2025年4月17日至18日，商学院在图书馆415会议室成功举办以“人工智能与大模型应用实践”为主题的专题培训活动。活动由商学院副院长张晓英副教授主持并发表开场致辞。她指出，人工智能技术正以前所未有的速度重塑教育生态与科研范式，本次培训旨在助力教师掌握前沿工具，推动“AI+教育”战略落地。张院长强调：“技术是手段，教育是核心。我们需以开放心态拥抱变革，让AI真正服务于人才培养与知识创新。” 宽科技高级大数据分析师兼人工智能高级研究员、资深AI专家张彦豪老师担任主讲，商学院全体教师参与学习，共同探索人工智能技术在教育教学与科研创新中的深度应用。

培训以“人工智能基础入门”拉开序幕。张老师从大模型的高频应用场景切入，深入解析了“提问优化”“内容概括”“内容生成”三大核心能力，并通过案例演示展示了AI工具如何提升工作效率。针对“人工智能与大模型是什么”这一基础问题，张老师以通俗易懂的语言阐释技术原理，并重点介绍了DeepSeek等主流工具的使用要点，此外，他横向对比了豆包、通义千问、智谱清言等中文大模型的特性，帮助教师快速定位适合自身需求的工具。例如，他指出DeepSeek在学术文献处理上的优势，以及豆包在创意生成中的灵活性，为教师提供了多元化的选择视角。

下午课程聚焦“撰写有效提示词”，张老师通过互动式讲解，带领教师掌握与大模型对话的技巧。他强调，精准的提示词是AI高效输出的关键，并现场演示了如何通过结构化提示词框架（如角色设定、任务目标、输出格式等）获得稳定答案。例如，当教师尝试用“以《经济学原理》教授视角，生成课堂互动问题”的提示词时，AI迅速生成了包含案例分析、图表解读的互动方案。课程延伸至AI生成代码、PPT制作等实用场景，教师们亲身体验了AI在知识库构建、智能助教等方面的潜力。

18日的第二场培训以“大模型的进阶交互”为主题，深入探讨提示词工程（Prompt Engineering）的实践应用。张老师通过“思维链分析上市公司业绩”和“思维树撰写活动大纲”两个案例，展示了如何引导AI进行复杂逻辑推理与创意输出。例如，在分析上市公司业绩时，他通过“分解财务指标→关联行业趋势→预测未来风险”的提示词链，引导AI生成了层次分明的分析报告。他指出，提示词工程不仅是技术操作，更是思维模式的转变——教师需学会将专业知识转化为AI可理解的指令，从而激发其潜在能力。

18日的课程延续这一主题，进一步拓展提示词工程的应用边界。张老师提出“思维传播”理念，鼓励教师汲取跨学科知识解决本专业问题。例如，他演示了如何利用AI整合心理学、社会学理论优化教学设计，通过“结合认知负荷理论，设计《市场营销学》案例分析框架”的提示词，AI生成了兼顾理论深度与教学趣味性的方案。同时，他介绍了“预知推理”技术，通过模拟潜在难点提前规划解决方案，为教师科研与教学提供了新思路。

培训分为“大模型助力教学”与“大模型赋能科研”两大核心板块。在教学模块中，张老师系统阐述了AI如何突破传统教学困境：从精准资料收集到创新课程设计，从高效内容概括到智能PPT制作，AI技术为教师提供了全流程支持。特别是在“实时答疑解惑”环节，他演示了如何通过AI实现个性化辅导，满足学生差异化需求。例如，当学生提问“如何用博弈论分析国际贸易冲突”时，AI生成了包含图表与案例的详细解答，并自动关联了相关学术文献，此外，生成优质案例与习题的功能，也为强化学生知识理解提供了新工具。

科研模块聚焦AI在学术研究中的应用。张老师指出，大模型可显著缓解文献阅读、大纲梳理、内容优化等科研痛点。例如，通过AI加速文献筛选与摘要生成，研究者能更快掌握领域动态；利用智能大纲梳理工具，可快速构建研究框架；而代码生成与论文润色功能，则直接提升了科研效率。他特别强调，AI并非替代研究者，而是作为“协作伙伴”存在——通过人机协同，研究者能更专注于创新思考，而非重复性劳动。例如，他演示了如何用AI生成代码框架并自动注释，使研究者能将更多精力投入算法优化。

培训尾声，张晓英副院长发表总结讲话。她指出，此次培训是商学院推进“AI+商科教育”战略的重要一步，标志着学院在智能化教学转型中的新探索。她强调，人工智能技术不仅为教师提供了高效工具，更推动了教育理念的革新——从“知识传授”转向“能力培养”，从“统一教学”转向“个性化学习”。未来，商学院将继续探索AI在课程设计、质量评估、跨学科融合等领域的创新应用，同时加强教师AI素养培训，确保技术真正服务于教育本质。

随着人工智能技术的不断成熟，商学院正以开放姿态拥抱变革，通过产学研合作构建AI教育生态。此次培训不仅提升了教师的技术能力，更激发了教育创新的活力。未来，AI或将成为重塑教育格局的关键力量，而商学院已在这条道路上迈出了坚实一步。

撰稿：程飞

拍摄：伍芷乔

初审：张晓英

复审：胡炜

终审：张娜