为扎实推进国家第二期“双高计划”烹饪工艺与营养专业群建设，2026年7月28日，由深圳职业技术大学主办、长沙商贸旅游职业技术学院联合组织的“产教虚拟教研室教师‘AI+’课程开发实践暑期研修班（深圳班）”在深圳职业技术大学西丽校区进入第二天的高阶实操课程。本次课程聚焦人工智能核心基础设施与基石环节——“全模态数据标注工程”，以“理实一体、手把手重构课程”的工坊模式，全面赋能参训骨干教师的数智课程开发与实践教学能力。

一、 架构系统知识体系，覆盖全模态数据标注全流程

在理论与技术架构授课环节，主办方深圳职业技术大学的专家团队紧扣职业教育工科思维培养，系统梳理了数据标注工程的底层逻辑与开发规范。

环境与基础设施搭建：从 Anaconda/Conda 虚拟环境的搭建与命令行高阶管理切入，指导参训教师完成开发环境配置、依赖包管理及环境隔离，搭建扎实的软件开发基础。

全模态数据标注技术覆盖：突破单一图像标注限制，系统讲解了图像标注（分类、目标检测标框、语义分割描点）、文本标注（实体识别、情感分析标签）、音频标注（语音转写与时序切片）及视频标注（连续帧追踪与动态行为标注）的全模态数据集构建方法论，深入剖析了多样化标签体系在行业垂直大模型与计算机视觉中的应用场景。

主流工具链横向对比：全面解析并演示了 LabelImg、ImageLabel、LC_Finder、精灵标注助手、LabelMe 等行业主流标注软件的功能特性、数据导出格式（如 Pascal VOC、COCO 格式）及适用场景，拓宽了教师团队的教学工具视野与课程资源开发储备。

图1：深圳职业技术大学专家团队系统讲解数据标注工程理论与全模态标注体系

二、 沉浸式项目实操，校校协同攻坚“AI+”课程开发

在实操演练与教学转化环节，研修班贯彻“师生结对、任务驱动”的研讨模式。来自长沙商贸旅游职业技术学院的 29 名种子骨干教师化身“AI 训练师”，围绕车牌与车辆识别、餐饮菜品图像识别、语音指令标注等真实产业案例，展开了高强度的实操跟练。

深圳职业技术大学授课专家深入各小组进行巡回指导与手把手教学，现场解答环境配置报错、标注边界模糊及格式转化中的疑难问题。参训教师不仅完成了标准数据集的采集、清洗、标注与检验全流程，更就如何将数据标注项目转化为高职通识课《人工智能基础与应用》及专业核心课的实验教学模块展开了热烈研讨，实现了“学、练、教、研”的深度融合。

图2：参训教师在深职大专家巡回指导下进行车辆及全模态数据集标注实操练习

三、 成果导向与闭环管理，支撑专业群数智化转型

本次培训是依托深职大优质师资平台、推进“数字湘菜产教虚拟教研室”落实“校校联动、校企协同备课”的重要落地实践。通过一整天的理论与实操淬炼，参训教师全面掌握了全模态数据标注的核心技术与实训指导方法，为后续开发标准化课程资源库、搭建教学专用智能体积累了关键的前置数据资产。

参训教师纷纷表示，深职大精心组织安排的课程“干货满满、针对性极强”，不仅补齐了跨学科技术短板，更明确了数智化课堂教学的实施路径。接下来，全体学员将按照研修考核要求，持续深化单元教学设计与代码实操，确保带着高质量的教改成果重返讲台，为学校“双高”专业群数智化升级与高技能人才培养提供强有力的智力支撑。

 通讯员：易世超