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2025 年，生成式人工智能在高等教育领域的应用已从尝鲜试点走向规模化落地。而连接师生与 AI 大模型的核心工具就是提示词，正悄然重构教学场景、提升学习效率，成为高校师生必备的 “教学密钥”。调研显示，超六成高校师生所在学校已出台生成式 AI 使用明文规定，提示词设计能力逐渐成为衡量教学成效与学习质量的重要指标。
传统高等教育长期面临同质化教学与个性化需求的矛盾。课堂上，教师难以兼顾不同认知水平的学生，课后也无法为每位学生提供精准反馈。调研显示，在线课程互动性不足、内容适配性差是主要原因。
作为大模型与教育场景的 “翻译器”，优质提示词能将模糊的教学需求转化为 AI 可执行的精准指令。针对视觉型学习者，可设计 “用建筑结构类比计算机网络分层，配 3 个生活化案例” 的提示词；面对学术写作难点，提示词可明确要求 “按摘要 – 引言 – 论证 – 结论框架，生成 500 字论文提纲并标注每个部分的核心要点”。
超七成受访学生认为，通过精准提示词引导 AI 生成的学习资料，能深化知识理解、拓宽学习视野。研究生群体中，68.3% 的受访者会用提示词定制文献综述框架，学习效率较传统方法提升 40% 以上。
提示词已深度嵌入高校教学的核心环节，形成四大成熟应用模式，覆盖从学习到测评的全流程。
教师通过分析学生的作业错误、学习进度等数据，设计动态调整的提示词。例如针对微积分学习困难的学生，初始提示词为 “用通俗语言解释定积分定义”，当系统检测到学生仍有困惑时，自动触发补充提示 “结合超市收银计价案例，分步说明定积分的计算逻辑”。这种模式让 AI 能适配不同学生的认知水平，实现 “优生吃不饱、差生跟不上” 的破解。
在语言教学、专业实训等场景，提示词构建沉浸式学习环境。外语课堂上，提示词可设定 “模拟商务谈判场景，扮演外国客户，用英语提问产品细节，对语法错误实时纠正”；工科实训中，通过 “还原机械故障排查流程，给出设备参数异常提示，引导逐步定位问题” 的提示词，让学生在虚拟场景中积累实操经验。
传统测评多为单一分数反馈，而提示词驱动的 AI 测评能提供具体改进方向。教师设计提示词 “批改这篇学术论文，标注逻辑漏洞，按高校论文评分标准给出分数，并提供 3 条针对性修改建议”，AI 生成的反馈不仅包含分数，还能指明 “文献引用格式不规范”” 第三段论证缺乏数据支撑 ” 等具体问题，让学生明确提升路径。
在小组作业、科研项目中，提示词成为协作沟通的桥梁。针对团队文献研读，提示词可要求 “汇总每位成员提交的文献要点，梳理研究共识与分歧，生成结构化讨论框架”；科研协作中，通过 “分析实验数据差异，提出 3 种可能的误差原因，推荐验证方法” 的提示词，推动团队高效推进研究。
生成式 AI 在高教领域的应用价值，因提示词的优化而持续释放。调研显示，生成式 AI 对学习的积极影响已成为主流，核心体现在深化知识理解、增强学习主动性等方面。
在教学端，43.4% 的受访教师认可提示词辅助教学的价值，认为其能减轻重复性工作负担。数据显示，教师使用提示词生成教案、作业题库后，备课时间平均缩短 35%，用于一对一辅导的时间占比从 18% 提升至 42%。
在学习端，尽管 65.9% 的受访学生曾面临 AI 学术争议风险，但合理使用提示词的学生中，82% 表示学习效率显著提升。其中，本科生用提示词辅助课程预习、论文写作，研究生借助提示词梳理科研思路、分析实验数据，成为最主流的应用场景。
提示词能力已成为师生的必备技能。不少高校开始开设相关培训，引导师生掌握 “明确任务描述、补充上下文信息、规定输出格式” 的提示词设计三要素，让 AI 工具更好地服务于教学核心目标。
