关于DeepSeek赋能高校课程教学的实践探索报告

2024年3月5日，“新质生产力”首次写入政府工作报告[1]，这充分彰显了我国在各领域探索高质量发展新路径的坚定决心。“新质生产力”是指在新技术背景下，以知识和信息为基础、以创新为内生动力的先进生产力形态，其高技术、高效率、高质量的核心特征与高等教育现代化的标准和要求高度契合。国家社会发展与科技创新的每一步都离不开高等教育的智力支持与人才保障， 因此，高等教育领域“新质生产力”的建设自然成为当前社会关注的焦点之一。在此背景下，AI作为一项足以影响人类前途命运的重大突破性技术，必将渗透社会生活的方方面面，教育行业尤甚。将AI等先进技术与教学及管理过程深度融合，已成为推动教育改革的必然选择。长期以来，传统大学教学方式多为教师在课堂上单向讲授，学生被动接受知识。该模式下，学生的学习积极性普遍不高。如何有效摆脱这一困境，使大学课堂教学更高效，更好地实现立德树人这一根本任务，已成为当前高等教育领域亟待解决的重要课题。

因此，AI技术与大学教育的深度融合，以及以教育“新质生产力”赋能大学教育，对于学生真正获得学业成功、成长为符合社会需求的人才至关重要。特别是DeepSeek、ChatGPT等大语言模型的出现，构建了全新的AI生态，为大学教育带来了前所未有的发展机遇，这些模型在提升教学效率、创新教学模式等方面得到了广泛应用。尽管近年来不少学者围绕AI技术对高等教育的影响、AI 时代高校人才应具备的素质与能力等议题进行了深入研究，但总体仍存在明显不足：其一，缺乏对AI技术在高等教育中应用的系统深入研究，尚未形成科学合理的应用效果评价体系；其二，未能将AI技术与高等教育的教学目标、课程体系、评价机制融合，开展一体化研究，导致技术应用与教育需求脱节。基于此，本文首先阐述教育“新质生产力”的要素构成，结合具体课程案例，剖析AI技术在高等教育中的应用现状，并以此作为突破口，探讨AI技术与高等教育耦合赋能的具体方法，为进一步深化高等教育教学改革奠定必要的理论基础， 提供实践经验支撑。

一、教育“新质生产力”的构成要素分析

教育领域的“新质生产力”并非对传统教育的否定，而是在继承并发扬传统教育精髓的基础上，借助AI、大数据等信息技术，构建个性化学习体系与开

放式教育生态，从而推动教育模式由“标准化培养”向“个性化、创新型孵化” 转变，最终为国家培养更多具备创新精神与现代化素养的人才[2-3]。教育“新质生产力”具有鲜明的智能化、精准化和高效化特征。其中，智能化主要体现在利用AI等信息手段替代部分重复性教学工作，大幅提高教学与管理效率；精准化即通过数据采集与算法分析，精准捕捉学生的学习状态并进行个性化管理， 使教学更具针对性；高效化则是指在科技支撑下，借助各类工具实现教育教学“增效减负”，让师生从烦琐的事务中解放出来，专注教学核心。

除大数据、云计算、物联网等基础信息技术外，以豆包、通义千问、DeepSeek、ChatGPT等为代表的大模型新技术，为高校新一轮的教学改革提供了强有力的技术支撑。特别是大语言模型在教育场景中的多维度赋能，显著提升了教育工作的智能化水平[4]。目前，多所高校已引入并上线DeepSeek大模型，在实际教学中取得了良好成效。例如，在日常教学中，DeepSeek可协助教师快速梳理教学重点，生成满足课程需求的教学案例；在科研支持方面，可帮助教师检索相关文献、整理研究数据，有效提升高校教学与科研等工作能力。在日常办公场景中，大模型能够自动完成部分文档资料整理、教材初稿编制等任务，显著减轻了教师的行政工作负担，使教师能够将更多时间和精力投入到教学工作中。

二、人工智能在高等教育中的应用现状

随着AI技术的快速发展，其在高等教育中的作用日益凸显，应用形态亦日趋多元[5]。目前，国内众多高校积极尝试利用AI技术革新并优化教学，致力于为学生打造个性化学习环境[6]，使教学更具目的性与针对性。

西南政法大学很早就开展了AI赋能教育实践。该校将AI教学理念深度融入日常教学，在法学、政治学等多个专业课程中，借助AI工具为学生提供个性化学习资源。如在“刑法学”课程中，AI根据学生的学习进度与薄弱环节，推送相关案例分析与知识点讲解，帮助学生提升学习能力与专业素养。

中国人民公安大学聚焦“AI赋能学校高质量发展”这一核心主题，专门组织教师培训活动，邀请DeepSeek大模型以及智能计算等领域的专家，为教师讲解AI技术的最新发展趋势与核心应用原理，助力教师全面了解并熟练掌握新兴AI技术，引导教师思考与探讨如何在教育改革过程中更好地运用AI技术，为后续教学实践奠定基础。河南警察学院将AI技术深度应用于“普通逻辑”课程的全教学流程，成效显著。该校首先构建“普通逻辑”知识图谱，系统梳理课程中的概念、定理、推理方法等知识点，然后借助知识图谱，为每一名学生定制