2025年6月22-28日在浙江大学继续教育学院，我参加了“人工智能赋能教育教学”培训，这是一场打破学科边界、重构教育认知的探索培训。5天的学习中，我不仅收获了AI技术在农业学科中的应用新知，更在跨领域思维碰撞中，重新理解了科技赋能教育的深层价值。此次培训通过“理论框架+实践案例”的系统讲授，让我加深了以“学科融合”的视角审视AI技术，在以后“农业昆虫学”教学中，将基于我们已有的中国大学MOOC平台的国家级和省级一流课程为基础，升级和完善以AI驱动的课程建设。在科研中，将AI用于文献综述，论文翻译和写作的各个环节。实践中将AI可以用于害虫识别、防治方案制定、预测预报及精准施药的应用技能中。培训中最受启发的是，浙大的培训如同一座桥梁，连接了AI技术与农业教育的创新实践。在智能时代的教育变革中，唯有以开放姿态拥抱AI技术，以学科特色激活AI技术潜能，才能培养出既懂农业昆虫学专业、又掌握智能工具的新时代农业人才，为乡村振兴注入科技动能。以下从知识收获、教学革新、实践规划等方面，结合“农业昆虫学”课程特点本人总结如下：
一、将核心知识与AI技能融入农业领域
（一）AI技术的跨领域应用与农业适配性分析
课程从多维度揭示了AI作为“新质生产力”的底层逻辑：在医疗领域，讯飞医疗大模型通过深度学习实现90%以上的诊断合理率；在生命科学领域，AlphaFold系列模型借助蛋白质结构预测将药物研发周期从10年缩短至数月。这些案例印证了AI通过“数据驱动+算法优化”突破行业瓶颈的共性规律，而农业领域的适配性正体现在：
育种与种植：AI育种可缩短周期并提升大豆单产，其本质是通过基因组学数据与机器学习算法的结合，实现性状预测与品种改良；
病虫害防治：智慧农业中的无人机监测、智能灌溉等场景，与农业昆虫学中的害虫预警需求高度契合，特别是DeepSeek大模型的高效稀疏架构，为本土化的害虫数据处理提供了算力优化方案。
（二）农业教学专用AI工具的实操体系构建
1. 科研辅助工具链：
利用Elicit与Connected Papers梳理“昆虫抗药性机制”相关文献时，可通过智能提取核心结论功能，将传统一周的文献调研缩短至4小时；
DeepSeek-R1的代码生成功能能辅助编写害虫种群动态模型，例如基于Logistic增长方程自动生成Python可视化脚本。
2. 教学资源智能化生成：
通过Stable Diffusion输入“稻飞虱翅脉特征”等提示词，可生成标注清晰的教学图片，解决传统教材中静态图像的局限性；
运用OpenAI Sora视频生成模型，将黏虫迁徙的文字描述转化为动态模拟视频，直观呈现昆虫地理分布与气候因子的关联。
3. 智能评测系统搭建：
参考MIT“师-生-机-环”教育生态，设计基于LLM的作业批改系统，例如对学生提交的“棉铃虫综合防治方案”，AI可自动识别逻辑漏洞并给出建议：“未考虑Bt作物与化学农药的交互抗性”。
二、教学理念与方法的AI化革新
（一）以智慧农业为导向的课程目标重构
传统教学中“昆虫分类鉴定”“防治技术参数”等内容，将通过AI技术实现三维升级：
知识维度：新增“AI害虫识别算法原理”“农业大数据预处理”等章节，结合上海交大“AI+微专业”建设经验，设计“昆虫学+机器学习”的交叉知识模块；
能力维度：要求学生掌握“田间图像采集-AI模型识别-防治决策生成”的全流程技能，例如使用手机APP拍摄蚜虫危害状，通过本地部署的DeepSeek模型实时获取防治建议；
价值维度：通过我国自主研发的“农业病虫害AI识别系统覆盖80%作物”等案例，培养学生的科技自立自强意识。
（二）跨学科教学模式的创新实践
1. 问题驱动式学习（PBL）：
以“如何用AI技术解决苹果蠹蛾跨境传播预警”为核心问题，引导学生整合昆虫生态学知识与DeepSeek的文本分析能力：
用AI爬取海关检疫数据，构建害虫入侵概率模型；
结合Midjourney生成风险热力图，实现“数据-模型-可视化”的闭环。
2. 虚实融合实验教学：
借鉴浙江大学“交我学”系统的四元互动生态，利用数字孪生技术模拟不同气候条件下褐飞虱的爆发规律：
学生在虚拟环境中调整温湿度参数，观察AI模型预测的虫口密度变化；
通过对比实测数据与模型输出，理解气候因子对昆虫种群动态的影响机制。
3. AI辅助科研训练：
在“昆虫生态研究”课程中，指导学生运用Zotero的AI文献管理功能，自动归类“气候变化对昆虫分布的影响”相关研究，并通过DeepSeek生成研究假设，例如“CO₂浓度升高可能增强稻纵卷叶螟的迁飞能力”。
三、AI技术在农业昆虫教学中的落地规划
（一）“农业昆虫智能教学平台”开发路线图
1. 核心模块设计：
害虫识别引擎：基于DeepSeek-V3大模型，整合10万+张害虫图像数据集，实现田间照片的实时分类，准确率目标≥95%；
虚拟实训沙盘：参考科技发展视频中的宇树机器狗运动控制算法，开发昆虫行为模拟系统，学生可通过自然语言指令操控“虚拟蝗虫”，观察群体迁飞模式；
预测预警看板：接入全国气象数据与农田监测传感器数据，运用GraphCast类模型提前7天预测黏虫爆发风险。
2. 分阶段实施计划：
2025年秋季：完成基础图像识别功能，在“农业昆虫学实验”课程中试点；
2026年春季：迭代虚拟实训模块，结合VR设备实现沉浸式防治演练；
2026年秋季：对接农田物联网数据，形成“监测-预测-防治”的闭环教学系统。
（二）课程评价体系的AI化改革
评价维度 |
传统方式 |
AI赋能升级方案 |
知识掌握 |
标准化试卷 |
AI生成个性化试题，如根据学生错题自动生成“抗药性治理”变式训练 |
实践能力 |
田间调查报告 |
结合无人机巡检影像，用AI分析学生防治方案的覆盖效率 |
创新思维 |
课程小论文 |
指导学生用AI设计新型诱捕器，例如通过DeepSeek生成“基于昆虫嗅觉受体的智能诱芯配方” |
（三）师资AI素养提升的三维路径
1. 技术能力夯实：参与“AI+农业”专项培训，重点学习PyTorch在昆虫图像分割中的应用，计划2025年冬季完成DeepSeek模型的本地部署与微调；
2. 校企协同创新：与先正达集团合作开发“玉米螟AI预警系统”，将真实农业场景转化为教学案例；
3. 资源库建设：收集整理农业昆虫领域的开源数据集（如Crop Pest Dataset），并定期更新模型版本，确保教学内容与技术前沿同步。
四、结语：在人机协同中坚守教育本质
此次研修使我深刻认识到，AI技术对农业教育的赋能并非简单的工具叠加，而是从“经验传授”到“智能创造”的范式变革。当DeepSeek模型能辅助学生完成害虫预测，当数字孪生技术可模拟昆虫生态，教育的核心价值更应体现在培养学生的批判性思维与伦理意识——例如在使用AI识别害虫时，引导学生思考“算法偏见是否会导致误判”，在设计防治方案时融入“生态安全”的考核。未来，我将以“AI为器，育人为本”的理念，推动农业昆虫教学从“知识灌输”向“创新赋能”转型，为智慧农业培养兼具专业素养与数字技能的复合型人才。