随着教育持续进步，教师能力的增强对于教学水平的提升至关重要。理学院挑选教师参与大规模语言模型的应用开发培训，这一行动不仅有助于教师个人技能的增强，也对学院的教学和科研进步产生了深远影响。这其中确实有许多值得深入研究和讨论的议题。
培训背景与目的
科技进步促使生成式AI和大语言模型技术崭露头角。面对这一趋势，理学院的数据科学与大数据技术教学必须跟上时代。2024年11月16日至24日，理学院迅速作出响应。这一时间段并非偶然，正是急需将相关技术融入教学的关键时刻。学院计划派遣齐灿等五位教师参加培训，旨在提高他们的教学能力，增强师资队伍，并将大语言模型技术应用于实际教学。在部分高校，因未能及时更新教师技能，教学质量已明显下滑。
培训内容十分充实且实用。涵盖了从生成式人工智能的基础知识到API应用，再到LLM大语言模型开发及阿里云百炼平台的操作使用等多个方面。这些课程对于教师全面理解该领域至关重要。例如，掌握API的使用，有助于教师在教学过程中向学生清晰阐述数据调用的原理等操作。
培训内容特色
课程培训非常强调实践操作。将代码实际应用作为核心内容，与单纯的理论教学有着根本的不同。许多传统培训中，理论讲解过多，实操不足，导致学员听后即忘。本课程以理论讲解为基础，以公式推导为辅助。比如在企业项目案例的讲解中，教师们不仅要听讲，还要结合自身工作实际进行思考。提供源代码、数据、PPT、案例素材的下载，极大地方便了教师迅速吸收知识。此外，轻松的学习环境也是至关重要的。我们可以设想，如果学习氛围压抑，教师的学习效果必然大打折扣。而一些类似的培训没有提供如此全面的学习资源，导致教师在遇到问题时难以及时解决。
在日常工作里，许多教师面临教学案例不足的问题。而企业项目案例的介绍恰好填补了这一空白，有助于教师将所学知识转化为教学材料，传授给学生。
教师的学习成果
经过连续8天的线上培训，理学院的五位教师成功完成了所有的网络学习任务和考核。在这段紧张的8天里，他们付出了极大的努力，不断吸收新知识并将其应用于考核内容。这并非易事，他们的认真负责是关键。
他们最终拿到了“工业强国建设素质素养提升尚工行动岗位能力适应评测证书”，这个证书是对他们辛勤付出的认可。在众多培训课程里，由于考核标准严格，许多教师难以获得这样的证书。而这个证书的获得，也意味着他们在相关领域的技能得到了显著提高。
对教师专业教学技能的提升
经过培训，大数据领域的教师们在教学技巧上取得了显著进步。过去，他们可能仅限于理解技术理论，而现在他们不仅能够亲自实践，还能指导学生掌握实际编程技能。在数据科学的教学实践中，从前对大型语言模型的操作讲解可能较为模糊，如今却能清晰地向学生传授。
此举对学院整体教学质量产生了积极影响。教师教学水平的提升，往往能激发学生们的学习热情，拓宽他们的知识领域。这样，学院中该专业的学术氛围和形象也会得到改善。在某些学院，个别杰出教师推动整个专业进步的现象并不罕见。
对教师队伍建设的意义
教师队伍的建设是一项不断进步的任务。此次培训使得理学院大数据专业的教师队伍建设步伐加快。吴果林等教师学有所成，他们可以将所学传授给其他教师。这种榜样的力量，正激励着更多的年轻教师投身学习，提升自己的专业技能。
提升教师整体教学水平是有益的。但这并非一朝一夕之功，它要求每位教师持续学习，增强自身能力。这批教师的成长至关重要。若不开展此类培训，教师们的发展将主要依赖个人摸索，进程将较为缓慢。
对学院教学与科研发展的影响
在教学层面，学生得以更深入地了解大语言模型的相关内容，课堂变得更为充实。比如，在操作大语言模型时，以前可能只是简单介绍，而现在可以进行实际操作展示。从科研角度看，教师掌握新技能意味着能够探索新的研究路径。比如，他们可以探讨如何更有效地利用大语言模型来处理实验数据等科研任务。
最后有个问题想请教大家，对于高校的教学活动，大家觉得这类教师培训应当多久举办一次比较适宜？期待大家的讨论和交流，同时也很欢迎点赞和转发这篇文章。
