师资培训

「教师教学分身」是面向高校教师的智能教学助手：把人才培养方案、课程大纲、教案、课件、题库、微课、实验手册、批改、学情诊断、活页教材、教学能力比赛材料、公文与课题写作等 13 类教学技能，装配成前后衔接的一条流水线；内置 928 个专业知识库（教育部专业教学标准与教师企业实践指南），可按专业 / 课程 / 岗位检索「专业知识依据」。本次培训围绕「听得懂、接得上、用得成」三个目标展开，帮助老师真正把工具用起来。面向全国高校在职教师，专业不限，教研组长、专业带头人、教学团队核心成员优先，无需编程基础。请于 9 月 12 日（周六）18:00 前完成报名；报名本次培训即可免费申请教学分身Agent MCP Key（课题组审核开通后发到邮箱）。提供录播回放，有效期 30 天。参训请自备笔记本电脑，提前安装 AI 工具：首选 TRAE Work / TRAE Code（实战云平台内置），也可用WorkBuddy、豆包电脑版、Claude Code、Codex；并带一份本人正在使用的课程大纲或教案用于现场演练。

本场把视角从单门课抬到学院层面：政策要求具体转化为专业设置、课程体系、教师队伍与实习实训四个方面的哪些动作，学院推进 AI 教学落地时普遍卡在哪里、已经跑通的院校是怎么做的。核心环节是分专业方向的方案交流 —— 智能制造、计算机、经管电商、文旅服务、艺术传媒、医养健康六个方向分别拿出可落地的实施路径，结合本校教师的实验成果与真实班级测算课程、班级规模、任务频次与秋季推进节奏。最后讨论学院级的组织分工、教研机制与秋季开课路径，并安排方案互评与集中答疑。

以第二场收上来的优秀原型卡与四类实验作品点评开场，重点讲清怎样把政策要求转化为具体的课题研究问题 —— 申报依据不能只写「根据国家人工智能教育相关政策开展 AI 教改」，而要说明政策要求在本专业、本课程与学生能力培养中的真实矛盾，并沿「岗位任务—教学问题—课题题目—研究问题—改革动作」逐层落地。随后引入课题设计画布，建立「实验任务—学生作品—过程数据—评价证据」的闭环，按实验路线扩展任务、测试集、评价量规与学生作品样例，现场形成实验手册单元、三项核心成果与过程数据指标。最后依据真实消耗测算班级规模、使用频次与一个学期的算力需求，产出一页院校领导汇报摘要。

先展示第一场收上来的机会卡数据与优秀题目，再讲清如何把一项岗位工作任务拆解成教学目标、实验步骤、学生作品与评价标准，并说明 AI Coding/Jupyter、智能体/Coze、AIGC 资源、视频与新媒体四类实验路线各自适合哪些专业、最终产出什么成果。接着带您完成账号、免费额度、点数规则、作品发布与过程数据的实际操作，用约 40 分钟按所选路线现场做出第一个可运行的实验原型，发布作品并核对真实的算力消耗、产出类型与账户余额。原型跑通后现场填写《AI 教学实验原型卡》：把给 AI 的第一版提示词、AI 的原始产出、您发现的问题与人工修改逐项留档，连同真实的点数消耗与班级测算一并记下 —— 这几样正是第三场写实验手册、结题时写申报书最难补回来的。最后从教师个人原型推演到 40 名学生、8 次实验、一个学期的规模差异，让您对秋季真实开课的投入心里有数，并发布 72 小时作品挑战与第三场进入方式。

全场沿「行业—岗位—任务—技能—课程—实验—课题」这条链条推进。先用一组岗位数据开场：到 2030 年岗位新增与替代同时发生，约 22% 的岗位会发生结构性变化，真正稀缺的不是「会用模型」，而是把 AI 放进行业流程的复合能力。接着对照教育强国建设规划纲要、五部门「人工智能+教育」行动计划与职业教育教学关键要素改革意见，说明政策要的是专业、课程、教材、教师、实习实训五个要素的系统变化，不是统一用某个工具；并讲清计划边界与申报口径 —— 100 项课题、80 万元资助、不限专业，只要答得出「一门真实课程、一个真实问题、一次可运行实验、一组可验证成果」就有申报入口。随后用同一把尺子看六类专业的工作方式变化，以计算机、文旅、数字媒体三个完整案例走通「岗位任务—新增能力—课程内容—AI 实验—学生作品—过程数据—候选课题」的闭环，同一闭环再迁移到制造、电商与医养。最后是 18 分钟现场工作坊：填写本专业的《岗位—能力—课程—实验—课题机会卡》并逐项自检，形成属于自己的候选课题名称，同时预览第二场四条实验路线的原型成果。本场另由孙俏教授讲解课题申报说明：两批次滚动申报、「申报—评审—实施—结题」四步闭环，以及《AI 实验手册》《教研教学方法总结》《学生 AI 实践作品集》三项结题成果。