高校教师拥抱AI的三个路径：科研、课程与授课

新一代人工智能在教育、科研及城市领域的应用

新一代人工智能概述

• 技术发展：以生成式人工智能（Generative AI）为核心，如 GPT-3，推动从理解到创造的转变，实现多模态（文本、图像、声音等）交互，并驱动硬件（物联网、机器人、无人系统）。
• 科研方法论：涵盖方法论、本体论、实践论，将 AI 视为软件和硬件的结合，包括智能分析数据的软件和物理代理/硬件。

课程介绍

• 《城市人工智能理论与方法》课程：
  • 开课时间：2025-04-11至2025-12-31。
  • 报名人数：1680人。
  • 课程内容：
    • 模块一：城市研究中 AI 的关键应用（主动感知、数据获取、文本与图像解析）。
    • 模块二：城市社会与物质空间的重塑（办公与休闲空间演化、智能公共空间构建）。
    • 模块三：城市模拟、方案生成、评估及教育革新中的实践路径。
  • 面向专业：城市规划、计算机科学、城市地理等。

AI 赋能教育教学

• 清华大学行动：
  • 试点课程：2023年秋开始探索，从8门到几百门，覆盖全部学科。
  • 知识引擎建设：《清华大学人工智能教育应用指导原则》（2025年11月发布）。
  • AI 素养网站：提供科普微课和 AI 动态，接入多个大模型。
• AI 助教应用：
  • 《新城市科学》AI 助教（v1.0）：
    • 支持：智谱清言。
    • 文生文模型：检索增强生成（RAG），慕课客观题准确率81%-94%。
    • 文生图模型：Cogview3微调，满意度从50%→80%。
  • 《新城市科学》AI 助教（v2.0）：
    • 整合至雨课堂平台，支持慕课、知识图谱等资源。

AI 赋能课堂教学场景库

• 项目缘起：基于联通智慧足迹平台，总结22个国内外教学场景案例。
• 三类 AI 赋能课程：
  • 理论课：AI 数字人讲解、知识图谱可视化、实时互动答疑（如电子科技大学《信号与系统》）。
  • 实践课：AI 方案生成、协作探究、沉浸式角色扮演（如同济大学《建筑设计公共基础课》）。
  • 实验课：AI 模拟研究对象/环境、编程实操指导（如北京理工大学《金融工程》）。
• AI 使用方式：
  • AI 组织知识：实时生成知识结构。
  • AI 回答问题：提供多源观点。
  • AI 模拟环境：动态调整教学。

人居环境学科 AI 赋能展望

• VR 沉浸式学习：设置 VR 环境调研引导理论学习。
• AIGC 辅助方案生成：生成规划方案初稿、园林设计意向图。
• AI 设计策略模拟：自动分析方案合理性提供反馈。
• 知识图谱+AI 助教：构建知识图谱，实现个性化学习。

场景库建设启示

• 核心原则：人机协同而非替代。
• 关键需求：课堂“微观场景”是教师需求，聚焦高阶引导（批判思维/价值观/创新）。
• 适配模式：
  • 理论课：知识图谱+智能体教学。
  • 实践课：AIGC 生成+协同探究。
  • 实验课：虚拟仿真+A 助手。

总结

• AI 时代的高校教师：需全面拥抱 AI，在科研、课程建设、授课方式上创新。
• 技术革命与社会/空间转变：AI 推动城市研究与实践范式变革，赋能多学科教学场景。