问题：新技术热度高，教师“会用、敢用、用得好”仍有门槛 近来，大模型与智能体工具加速进入高校课堂与科研场景，成为提升备课效率、资料检索、文本处理和数据分析的有力工具。但推广过程中，不少一线教师普遍遇到三类问题：一是工具更新快、学习成本高，难以沉淀出可复用的方法；二是对数据安全、知识产权和合规使用的边界不够清晰，担心“用错、泄露、违规”；三是算力获取、部署与运维专业门槛较高，制约了规模化应用。 原因：需求集中释放与安全治理要求并行，推动系统化培训成为刚需 业内人士指出，高校提升教学与科研效率的需求持续增长，科研范式也在加速向数据驱动和工具化迁移，“工具能力”正成为教师数字素养的重要一环。此外，教育科研对数据与成果的安全要求更严格，尤其涉及未公开研究、学生信息、校内业务数据等内容时，如果缺少统一平台与明确指引，容易出现各自摸索、分散使用的情况，带来管理难度和风险隐患。因此，依托校级算力与统一服务体系——面向教师开展集中培训——成为兼顾效率与安全的现实选择。 影响：以平台化方式降低使用门槛，形成可复制的“教学科研提效链” 在此次专题讲座中，主办方梳理了大模型与智能体的基本原理、发展脉络与应用方向，并结合高校实际介绍校内算力设施与云端资源的支撑能力。主讲专家从“平台能力—工具落地—安全保障”三个层面展开：一上，校内算力与统一平台提供相对稳定的资源供给，减少个人设备差异带来的限制；另一方面，通过规范化部署与账号管理，可降低数据外溢风险，提升可控性与可追溯性。同时，讲座结合管理服务与科研服务的具体场景进行展示，帮助教师把抽象能力转化为可执行的工作流，例如课程资料整理、案例库构建、研究文本处理、辅助编程与原型验证等，推动应用从“单点尝试”走向“系统应用”。 对策：以“安全、可控、可持续”为底线，推动工具应用走向规范化与常态化 与会教师普遍关注部署方式如何选择、哪些数据可以输入、如何避免误用，以及如何将工具融入课程设计与科研流程。针对这些问题，专家现场演示了云主机快速部署流程，并结合高校常见风险点提出建议：第一，明确应用边界，涉及敏感信息与未公开成果时，优先选择校内可控环境，遵循数据分级与最小必要原则；第二，强化过程管理，建立可追溯的账号权限、日志与配置管理，避免“个人私搭”形成安全盲区；第三，注重方法沉淀，将高频任务抽象为标准化提示模板、工具链与工作流，形成可复用的教学科研“工具包”；第四，加强协同机制，由业务部门与技术部门共同建立培训、答疑与迭代机制，帮助教师从“能用”深入走向“用稳、用好、用出成果”。 前景：从“工具培训”走向“能力体系建设”，以合规治理护航创新应用 受访人士认为，大模型与智能体的价值不仅于提效，更在于推动教学组织、科研协作与管理服务方式的调整与重构。未来一段时期，高校对应的工作预计呈现三上趋势：其一，应用从“个人探索”走向“平台供给”，以统一入口、统一算力与统一规范提升普惠性；其二，场景从通用办公延伸到课程研发、案例教学、学术写作、实验设计与跨学科协作等更深层环节；其三，治理与创新并重，通过制度化培训、合规审查与安全技术体系建设，让新工具在可控框架内释放更大潜能。业内普遍认为，围绕算力、数据与工具链的综合服务能力，将逐步成为高校数字化治理与学术竞争力的重要组成部分。
此次研讨会为高校教师提供了可落地的技术与应用指引，也呈现了人工智能在教育场景中的拓展空间。面向快速变化的技术环境，教育工作者需要在合规与安全边界内提升工具使用能力，把技术进步转化为教学与科研的实际成效，推动高等教育向更高效、更精细的智能化方向发展。