在人工智能技术深刻重塑教育形态的背景下，我参加了浙江大学于6月23日到6月27日举办的“人工智能专题”研修班。为期一周的学习，聚焦AI教育应用前沿，通过专家讲座、案例分析、技术观摩与研讨交流，极大拓展了视野，深化了对AI赋能教育教学变革的理解，并为我校计算机公共基础课程及人工智能相关课程的教学改革提供了宝贵启示。现将研修收获与思考总结如下：
一、 AI赋能教育的多维认知
（1）精准化教学：自适应学习技术的实践价值
深入了解了自适应学习系统如何基于学生个体差异（水平、进度），动态构建个性化学习路径，精准推送资源。这有效解决了传统大班教学中“一刀切”的困境，实现了从“以教为中心”向“以学为中心”的转变，显著提升了教学针对性和实效性。浙大案例表明，课前自适应预习结合课堂基于学情数据的精准讲解，是提升教学质量的有效模式。
（2）智慧化课程——内容与方法的融合创新
研修展示了AI深度融入课程建设的多元路径。利用VR/AR等技术创设沉浸式学习环境，使抽象概念具象化；借助智能教学平台支持在线协作、讨论，促进学生深度互动与思维碰撞。这些实践深刻启示：智慧课程建设不仅是资源扩容，更是教学方法的重构，能有效激发学生主动性、培养合作与创新能力，拓展教学时空边界。
（3）智能化评价——过程与结果的精准反馈
AI技术为突破传统评价的滞后性、主观性瓶颈提供了解决方案。学习分析工具实时追踪学习行为（参与度、作业、知识掌握），为教师调整策略提供数据支撑；智能评测系统（如代码自动批改、作品评价）能提供客观、即时的反馈与改进建议，帮助学生精准定位问题，实现学习闭环优化。
二、 深度思考：机遇、挑战与西农特色融合
（1）AI赋能教育的机遇与挑战并存
AI技术为教育带来的机遇是显而易见的。一方面，它能够极大地提高教学效率，减轻教师的教学负担，使教师有更多的时间和精力投入到教学设计、科研创新和学生指导等工作中；另一方面，AI为学生提供了更加丰富、个性化的学习资源和机会，有助于培养学生的自主学习能力、创新思维和实践能力，更好地适应未来社会对人才的需求。此外，AI还推动了教育管理的智能化和精细化发展，提高了教育资源的配置效率和利用效益，促进了教育公平的实现。
然而，AI赋能教育也面临着诸多挑战。首先是技术接受与应用的挑战，部分教师和学生对AI技术的认知和接受程度有限，缺乏相关技术和工具的使用经验，影响了AI在教学中的广泛应用和推广。其次是数据安全与隐私保护问题，AI技术的应用依赖于大量的学生数据收集和分析，如何确保这些数据的安全存储、合法使用以及学生的隐私不受侵犯，是当前亟待解决的重要问题。再者是AI技术本身可能存在的一些局限性，如算法偏见、错误信息生成等，这些问题若得不到有效解决，可能会影响教学质量和学生的学习效果。最后，AI技术的快速发展也对教育工作者的专业素养提出了更高要求，教师需要不断提升自身的AI知识和技能水平，才能更好地驾驭这一新兴技术，实现AI与教学的深度融合。
（2）赋能西农课程建设与教学改革的启发
紧密结合西北农林科技大学“扎根西部、服务三农”的核心使命与“新农科”建设要求，AI赋能教学改革将深度依托学校的农林学科优势。在本科层面（如《人工智能基础》、《Python程序设计》课程）， 计划引入自适应学习技术构建个性化学习路径，服务分类分层教学需求，并深度应用智能组卷、自动批改、代码分析、在线答疑等AI辅助工具以提升效率与反馈时效性。同时，大力推行项目式学习（PBL），引导学生运用AI技术解决如简易数据分析、流程模拟等真实农林问题，在锻炼其编程能力、实践能力和协作精神的过程中，精准融入智慧农业、生物信息学、资源环境监测等特色场景案例与练习，使学生深刻理解AI驱动解决“三农”复杂问题的巨大潜力。
聚焦研究生培养（如《人工智能导论》、《大模型技术与应用》课程）， 改革将着力深化前沿探索与科研应用。紧密结合全球农科前沿动态及我校在旱区农业、作物抗逆等领域的优势，深入剖析AI在智慧育种、智能农机、农业机器人、生态保护等方向的创新应用与挑战，激发科研志趣与原始创新思维。强化项目式学习（PBL）与科研的深度融合，设计聚焦国家战略与区域发展痛点的项目（如作物表型识别、病虫害预警、农业资源管理、乡村治理），引导学生运用AI技术进行深入研究性探索，系统性培养其解决复杂农林系统工程问题的能力。此外，将探索应用AI赋能的智能评价工具对研究方案、论文及项目成果进行多维度精准评估与反馈，促进学术成长，并充分利用在线课程、顶级期刊论文、开源项目（特别是农业大模型等前沿领域）构建特色资源库，显著拓宽学生在“AI+农林”交叉融合领域的全球视野与前沿技术追踪能力。
三、 未来行动计划：立足西农，务实推进
基于此次研修的深刻启发，我未来的工作将聚焦于以下方面，力求取得实效：持续提升自身AI素养，积极跟踪AI教育应用前沿动态，深化学习研究，参与培训研讨，以增强对AI技术的驾驭能力和教学创新能力。在此基础之上，务实开展教学实践探索，计划在负责的计算机公共基础课及人工智能相关课程中，试点应用自适应学习模块、AI辅助批改工具、智能答疑平台等，并精心设计融合智慧农业等农林真实场景的项目式学习（PBL），在《Python程序设计》等课程中率先实践。同步深化课程改革与研究，紧密结合“新农科”建设要求，在《人工智能基础》等课程内容与案例中深度融入智慧农业元素，凸显服务“三农”导向；同时，升级研究生课程，强化前沿应用案例分析、研究性项目设计及智能评价工具的应用，推动教学与科研深度融合。为形成合力，我将积极组建AI赋能教学研究团队，联合院内同仁共同攻关，通过定期研讨和资源共享，切实推动本研计算机基础教学的整体提升。最后，注重实践成果的凝练与分享，积极参与校际交流，主动总结并分享“AI+农林”教学改革的经验与成果，为更广泛的教育共同体贡献“西农智慧”。
四、结语
此次浙大研修是一次理念更新、视野开拓、方向明晰的宝贵经历。它不仅让我深刻认识到AI技术重塑教育的巨大潜力，更坚定了我将AI深度融入教学、服务西农特色人才培养的决心。我将以此次研修为新起点，立足本职，勇于实践，积极探索AI赋能教学的新模式、新方法，致力于提升课堂教学质量与人才培养成效，为培养“强基础、重交叉、懂农业、善创新、能担当”的新农科人才，服务农业强国建设和西部高质量发展贡献自己的力量。