。
[5] 利用案例教学：通过案例问题让学生应用理论。
[6] 设置分组任务：分组讨论解决实际问题。
[7] 用故事激发兴趣：将理论融入有趣的故事中。
[8] 呼吁学生提问：鼓励学生质疑或挑战课程内容。
[9] 制造反转：用出人意料的例子让学生深刻记忆。
[10] 模拟情境：用假设情境提升学生参与度。
[11] 使用视频素材：引入视觉化素材辅助理解。
[12] 挑战传统观点：通过质疑权威观点激发讨论。
[13] 用比喻解释概念：将复杂理论简单化。
[14] 鼓励辩论：设置对立观点，组织课堂辩论。
[15] 用数据支持观点：用实际数据增强学生信服。
[16] 设定目标：课堂开始时明确学习目标。
[17] 创建思维导图：引导学生整理知识框架。
[18] 回顾总结：课后用简洁语言总结知识点。
[19] 实施小测验：通过问题检验学习效果。
[20] 设置角色扮演：用模拟实践提高课程体验。
课程设计类
[1] 用视觉化表达：通过图表呈现复杂结构。
[2] 递进式教学：从简单到复杂层层引导。
[3] 制定逻辑框架：设计清晰的课程脉络。
[4] 注重多感官学习：结合听觉、视觉和触觉设计教学。
[5] 提前预告：课程前用问题或视频吸引学生注意。
[6] 插入案例研究：用真实案例提升课程实用性。
[7] 强调实践应用：设计实际操作任务。
[8] 鼓励独立研究：给学生推荐拓展阅读。
[9] 简洁表达：避免过于复杂的语言和概念。
[10] 制造张力：用问题或矛盾推动学习动力。
[11] 制定测评标准：明确学习评价的重点和方法。
[12] 使用情感化语言：拉近课程与学生的距离。
[13] 增加讨论时间：鼓励学生自主表达观点。
[14] 重复关键点：反复强调课程中的核心内容。
[15] 突出核心思想：明确每节课的核心目标。
[16] 用开放式问题激发兴趣：设计开放式的作业。
[17] 增强课后辅导：课后提供具体学习建议。
[18] 利用电子资源：引入线上内容辅助学习。
[19] 强调学科交叉：引导学生跨学科学习。
[20] 设置动态内容：根据课堂气氛调整课程节奏。
科研指导类
[1] 引导思考：用启发式问题帮助学生选择课题。
[2] 用图表展示数据：让学生直观理解研究结果。
[3] 提供模板：提供报告或论文写作框架。
[4] 数据分析支持：帮助学生选择合适的软件和方法。
[5] 激发创造力：鼓励学生从不同角度分析问题。
[6] 注重文献综述：指导学生完成深度文献分析。
[7] 提供研究方向：为学生设定短期目标。
[8] 模拟答辩场景：帮助学生练习陈述研究内容。
[9] 用案例解释：用典型研究项目指导方案设计。
[10] 提供工具支持：推荐科研相关的AI工具。
[11] 简化理论：用直观例子讲解复杂原理。
[12] 强调学术诚信：引导学生避免抄袭。
[13] 鼓励实验设计：帮助学生优化实验步骤。
[14] 指导结果分析：强调数据结果的逻辑性。
[15] 指导图表制作：提升论文的视觉效果。
[16] 推动跨学科合作：引导学生与其他领域专家合作。
[17] 结合社会需求：建议课题与社会问题挂钩。
[18] 引导批判性思维：鼓励学生挑战权威文献。
[19] 设置研究里程碑：帮助学生分阶段完成任务。
[20] 指导投稿期刊选择：推荐适合的出版物。
论文写作类
[1] 论文结构规划：提供论文的大纲和章节框架。
[2] 确定核心论点：帮助聚焦研究目标。
[3] 引用格式指导：推荐合适的参考文献工具。
[4] 语言润色：帮助改进论文语法和用词。
[5] 提供数据支撑：协助选择适当的图表样式。
[6] 论文摘要撰写：提炼论文核心内容。
[7] 提出研究问题：引导形成清晰的研究问题。
[8] 强调学术创新：提示学生关注研究独创性。
[9] 提供案例：参考类似研究的成功示范。
[10] 优化图文配合：指导图表与文字的匹配性。
[11] 选择关键词：帮助学生优化论文检索标签。
[12] 提供标题优化建议：提高标题的吸引力。
[13] 强调逻辑关系：检查论文的逻辑严密性。
[14] 调整论文语气：根据期刊需求优化语言风格。
[15] 引导自我校对：提供自动校对工具推荐。
[16] 提供结论模板：帮助撰写结论部分。
[17] 建议扩展阅读：推荐与主题相关的重要文献。
[18] 细化研究假设：帮助明确研究假设和变量。
[19] 论文润色工具：推荐秘塔写作猫等AI工具。
[20] 编辑文献综述：指导文献部分逻辑组织。
当然，AI并非魔法棒，不能简单地一挥就使原本有问题的课堂立即变得无可挑剔。实际上，在很多情况下，仅仅依赖智能技术可能会让课堂的问题更加凸显，使原本不太满意的课堂环境变得更加棘手。
有时候，“你为什么要这样做”比“你要做什么”显得更为关键和核心。
因此，不管是参加什么教学创新大赛，还是日常教学，在引入智能技术时，不应盲目追求潮流，赶时髦，而是应该深思熟虑，确保AI与教学真正融合，为提升教学质量服务。
先到这儿～
一对一指导内容：
总体教学设计和赛道选择（专家视角：如提供总体教学设计思路和选择合适赛道的建议） 教学大纲提升（评委视角：按照总体教学设计，完善大纲关键点及细节） 课堂实录教案优化（学生视角：提供引导学生深度参与的具体教学实施思路，支撑总体教学设计，体现“两性一度”） 教学创新报告打磨（评委视角：标题凝练、痛点挖掘、方案匹配、成效突出、细节完善） 现场PPT汇报与问答演练（评委视角：标题再凝练、提纲再对标、教学再设计、PPT优化、多元沟通训练、问答预演
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