高校教师生成式AI提示词实操指南，来了！|ai提示词|中小学科技|授课|教学|高校教师

在《中国科学报》组织的一场网络对话中，复旦大学教授马臻表示，目前高校教师整体尚未完全接受AI，部分教师仍在沿用十几二十年前的讲义和课件，仅对内容进行简单的手动调整，便继续用于教学，对AI的学习和应用存在明显滞后性，尤其是年龄较大的教师，思想观念相对保守，接受新技术的速度较慢。“与此相对，学生使用AI的普及度已远远超过教师。”马臻说。

麦可思2024年发起的相关研究也显示，大学生频繁使用生成式AI的比例（64%）高于大学教师（56%）。年轻大学教师对新技术的接受度普遍较高。“90后”和“80后”教师频繁使用生成式AI的比例为68%和60%，而“70后”和“60后”稍低分别为47%和30%。

需要关注的是，随着AI技术的发展，教师群体对生成式AI的应用价值并不局限于“会不会使用”，更在于如何将AI融入教学、科研和管理等具体工作场景。从备课、课程设计、课堂活动设计，到作业布置、学生反馈分析，再到文献梳理、科研材料撰写等环节，教师日常工作中存在大量可以借助AI优化的场景。

《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》明确提到，教师要主动适应新技术变革，将生成式人工智能融入教育教学全要素、全过程，在坚守价值塑造和认知能力培养的基础上，确保技术应用符合教育规律、法律法规和伦理规范。

那么，在不同工作场景下，高校教师可以怎样向生成式AI提问？

注意：生成式AI生成的内容只能作为辅助和参考，教师仍需结合专业判断进行审核、修改和优化，不能未经审查直接使用。

备课：让AI搭好框架

备课是教师最常见的工作之一。过去，一份教案往往需要教师查资料、整理知识点、设计教学环节，再反复修改。现在，AI可以先完成基础性的框架搭建。

提示词示例：你是一名高校教学设计助手。请为以下课程设计一份课堂教学方案：课程名称：XX 章节主题：XX 授课对象：XX专业X年级学生课程定位：XX 学生基础特点：XXX 要求按“教学目标、重点难点、教学方法、教学过程（课前/课中/课后）、教学评价”输出；重点难点应结合学生基础特点提出具体突破策略；课中必须包含1个案例教学和1个互动环节，并说明设计目的、实施步骤和预期效果。注意：如关键信息不足，请明确指出缺失内容，并说明需要补充的信息，不要自行编造。

不过AI生成的教学方案并非最终答案。教师可以根据实际教学需求，通过调整教学目标、提出修改方向等方式，与AI进行多轮交流，不断优化内容，使方案更符合课程特点和学生实际。

授课：让AI设计“学生愿意参与”的课堂

麦可思研究此前发布的《》一文讲述了当下高校课堂存在的一些问题。尤其是在学生已经可以通过AI快速获得知识的情况下，单纯的信息传递越来越难成为课堂的核心优势。

对此，教师可以借助AI设计更具参与感的课堂活动。

提示词示例：你是一名高校教学设计助手，请协助教师围绕“XXX”知识点设计一个15分钟课堂互动活动。课程名称：XXX 授课对象：XXX专业本科生学生基础：XXX 教学目标：XXX 要求避免简单提问，采用案例分析、小组讨论、情境模拟等方式，设计能够促进学生围绕核心知识点主动思考、交流讨论并形成学习成果的活动。请按照“活动目标、时间安排、实施流程、教师引导问题、学生参与方式、评价方式和预期效果”输出。

此外，教师还可以利用AI辅助生成不同类型的教学素材，例如10个课堂提问、3个具有争议性的讨论问题、2个案例分析任务、1个课堂辩论主题等，再结合课程目标、学生特点和课堂实际进行筛选与调整。

作业：AI时代，更需要重新设计作业

2024年麦可思发起的中国高校师生生成式AI应用情况研究显示，2024年频繁使用生成式AI的大学生比例为64%。大学生在使用生成式AI时，主要用于资料查找与整理（54%）、数据分析和可视化（54%）。翻译功能也受到学生的青睐，占比达到34%。此外，近三成大学生主要使用生成式AI写论文或作业。

当学生已经可以借助AI完成文字生成、资料整理甚至论文初稿时，如果作业仍主要考查知识整理和内容复述等基础能力，其评价学生真实学习过程和能力的作用就可能受到影响。

AI时代，什么样的作业才真正能够检验学生的学习成果？对此，高校教师可以利用AI帮助设计作业。

提示词示例：请将传统的“撰写一篇XXX论文”作业，改造成一项过程性学习任务。要求减少学生简单依赖AI生成答案的空间，突出自主思考、过程参与和能力培养。请设计包含资料搜集、案例分析、观点形成、课堂讨论、成果展示或个人反思等环节的任务流程，并体现阶段性学习成果。请按照“作业任务设计、实施步骤、学生成果要求、评价标准”输出。其中，评价标准应体现过程参与、思考深度、成果质量和规范性等维度。

教师还可以利用AI辅助设计不同类型的任务，例如案例分析题、实践调研任务、项目式学习任务、课堂展示方案等，再根据课程要求进行筛选和完善。

科研：不只是“论文润色”

对于高校教师而言，AI的价值不止在于教学。在科研环节，它还可以用于文献梳理、研究选题、研究设计、数据分析思路、论文结构检查、同行评审模拟等。

提示词示例：你是一名XXX领域的科研助手，请基于我提供的文献资料，帮助梳理该领域的研究脉络和主要观点。请严格限定在所提供材料范围内进行分析，不得虚构、补充或推测未提供的文献、数据、主要研究成果和学术观点。如材料中缺少相关信息，请明确说明。请按照“研究主题—核心观点—研究方法—代表性成果—现有不足—文献涉及的未来研究方向或研究空白”的结构进行整理，并进一步分析不同研究观点之间的联系与差异，帮助识别该领域已有研究共识、争议问题和可能的突破方向。

这类应用的核心并不是让AI替代教师完成科研，而是让AI成为教师的“科研助手”。通过承担资料整理、思路拓展、文本检查等辅助性工作，帮助教师将更多精力投入研究问题发现、理论创新和学术判断等更具价值的环节。

当然，科研创新的核心仍然依赖教师自身的学术积累、专业判断和原创思考。AI生成内容只能作为辅助参考，教师需对相关观点、数据和分析结果进行核验。尤其需要注意，AI可能生成错误或虚构的文献、数据和研究观点，涉及科研依据时，应以可验证的真实资料为准，避免未经审查直接使用。

行政事务：提升“碎活”的工作效率

高校教师的工作还有一个经常被忽略的部分：大量非教学、非科研的事务性工作。

会议纪要、通知撰写、工作总结、材料整理、表格信息提炼……这些工作往往会占据教师不少时间和精力。对于这类工作，AI可以成为教师提高效率的辅助工具。

提示词示例1：请将以下会议内容整理成正式会议纪要，提炼会议议题、主要意见、形成的共识、待办事项、责任部门和完成时间，语言简洁正式。

提示词示例2：请根据以下年度工作材料，提炼教学工作成果、存在问题和下一步工作计划，形成一份1500字以内的工作总结，要求结构清晰、避免空泛表述。

对教师而言，行政事务或许是AI最容易带来即时效率提升的应用场景之一。通过将部分重复性、事务性的工作交由AI辅助完成，教师可以减少时间消耗，把更多精力投入教学创新和科研发展。

但尤需注意的是，涉及学生个人信息、未公开会议内容、内部文件等敏感信息时，教师应遵守学校数据安全和保密要求，不宜直接输入未经脱敏的原始材料。

需要说明的是，以上提示词仅作为应用示例，并非固定模板。教师可结合具体课程、研究方向和工作场景，对角色设定、任务内容、背景信息和输出要求进行调整。通常而言，向AI提供的背景信息越充分、任务要求越明确，生成结果越容易贴近实际需求。此外，生成式AI的作用在于辅助教师优化教学、科研和管理工作，而不是替代教师完成教学决策和育人过程。教师仍需基于专业判断，对AI生成内容进行审核、调整和完善。

一个相对有效的提示词，通常包括角色、任务、背景、要求、输出格式等要素。但AI生成内容并非一次交流即可达到最佳效果，教师应根据实际需求，对AI输出结果进行审核，并通过补充信息、调整要求、多轮交流等方式持续优化，使AI更好地服务教学、科研和管理工作。

不过生成式AI始终是辅助工具，而不是教师工作的替代者。《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》强调人工智能生成内容可能存在科学性错误、过时信息、偏见或不当信息，教师使用生成内容时须进行事实核查、价值审查、适切评估，严禁未经审查直接使用。在教研、科研活动中，教师可应用生成式人工智能辅助文献检索、数据处理、文字润色等常规工作，但研究选题、核心设计、数据解读、论点撰写等体现原创性的关键环节须由教师主导，且按规范标注引用，确保研究过程的透明与学术诚信……

主要参考文献：

[1]陈彬,喻子容,方芳. AI时代：专业何用，教师何往，高校何存[N]. 中国科学报, 2026-03-31.

[2]教育部网站、麦可思研究等.