2025年6月22日至28日，我参加了在浙江大学华家池校区继续教育学院举办的“人工智能赋能教育教学和科学研究” 主题培训班。此次培训班旨在深入探讨人工智能在教育教学和科学研究领域的应用，助力教师提升教学能力、推动科研创新，以适应新时代教育发展的需求。通过这次培训，我收获了宝贵的经验，对人工智能与教育教学、科学研究的融合有了更深刻的理解，也为我后续的教学和科研工作提供了新的思路和方向。
一、培训总体概述
此次培训班于 2025年6月22 - 27日在浙江大学华家池校区继续教育学院举行，主题聚焦“人工智能赋能教育教学和科学研究”。培训内容丰富多元，涵盖理论学习、教学场景应用、多领域融合及教学能力提升等方面。吴彦老师带领我们从人工智能和科技创新视角学习教育工作重要论述，金小刚老师讲解 AI 工具实操应用；上海交大的余建波老师介绍生成式人工智能平台在教学场景的应用，翟雪松老师探讨了人工智能技术对未来教育的深刻影响；李卫旗老师讲述生命科学与人工智能结合，张宇燕工程师分析 AI 技术在学术写作中的应用边界；李艳老师和翁恺老师则分别聚焦教学环境重构、教师信息化教学能力提升；冯毅萍老师则是以浙大自动化控制专业建设为具体实例，介绍了如何以学生为中心进行有效的课堂设计；在现场教学环节，黄健工程师和张宇燕工程师在紫金港校区的智慧教室带领我们体验了浙大智慧教室是如何改变传统教学模式的。
我参加培训的初衷是希望提升自身教学能力，探索人工智能在大学物理教学和科研中的应用。期待通过学习，能将所学知识运用到实际工作中，改进教学方法、优化课程体系，推动教学和科研工作的创新发展。
二、学习收获
（一）理论知识提升
在培训中，吴彦老师带领我们从人工智能和科技创新视角学习习近平总书记关于教育工作的重要论述，让我深刻认识到在新时代背景下，教育工作需紧跟科技发展步伐，以创新驱动教育改革。金小刚老师对 AI 工具实操应用的讲解，使我了解到数字经济与人工智能的紧密联系，以及 ChatGPT 等 AI 的发展情况和 AIGC 技术的应用。像 DeepSeek 大模型，它实现了高性能与低成本的平衡，具有知识整合强、处理速度快等优势，能在办公等场景提升效率。
这些理论知识极大地拓展了我的认知。以往我对人工智能在教育中的应用仅停留在表面，通过学习，我明白人工智能不仅是一种技术工具，更是推动教育理念和教学方法变革的重要力量。它能为教育教学和科研带来新的机遇，促使我们重新审视教育的目标和方式，以培养适应未来社会发展的创新型人才。
（二）教学场景应用启发
上海交通大学智慧课程建设负责人余建波老师介绍了以 DeepSeek 为代表的生成式人工智能平台在教学场景中的应用与实践。上海交通大学在“AI + 教育教学”方面的改革实践，如建设“AI + 微专业”、上线“AI 助教”等，为教学创新提供了范例。翟雪松老师探讨了人工智能技术如何深刻影响和改变未来教育，并介绍了他所在的教育技术研究室对于元宇宙和虚拟现实在具体的教育教学中所作的尝试，强调了人工智能在专业建设中的重要性。冯毅萍老师以浙大自动化控制专业建设为具体实例，介绍了如何以学生为中心进行有效的课堂设计，以及以学生为中心进行的实践教学平台和教学资源库的建设，学生的获得感、幸福感和杰出的前沿探索能力是多年教学实践的最佳注解。
这些内容对大学物理教学场景有诸多启发。在教学过程中，可利用生成式人工智能平台辅助备课，如生成教学大纲、查找相关资料等。还能根据学生的学习情况，为其设计个性化的学习路径。在课程体系方面，可以引入人工智能相关的实验课程，让学生更好地理解物理知识与人工智能的结合，培养学生的跨学科思维和实践能力。
（三）多领域融合认知
李卫旗老师讲解了生命科学与人工智能的结合，二者的交叉融合催生了合成生物学、结构生物学等新兴学科，在生物制药、医学、农业等领域取得了诸多突破。张宇燕工程师分析了 AI 技术在学术写作中的应用边界，AI 能在文献回顾、信息检索、思路拓展、初稿生成等方面发挥作用，但也存在不能替代深度阅读和批判性评估等边界。
这些多领域融合的知识对大学物理教学和科研具有重要的借鉴意义。在教学中，可以引入生命科学与人工智能结合的案例，让学生了解物理知识在其他领域的应用，拓宽学生的视野。在科研方面，可以探索大学物理与生命科学、人工智能等学科的交叉研究领域，开展联合项目，为科研创新提供新的方向。这也让我对跨学科融合有了新的认识，跨学科融合是未来科学发展的趋势，能为解决复杂问题提供新的思路和方法。
（四）教学能力提升要点
李艳老师讲解了重构教学环境、用信息技术提升教学品质。在智能时代，高校教育变革势在必行，可通过数智技术促进教师教科研能力提升。翁恺老师聚焦人工智能时代高校青年教师信息化教学能力与技术提升，强调教育应积极拥抱人工智能，利用其优势推动教育变革，但也要谨慎对待其带来的风险。
这些内容对提升我的教学能力帮助很大。在重构教学环境方面，我可以利用信息技术创建更加互动、高效的教学环境，如采用在线教学平台、虚拟实验室等。在提升教学品质上，可借助 AI 辅助教学，如自动生成课件、提供个性化学习路径等。同时，我也认识到要不断提升自身的信息化教学能力，以更好地适应人工智能时代的教育教学需求，培养学生的批判性思维和解决问题的能力。
三、工作规划
（一）教学方法改进
将 AI 工具融入大学物理教学是提升教学质量的有效途径。在备课环节，利用 AI 工具如 DeepSeek 大模型，快速生成教学大纲、查找物理领域最新研究资料和案例，节省时间并丰富教学内容。还能借助 AI 分析历年教学数据，了解学生在不同知识点的掌握情况，有针对性地调整教学重点和难点。
为学生设计个性化学习路径也是关键。通过 AI 收集学生的学习进度、作业完成情况、考试成绩等数据，分析其学习特点和薄弱环节，为每个学生定制专属的学习计划。例如，对于空间想象力较弱的学生，提供更多的 3D 模型和动画演示，帮助他们理解物理概念。
借鉴生成式人工智能平台在教学场景的应用案例，改进课堂教学方法。引入互动式教学，利用 AI 平台开展实时问答、小组讨论等活动，提高学生的参与度。采用游戏化教学方式，设计物理知识相关的游戏，让学生在轻松愉快的氛围中学习物理知识。
（二）课程体系优化
结合人工智能通识课程赋能“四新”专业建设的理念，优化大学物理课程体系。增加人工智能相关的实验课程，如物理模拟实验中的 AI 算法应用，让学生通过实践操作，深入理解物理知识与人工智能的结合。
引入跨学科案例，将物理知识与生命科学、计算机科学等学科相结合。例如，讲解量子物理时，引入量子计算在人工智能中的应用案例，拓宽学生的视野，培养学生的跨学科思维。
在课程设置上，注重理论与实践的结合。增加实践课程的比重，让学生有更多机会将所学的物理知识应用到实际问题中。同时，开设选修课程，供有兴趣的学生深入学习人工智能与物理的交叉领域知识。
（三）科研合作探索
借助生命科学与人工智能结合的思路，探索大学物理与其他学科的科研合作可能性。寻找交叉研究领域，如生物物理中的人工智能应用，研究如何利用人工智能技术分析生物物理数据，为生物医学研究提供支持。
开展联合项目，与生命科学、计算机科学等学科的研究团队合作，共同申请科研项目。通过合作，整合不同学科的资源和优势，提高科研创新能力。例如，与计算机科学团队合作，开发基于物理原理的人工智能算法。加强学术交流，参加跨学科的学术会议和研讨会，了解其他学科的最新研究动态和成果，寻找合作机会。邀请其他学科的专家来校讲学，拓宽研究视野。
（四）教师素养提升
制定提升自身人工智能素养的计划，以更好地适应人工智能时代的教育教学和科研工作。参加相关培训，如人工智能在教育中的应用培训、AI 工具实操培训等，系统学习人工智能的理论知识和实践技能。
阅读专业文献，关注人工智能领域的最新研究成果和发展趋势。定期阅读相关学术期刊和书籍，了解人工智能在教育教学和科研中的应用案例和经验。
参与教研活动，与同事交流人工智能在教学和科研中的应用经验和问题。组织或参加教学研讨会、科研项目讨论会等活动，共同探讨如何将人工智能更好地融入教学和科研工作中。