为持续深化职业教育数字化转型建设，提升教师数智化教学能力，夯实大数据与人工智能专业多模态教学实训体系建设，产教虚拟教研室教师教育培训顺利开展多模态数据处理专项实训课程。本次研修延续教研室“理实相融、项目驱动、学以致用”的常态化培训模式，围绕多模态数据处理基础理论、AI辅助编程工具应用、自动化数据采集与处理三大核心模块开展系统化教学，补齐专任教师多模态数据处理教学短板，为优化数字化实训课程体系、提升AI类课程实操教学质量筑牢技术与教学基础。

一、夯实理论基础，构建多模态标准化教学体系

立足高职教学实际与产业岗位需求，深职大人工智能学院黄新教授系统梳理多模态数据处理的核心理论与行业应用逻辑，明确多模态技术在图像理解、图文跨模态检索、视觉问答、图像描述生成等典型场景中的核心价值。培训重点讲解多模态数据的类型特征、采集规范、预处理流程及标准化治理方法，针对课堂教学中常见的数据采集效率低、图片格式混乱、多源数据难以统一处理、跨模态对齐困难等教学痛点进行专项解析。同时结合电商商品图像采集、工业缺陷图片标注等实际教学案例，对比不同采集与处理方案的适配优势与应用局限，帮助参训教师搭建系统化、规范化的多模态数据处理教学知识框架，实现理论知识与课堂教学设计的深度融合。

二、聚焦工具实操，深耕主流多模态技术实战应用

本次实训坚持实操导向，以Trae智能编程环境与八爪鱼RPA采集工具为载体开展沉浸式项目教学，完整覆盖Python开发环境搭建、网络图片自动化爬取、图像批量规范化处理全技术链路。黄新教授从软件安装配置、环境初始化、基础语法调用、参数调试等基础操作入手，逐一解决环境配置报错、依赖包冲突、爬虫规则失效、图片格式转换异常等常见实操问题。

课堂上，参训教师分步完成三大实战任务：其一，在Trae中搭建Python开发环境，熟悉智能代码补全、AI辅助调试等高效编程功能；其二，利用八爪鱼可视化爬虫工具，完成电商及开放平台网络图片的自动化批量采集，掌握元素定位、循环抓取、翻页配置等关键技能；其三，将爬取的原始图片导入Trae环境，编写Python脚本实现图片格式统一转换、分辨率标准化、文件批量重命名与去重清洗等规范化处理。参训教师通过亲手操作，完整走通“环境搭建—数据采集—清洗加工”的全流程闭环，全方位提升多模态数据处理综合实操能力。

三、立足成果落地，赋能数智化教学提质增效

本次专项实训紧扣职业教育人才培养目标，打破理论与实操脱节的教学壁垒，构建“理论讲解—Trae环境搭建—八爪鱼图片爬取—图像规范化处理—教学转化”的闭环研修模式。参训教师以课程开发者、一线授课者的双重身份全程参与实训，在熟练掌握Trae智能编程与八爪鱼自动化采集等核心技术的基础上，同步产出配套实训案例、教学课件、实操任务清单、常见问题排查手册等标准化教学资源。

参训教师纷纷表示，本次培训将Trae与八爪鱼两款前沿工具有机融合，完整覆盖从编程环境搭建到图片采集再到数据规范化处理全流程，内容紧贴大数据与人工智能专业日常教学需求，技术实用性、课堂适配性极强，有效解决了多模态数据处理课程教学中编程门槛高、数据采集繁琐、图片预处理缺乏标准化流程等问题。

后续，参训教师将依托本次研修成果，优化现有课程教学设计，开发涵盖自动化采集与智能处理的多元化多模态实训项目，将实操技能全面融入日常课堂教学、实训教学与课程改革中，持续推动专业课程数智化升级，全力夯实大数据与人工智能方向高技能人才培养质量。

通讯员：易世超