为纵深推进职业教育数字化转型，落地第二期“双高计划”专业群数智化课程建设任务，补齐教师AI智能体搭建、教学智能体开发能力短板，“双高计划”产教虚拟教研室人工智能课程开发暑期研修班（深圳班）开设教学专用AI智能体搭建专项实训。本次研修遵循“理实相融、项目驱动、成果导向”培训范式，围绕智能体架构、教学助教Bot（机器人）部署、教学工作流编排、多场景智能体开发五大模块分层授课，助力教师自主搭建可落地课堂的大模型助教系统。

一、解构智能体底层架构，厘清数字化助教技术范式

杨懿竣博士带领培训学员全面拆解“基座大模型（推理中枢）+向量知识库（长期记忆）+任务工作流（调度逻辑）+功能插件（交互拓展）”四维核心架构，将教学智能体定义为全天候数字化教学代理。针对课程答疑、作业评阅、学情画像三大教学场景拆解功能逻辑：问答智能体依托语义检索实现知识点精准应答；评阅智能体依托标准化指标完成文本作业批量评测；学情智能体导入教学数据集自动生成多维可视化学情报表。

二、实操知识库与Bot部署，落地基础领域问答智能体

实训采用沉浸式项目实操模式，设置三层递进实操任务：归集专业教学素材、搭建专属向量知识库并完成文档切片、向量化存储与索引构建、将知识库与教学Bot绑定，打通“检索-推理-应答”完整链路。杨老师针对检索精度不足、素材格式不兼容、检索召回率低等工程故障给出标准化解决方案，将AI智能体技术应用等课程资源入库，并开展问答测试优化检索精度。实操后，点明单轮问答Bot局限：仅支持一问一答串行交互，举例“纽约三里屯大学科技部”、“家里蹲大学”学校简介、学费等知识库反向应用，让“特制”问答智能体一本正经回答超常识，案例有趣生动，给了学员们深刻的印象。顺势引入教学工作流编排核心内容，形成理论、实操、迭代优化闭环。

三、编排自动化答疑工作流，搭建教学任务调度链路

培训讲解工作流核心逻辑：将教学业务拆解为标准化子步骤，依靠流程引擎驱动大模型自动执行全流程服务。研修主推四阶自动化答疑工作流：接收提问→知识库语义检索→分支逻辑判定→输出答案并推送配套习题。

结合教师岗位需求划分三类开发方向：面向全体教师的课程问答智能体、适配作业评阅智能体、学情分析智能体。学员们分组编排流程脚本，模拟学生提问验证分支调度、资源联动功能，迭代优化匹配阈值与习题推荐逻辑。

四、成果转化赋能课堂，夯实专业数智化育人根基

本次实训构建“架构理论—知识库实操—Bot调试—工作流编排”闭环研修模式，参训教师同步产出私有向量知识库、定制教学Bot、工作流搭建、故障排查手册等成套数字化教学资产。本次培训覆盖AI智能体教学应用，整套技术方案直击课后答疑繁重、作业批改低效、学情统计复杂等教学痛点，实用性极强。

后续教师将自研智能体融入线下实训、线上课后辅导场景，持续扩充知识库、优化流程逻辑，开发AI驱动新型实训项目。本次实训是校校协同推进数智教改的关键实践，为各专业搭建领域教学智能体提供标准化技术路径，推动生成式人工智能深度融入人才培养，为“双高计划”专业群内涵建设注入数智动能。

通讯员：戴敏 严尔韵