为积极响应国家教育数字化战略转型，深入落实学校《关于开展“生成式人工智能应用”全员培训的通知》要求，切实提升学院教师运用人工智能赋能教育教学与科研创新的能力，轻纺工程学院于2026年6月23日下午在学院B401会议室成功举办了“生成式人工智能应用”专题培训。本次培训面向服装系与纺织系全体在职专任教师，由前期参加学校“生成式人工智能赋能未来教师”专题研修班的张钰晶老师担任主讲。

本次培训结合学校要求与轻纺工程学院学科特点，按照教研工作的全流程环节，系统梳理并演示了各环节适配的GAI工具与应用技巧，切实解决了教师日常教研工作痛点。具体围绕以下几个环节进行：

一、 教研筹备与知识管理环节

针对日常大量文献、课件沉睡在电脑中的“信息孤岛”问题，推荐使用ima构建教师私人或团队专属知识库，实现资料的智能汇聚、精准检索与即时对话；利用TRAE SOLO和扣子（Coze）进行敏捷办公与流程自动化，快速处理行政材料、会议纪要并搭建简易工作流，将教师从繁琐事务中解放出来。

二、 教学设计与备课环节

在备课阶段，重点推荐飞象老师赋能高质量教案生成，通过输入“角色+需求+课程章节+授课形式”的提示词，快速生成包含收敛型问题链的教案及交互式教学动画原型；利用ProcessOn辅助生成动态思维导图，实现逻辑可视化与知识图谱构建；结合纺织与服装专业特性，可使用豆包、星流等工具将抽象的概念转化为直观的视觉表征，并利用海绵音乐、有言/飞影（数字分身）打造沉浸式教学情境与24小时在线答疑服务。

三、 科研选题与文献综述环节

在教科研起步阶段，推荐利用知网深度挖掘功能结合千问精读，对上百篇文献进行计量可视化分析，快速把握研究脉络与选题方向；在撰写文献综述时，借助秘塔等工具进行高效检索与多维观点比较，快速生成结构化综述初稿，辅助教师提升教科研效率。

四、 教研数据分析与可视化环节

针对教研中的数据处理，推荐使用小浣熊进行实证数据分析，快速生成数据可视化图表及分析报告；利用大模型辅助生成技术路线图与理论模型图，并可通过问卷星快速构建数字化调研工具，收集学情数据，实现教研信息的可视化与轨迹追踪。

五、 教学评价与课堂复盘环节

在评价反馈环节，介绍了利用GAI自动化生成结构化评价量规的方法；在课堂观察与复盘方面，推荐将课堂音视频转录为文本后上传至千问等大模型，联动扣子进行课堂行为数据与师生互动分析，精准定位教学问题并获取改进建议，推动教学评价从经验主导向数据循证转变。

张钰晶老师在培训中特别强调，GAI虽能替代基础性、标准化任务，但提问、整合与判断能力不可替代。在教研全流程中，教师必须坚守育人主导地位与学术伦理边界，严格核查AI生成内容的文献来源，确保研究透明与学术诚信。

整场培训内容详实、工具链清晰。参训教师纷纷表示，此次培训精准对接了学院专业特色与教研实际需求，为今后将GAI技术有效融入课程设计、科研产出及学生评价提供了清晰的方法论，受益匪浅。

此次培训是轻纺工程学院落实学校教育数字化战略的重要举措。学院将以此次培训为契机，鼓励教师将所学的GAI工具深度融入日常教研全流程，积极探索人工智能时代纺织与服装类教育教学改革的新路径，切实提升学院整体教学实效与人才培养质量。

                                                                                                                                                             供稿：张钰晶

                                                                                                                                                             初审：杜文锋

                                                                                                                                                             复审：王华

                                                                                                                                                             终审：卢建军