ChatGPT与DeepSeek助力科研教学与应用—9月

时间

课程安排

学习内容（四大部分）

第一部分：大模型助力自动化办公与数据分析

第一天

上午9:00-12:00

一、大模型最新进展及介绍

1.2025大语言模型最新进展介绍

（1）AI能力矩阵

（2）大语言模型的分类

2. 国内外大语言模型对比分析

ChatGPT、Gemini、Claud、通义千问、Kimi、DeepSeek等、大语言模型的限制和不足

3.ChatGPT的基本原理、配置和使用

（1）GPT原理、

（2）版本升级与改进、

（3）实操练习：GPT5的引入、

（4）实操练习：GPT的代理和深度研究功能、

（5）实操练习：GPT的配置和访问）

4.DeepSeek技术原理解析和使用

（1）实操练习：注册与登录、

（2）实操练习：App下载与安装、

（3）实操练习：界面主要功能介绍与演示等）

5.ChatGPT和DeepSeek在教学与研究中的功能对比、选择与应用

二、大模型提示词使用方法与技巧（DeepSeek和ChatGPT）

1.提示词工程基本概念和要素

2.通用模型提示词设计技巧（ChatGPT 4o、DeepSeek V3 ）

3.推理模型的提示词策略（ChatGPT o1、o3、DeepSeek R1）

4. ChatGPT和DeepSeek提示词优化技巧：企业级结构化提示词langgpt

5.常用的ChatGPT提示词模板和DeepSeek提示词模板

6.大语言模型的输入和输出长度控制策略

三、ChatGPT和DeepSeek的个性化配置与部署

1.GPT Store和常用GPTs

（2）实操练习：文献搜索和理解

（3）实操练习：数据获取、分析和可视化

（4）实操练习：代码生成

（5）实操练习：联网查询

（6）实操练习：图表绘制

（7）实操练习：图片生成

（8）实操练习：多模态

（9）实操练习：逻辑推理

2.定制学术专属GPT

（1）实操练习：提示词的撰写、

（2）实操练习：本地知识库的添加、

（3）实操练习：工具的添加

3.DeepSeek的本地化和云端部署

（1）实操练习：模型的蒸馏

（2）实操练习：模型的本地化部署与调用

4.DeepSeek本地知识库增强

（1）什么是RAG

（2）为什么要RAG

（3）基于deepseek的RAG

第一天

下午14:00-17:00

四、ChatGPT Canvas（ChatGPT）

1.什么是ChatGPT Canvas

2.实操练习：ChatGPT Canvas的应用实操（编程和写作）

五、大模型助力信息检索与总结（DeepSeek和ChatGPT）  

1.传统信息检索方法与技巧总结

实操练习：（Google Scholar、知网/万方/维普、GitHub、Web of Science 、IEEE）

2.利用GPT大语言模型实现联网检索文献

3.利用大语言模型总结分析文献内容

（1）实操练习：内容摘要的提取、

（2）实操练习：信息提取、

（3）实操练习：图表、公式的提取与解读

六、大模型助力自动化办公（DeepSeek和ChatGPT）

1.大模型输出的导出与格式转换

实操练习：（markdown导出、转换为word文档、公式和图表转换为word）

2.利用GPT大语言模型处理PDF文档

实操练习：（分割、合并、删除、加密、提取图片、加水印、文本提取、信息提取）

3.利用GPT大语言模型处理excel表格

实操练习：（分割、合并、选择、过滤、分组变换）

4.DeepSeek辅助WPS/OFFICE办公

实操练习：（DeepSeek如何部署到WPS/OFFICE、

5.Deepseek在word制作与优化中的应用

6.Deepseek 在excel制作与优化中的应用

第二天

上午9:00-12:00

七、大语言模型助力数据获取（DeepSeek和ChatGPT）

1.利用ChatGPT爬取第三方网站数据

实操练习：（文本数据获取、链接获取、图片获取）

2. 利用ChatGPT和DeepSeek进行数据提取和爬虫代码生成

实操练习：（数据的提取和解析、代码的生成）

八、大模型助力数据清洗与预处理（DeepSeek和ChatGPT）

1.ChatGPT和DeepSeek在数据处理和分析的应用差异

2.实操练习：数据的解读与理解

3.实操练习：数据清洗

4.实操练习：异常值与缺失值处理

5.实操练习：标准化与归一化

6.实操练习：离散化及编码处理

7.实操练习：特征选择和新特征生成

九、大模型助力数据可视化与数据分析（DeepSeek和ChatGPT）

1.描述性统计分析与可视化

实操练习：（折线图、散点图、矩阵散点图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图）

2.数据分析

实操练习：（描述性统计分析、探索性分析、相关性分析、波动性分析、趋势分析、基本统计分析、时间序列分析、机器学习建模分析）

十、大模型助力AI绘图、高级语音模式和视频生成（ChatGPT）

1.DALL·E基本概念

2.利用ChatGPT生成图像

实操练习：（提示词技巧、视图、光效、角色一致性）

3.GPT高级语音模式与应用

4.Sora视频生成工具概述与应用

5.Sora的提示词策略

实操练习：（主体描述、场景设定、视觉细节、情感氛围、摄影技术。）

第二部分：大模型助力教育教学

第二天

下午14:00-17:00

一、大模型人工智能助力教育教学全球高校实践动态

1.大模型人工智能在全球高校教育中的应用

2.大模型人工智能对教育教学的重大变革

3.大模型人工智能对高等教育的挑战

二、大模型在教育教学方面的应用

1.教学前     2.教学中    3.教学后

三、大模型辅助教学大纲制作（DeepSeek和ChatGPT）  

1.教学大纲的重要性

2大模型辅助教学大纲制作

实操练习：（课程内容的分析与提炼、教学目标的生成、大纲的初步设计、大纲的修改和优化）

四、大模型辅助课程教案设计（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：教学方案设计

2.实操练习：某个知识点的教案设计

3.实操练习：课程思政建设

五、大模型在课程PPT制作与优化（DeepSeek和ChatGPT）  

1.实操练习：大纲的生成

2.实操练习：PPT的生成

3.实操练习：PPT的改进与优化

六、大模型辅助课程图表生成（DeepSeek和ChatGPT）

1.课程思维导图原理与作用

2.DeepSeek大模型生成课程思维导图

实操练习：（生成内容框架、生成思维导图的结构化框架、专业工具优化）

3.实操练习：ChatGPT生成思维导图

4.实操练习：其他图表的制作与优化（时序图、流程图、甘特图、状态图）

七、大模型辅助课程知识图谱生成（DeepSeek和ChatGPT）  

1.知识图谱基本概念和作用

2.知识图谱的构成要素

3.利用大模型进行课程内容知识图谱的构建

实操练习：（提取关键知识点和知识体系、知识图谱的绘制、知识图谱的导出与查看）

八、大模型辅助创新教学设计（DeepSeek和ChatGPT）  

1.实操练习：创新教学设计的基本思路

2.实操练习：创新教学的选题

4.实操练习：教学方案设计

5.实操练习：设计讲义PPT

6.实操练习：讲故事

7.实操练习：课程学习资源

8.实操练习：作业题目

九、大模型辅助作业（考试）题目的生成与评估（DeepSeek和ChatGPT）  

1.实操练习：作业题目生成的基本原则

2.实操练习：使用大模型生成作业题目的步骤

3.实操练习：作业题目批改与改进

4.实操练习：成绩的分析与课程目标达成度分析

5.实操练习：其他教学素材的生成

第三部分：大模型助力项目申请

第三天上午9:00-12:00

一、科研申请书撰写的一般流程

1.实操练习：前期准备阶段      2.实操练习：方案设计阶段

3.实操练习：申请书撰写阶段    4.实操练习：辅助材料准备

5.实操练习：质量提升阶段      6.实操练习：提交与跟进

二、大模型如何辅助项目申请

1.实操练习：选题与背景研究

2.实操练习：研究问题和目标的描述

3.实操练习：方法和技术路线

4.实操练习：创新点的凝练

5.实操练习：可行性分析和资源需求

6.实操练习：经费预算编制

7.实操练习：语言润色与格式规范

三、项目申请和论文发表的差异

1.实操练习：目标          2.实操练习：结构

3.实操练习：语言风格      4.实操练习：深度

5.实操练习：受众          6.实操练习：结果呈现

四、项目申请书要点及要点剖析

1.项目申请书主要的内容

2.要点剖析

实操练习：（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、研究计划、预期研究成果、工作基础、团队成员）

五、学术研究的选题

1.实操练习：选择研究问题的标准

2.实操练习：问题的来源

六、大模型辅助项目申请实践（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：文献选题和综述前的工作

2.实操练习：研究选题：选题的推荐和优化

3.实操练习：框架构建

4.实操练习：创新性的提出

5.实操练习：研究内容和框架

6.实操练习：项目各个部分初稿的生成

七、项目总体的润色与优化（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：润色

2.实操练习：模拟专家反馈

第四部分：大模型助力论文撰写

第三天下午14:00-17:00

一、大模型与学术诚信、学术应用

1.大模型可用于

2.大模型不可用于

二、论文投稿全流程

1.实操练习：准备阶段          2.实操练习：写作阶段

3.实操练习：修改和润色阶段    4.实操练习：提交和发布阶段

三、学术论文撰写的基本结构和要素

1.实操练习：标题             2.实操练习：摘要

3.实操练习：关键词            4.实操练习：引言

5.实操练习：方法             6.实操练习：结果

7.实操练习：讨论             8.实操练习：结论

9.实操练习：致谢            10.实操练习：参考文献

11.实操练习：附录

四、大模型辅助学术研究选题和综述（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：研究问题的来源

2.实操练习：选择研究问题的标准

3.实操练习：研究问题的明确与细化

4.实操练习：文献综述前的工作

5.实操练习：项目选题和论文选题的差异

五、大模型辅助研究设计（DeepSeek和ChatGPT）  

1.实操练习：提供创新性的建议

2.实操练习：数据的获取、解读和理解

3.实操练习：数据的探索性分析

4.实操练习：数据处理

5.实操练习：构建模型、改进和调试

6.实操练习：图表的输出和描述

7.实操练习：解读模型结果与优化

六、形成论文的初稿（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：数据的字段描述和指标的选择

2.实操练习：特征的创造

3.实操练习：特征选择

4.实操练习：数据的处理

5.实操练习：模型的建立

6.实操练习：模型改进和优化

7.实操练习：特征重要性的分析

8.实操练习：讨论与总结

七、大模型进行论文润色（DeepSeek和ChatGPT）  

1.论文整体润色的目的

2.使用大模型润色的注意事项

3.使用大模型润色的要点

实操练习：（语法和句法的精细校正、语句的精炼与优化、深度审阅与校对、描述性内容的深度丰富、专业领域的定制化润色、逻辑连贯性的强化）

八、大模型辅助论文语法纠错、语句重组、表达优化、降重、改写和翻译（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：语法纠错

2.实操练习：语句重组和表达优化

3.实操练习：通过大模型辅助对论文进行重述和改写

4.实操练习：利用大模型完成论文翻译

九、大模型辅助参考文献的格式化与管理

1.实操练习：APA/MLA格式管理

2.实操练习：指定格式管理

十、大模型辅助同行评议（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：结构和逻辑优化

2.实操练习：论证和清晰度

3.实操练习：符合期刊要求

4.实操练习：评估研究创新性

5.实操练习：评估方法的严谨性

6.实操练习：评估研究的潜在影响

十一、大模型辅助论文投稿（DeepSeek和ChatGPT）

1.实操练习：论文投稿流程与注意事项

2.实操练习：通过大模型获取期刊投稿建议

3.实操练习：通过大模型辅助进行论文投稿材料准备

4.实操练习：优化编辑/审稿人反馈

十二、课程总结与答疑讨论

1.课程总结与现场答疑

2.关键问题解析

3.相关学习资料分享与拷贝

4.学后交流、微信群建立等