第一阶段:工具认知与基础操作
主题:AI辅助工具的功能解析与教学科研场景初探
内容:
大模型基础知识学习
DeepSeek平台介绍:核心功能、适用场景、技术优势
基础操作演示:文献检索、数据分析、课件生成、代码辅助
案例分享:AI辅助教学设计/科研选题优化案例
目标:掌握工具基础操作,明确适用场景。
第二阶段:教学场景深度应用
主题:AI赋能高效课堂设计与学生互动
内容:
自动化课件制作与个性化内容生成
AI辅助课堂互动设计(如智能问答、模拟实验)
作业批改与学情分析的AI实现
实践任务:设计一堂融合DeepSeek工具的课程方案。
第三阶段:科研场景进阶实践
主题:AI加速科研全流程
内容:
文献综述与前沿热点挖掘技巧
实验数据智能分析与可视化
论文写作辅助(框架生成、语法优化、期刊匹配)
科研伦理与AI工具使用边界探讨
实践任务:完成一个科研场景的AI辅助流程模拟(如数据分析报告生成)。
第四阶段:跨学科融合与创新
主题:AI技术驱动的跨学科协作模式
内容:
学科交叉研究的AI支持策略(如文科数据分析、理工科实验模拟)
团队协作中的AI工具协同应用
创新课题孵化案例解析
研讨环节:分组设计跨学科AI辅助研究方案。
第五阶段:成果总结与个性化规划
主题:成果落地与持续发展
内容:
参训教师成果展示与互评(教案/科研方案)
专家反馈与优化建议
制定个人AI工具深化应用计划
建立长效支持机制(交流社群、资源库更新)
目标:形成可落地的AI辅助教学/科研方案,明确后续行动路径。
预期效果
教师能够熟练使用AI工具优化备课、授课、科研流程;
形成3-5个典型学科应用案例;
推动教学创新与科研效率提升30%以上(根据实际场景测算)。
from sklearn.impute import SimpleImputerimport pandas as pd
data = pd.read_csv('Path')#这里的Path是文件在电脑上的路径imputer = SimpleImputer(strategy='mean')#中位数填充data_filled = imputer.fit_transform(data)
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