发布时间：2025-09-08
吴禀雅 等 高职观察 2025年9月5日 河北
DeepSeek不仅具有卓越的自然语言处理能力、强大的推理引擎和高效的计算性能，还能通过多模态交互功能处理文本、图像、音频和视频等非结构化数据；同时，依托自然语言处理、大数据分析和知识图谱构建技术，为教师突破传统课程建设结构性困境、实现教学创新提供有力支撑。具体而言，Deepseek赋能教师角色重构主要体现在以下四个方面。
一、破解跨学科知识整合困境：从“资源搬运工”到“知识架构师”
长期以来，受高职课程学科壁垒制约，教师难以系统融合跨领域知识。借助DeepSeek的数据挖掘和知识图谱构建技术，教师可以迅速整合多学科知识模块，构建复合型课程体系。例如，在人工智能技术应用专业的知识图谱与自然语言处理技术课程中，教师可通过设定“自然语言处理(NLP)”“知识图谱构建”“智能体开发”等任务标签，激活系统自动生成的融合性教学案例库。以深圳信息职业技术学院的DeepSeek与Hi Agent智能体开发实战课程为例，教师通过深度结合AI大模型在智慧文旅、智慧教育等行业中的典型应用场景，培养学生的跨界融合与创新思维，使自身角色从单纯的“资源搬运工”转变为跨学科资源协同的“知识架构师”。
二、应对技术快速迭代挑战：从“静态传授者”到“动态督导者”
人工智能领域技术快速更迭，传统课程更新机制严重滞后，教师面临动态知识更新压力。依托DeepSeek的数据采集和动态知识图谱技术，教师可自动解析技术文档、行业技术白皮书等非结构化数据，并及时生成时效性强的课程内容。以机器学习入门与实战课程为例，教师可通过对接数据源，使用NLP模型提取技术文档中的核心参数，构建动态更新的技术规范图谱，在DeepSeek帮助下生成“大语言模型轻量化部署”虚拟仿真实训模块。重庆交通职业学院推出的“云梯”数字资源矩阵中包含的创新板块——自适应课程系统，实时嵌入最新行业标准，实现了新能源汽车课程每月更新故障案例库的功能。教师从“静态传授者”转向“动态督导者”，从被动追赶、更新课程教学内容，转为通过审核AI自动更新生成内容的技术合规性与教学适用性，在技术快速迭代下确保课程时效性。
三、突破规模化教学局限：从“经验驱动者”到“数据决策者”
传统经验导向的教学模式难以满足高职学生个体差异化需求。教师可以利用DeepSeek的数据分析和智能推荐算法，对学生学习活动、成果及测试成绩进行综合分析，精准识别学生课程学习中的缺陷节点，并推荐适合的学习资源及学习策略。以沈阳工学院的智能教育模型体系为例，其本地部署的DeepSeek可以为学生生成个性化学习路径，提供精准的学习建议和丰富的学习资源，实现“因材施教”和“按需学习”。系统将根据学生的学习情况，自动生成个性化的测试题目，并及时反馈分析结果，帮助学生及时调整学习策略。由此，教师从“经验驱动者”升级为“数据决策者”，基于数据优化教学策略，实现教学决策从模糊经验判断向精准数据驱动的转变。
四、重构实践教学范式：从“设备操作员”到“场景架构师”
传统实训实践教学受限于物理设备与场地条件，难以满足职业教育岗位沉浸式教学需求。DeepSeek的多模态生成引擎可快速构建虚拟仿真场景，为实践教学提供新的可能性。例如，北京邮电大学依托DeepSeek上线“北邮ICT智教平台”，其中的工程教育创新平台“邮百工”，可以精准模拟真实工程角色与全过程，为学生打造高度仿真的实践环境。通过沉浸式角色扮演与互动体验，平台突破了传统教育资源的局限，使学习更加生动、深入。教师从“设备操作员”转变为“场景架构师”，通过设计虚拟仿真实训，突破物理空间与设备限制，提升实训实践环节教学质量。
综上，DeepSeek技术的引入构建了“技术降本—教师增效—课程提质”的协同闭环，不仅推动了高职教师从“知识传授者”向“学习生态架构师”的转型，而且使得高职课程从静态知识传递转向动态能力培养，实现了数字化教学场景的全覆盖，为职业教育数字化转型提供了坚实的技术支撑和实践路径。（节选自《职业教育》2025年第20期）
