第1页 DeepSeek在教育和学术领域的 应用场景与案例（上） AI肖睿团队 （张惠军、孙苹、周嵘） 2025年5月20日 • 北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 第1页 DeepSeek在教育和学术领域的 应用场景与案例（上） AI肖睿团队 （张惠军、孙苹、周嵘） 2025年5月20日 • 北大青鸟人工智能研究院 讲座之一，面向教育工作者、学校管理人员、学术研究人员、教育技术专家、 学生、及关注教育和学术创新的社会各界人士，系统阐述DeepSeek技术如何赋能教育和学术全流程。本讲座不仅提供理论 指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 现专业功能，具有广泛实用性和迁移价值。 二、教育和学术领域是一个知识密度极高的领域，也是受大语 课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 材，结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。此外，欢迎加入ai

的主要差异，或许来自对数字营销的定义以及价值量化方式的不同。  狭义数字营销是简单的传统营销线上化，这其实只是数字营销的一小部分。真正的 数字营销是服务于药品上市后的全周期、贯穿医疗服务全流程（学术推广、健康教 育、就医问诊、健康管理、药事服务等）、线上线下在数据驱动下有机结合的医药 销量增长服务。  医疗服务链条逐步完善，营销触点增多，各营销环节需环环相扣共同达成助力增长 的最终目 ..... 6 图表 7 四大类药物的数字营销现状..............................................................7 图表 8 以医生学术推广场景为例的传统营销线上化与数字营销的区别............ 8 图表 9 以非医保 OTC 药物为例的三层精细化数字营销管理..........................11 图表 25 日，医药数字营销领域暂未 出现新的投融资事件。 1.3 定义模糊、价值未量化是数字营销的关键瓶颈 多方促进数字营销发展。从政策端看，医疗反腐促进药品销售规范化、医药代表职业规 范促进回归学术推广本质、集采和国谈等政策推动企业降本增效优化销售费用支出，均 不同程度提升了数字营销的重要性。再观用户市场，无论医生还是患者信息获取渠道极 大丰富且主动搜索明显提升，数字营销是更好满足全渠道触达的方式。

个。经专家评审，最终确定入选案例 53 个， 形成《全国园区科协典型案例汇编》，集中展示园区科协组织建设与工 作开展的新成效，为全国园区科协工作的开展提供参考和借鉴。 本书收集的案例涵盖园区科协在学术交流、人才培养、科经融合、 产业服务、科学普及、国际合作、科技工作者之家建设等 7 个方面的工作。 希望这些案例能够启发更多园区科协立足园区转型升级、企业创新发展、 人才价值实现，找准结合点、打好“组合拳”，进一步健全组织体系和 中国科协企业创新服务中心 2024 年 11 月 第一篇 学术交流 加强“三期”管理 让学术之花结出产业硕果 加强“三期”管理 让学术之花结出产业硕果 江苏扬州高新区科协 ………………………………………… 001 发挥园区科协区域型枢纽型优势 借学术资源扬企业创新发展之帆 发挥园区科协区域型枢纽型优势 借学术资源扬企业创新发展之帆 河南漯河经开区科协 ………………………………………… …………………………… 013 精准服务 搭建学界业界沟通桥梁 精准服务 搭建学界业界沟通桥梁 吉林绿园双创园区科协 ……………………………………… 017 院士专家把脉问诊 学术交流助企发展 院士专家把脉问诊 学术交流助企发展 湖南城陵矶新港区科协 ……………………………………… 021 目录 第二篇 人才培养 赋能服务重庆卓越工程师学院 探索新工科教育改革新范式 赋能服务重庆卓越工程师学院

这次会议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础，还为人类带来了巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 1 .2 人工智能的诞生 1956 年被称为“人工智能元年”的争议。 ◆1956 年——学术界的共识： 达特茅斯会议约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等学者首次提出 "Artificial Intelligence" 概念， 确 立 Al 为独立学科。会议明确了“让机器模拟人类智能”的研究目标，标志符号主义 四、国内外主要的大模型 4.2 国内的大模型产品 DeepSeek-R1 ( 深度求索 ) · 优点：开源推理模型，性能媲美顶级模型但成本仅为三十分之一，支持高效 分布式计算。 · 擅长内容：低成本推理、学术研究、中小企业应用。 · 缺点：需进一步优化以覆盖更复杂任务，生态建设尚在初期 豆包 ( 字节跳动 ) · 优点：多学科知识整合能力强，支持多格式文档处理，适合文案创作和逻辑 梳理。有一些现成的智能体方便使用。 的通过率是 79.8% 应用的范围 适合大规模的自然语言处理工作，像 对话式 AI 、多语言翻译还有内容生 成 等等，能给企业提供高效的 Al 方 案， 满足好多领域的需求 适合学术研究、解决问题的应用和决策 支持系统等需要深度推理的任务，也能 拿来当教育工具，帮学生锻炼逻辑思维 六、 DeepSeek 简 介 6.5 生成模型与推理模型 CDC 疾控 人 桑垃同着

格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯ 具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 ⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不仅能通过⾃动化重复劳动提⾼研究效率，更能通过⼈机合 作扩展⼈类思维的⼴度和深度，经济管理研究即将⾛向⼈机协作的新时代。 关键词: ⼈⼯智能；经济学⽅法论；⼈机协同；⼤语⾔模型 导等重复性任务；作为 智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社 会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类 思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 1 引言 4 1 引言 智能技术革命正重塑全球学术生态。人工智能大语言模型1传统自动化有本质区别：大语言模型实现了 “认 知工作的自动化”（Automation of cognitive work）(Korinek, 2023)，它们直接触及知识生产的核心，能够理

提升教学效率、构建智慧课堂等提供了必要的支持（如通过学情数据分析为学生提供量身定制的学习体验 2）。 科研方面：加速了数据驱动的跨学科协同创新，优化文献分析、实验设计及成果转化路径，正在重构学术评价 体系（形成持续性的产学研协同创新体系 3）。治理方面：依托实时数据监测与智能决策，促进教育资源合理调配， 推动教育高质量发展（通过现代信息技术驱动治理效能现代化 4）。 大模型为教育 性增长、尊重法治和人权、透明度和可解释性、稳健性、安全性、问 责制）和五项国家政策及国际合作建议，为各国制定人工智能政策提 供了重要的国际参考框架。建议书通过包容性和参与性流程制定，涉 及政府、产业、民间社会、工会、技术社区和学术界等多方利益相关 者的广泛参与，并建立了 AI 政策观察站（OECD.AI）等支持实施的机制。 2023 年 5 月 美国教 育部教 育技术 办公室 《人工智能与 教学的未来》 报告 、恰当地使 用人工智能工具；3）调整教学和评估方法，纳入人工智能的道德使用， 并确保公平可及；4）维护学术严谨性和诚信，制定明确的政策界定不 当使用；5）加强合作，分享最佳实践，共同应对技术发展带来的挑战。 这些原则旨在确保人工智能工具惠及师生，提升教学体验和未来技能， 同时维护学术标准。 4 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2023 年 7 月 日本文 部科学 省高等

教育资源整合...............................................................................21 5.1.6. 教师学术交流...............................................................................22 5.2. 教学资源管理系统. 对教育资源整合工作的开展部署利用网络进行通知和指导，为 教育资源的整合、利用工作提供互通交流的通道。 5.1.6. 教师学术交流 对教师学术交流、学习等学术方面的工作资信信息进行发布， 对学术交流产生的成果进行展示发布，为教师学术交流提供一 个信息了解、学术交流的网络平台，服务于教育系统的学术交 流工作。 5.2. 教学资源管理系统 5.2.1. 教学资源 教育信息化云平台可以将市面主流的海量、优质、适用的教

，且正以每年几十、几百 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 如何将其在安全合规的基础上进行协同共享 ，是高校数据资源能够高效利用的保障。 在这些数据资源中 ，积累着大量的知识 ，其中不乏教学资料、学术文献、科研报告、试 验数据、会议视频音频等。知识于高校而言 ，是最大的资源、也是最强的生产力 ，知识 是高校的智力 ，是高校保持旺盛生命力、保持可持续发展的能力源泉。 但当前 ，数据资源中的知识并未被高效利用 高效、高伸缩性、高适应性 办公文件 档案数据 邮件附件 科研成果 科研 音视频 党建资源 科研资源 公文 培训资料 数据驱动智慧校园建设｜ 25 设备手册 表单 学术文章 期刊 设备技术 资料 业务数据 1 . 影像资料 语音资料 图片资料 OA 附件 营运域 高并发： 日活用户 1W+ 同时在线用户 1000+ 安全合规： 防非法访问，防病毒 精准查找，没有关联推荐，老师备课难；学生学习多门课程， 课件获取麻烦，难以课后复习以及关联学习； • 论文、报告查找分析难：科研、实验产生海量学术论文、实验 报告，难以高效阅读和关联分析，导致科研、实验花费时间多， 效率低； • 学校制度复杂办事难：校园规章制度多自主查询难理解，师生

科研管理信息化已涵盖的方面....................................................................... 108 （三） 学校已建设的科研及学术文献数据库.............................................................. 111 （四） 实验室（实训室）信息化已涵盖的方面 .... 科研管理信息化已涵盖的方面....................................................................... 186 （三） 学校已建设的科研及学术文献数据库..............................................................187 （四） 实验室（实训室）管理信息化已涵盖的方面.... 际需求，加强标准规范引领与落地，加大鼓励激励措施力度，深化教师数字化教 学效果评价，强化教学数字化技能培训，建设教师好用、易用的数字化应用条件， 加快形成教师数字素养实际落地案例，打造一支既懂信息化技术，又精专业学术 的高校专业化教师队伍。 四、 信息技术融合提速，驱动数字化科研新范式形成 科研信息化作为支撑和引领科技高质量发展的关键引擎，是推动科技强国建 设、服务中国式现代化战略需求的重要抓手。在数字化浪潮与科技革命深度融合

科研交流方式比较传统，现代化科研交流方式 未得到广泛应用 • 科研活动管理信息化、智能化程度低，尚未达 到对各项科研活动的规范化和精确化管理 科研方面 生活方面 管理方面 • 教师、学生有效获取所需课程、讲座、学术报 告、就业等相关信息的渠道和手段有限 • 与教学活动相关的各种资源配置与管理的信息 化应用水平有待提高 • 课程教学质量跟踪能力较弱，讲座 / 课堂互 动性不足 • 满足教学资源个性化、定制化服务手段有限校园信息化 部署高清视频会议系统，用于重大学术交流、科研报告等活动需求，同时支持在线直播等方式。 通过公建模式，在教学区部署 IPTV 录像设备并上传平台，鼓励教师公开课程、方便学生反复学习。 部署高清视频会议系统，用于重大学术交流、科研报告等活动需求，同时支持在线直播等方式。 课堂授课实时高清上 传，实时录播名师讲 堂，学生可通过网络、 IPTV 等方式远程在 线 /离线学习 通过高清视频直播平 台，进行重大学术报 告、科研发布等活动，