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清华大学:2025年生成式人工智能高教应用提示词(教学版)(36页).pdf

上传人: 无*** 编号:959193 2025-11-06 36页 8.94MB

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1、 生成式人工智能高教应用提示词(教学版)北京航空航天大学 人文与社会科学高等研究院 清华大学 新闻与传播学院、人工智能学院 双聘教授 新媒沈阳 团队何静(何静(副教授)副教授)(软件和软件和课件将持续更新,敬请期待课件将持续更新,敬请期待)一应用实操课前准备课程内容规划(一)作为【学科领域】高校教师,请为【课程名称】(面向【本科生/研究生】)设计包含【理论+实践】模块的教学大纲。要求包含:1.【总学时数】学时/【学分】学分2.突出【核心能力培养点】,体现【校企合作/实验实训】环节3.以模块化结构呈现,包含【课程目标、教学内容、教学方法、考核方式】要素。课程大纲生成 提示词公式作为计算机科学高校

2、教师,请为人工智能导论(面向大三本科生)设计包含理论+实践模块的教学大纲,要求包含:1.48学时/3学分2.突出算法理解与编程实践能力,体现企业案例环节3.以模块化结构呈现,包含课程目标、教学内容、教学方法、考核方式等要素。示例课前准备课程内容规划(二)基于【课程名称】的【学科属性】,为【教学对象】设计三级教学目标体系(知识-能力-素质)。要求:1.知识目标覆盖【核心知识点1、2、3】2.能力目标对应【行业认证要求】3.素质目标体现【学校育人特色】,需融入【课程元素】,评估方式需包含【形成性评价占比】%教学目标制定 提示词公式基于课程工程力学的工科属性,为大二机械专业学生设计三级教学目标体系(

3、知识-能力-素质),要求:1.知识目标覆盖静力学/材料力学/动力学 2.能力目标对应ABET认证标准 3.素质目标体现我校工匠精神培养特色,需融入大国重器案例,评估方式需包含40%过程性评价 示例课前准备课程内容规划(三)作为【学科名称】课程专家,请基于【学科材料(上传)】用层级列表描述知识图谱,需包含:1.核心概念:至少【数量】个,按基础进阶前沿分级2.课程关联:说明与哪些课程衔接(先修/并行/后继)3.概念类型标注:用理论、实验、热点标记知识点属性4.认知层次:标注该知识点需达到的记忆/理解/应用等目标学科知识图谱构建 提示词公式 示例课前准备课件讲义制作(一)作为【学科领域】高校教师,请

4、为【课程名称】(面向【教学对象】)设计个性化教学课件,用Markdown格式输出。要求:1.整合【知识点数量】个核心知识点,体现【理论/实践/案例】结合方式2.融入【互动形式】活动,适配【线上/线下/混合】教学模式3.采用【技术工具】进行可视化呈现,需包含【课程思政元素】,并标注【学习资源链接】4.根据【学生群体特点】设置分层任务个性化课件生成 提示词公式作为学前教育专业高校教师,请为幼儿游戏设计(面向大二本科生)设计个性化教学课件,要求:1.整合3个核心知识点,体现“案例+实操”结合方式2.融入“情景模拟+角色扮演”互动活动,适配混合教学模式3.采用Canva进行可视化呈现,需融入中华传统游

5、戏文化思政元素,标注国家学前教育资源库链接4.根据艺术生占比60%的特点设置分层任务 示例课前准备课件讲义制作(二)作为【学科领域】高校教师,请为【课程名称】(面向【学生年级】)生成结构化讲义框架,要求:1.按【章节主题】划分模块,包含【核心知识点】+【案例/练习】组合2.设计【自测题/讨论题】互动环节,标注【重点/难点】分级提示3.输出格式为【层级标题+要点罗列】,适配讲义规范讲义自动化生成 提示词公式请作为机械工程教师,请为机械设计基础(面向大三学生)生成结构化讲义框架,要求:1.按传动系统设计模块划分,包含齿轮参数计算(知识点)+农机变速箱故障案例2.设计轴承选型决策选择题,用标注疲劳强

6、度计算为难点3.输出层级标题大纲,适配讲义规范 示例课前准备教学资源整合(一)作为【学科领域】教师,请为【课程名称】整合教学资源,要求:1.按【知识模块】筛选【视频/论文/案例】三类资源,标注【入门进阶】难度层级2.建立资源逻辑链:用箭头()连接相关资源,标注【必看/选学】标识3.输出为【表格/思维导图】格式,适配【研究型/应用型】高校教学需求教学资源智能整合 提示词公式作为环境科学教师,请为生态修复技术整合教学资源,要求:1.按湿地修复模块筛选:全球案例集(视频)、2023顶刊论文(进阶)、虚拟湿地建模工具(案例)2.建立土壤检测植物筛选成效评估资源链3.输出带难度标签的表格,适配研究型大学

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全文主要内容是关于生成式人工智能在高等教育中的应用,特别是针对教学大纲设计、教学资源整合、教学互动设计、课后管理等方面的指导和建议。以下为关键点: 1. 教学大纲设计:提供模板和提示词公式,如《人工智能导论》教学大纲设计,包含48学时/3学分,突出算法理解和编程实践能力。 2. 教学资源整合:指导如何整合视频、论文、案例等资源,建立资源逻辑链,输出表格或思维导图。 3. 教学互动设计:包括实时讨论话题生成、课堂分组协作任务推荐、智能随堂测评等。 4. 课后管理:涉及试题智能批改、学情监测分析、学生评价体系构建、智能学生评价等。 5. 智能工具推荐:介绍AI科普书籍教材和软件,强调技术赋能与学术伦理的重要性。 核心数据: - 《人工智能导论》课程:48学时/3学分。 - 教学资源整合:按知识模块筛选资源,建立资源逻辑链。 - 学情监测分析:学生能力画像、班级学情对比报告、学情预警与干预建议。 - 学生评价体系:涵盖知识、能力、素质维度,评估方式包含过程性评价和终结性评价。
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