关于DeepSeek赋能高校课程教学的实践探索报告

关于DeepSeek赋能高校课程教学的实践探索报告

关于DeepSeek赋能高校课程教学的实践探索报告

 

20XX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，I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I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，I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I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I技术对高等教育的影响、I 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I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I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I技术在高等教育中的应用现状，并以此作为突破口，探讨I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

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