2025年6月23日至27日，我参加了学校在浙江大学举办的“人工智能专题培训班”。为期五天的深度学习、前沿讲座与沉浸式现场教学，不仅让我系统性地掌握了AI技术在教育领域的最新应用动态与实践路径，更在思想深处引发了一场关于教育本质与未来的深刻震撼。尤为重要的是，通过近距离观察与思考，两校在教育教学管理理念、运行机制与执行力方面的显著差异，清晰可辨，发人深省。现将学习体会与思考汇报如下：
一、“把事情做好”与“把事情做完”
浙大之行，最强烈的感受是其对教育“质效”而非“任务量”的极致追求，深刻诠释了“做好”教育的底层逻辑，而非满足于“做完”。
一是目标导向差异，从“完成任务”到“解决问题”。浙大在推进教育信息化、智能化时，核心目标是解决教育教学中的深层次问题，而非简单执行采购或建设任务。李艳教授在“智慧教育环境构建”讲座中一针见血地指出：“信息技术必须服务于教学本质的重构，而非设备的堆砌。”其紫金港校区智慧教室的建设典范，正是围绕“互动生成式学习”这一核心理念，对物理空间、教学流程、互动模式乃至评价体系进行了系统性重构，技术成为支撑新教学范式的“使能者”而非主角。
二是技术应用深度，从“基础操作”到“深度适配与创新”。金小刚教授在“AI教育工具实操应用”课程中展示的GPT模型二次开发案例令人印象深刻。他们并非满足于使用通用AI工具，而是基于具体学科的教学场景、知识特点和学习规律，进行深度的定制化开发与再创新。反观当前不少高校，AI工具的应用往往停留在基础操作层面，缺乏这种“深度适配场景再创新”的理念和实践，技术应用的潜力远未释放。
三是成果评价标准，从“有无应用”到“价值创造”。翁恺教授关于“教师信息化能力提升”的观点振聋发聩：“关键在于教师能否通过AI创造出不可替代的教学价值增量。”浙大评价AI教育应用的成效，核心是看它是否带来了教学效果的实质性提升、学习体验的深度优化或教育公平的有效促进。这种对“价值增量”的执着追求，正是“把事情做好”而非“做完”的底层逻辑和终极评判标准。
二、“超前谋划”与“临时应对”
浙大在人工智能与教育融合领域的布局，展现出的前瞻性与系统性令人震撼，其“超前十年”的战略眼光是核心驱动力。
一是顶层设计先行，系统规划“AI+X”融合生态。翟雪松研究员详细解读的《人工智能通识课程赋能“四新”建设》规划（已于2022年实现全校覆盖）极具启发性。其精心设计的“AI+X”课程图谱，并非孤立课程拼凑，而是体现了跨学科知识深度融合的系统性顶层设计，旨在培养具备AI素养的复合型创新人才。这种早布局、早规划的战略定力，确保了资源投入的高效性和方向性。
二是基础设施超前，算力投入的前瞻性布局。参观紫金港校区高性能算力中心（峰值算力50PFlops）时，工作人员坦言：“2018年筹建时，面对巨大投入，内部不乏‘资源过剩’的质疑声。然而，时至今日，中心日均负载率已达92%，成为支撑全校AI教学与科研不可或缺的‘数字底座’。”这充分证明了其超前投入的战略远见，为后续爆发式增长的AI应用需求奠定了坚实基础。
三是风险预判机制，伦理规范与技术发展同步。张宇燕高工在讲授“AI学术写作边界与伦理”课程的同时，同步发布了《浙江大学AI学术伦理规范白皮书》。这体现了浙大对技术应用潜在风险的敏锐洞察和制度化的主动防范，将伦理规范建设与技术发展同步推进，为技术的健康发展建立了制度化的“防火墙”，避免了“先发展、后治理”的被动局面。
三、“工作协同”与“互相推诿”
浙大展现出的“全校一盘棋”高效协同机制，是此行感受到的最大震撼之一，有效打破了部门壁垒和学科孤岛。
一是跨部门熔断机制，技术可行性与教学有效性的双重认证。信息技术中心与教务处实行常态化“联合办公”。任何重大的课程改革或信息化教学项目方案，必须经过技术可行性论证（信息技术中心）和教学有效性评估（教务处）的“双认证”才能立项实施。这种机制从源头确保了项目的可落地性和教育价值，避免了技术与教学“两张皮”。
二是学科交叉实体化，常驻协作，成果直达应用端。余建波教授主持的“DeepSeek教学应用创新实验室”是学科交叉实体化的典范。该实验室由计算机科学、教育学、设计学等多个学院的教师常驻协作，聚焦AI教育应用的前沿探索。其研发成果能够通过机制化通道快速转化为实际教学应用，实现了从研发到应用的“直通车”。
三是权责响应革命，部门联动，以小时计的效率。学校在教室改造过程中，遇到建筑设计与教学要求出现冲突的问题，相关部门之间迅速沟通解决，响应速度以“小时”计，这种围绕核心目标、打破常规流程、高效联动的“权责响应革命”，极大地激发了创新活力，是执行力最生动的体现。
四、如何将培训成果转化为西农实践
对标浙大经验，反思我校实际，差距不仅在于技术应用层面，更在于理念、机制和执行力。作为教务处工作者，深感责任重大。未来工作的核心在于将学习成果转化为切实可行的行动方案，重点围绕以下三个方面展开攻坚：
（一）理念升维，启动全校“AI教育认知革命”
一是思想大讨论与宣言，立即在全校范围内组织开展教育思想大讨论，聚焦“AI时代的教育本质与西农使命”，凝聚共识。发布《西北农林科技大学AI教育宣言》，明确我校AI赋能教育的愿景、目标与原则。二是激励机制牵引，改革现有教学评价与奖励体系，重点表彰和奖励那些运用AI技术有效破解我校农科、林科、生命科学等领域长期存在的教学难题的突出案例，树立标杆，引导方向。三是“技术双语”能力培养，构建“技术双语”师资培养体系。落实“传统与现代课程交替”的教师发展模式，在提升教师AI应用能力的同时，强化其人文素养和教育伦理意识，确保技术应用服务于人的全面发展。
（二）组织再造，构建跨学科协同创新的实体平台
一是整合职能，成立“课程创新中心”。建议合并教务处内部科室，或联合相关学院力量，成立实体化运行的“课程创新中心”。该中心核心职能是统筹全校通识教育与专业教育的AI融合课程开发、资源建设与质量评估，成为推动教学改革的“引擎”。二是试点“项目制教研室”，打破传统按学科划分的教研室壁垒，围绕“智慧农业”、“数字乡村”、“智能装备与农业机器人”、“食品大数据与安全”等具有我校特色和战略意义的方向，试点组建跨学院、跨学科的“项目制教研室”。推行扁平化管理，赋予负责人充分的资源调配权和考核权，聚焦解决实际问题，产出融合创新成果。三是打造“农科AI导师库”，积极引进农业龙头企业、科研院所的技术骨干作为校外导师或课程共建者，深度参与相关课程设计、案例开发和实践教学，将产业前沿需求和技术实践直接融入课堂。
（三）特色突围，打造“智慧农业+”教育创新高地
一是建设“智慧农业教育创新实验室”，参考浙大“四课堂融通”（理论教学、实验教学、科研训练、社会实践）理念，高起点规划建设我校“智慧农业教育创新实验室”，成为集教学、实验、研发、展示于一体的综合平台。二是开发“AI+农科”特色课程模块，系统规划并开发具有西农烙印的“AI+农科”课程模块体系。三是强化实践与场景化教学：依托杨凌农科城优势，深化校地、校企合作，将“智慧农业教育创新实验室”的模拟场景与校外真实的智慧农场、农业产业园等实践基地紧密结合，构建“虚实结合、软硬兼施”的场景化教学模式，让学生在实践中掌握真本领。
吴彦教授在开班首讲中的箴言——“当我们讨论人工智能时，本质是在定义教育的未来人格”——始终萦绕耳畔。此次浙大之行，是一次技术的洗礼，更是一场理念的重塑。我深刻认识到，技术层面的差距或许可以通过加大投入、引进人才在短期内快速弥合，但教育理念的先进性、管理体制的科学性、协同执行的高效性以及文化氛围的包容性，这些深层次的差距，才是决定AI赋能教育成败的根本挑战。
作为教务处的一员，我将以此次学习为新的起点，将所见、所学、所思内化于心、外化于行。以“把事情做好”的工匠精神，精益求精地践行“以学生成长为中心”的教育教学设计理念，不满足于流程的完成，追求教育价值的最大化。以“超前十年”的战略眼光，积极参与并推动学校层面的AI教育发展规划与课程图谱的制定与落实，为未来播种，为长远筑基。以“全校协同”的系统思维，主动沟通，积极协调，努力打破部门墙、学科壁垒，推动构建人机共生、协同育人的教育新生态。
唯有将“求是创新”的精神内核，深深融入西北农林科技大学的沃土，方能让人工智能真正从概念走向实践，从工具升华为动能，成为驱动学校高质量发展、服务国家“强农兴国”战略的“新质生产力”。我们有信心，也有决心，在这片充满希望的西北大地上，用智慧和汗水，共同谱写人工智能时代农业高等教育现代化的崭新篇章！