2025年6月21-26日，我有幸参加了由浙江大学举办的“人工智能专题培训班”。此次培训聚焦人工智能技术在教育、科研与教学环境中的深度融合，内容丰富，理念前沿，师资雄厚。作为一名植物病理学教师，我深感受益匪浅，不仅拓宽了教学视野，也重新思考了传统植物病理学教育在新时代背景下的转型路径。本文结合培训日程及个人教学科研实践，谈几点体会和思考。
一、人工智能引领教育转型的时代背景
开班首日，吴彦副教授的报告《从人工智能和科技创新视角，深入学习习近平总书记关于教育工作的重要论述》，从战略高度阐释了AI技术对教育体系变革的深远影响。通过学习，我认识到，当前教育已进入“智能+”时代，人工智能不再是遥不可及的技术，而是实实在在地参与到教学评价、课程设计、学习分析等各环节。
植物病理学作为一门融合基础科学与农业应用的学科，长期以来教学内容较为传统，教学方法以灌输式讲授为主。但面对AI带来的教学场景多样性、资源可视化与个性化学习趋势，我们不能再墨守成规，而应主动拥抱技术，实现“课程+AI”的深度融合。
二、AI工具实操：教学科研的“新帮手”
在金小刚教授主讲的“AI工具在工作中的实操应用”一课中，我们体验了ChatGPT、Midjourney、Copilot等智能工具如何在教育工作中提升效率。尤其是图像生成与文本辅助工具，对于植物病害识别、课程多媒体素材构建、教案自动推荐等方面具有巨大潜力。例如，在植物病理课程中，传统PPT多以静态图片展示病斑类型，学生难以建立系统认知。而借助AI图像生成工具，可快速构建不同作物、不同阶段、不同病原类型的病害演化过程动画，有效提升教学直观性与学生兴趣。科研方面，AI辅助文献综述撰写、实验数据初步分析等功能也将为课题组节省大量时间。
三、生成式AI平台赋能教学设计
余建波教授带来的“以DeepSeek为代表的生成式人工智能平台在教学场景中的应用与实践”，深入剖析了当前生成式AI的教学赋能路径。作为一名教学一线教师，我尤其关注平台在教案设计、个性化学习推荐、答疑等方面的实际作用。
研修中，我尝试用AI协助生成植物病理学“病害识别技能训练”模块的课程内容。借助大语言模型，学生可以基于关键字自动生成典型病害案例，随后由教师引导学生进行推理诊断。这种教学设计不仅提高了课堂互动性，还激发了学生主动学习的积极性。未来，我希望将生成式AI与课程管理平台深度融合，构建“AI+教师+学生”的三维学习共同体。
四、AI与生命科学深度融合：病理研究新方向
“当生命科学遇见人工智能”是我本次培训中最为关注的一节课。李卫旗教授分享了AI在病原识别、代谢组学分析、疾病预警建模等方面的研究案例，使我深刻意识到：AI不仅是教育工具，更是科研革新的催化剂。AI是第四次工业革命，也有可能是人类的最后一次革命。植物病理学长期依赖人工观察和实验室手段进行病原物分离与鉴定，工作繁重且主观性强。当前已有研究将深度学习算法用于植物病害图像识别，可在田间实时识别病害类型与严重程度；AI还可结合气象、土壤、种植密度等多源数据进行病害预测，为田间防控提供科学精确的决策支持。这些技术的发展为病害研究打开了新天地，也促使我们教师转变科研思维，积极引入AI技术开展交叉研究。
五、AI辅助教学写作与环境重构
在张宇燕工程师主讲的“AI技术在学术写作中的应用边界”中，我首次系统了解了AI在论文撰写、语言润色、文献检索、参考格式自动生成等方面的实际应用。特别是在英文期刊写作方面，AI工具显著提升了写作效率与语言质量，为非母语科研人员提供了强有力的支持。对我个人及课题组学生来说，这一内容极具实用价值。
同时，李艳教授关于“重构教学环境，用信息技术提升教学品质”的课程也带来诸多启发。植物病理学课程常受限于实验条件与课程容量，实践教学薄弱。未来我希望借助浙江大学“智慧教室”理念，逐步在我校构建“虚拟+现实”结合的病害诊断教学平台，通过虚拟实验、数字孪生、混合现实等手段提高教学交互性与沉浸感。
六、教学理念的升维：从“教”到“学”的转变
最后两天，翁恺、冯毅萍两位专家分别从“高校青年教师信息化教学能力提升”与“以学生为中心的有效课堂教学设计”两个角度，深入探讨了AI背景下教师角色的转变。从知识传授者向学习引导者转变，从课程主导者向学习伙伴转变，这对我们传统师范训练下的教师是一种全新挑战。
我认识到，仅仅掌握AI工具是不够的，更重要的是将这些技术应用于“以学生为中心”的教学设计之中。例如，在植物病理学教学中，我将尝试引入基于AI的动态课堂反馈机制，根据学生课堂表现与实时数据反馈调整教学节奏、内容难度与互动形式，真正实现个性化教学。
七、乘AI东风，育病理新才
通过此次研修，我更加坚定了“用AI提升教学科研能力”的信心，也清晰看到了植物病理学教育在新时代面临的挑战与机遇。人工智能不是洪水猛兽，而是推动教育进化的加速器。作为一名高校教师，我将积极将本次所学转化为课程创新、教学优化与科研提升的内在动力，在今后的教学实践中探索“人工智能+植物病理学”的有效融合路径，助力新农科人才培养。