為響應國家教育數字化戰略，探索中職創新性教學的有效途徑，促進全體教師數字素養和教學能力提升。4月11日下午，浙江省湖州藝術與設計學校邀請到浙江工業大學教育技術研究所所長、省重點學科教育技術學負責人李浩君教授到校向全體教師做題為《DeepSeek賦能教科研：從問題挖掘到成果產出的智能躍遷》的報告。該報告系統闡述了生成式人工智能工具DeepSeek的核心功能、實踐路徑和創新價值，為提升學校教師AI的深度應用能力和推動教學研究數智化提供了非常寶貴的經驗和參考范式。
智能躍遷：從問題挖掘到成果優化
講座伊始，李浩君教授介紹了生成式人工智能（GAI）的發展趨勢，并重點解析了國產大模型DeepSeek的技術特性。他指出，DeepSeek系列模型（如DeepSeek—R1、V3等）憑借強化學習與混合專家（MoE）架構，在邏輯推理、多模態數據處理等領域表現卓越，已形成覆蓋問題挖掘、論文優化、成果產出的教科研全鏈路支持能力。
在“問題挖掘”環節，李教授提出“俄羅斯套娃原則”，強調通過多輪對話與跨學科視角分解研究問題的核心。他以中職課堂學生參與度低、人工智能與職業教育融合等現實案例為例，演示了如何利用DeepSeek整合政策文件、社會需求與文獻數據，快速定位研究空白并生成創新性選題。例如，針對“傳統零售業轉型困境”，DeepSeek通過數據對比與邏輯推演，提煉出“感官體驗優勢+數字化融合”的破局路徑，為論文選題注入跨學科視角。
論文優化：從結構重塑到學術創新
圍繞論文撰寫與優化的痛點，李教授展示了DeepSeek的智能化輔助功能。通過實際案例，他詳細解讀了模型在段落邏輯優化、核心內容深化、學術表達創新等方面的應用。例如，在修改職業教育課程建設相關段落時，DeepSeek不僅重構了論證框架，還引入“敏捷重構”“動態知識拓撲網絡”等創新概念，顯著提升了論文的學術深度與表達新穎性。
此外，李教授特別強調了DeepSeek的“評審意見處理”能力。通過模擬專家視角，模型可精準識別實驗設計漏洞、理論框架模糊等問題，并提供數據驗證、樣本擴展等改進建議。現場展示的“支架教學法”研究案例中，DeepSeek針對實驗樣本局限性與長期效果缺失等短板，提出了平行班對照、縱向追蹤等解決方案，為研究者規避學術風險提供了可靠支持。
賦能未來：構建教科研智能新生態
講座尾聲，李浩君教授總結了DeepSeek的六大應用層級——從基礎提問到跨領域協同，并呼吁教育工作者主動擁抱技術變革。他指出：“DeepSeek不僅是素材整理的‘私人秘書’，更是學術創新的‘思維伙伴’。通過人機協同，我們有望突破傳統研究范式，構建更具彈性與創造力的教科研生態。”
作為本學期校本研修重點內容，李教授的報告激發了學校教師了解AI、學習AI和應用AI的熱情。大家認真聆聽、悉心學習，反響熱烈，紛紛表示這次報告令人耳目一新、醍醐灌頂，加快了學習和應用人工智能的迫切心情。未來學校將持續深化人工智能等前沿技術在教育教學研究中的應用，為打造中職數智化學校，建設一支具備現代數字素養的教師隊伍不斷努力。（俞林生 康全）