《大模型在高校教学事务管理中的创新应用（3天版）》(1)

大模型在高校教学事务管理中的创新应用（3天版）

课程特色：

模块化设计：按"理论案例实操"三阶段递进

沙箱环境支持：提供安全的大模型调用实验平台

教育场景定制：所有案例均基于真实高校管理需求

一、课程导论与基础认知

1.1 大模型技术概述

内容：

大模型基本原理与核心能力

教育领域应用场景分析

工具：

百度文心一言（ERNIE）：展示大模型的基本原理和核心能力。

阿里通义千问：分析教育领域应用场景。

1.2 教学事务管理痛点与需求

内容：

传统管理方式的局限性

大模型赋能的优化方向

工具：

Excel/Power BI：分析传统管理方式的局限性，展示数据可视化。

腾讯问卷：调研高校教学事务管理的痛点。

二、学生考勤智能化实践

2.1 基于大模型的考勤系统设计

内容：

人脸识别、语音签到与行为分析技术

异常考勤数据的自动化处理

工具：

百度飞桨（PaddlePaddle）：人脸识别和行为分析的模型训练。

科大讯飞语音识别API：语音签到功能。

DeeCamp（旷视科技）：异常考勤数据的自动化处理。

2.2 实操演练

内容：

调用大模型API实现考勤数据整合

工具：

百度智能云API：调用大模型API。

阿里云函数计算：数据处理和自动化任务。

三、班务管理与协作优化

3.1 智能班务助手开发

内容：

课程安排、通知推送与资源分配自动化

工具：

微信小程序开发平台：课程安排、通知推送和资源分配。

飞书（字节跳动）：班务管理的协作和自动化流程。

3.2 案例分析

内容：

大模型生成班级周报与事务提醒模板

工具：

腾讯文档：生成班级周报和事务提醒模板。

阿里云DataV：数据可视化和模板设计。

四、试卷批阅与学情分析

4.1 大模型辅助阅卷技术

内容：

客观题自动评分与主观题语义分析

工具：

百度文心一言（ERNIE）：主观题的语义分析。

阿里通义千问：客观题自动评分。

4.2 学情数据深度挖掘

内容：

基于错题集的个性化教学建议生成

工具：

Excel/Power BI：个性化教学建议生成。

阿里云数据分析平台：数据挖掘和分析。

五、教学事务智能问答系统

5.1 知识库构建与模型训练

内容：

校规、课程大纲等结构化数据嵌入

工具：

百度知识图谱构建平台：知识库构建。

阿里云机器学习平台PAI：模型训练和优化。

5.2 交互式问答场景实战

内容：

多轮对话设计与常见问题响应优化

工具：

腾讯云小微：多轮对话设计。

百度智能对话平台：问答系统的开发和部署。

六、安全合规与伦理考量6.1 教育数据隐私保护策略

内容：

GDPR与《个人信息保护法》合规要点

工具：

阿里云安全中心：数据隐私保护和合规性检测。

腾讯云数据加密服务：数据加密和安全存储。

6.2 大模型伦理风险防控

内容：

偏见校验与人工复核机制设计

工具：

百度文心一言（ERNIE）偏见检测工具：偏见校验。

阿里云数据标注平台：人工复核机制设计。

七、课程总结与行动规划

7.1 成果展示与经验分享

7.2 后续应用场景拓展建议