本次人工智能专题培训，不仅是一场技术前沿的集中学习，更是一次教育理念与 科研范式的深层变革。作为一名深耕兽医免疫教学与科研二十多再的高校教师，我深 刻体会到人工智能正在重塑我们熟悉的专业领域。
一、认知升级：把握AI与生命科学融合的战略意义
习近平同志关于“科技创新是教育发展核心驱动力”的论述，赋子高等教育新的历 史使命。在深入学习习近平总书记关于教育工作的论述后，我深刻认识到“与时俱进”与 “守住根本”的辩证统一在兽医免疫学教育中的关键性。总书记强调教育需积极应用AI 赋能教学，但绝不能忽视对学生认知能力、实践能力和价值观的培养。结合兽医免疫学 科特性，我认为可以在以下两方面发力：1）AI赋能教学科研：利用生成式AI（如 DeepSeek）构建虚拟免疫实验平台，模拟动物疫病免疫应答过程，解决传统教学中实验 成本高、风险大的痛点：通过AI分析动物免疫组库大数据，提升疫苗设计效率，推动 科研从“经验驱动”转向“数据驱动”。2）坚守教育本质：在AI辅助下强化实践能力与伦 理教育。例如在“疫苗伦理学”课程中，引导学生辩证分析AI生成的疫苗效益风险评估 报告，培养其解决复杂临床问题的能力，避免技术依赖导致思维惰化。作为兽医教育 者，我将以技术为器、育人为本，在AI浪潮中筑牢学生“一懂两爱”（懂专业、爱农 业、爱生命）的职业信仰，践行教育强国使命。
在“生命科学遇上人工智能”的历史性交汇点，兽医免疫学正迎来学科发展的深 刻转折。传统研究范式长期受制于两大瓶颈：其一，依赖大量动物实验获取免疫反应数 据，导致研究周期冗长且伦理压力递增：其二，经验判断主导的科研决策存在系统性盲 区，面对高变异性原体，传统方法难以全面解析病原体免疫逃逸的动态机制。这些局限 严重制约了疫病防控效率与新疫苗的研发进程。人工智能驱动的技术革命正为上述困 境提供破局路径，可以考虑从两大维度实现突破性：1）多组学融合重构病原-宿主互作 认知。通过整合深度学习与多组学分析，构建免疫系统的全局动态模型。2）生成式AI 重塑科研与教学范式：以DeepSeek为代表的生成式模型正在解构传统认知体系，如输 入指令即可生成树突状细胞向CD4+T细胞递呈狂犬病病毒糖蛋白的3D动态场景，还能同步显示共刺激分子CD80/CD86的空间排布热力图与TCR-pMHC结合自由能计算。在“生命科学遇上人工智能”这一关键命题下，兽医免疫学正面临前所未有的发展机遇。美国康奈尔大学开发的AI平台VeGPT，整合了全球动物疫病监测数据与免疫组库信息，对新城疫病毒变异株实现98%准确率的疫苗匹配推荐——这正是“数智技术赋能 科研能力”的生动体现。
二、人工智能时代的教育变革与兽医免疫学教学转型
当前，以DeepSeek为代表的生成式人工智能技术正以前所未有的速度重塑教育领 域。作为兽医免疫学教育工作者，我深刻认识到这一技术革命对我们专业教学带来的机遇与挑战。兽医免疫学作为一门理论抽象、实践性强的学科，传统教学方式长期面临“三难”困境：概念理解难、实验开展难、临床转化难。生成式AI的出现，为解决这些教学痛点提供了全新思路。本次专题研修使我系统了解了生成式AI的核心技术原理 及其在教育领域的应用前景。通过深入学习DeepSeek等平台的功能特点，结合兽医免疫学专业特性，我对AI赋能教学有了更深刻的认识。
兽医免疫学教学长期面临着多重挑战，亟需创新性解决方案。首先，免疫系统工作机制的抽象性构成了显著的教学障碍，抗原递呈、淋巴细胞活化等关键生理过程具有微观性、动态性和复杂性三大特征，传统的二维静态图示难以完整呈现其时空变化规律，导致学生难以建立系统认知。其次，实验教学环节存在明显的资源约束，由于涉及 活体动物实验，不仅面临严格的生物安全管控要求，还存在实验周期长、成本高昂等现实问题。再者，临床教学资源存在结构性短缺，典型病例的时空分布不均使得教学机构难以持续获取优质案例资源，学生缺乏在真实临床场景中训练决策能力的机会。最后，学科发展速度与教学内容更新之间存在着显著落差，免疫学研究日新月异，而传统教材的更新周期较长，导致前沿知识与课堂教学之间存在明显的“时滞效应”。这些系统性挑战迫切需要我们探索新的教学范式和技术路径。
在兽医免疫学理论教学中，生成式AI展可以发挥强大的应用潜力，能够有效解决传统教学方法的局限性。在复杂概念的动态可视化方面，通过DeepSeek平台可生成高度仿真的3D交互式动画，如完整呈现抗原递呈过程中树突状细胞摄取处理抗原、MHC 分子装载抗原肽、T细胞特异性识别等关键环节，学生不仅能够多角度观察微观过程，还可自主调节播放速度、模拟分子间作用力参数变化，实现从被动接受到主动探索的 学习方式转变。针对个体差异化的学习需求，AI系统能够基于预习测试的智能诊断，动态生成个性化学习材料，并配套生成针对性的原理讲解和典型例题。此外，通过构建基于DeepSeek的智能问答系统，学生可获得即时、专业的学术支持，例如当询问“猫疫苗免疫持续时间较长的原因”时，AI不仅能准确解释MHC分子多态性差异这一核心机制，还能延伸分析灭活疫苗与弱毒疫苗免疫持续期的差异，并关联比较不同物种免疫记忆的形成特点，实现从单一问题解答到系统性知识构建的跨越。这些创新应用显著能显著提升理论教学的效果和效率，使抽象复杂的免疫学原理变得直观可感。
通过本次研修，我深刻认识到生成式AI不是简单的教学工具，而是推动教育范式变革的关键力量。在兽医免疫学领域，AI的应用将从根本上改变我们传授知识、培养能力的方式。借助智能助教实现真正的“以学生为中心”的分层教学，人工智能终将成为兽医免疫学发展的“新器官”，而我们的使命是做那个为它注入专业灵魂的创造者。人工智能不是替代教师，而是解放我们回归教育的本源——通过AI承担标准化工作，教师可以聚焦更具价值的创造性工作。作为教育工作者，我们既要和极拥抱技术创新，又要保持对教育本质的清醒认知，在“技术赋能”与“育人初心”间找到准确的平衡点。
未来，我将从以下方面持续推进AI与教学的深度融合：建设专业化的兽医免疫AI 资源库；开发系列虚实结合的教学案例；培养学生的人机协作能力；探索AI时代的教学评价改革。相信通过持续实践与创新，我们能够开创兽医免疫学教育的新局面，为培养适应未来需求的兽医人才做出贡献。