【7月28日—31日-昆明】AI工具教学科研全场景深度应用一体化实战实操专题培训

各高等院校

当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑教育生态，其在教学、科研、评价等全场景中的深度应用已成为推动教育现代化、实现个性化学习与精准化教学的关键驱动力。为深入贯彻落实教育部《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》及《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》等文件精神，积极响应国家关于“人工智能+高等教育”的战略部署，促进人工智能与教师队伍建设、课堂教学改革、教学评价创新的有机融合，切实解决广大高校教师在AI应用中“不会用、不敢用、用不深”的现实困境，为此我院决定于7月28日—31日在昆明举办“AI工具教学科研全场景深度应用一体化实战实操专题培训”。现将具体事宜通知如下：

课程时间

7月28日—31日

课程地点

云南·昆明

培训形式

线上线下同步

本次培训旨在系统提升高校教师人工智能与教育教学深度融合的实践能力。通过培训，帮助教师掌握AI辅助选题挖掘、研究设计、论文写作与学术润色的核心技巧，实现科研写作的提质增效；深入理解AI赋能课程建设、教学设计、课堂教学及个性化评价的全流程实施路径。重点破解教师在智能体搭建、学情诊断、因材施教及教学评价闭环构建中的实操难题，强化技术落地能力与学术伦理意识，最终推动教师从理念更新到行动变革，全面实现AI全场景赋能下教学创新与专业发展。

【培训时间】：

2026年7月29日  上午9:00—12:00  

【讲座主题】：

AI辅助论文写作提速提质实战专题

【培训目标】：

为帮助高校教师解决论文写作中选题创新不足、文献处理低效、逻辑结构混乱、语言表达不学术以及AI伦理认知模糊等现实痛点，系统掌握AI辅助论文写作的全流程实操策略，本期内容从“选题构思→文献综述→框架搭建→初稿撰写→语言润色→投稿准备”的关键环节，讲解论文写作与发表的全流程，并通过提示词工程与AI工具的现场演示与实操，旨在助力参训教师学会用AI高效完成文献梳理、逻辑优化、学术表达与伦理规避，切实提升论文写作效率与成果产出质量。

【讲座大纲】：

1.AI辅助选题挖掘；

2.AI辅助研究设计；

3.AI辅助论文逻辑框架搭建与写作；

4.学术语言精准润色与风格转换的AI实操；

5.学术伦理边界、AI幻觉防范与全流程避坑指南。

【培训时间】：

2026年7月29日 下午2:30—5:30

【讲座主题】：

AI 赋能教学设计创新与教学场景深度融合实践

【培训目标】：

本报告聚焦 AI 技术赋能教学设计创新与教学场景深度融合

这一核心主题，立足当前教师在教学设计中存在的目标空泛、学情模糊、内容陈旧、互动低效、评价单一、备课耗时等突出问题，系统阐述 AI 技术在教学理念更新、学情精准诊断、教学内容优化、课堂活动设计、多元评价实施、备课效率提升等关键环节的落地路径与实践方法，详解 AI 赋能教学设计从理念重构、痛点破解到实操落地的全流程应用，通过典型教学案例演示、实操方法分享与解决方案输出，帮助教师掌握人机协同教学范式，切实破解教学设计痛点难题，推动教学模式从经验驱动向数据驱动转变，助力教师数字化教学能力提升与高质量课堂构建。

【讲座大纲】：

1.AI 赋能课程建设的背景与意义；

2.AI 赋能混合式教学设计与实践；

3.AI 赋能核心教学场景应用

4.AI 赋能实践教学与能力培养；

5.教学成效与反思。

【培训时间】：

2026年7月30日   上午9:00—12:00  

【讲座主题】：

如何使用AI打造个性化的课堂教学

【培训目标】：

AI的作用到底是什么？是为了老师炫技？还是找到解决教学痛点的突破口？在当今时代，学生上课不听课怎么办？我们如何提高学生的抬头率？如何让课程内容与学生的个人喜好关联起来，实现有意义的教学？本次培训将为大家揭晓答案。

【讲座大纲】：

1.起：AI助力学情精准诊断；

2.承：AI助力差异目标设计；

3.转：AI助力因材施教策略

4.合：AI助力个性评价实施。

【培训时间】：

2026年7月30日    下午2:30—5:30

【讲座主题】：

智能体驱动的教学评价：实施路径与操作案例

【培训目标】：

当前高校教师运用智能体开展教学评价，主要存在认知与技术脱节问题，普遍认可其价值，却不懂原理、不清边界，陷入不会用、不敢用的困境。本课程围绕能力落地、流程闭环、案例赋能设定培训目标：一是零基础掌握教学评价类智能体搭建方法，学会需求拆分、功能设计与轻量化工具实操；二是吃透智能体教学评价全流程，打通数据采集、智能分析、结果可视化环节，建成完整评价闭环；三是依托多教学场景实战案例，掌握不同学科适配用法，切实提升教学评价精准度与工作效率。

【讲座大纲】：

1.智能体技术形态与构建方法；

①智能体技术形态与特点；

②单智能体与多智能体构建方法；③知识库优化方法。2.智能体驱动评价的实施环节；①评价目标设定

②评价数据收集与分析；③评价结果反馈。

3.智能体驱动评价的操作案例。①智慧课程实施案例

②课堂教学评价驱动案例；③其他案例。

1.高等院校一线青年教师（含高职院校）；

2.二级学院教学副院长、各系部主任、各专业负责人、教学管理人员、教学团队骨干教师以及负责人、主讲教师等（含高职院校）；

3.各高校教学副校长，教务处、人事处、教师发展中心（含高职院校）。