《AIGC平台应用实战》电子教案 项目二 DeepSeek的应用

项目二DeepSeek的应用：深度解析的智能辅助工具（四课时180分钟）任务一认识DeepSeek一、课程介绍本任务是DeepSeek应用学习的入门核心环节，聚焦DeepSeek的基础认知与操作入门。通过理论讲解、界面演示与实操引导，帮助学习者理解DeepSeek的核心定位、技术优势与发展脉络，掌握其核心功能与基础操作流程（注册登录、模式选择、指令交互），建立对这款智能辅助工具的全面认知，为后续场景化应用奠定基础。二、知识目标理解DeepSeek的核心定义（深度求索开发的大语言模型，应用“深度思考”技术）。掌握DeepSeek的核心技术（Transformer架构、混合专家MoE架构、知识蒸馏模型）。熟记DeepSeek的发展历程关键节点（2023-2025年核心版本发布时间与特点）。掌握DeepSeek的五大核心功能（智能问答与对话、文本生成、代码生成与优化、多语言翻译、文件处理）。明确DeepSeek的功能边界（截至2025年8月不支持图像/视频生成）。掌握DeepSeek的基础操作流程（注册登录、模式选择、指令输入、附件上传）。了解“深度思考”“联网搜索”两种模式的适用场景与差异。熟记DeepSeek的交互规则（指令表述要求、多轮对话衔接方式）。明确DeepSeek的使用注意事项（专业领域内容需交叉验证）。了解DeepSeekR1模型的核心优势（128K超长上下文、强化中文语义理解与逻辑推理）。三、能力目标能准确阐述DeepSeek的核心定位、技术优势与核心功能。能独立完成DeepSeek的注册登录与基础设置操作。能根据任务复杂度选择适配的模式（深度思考/联网搜索）。能规范输入指令并上传附件，与DeepSeek进行有效交互。能初步判断DeepSeek的功能适配性，明确其应用边界。能在学习或工作场景中初步运用核心功能解决简单问题。能识别DeepSeek生成内容的局限性，进行基础交叉验证。四、德育目标增强对国内AI工具的技术自信，认可本土AI技术的发展成果。建立对智能工具的客观认知，辩证看待其优势与功能边界。培养严谨的工具使用习惯，重视专业领域内容的质量校验。激发对新技术的探索兴趣，主动关注AI工具的迭代升级。强化数据安全意识，规范管理账号信息与交互数据。五、学习内容1.DeepSeek的基本概念与发展历程核心概念：DeepSeek是由中国深度求索公司独立开发的大语言模型，应用“深度思考”技术，具备强大的自然语言处理与大规模数据分析能力，旨在提供精准、高效、个性化的智能辅助服务。核心技术：包括Transformer架构、混合专家（MoE）架构、知识蒸馏模型，主流版本DeepSeekR1具备128K超长上下文处理能力，强化中文语义理解与逻辑推理。发展历程：2023年11月：发布首个开源代码大模型DeepSeekCoder，支持多编程语言，被誉为开源编程模型标杆。2024年1月：发布首个大语言模型DeepSeekLLM，基于传统Transformer架构，聚焦成本优化与效率提升。2024年12月：发布全球顶级开源模型DeepSeekV3，优化混合专家架构，降低训练成本，性能比肩海外闭源模型。2025年1月：发布推理模型DeepSeekR1并开源，性能比肩OpenAIo1正式版，推理能力跻身国际领先水平。2.DeepSeek的功能与特点智能问答与对话：精准理解用户问题并快速回应，支持多轮对话与上下文衔接，开启“深度思考”模式可展示推理过程。文本生成：根据提示词快速生成高质量文章、报告、故事等多种文本内容。代码生成与优化：支持Python、Java、C++等多编程语言，可根据自然语言描述生成代码片段，提供智能补全与错误修复建议。多语言翻译：支持全球主流语言互译，适配日常交流与专业领域翻译需求。文件处理：读取上传的PDF、DOCX等多种格式文档与图片，提供内容分析、总结或优化建议。功能边界：截至2025年8月，不支持图像生成、视频生成等功能；专业领域（医疗、法律等）回答仅供参考，需结合权威来源验证。3.DeepSeek的基本操作注册与登录：搜索“DeepSeek”进入官方网站，单击“开始对话”，通过手机号注册登录，进入主页。模式选择：深度思考模式（DeepSeekR1模型）：适用于复杂问题、数学推导、政策解读等需要深度分析的任务。联网搜索模式：适用于获取实时信息、最新数据等场景，结果附来源标注，真实性更高。两种模式可同时开启或关闭，互不冲突。开始提问：深度思考模式：输入复杂问题指令，单击对应按钮提交，如“梳理旅游专业教材大纲并生成第一章初稿”。联网搜索模式：单击“联网”按钮，输入需实时验证的问题，如“最新个人所得税起征点”，结果附来源链接。上传附件提问：单击上传按钮选择文件，输入基于文件的需求指令（如“根据上传大纲编写项目一内容”），注意联网模式下不支持附件上传。六、学习重点及难点重点DeepSeek的核心概念、核心技术与五大核心功能。两种模式（深度思考/联网搜索）的适用场景与选择逻辑。基础操作流程（注册登录、指令输入、附件上传）。难点根据任务类型精准选择适配的模式。理解DeepSeek的功能边界，避免超出其能力范围的需求。规范输入指令以确保响应结果的精准性。七、教学问题预测对两种模式的适用场景混淆，选择不当导致响应效果不佳。指令表述过于笼统，缺乏关键约束条件，导致结果偏离需求。不清楚附件上传的限制（联网模式不支持），操作受阻。过度依赖生成内容，忽视专业领域的交叉验证。对DeepSeek的技术优势与发展历程记忆零散，缺乏系统性认知。八、教学问题解决方案模式对比教学：制作“模式选择对照表”（适用场景、核心优势、典型案例），结合实例强化区分。指令模板教学：提供“核心需求+约束条件+输出格式”的标准指令模板，引导规范表述。操作误区清单：整理常见操作错误（如联网模式传附件、指令模糊），提前预警并演示正确步骤。验证流程引导：针对专业领域内容，设计“AI生成+权威验证”的两步流程，培养严谨习惯。发展脉络可视化：用时间轴梳理DeepSeek的版本迭代与技术突破，辅助系统性记忆。九、教学资源理论资源：DeepSeek核心技术手册、发展历程时间轴、模式选择对照表。案例资源：两种模式的应用案例、指令表述错误与优化案例。工具资源：DeepSeek官方注册引导图、操作步骤流程图。可视化资源：DeepSeek界面功能分布图、模式选择决策树。十、教学项目（任务）设计实操任务一：基础操作与模式体验任务要求：学生独立完成注册登录，分别切换两种模式完成指定任务（深度思考模式：梳理“AI教育”核心要点；联网模式：查询“2025年职业教育改革政策”），记录操作步骤与结果差异。流程：10分钟注册登录→15分钟模式体验与任务完成→10分钟结果对比→5分钟教师点评。设计意图：强化基础操作熟练度，掌握模式选择逻辑。课堂互动任务：功能边界辨析任务要求：分组判断10个需求场景（如“生成产品海报”“解读法律条文”“编写Python代码”）是否适配DeepSeek，说明依据与替代方案。流程：5分钟场景熟悉→10分钟分组讨论→5分钟抢答→5分钟总结梳理。设计意图：明确功能边界，提升需求适配判断能力。十一、教学结构流程设计环节学习目标教学内容参考导语老师的教学方法学生的学习方法设计意图及教学资源时长导入激发兴趣，建立认知关联“作为国内领先的大语言模型，DeepSeek凭借深度思考能力和中文优势，在学习、工作中能帮我们解决不少难题！今天我们就从认识它的核心能力、操作方法开始，解锁这款智能工具！”问题导入法、案例展示法联想回忆法、互动回应法设计意图：凸显工具价值；教学资源：DeepSeek功能演示视频5分钟理论讲解掌握基本概念与发展历程“首先明确DeepSeek的核心定位与技术优势，它的发展历程见证了本土AI的进步，我们通过时间轴梳理关键节点！”讲授法、可视化教学法笔记法、总结归纳法设计意图：系统传递基础认知；教学资源：发展历程时间轴、核心技术图解10分钟理论讲解与演示掌握功能、模式与基本操作“DeepSeek有五大核心功能，还有两种适配不同场景的模式，我们现场演示注册登录、指令输入、附件上传的完整流程！”实操演示法、案例分析法观察法、跟随练习法设计意图：明确实操要点；教学资源：操作步骤流程图、模式应用案例10分钟分组实操强化操作与模式选择能力“现在分组动手：一组完成基础操作与模式体验，一组参与功能边界辨析，按要求完成任务，遇到问题随时提问！”分组教学法、巡回指导法小组协作法、实操练习法设计意图：巩固理论，提升应用能力；教学资源：任务单、场景素材15分钟点评总结巩固知识，梳理核心逻辑“刚才各组的实操都有亮点，但也有同学混淆了模式适用场景——记住核心：选对模式、说清需求、验证专业内容，这是DeepSeek高效应用的关键！”点评法、总结法反思法、补充笔记法设计意图：针对性解决问题；教学资源：优秀实操成果、知识框架图5分钟十二、教学反馈即时反馈：课堂提问（核心功能、模式差异、操作步骤），实时纠正认知偏差；实操环节观察操作规范性与模式选择准确性。成果反馈：对学生提交的任务结果逐一点评，标注优点（如操作规范、模式选择精准）与改进方向（如指令表述模糊）。课后反馈：通过问卷收集学生对知识点难度、教学节奏的反馈；开通答疑通道，解答操作与功能相关疑问。十三、教学反思需关注学生对“深度思考”模式推理过程的理解，可补充演示推理过程的实际价值（如解题思路拆解）。附件上传的限制需反复强调，可增加错误操作演示，强化记忆。可补充DeepSeek与其他通用AI工具的差异对比，帮助学生建立工具选择思维。十四、课后作业撰写200字短文，介绍DeepSeek的核心技术、五大功能及两种模式的适用场景。完成“深度思考模式”下的文本生成任务（如“撰写300字AI应用科普短文”）和“联网搜索模式”下的信息查询任务（如“查找最新AIGC教育应用案例”），提交指令与结果。列举3个DeepSeek不支持的需求场景，说明原因及替代解决方案（不少于150字）。梳理DeepSeek的发展历程，制作一张简易时间轴（标注版本、发布时间、核心突破）。十五、教师小结本任务完成了DeepSeek的基础认知与操作教学，核心逻辑是“概念-功能-模式-操作”层层递进。多数学生能够掌握核心功能与基础操作，但在模式精准选择、指令规范表述方面仍需加强。本任务为后续场景化应用奠定了基础，后续将聚焦具体应用场景，进一步提升工具的实战能力。任务二掌握DeepSeek的常见应用场景一、课程介绍本任务是DeepSeek应用的核心实操环节，聚焦五大常见应用场景——生成学习计划、生成活动策划方案、解决学科难题、提炼文档信息、生成简易代码。通过场景拆解、步骤讲解与实操演练，帮助学习者掌握每个场景的操作流程与提示词设计技巧，能运用DeepSeek高效解决学习与工作中的实际问题，提升工具应用的精准性与实用性。二、知识目标掌握生成学习计划的核心步骤（明确需求、上传背景、输入提示词、追问优化）。熟记活动策划方案的关键要素（名称、目的、形式、时间、地点等）。了解解决学科难题的四大场景（解题思路、通俗化解释、生成错题集、总结重难点）。掌握提炼文档信息的操作流程（准备上传、精准提问、追问优化）。熟记生成简易代码的需求梳理要点（功能描述、输入输出要求）。掌握各场景的提示词设计技巧（角色扮演、要点拆解、格式约束）。了解学习计划生成的追问优化方法（具体问题+明确需求）。明确文档上传的格式要求（支持PDF、DOCX等，音频视频需转文本）。掌握代码生成后的调试方法（问题反馈+需求补充）。熟记各场景的核心约束条件（如学习计划需结合课程表、活动策划需明确预算）。三、能力目标能为生成学习计划设计结构化提示词，结合个人情况优化方案。能独立完成活动策划方案的提示词设计与方案生成。能运用DeepSeek解决学科难题（拆解思路、解释概念、整理错题等）。能高效提炼长文档核心信息，生成规范的摘要或要点清单。能为简易功能设计需求，生成可运行的代码并进行基础调试。能通过多轮追问优化AI生成结果，提升内容贴合度。能在小组协作中，分工完成复杂场景的任务（如长文档提炼+方案生成）。四、德育目标培养高效学习与工作意识，运用智能工具优化任务流程，提升效率。强化结构化思维，通过清晰的提示词设计与步骤拆解，提升问题解决能力。树立个性化定制思维，根据自身需求调整AI生成内容，适配具体场景。培养严谨治学态度，在学科难题解决中注重思路理解而非单纯获取答案。激发创新意识，通过AI工具拓展解决问题的思路与方法。五、学习内容1.生成学习计划核心步骤：明确学习需求：包括具体目标（如“两个月通过四级”）、可用时间、学习资料、难点（如“听力薄弱”）、特殊事项（如“每周三社团活动”）。上传背景信息：将课程表、学习资料等以文档形式上传。输入提示词：采用角色扮演法（如“经验丰富的英语学习导师”），明确要求（目标、时间规划、资料使用、难点突破、输出格式）。追问优化：针对生成计划的不足（如“翻译训练频率低”），按“指出问题+明确需求”模板补充指令。2.生成活动策划方案关键要素：活动名称、目的、形式、时间、地点、参与对象、所需资源（人力、物力、财力）。操作流程：梳理关键要素，明确可落地的核心信息（如“校园音乐节”的时间、地点、预算）。输入提示词：设定角色（如“校园活动策划专家”），列出关键要素与要求，引导生成结构化方案。方案包含：活动概述、前期准备（宣传、节目征集、物资）、活动当天流程、应急保障等。3.解决学科难题四大场景操作：给出解题思路：上传题目文档，输入提示词“提供解题思路与步骤，不给出答案”，引导自主推导。通俗化解释：针对抽象概念，输入提示词“用通俗语言+生活案例解释XX概念”，辅助理解。生成错题集：上传错题材料，要求“按知识点分类，标注错误类型、原因及正确答案”。总结重难点：上传学习资料，要求“区分重点（核心概念）与难点（易困惑内容+解析），分点呈现”。4.提炼文档信息操作流程：准备文档：检查格式（支持PDF、DOCX等），音频视频需转为文本。精准提问：输入提示词明确提取目标（如“提炼论文创新性观点”）、排除内容（如“基础概念”）、输出格式（分点、字数限制）。追问优化：针对结果不足（如“观点表述冗长”），补充指令（如“压缩至400字，每条观点不超过40字”）。5.生成简易代码操作步骤：明确需求：描述功能（如“猜数字游戏”）、输入输出要求（如“1-100随机数，猜测提示”）、其他细节。输入提示词：采用要点式表述，列出功能模块与要求。调试优化：若代码无法运行，反馈问题（如“无法显示猜测次数”），要求修复。六、学习重点及难点重点五大应用场景的操作流程与核心要求。各场景提示词的设计技巧（角色扮演、要点拆解）。多轮追问优化的方法与模板。难点针对复杂需求（如长文档提炼、个性化学习计划）设计精准提示词。平衡AI生成结果与个人实际需求，通过追问实现个性化优化。代码生成后的基础调试与问题反馈。七、教学问题预测提示词设计缺乏关键要素（如活动策划未明确预算），导致结果不落地。解决学科难题时，过度追求答案而忽视思路理解。提炼文档信息时，无法明确提取维度，导致结果冗余或遗漏。追问优化时表述笼统（如“方案再完善”），无法精准引导AI调整。生成代码后，不会反馈问题或调试，导致功能无法实现。八、教学问题解决方案场景提示词模板：为每个场景提供“角色+需求+要素+格式”的标准化模板，引导精准表述。思路导向引导：针对学科难题，设计“思路优先”提示词模板，禁止直接输出答案。提取维度清单：提供文档提炼核心维度清单（如论文：研究目的、方法、创新点），辅助明确需求。追问优化模板：整理“指出问题+具体要求”的追问模板（如“翻译训练仅2次，需每周增加1-2次专项练习”）。代码问题反馈指南：提供“功能异常+预期效果”的反馈模板，辅助精准调试。九、教学资源理论资源：五大场景操作指南、提示词模板库、追问优化模板。案例资源：各场景的成功案例（提示词+结果）、错误案例及优化方案。工具资源：场景化任务单、文档提炼维度清单、代码反馈模板。可视化资源：各场景操作流程图、提示词设计要素思维导图。十、教学项目（任务）设计实操任务一：场景化功能实操（分组）任务要求：分组抽取场景（生成学习计划/活动策划/文档提炼），按流程设计提示词，生成内容并通过1-2轮追问优化，提交“需求+提示词+初始结果+优化结果”。流程：10分钟需求分析→15分钟提示词设计与生成→10分钟追问优化→5分钟小组展示→5分钟教师点评。设计意图：强化单一场景的实操能力与优化意识。实操任务二：跨场景综合演练任务要求：以“校园AI应用分享会”为主题，完成三大任务：①生成学习计划（掌握AI工具）；②生成活动策划方案；③提炼相关文献核心观点，提交完整流程材料。流程：20分钟任务拆解→25分钟跨场景实操→10分钟成果整合→5分钟展示点评。设计意图：提升多场景综合应用能力。十一、教学结构流程设计环节学习目标教学内容参考导语老师的教学方法学生的学习方法设计意图及教学资源时长导入激发兴趣，建立认知关联“学习计划不会制定？长文档抓不住重点？代码不会写？DeepSeek的五大核心场景能帮你一一解决！今天我们就逐个拆解每个场景的操作技巧，让智能工具真正服务于学习工作！”问题导入法、场景共鸣法联想回忆法、互动回应法设计意图：通过痛点引发兴趣；教学资源：场景应用案例集5分钟理论讲解掌握核心场景操作流程“首先学习生成学习计划和活动策划，这两个场景都需要明确关键要素、设计精准提示词；再看解决学科难题，重点是思路引导而非答案获取！”讲授法、案例分析法笔记法、总结归纳法设计意图：系统传递场景逻辑；教学资源：操作流程图、提示词模板10分钟理论讲解掌握文档提炼与代码生成“提炼文档信息要明确提取维度，避免冗余；生成简易代码要清晰描述功能，遇到问题会反馈调试！我们结合案例讲解具体操作！”讲授法、实操演示法笔记法、案例分析法设计意图：明确实操要点；教学资源：文档提炼案例、代码调试示例10分钟分组实操强化场景化应用与优化能力“现在分组动手：一组完成单一场景实操，一组进行跨场景综合演练，按要求完成任务，遇到提示词或优化问题随时提问！”分组教学法、巡回指导法小组协作法、实操练习法设计意图：巩固理论，提升应用能力；教学资源：任务单、场景素材15分钟点评总结巩固知识，梳理核心逻辑“刚才各组的实操都有亮点，但也有同学提示词缺乏关键要素——记住核心：场景不同，提示词的侧重点不同，多轮追问是优化结果的关键！”点评法、总结法反思法、补充笔记法设计意图：针对性解决问题；教学资源：优秀实操成果、问题案例分析5分钟十二、教学反馈即时反馈：课堂提问（各场景操作步骤、提示词设计要点），实时纠正认知偏差；实操环节观察提示词精准度与优化效果。成果反馈：对分组提交的实操材料逐组点评，标注优点（如提示词要素完整、优化逻辑清晰）与改进方向（如缺乏个性化需求适配）。课后反馈：通过问卷收集学生对场景难度、教学指导的反馈；开通答疑通道，解答场景应用与提示词优化相关疑问。十三、教学反思需关注学生对“追问优化”的重视程度，可增加“无追问vs有追问”的结果对比，凸显优化价值。代码生成场景对部分学生难度较高，可提供基础代码需求案例，降低入门门槛。可补充不同场景的行业化案例（如职场文档提炼、学术错题整理），拓宽应用视野。十四、课后作业针对个人学习需求（如“三个月掌握Python”），生成学习计划，提交“需求+提示词+优化后的计划”（不少于300字）。以“班级读书分享会”为主题，生成活动策划方案，明确关键要素，提交提示词与完整方案。上传一篇5000字左右的专业文献，提炼核心观点（不超过500字），提交“提示词+提炼结果+优化过程”。设计一个简易功能（如“简易计算器”），生成代码并调试，提交“需求+提示词+代码+调试记录”。十五、教师小结本任务完成了DeepSeek五大核心应用场景的教学，核心逻辑是“场景拆解-提示词设计-结果优化”。多数学生能够掌握各场景的操作流程与基础提示词设计，但在个性化优化、复杂需求适配方面仍需加强。本任务为解决实际问题提供了高效工具，后续将聚焦应用技巧提升，进一步提升工具应用的深度与精准度。任务三掌握DeepSeek的应用技巧一、课程介绍本任务是DeepSeek应用能力的提升环节，聚焦三大核心应用技巧——精准提问、多轮对话、筛选与优化结果。通过技巧拆解、案例演示与实操演练，帮助学习者掌握高效与DeepSeek交互的方法，提升需求传递的精准性、交互的连贯性与结果的实用性，实现从“会用”到“善用”的进阶。二、知识目标掌握精准提问的三大要素（明确核心需求、提供背景信息、结构化表达）。熟记多轮对话的两大技巧（及时追问、适时反馈）。了解追问提示词的八大类型（扩写、补充、润色等）及适用场景。掌握筛选与优化结果的两大核心步骤（可信度检验、整理与加工）。明确可信度检验的核心维度（事实准确性、逻辑连贯性、来源可靠性）。了解结构化表达的具体形式（要点式、分点式、框架式）。熟记适时反馈的核心原则（积极建设性、明确具体）。掌握整理与加工的方法（信息筛选、逻辑重组、表述优化）。明确不同类型内容（事实性/观点性）的可信度检验方法。了解多轮对话的衔接逻辑（基于历史上下文，保持需求连贯性）。三、能力目标能运用精准提问三要素，设计结构化提示词，提升响应精准度。能根据AI生成结果，选择合适的追问类型优化内容。能对生成内容进行系统性可信度检验，识别错误或偏差。能对筛选后的信息进行整理加工，适配具体使用场景。能通过多轮对话与反馈，引导AI逐步完善复杂需求。能总结不同场景的提问与优化技巧，形成个人应用经验。四、德育目标培养精准表达意识，通过结构化提问提升沟通效率，强化逻辑思维。树立批判性思维，不盲目采信AI生成内容，重视质量检验。强化问题解决意识，通过多轮优化持续完善结果，培养耐心与严谨性。培养反思总结能力，在实操中积累技巧，提升工具应用的专业性。树立协作思维，将AI视为协作伙伴，通过有效交互实现目标。五、学习内容1.精准提问精准提问是获取高质量回复的基础，核心是让AI清晰理解核心需求：明确核心需求：聚焦关键问题，避免笼统表述（如将“如何提升编程能力”优化为“如何在3个月内掌握Python数据分析能力”）。提供背景信息：补充自身情况、目标场景、约束条件（如“我是零基础，每天可学习1小时，需适配职场数据分析场景”）。结构化表达：采用要点式、分点式或框架式表述，拆解复杂需求（如“生成旅游计划：目的地云南、时长5天、预算3000元、侧重自然景观”）。2.多轮对话通过持续交互细化需求、修正偏差，实现结果迭代优化：及时追问：根据回复不足选择对应类型：扩写：对某部分内容补充细节（如“将第2点学习任务扩写至200字”）。补充：增加未覆盖的信息（如“补充Python数据分析的实战案例推荐”）。润色：优化语言风格（如“将文案润色为正式商务风格”）。转换：调整输出格式（如“将要点转为表格形式”）。批评指正：修正错误内容（如“此处数据有误，2025年市场规模应为XX”）。发散思考：拓展更多可能性（如“除了线上课程，还有哪些Python学习渠道”）。质疑提问：探究结论依据（如“为什么推荐这3款学习工具”）。总结归纳：提炼核心要点（如“将上述内容归纳为3个核心步骤”）。适时反馈：对回复给出明确评价，引导AI调整方向（如“这部分分析清晰，需补充行业数据支撑”“此处逻辑矛盾，请重新梳理”）。3.筛选与优化结果AI生成内容需经加工验证后方可使用：可信度检验：事实性内容：通过权威网站、行业报告验证数据、事件、术语的准确性。观点性内容：判断论据是否充分、逻辑是否自洽，避免片面结论。整理与加工：信息筛选：剔除冗余内容，保留核心观点与有用数据。逻辑重组：按使用场景重新组织内容（如汇报用按“问题-方案-效果”重组）。表述优化：调整语言风格适配场景（如学术场景强化严谨性，营销场景增强吸引力）。六、学习重点及难点重点精准提问的三大要素与结构化表达方法。八大追问类型的适用场景与提示词设计。可信度检验的核心维度与整理加工方法。难点针对复杂需求，设计逻辑清晰的结构化提示词。灵活选择追问类型，精准解决回复中的具体问题。建立系统性的结果检验流程，避免遗漏关键错误。七、教学问题预测精准提问时仍存在需求模糊，缺乏核心约束条件。追问时类型选择不当（如需要“补充”却用“扩写”），导致优化无效。可信度检验流于形式，未结合权威来源验证事实性内容。整理加工时仅做简单删减，未进行逻辑重组与风格适配。多轮对话缺乏连贯性，后续追问与前文需求脱节。八、教学问题解决方案精准提问模板：提供“核心需求+背景信息+约束条件+输出格式”的万能模板，引导结构化表述。追问类型匹配表：制作“问题类型-追问类型-提示词示例”对照表，辅助精准选择。检验流程清单：设计“事实验证+逻辑核查+来源确认”的三维检验清单，规范检验流程。整理加工框架：提供“筛选-重组-优化”的三步框架，结合场景示例演示操作。对话衔接技巧：强调“引用前文+明确关联”的衔接方式（如“上文中推荐的Python课程，需补充适合零基础的具体模块”）。九、教学资源理论资源：精准提问模板、追问类型对照表、检验清单、整理加工框架。案例资源：精准提问前后对比案例、多轮对话优化案例、结果检验与加工案例。工具资源：技巧实操任务单、检验清单表格、对话衔接示例。可视化资源：精准提问流程图、多轮对话逻辑图、结果优化三步法示意图。十、教学项目（任务）设计实操任务一：精准提问与多轮优化演练任务要求：选择复杂需求（如“制定职场AI工具学习计划”），先设计初始提示词生成结果，再针对3个具体问题（如“缺乏时间分配”“工具推荐笼统”），选择对应追问类型优化，提交“初始提示词+初始结果+3轮追问+最终结果”。流程：10分钟需求分析与初始提示词设计→10分钟生成初始结果→15分钟多轮追问优化→5分钟展示→5分钟教师点评。设计意图：强化精准提问与多轮优化的衔接能力。实操任务二：结果筛选与优化实战任务要求：提供AI生成的“市场分析报告”（含事实错误、逻辑混乱、冗余内容），按检验清单完成可信度检验，进行整理加工（筛选+重组+优化），提交“原始报告+检验记录+优化后报告”。流程：10分钟检验清单学习→15分钟报告检验→10分钟整理加工→5分钟展示→5分钟教师点评。设计意图：提升结果检验与加工的实操能力。十一、教学结构流程设计环节学习目标教学内容参考导语老师的教学方法学生的学习方法设计意图及教学资源时长导入激发兴趣，建立认知关联“同样用DeepSeek，为什么有人能快速得到满意结果，有人却反复调整？关键在于掌握提问、对话、优化的技巧！今天我们就解锁这三大技巧，让AI成为高效协作伙伴！”问题导入法、对比法联想回忆法、互动回应法设计意图：凸显技巧价值；教学资源：技巧应用前后对比案例5分钟理论讲解掌握精准提问与多轮对话“首先学精准提问，三大要素让AI秒懂需求；再看多轮对话，八大追问类型+适时反馈，让结果逐步完善！”讲授法、案例分析法笔记法、总结归纳法设计意图：系统传递技巧；教学资源：提问模板、追问对照表10分钟理论讲解掌握结果筛选与优化“AI生成的内容不能直接用，要通过可信度检验识别错误，再整理加工适配场景——我们拆解检验维度与加工方法！”讲授法、流程演示法笔记法、案例分析法设计意图：明确质量把控要点；教学资源：检验清单、加工框架10分钟分组实操强化技巧综合应用能力“现在分组动手：一组完成精准提问与多轮优化，一组进行结果筛选与优化，按要求完成任务，遇到技巧应用问题随时提问！”分组教学法、巡回指导法小组协作法、实操练习法设计意图：巩固理论，提升应用能力；教学资源：任务单、案例素材15分钟点评总结巩固知识，梳理核心逻辑“刚才各组的实操都有亮点，但也有同学追问类型选择不当——记住核心：提问要‘准’，对话要‘连’，优化要‘实’，这是善用DeepSeek的关键！”点评法、总结法反思法、补充笔记法设计意图：针对性解决问题；教学资源：优秀实操成果、知识框架图5分钟十二、教学反馈即时反馈：课堂提问（精准提问要素、追问类型、检验维度），实时纠正认知偏差；实操环节观察技巧应用的准确性。成果反馈：对分组提交的实操材料逐组点评，标注优点（如提问结构化、追问精准）与改进方向（如检验不全面、加工逻辑混乱）。课后反馈：通过问卷收集学生对技巧难度、教学指导的反馈；开通答疑通道，解答技巧应用相关疑问。十三、教学反思需关注学生对“结构化表达”的实际应用，可增加“模糊提问→精准优化”的专项练习。可信度检验环节需强化权威来源的使用指导，可提供常用权威网站清单（如行业报告、学术数据库）。可补充不同场景（学术/职场/创作）的技巧适配案例，帮助学生灵活应用。十四、课后作业选择一个复杂需求（如“撰写学术论文提纲”），设计结构化初始提示词，通过3轮不同类型的追问优化，提交完整对话记录与优化说明（不少于300字）。查找一篇AI生成的文本（如新闻稿、文案），按检验清单完成可信度检验，进行整理加工，提交“原始文本+检验记录+优化后文本”。总结个人在技巧应用中的不足（如“追问类型选择不当”），提出3条改进措施（不少于200字）。优化“如何提升职场沟通能力”这一提问，使其符合精准提问三要素，生成初始结果并进行1次追问优化。十五、教师小结本任务完成了DeepSeek核心应用技巧的教学，核心逻辑是“精准提问传需求→多轮对话优结果→筛选优化保质量”。多数学生能够掌握技巧的基本应用，但在复杂需求的结构化提问、针对性追问、系统性检验方面仍需加强。本任务为提升工具应用效率与质量提供了方法论支撑，后续将通过案例分析进一步深化技巧的实战应用。任务四应用案例分析：编写微博文案一、课程介绍本任务是DeepSeek应用技巧的实战落地环节，聚焦“模仿风格撰写微博文案”这一具体场景。通过任务场景拆解、难点分析与三步法实战，帮助学习者掌握“拆解分析-仿写生成-调整优化”的完整流程，将精准提问、多轮对话等技巧融入实际应用，提升复杂场景下的工具使用能力与文案创作效率。二、知识目标了解微博文案的核心特点（短平快、强吸引力、适配平台规则）。掌握“秋叶”风格图书推广文案的核心特征（结构、语言、卖点呈现）。熟记案例分析的三步法（拆解与分析、仿写与生成、调整与优化）。掌握拆解分析的核心维度（风格、结构、卖点、受众、平台适配）。了解仿写生成的提示词设计要点（风格模仿、信息植入、结构对齐）。明确调整优化的核心方向（风格统一、信息准确、平台适配、受众共鸣）。熟记微博平台规则（字数限制、话题标签、表情符号使用）。了解图书推广文案的核心卖点提炼维度（作者、内容、优势、适用人群）。掌握多轮优化的具体方法（风格校准、信息补充、格式调整）。明确AI生成文案的人工校验要点（逻辑、准确性、吸引力）。三、能力目标能对优秀微博文案进行深度拆解，提炼风格与结构特征。能设计精准提示词，引导AI模仿指定风格生成文案。能对AI生成的文案进行多维度优化（风格、信息、格式）。能结合平台规则与受众特点，调整文案适配性。能独立完成“拆解-仿写-优化”的完整文案创作流程。能运用精准提问与多轮对话技巧，解决文案创作中的具体问题。四、德育目标培养细节观察能力，通过拆解优秀文案，提升对风格与结构的敏感度。强化目标导向思维，围绕推广目标提炼核心卖点，提升文案针对性。树立用户中心意识，结合受众特点调整文案表达，增强共鸣感。培养精益求精的态度，通过多轮优化打磨文案质量，提升专业素养。强化平台规则意识，规范文案格式与表达，适配传播场景。五、学习内容1.任务场景核心任务：为新书《秒懂AI辅助论文写作》撰写微博推广文案，模仿知名教育博主“秋叶”的图书推广风格。新书信息：书名《秒懂AI辅助论文写作》、出版社人民邮电出版社、适用人群（大学生、教师、科研工作者）、核心亮点（300+提示词模板）。参考风格：“秋叶”图书推广文案（突出卖点、数字强化、场景化表达、强号召力）。2.难点问题风格模仿困难：人工难以精准捕捉文案的语言风格、情感基调和修辞手法。结构把握不准：优质微博文案的模块化结构（标题、卖点、受众、行动号召）衔接逻辑难以把控。核心卖点提炼效率低：人工梳理图书核心亮点耗时，且易因视角局限导致卖点不精准。平台规则适配能力弱：对微博字数、话题标签、表情符号等规则不熟悉，影响传播效果。3.解决办法（三步法）第一步：拆解与分析上传范例文案：将“秋叶”图书推广文案以文本或图片形式上传至DeepSeek。设计提示词：设定角色（微博文案拆解专家），明确分析维度（风格、结构、卖点、受众、平台适配），要求输出结构化报告。核心分析结果：风格：职场实用主义，融合技术推广与互联网营销语言，数字强化、对比反差、场景化比喻。结构：标题吸睛→核心卖点→适用人群→行动号召。卖点：突出唯一性、实用性、附加价值（如提示词模板、案例）。平台适配：控制字数、使用话题标签、表情符号强化吸引力。第二步：仿写与生成提供新书信息：向DeepSeek输入书名、出版社、适用人群、核心亮点等关键信息。设计仿写提示词：基于拆解分析结果，要求“模仿‘秋叶’风格，植入新书信息，保持结构一致”。生成初稿：AI根据提示词生成贴合风格与需求的微博文案初稿。第三步：调整与优化风格校准：对照范例检查语言节奏、修辞手法、情感基调是否一致。信息核查：确保书名、出版社、核心亮点等信息准确无误。平台适配：控制字数（100-120字）、添加相关话题标签（如#毕业论文指南#）、适当使用表情符号。受众共鸣：细化适用人群描述（如“卡在数据分析的研一新生”），增强代入感。多轮优化：若存在风格偏差、卖点不突出等问题，通过追问调整（如“增加数字强化，突出300+提示词模板的优势”）。六、学习重点及难点重点三步法（拆解分析-仿写生成-调整优化）的完整流程。拆解分析的核心维度与提示词设计。仿写提示词的精准设计（风格模仿+信息植入）。调整优化的核心方向（风格、信息、平台、受众）。难点设计精准的拆解分析提示词，确保AI提取核心风格与结构特征。平衡风格模仿与信息植入，避免生硬堆砌。针对文案不足进行针对性追问优化，提升吸引力与适配性。七、教学问题预测拆解分析提示词缺乏维度约束，导致分析报告不全面。仿写提示词未明确风格细节（如“数字强化”），导致模仿流于表面。调整优化时仅关注语言，忽视平台规则（如字数超标）。核心卖点提炼不精准，未突出新书的独特优势（300+提示词模板）。受众描述笼统，缺乏场景化与共鸣感。八、教学问题解决方案拆解提示词模板：提供“角色+分析维度+输出格式”的标准化模板，确保分析全面（如“拆解风格、结构、卖点、受众、平台适配，输出结构化报告”）。风格要素清单：提炼“秋叶”风格核心要素（数字强化、对比反差、场景化比喻），要求仿写提示词明确包含。平台规则清单：提供微博文案规则清单（字数100-120字、3-5个话题标签、表情符号适配），优化时对照检查。卖点提炼模板：设计“核心亮点+用户利益”的卖点提炼模板（如“300+提示词模板→快速搞定论文各环节”）。受众场景化引导：提供“人群+痛点+解决方案”的描述模板（如“被导师