为进一步推动人工智能技术在教学中的深度应用，我校信息工程学院陈俊老师主持的校级专项课题“基于本地大模型驱动的教学应用生态系统构建”近日取得阶段性成果。项目核心成果——智能体《知行导师》已正式进入课堂教学环节，覆盖多门专业课程，获得师生积极反馈。

一、《知行导师》走进课堂，助力“教”与“学”双向提升

作为项目的重要应用载体，《知行导师》智能体基于Dify平台本地化部署，采用本地知识库 + 部分云端大模型调用的协同架构，既保障了数据安全与可控性，又兼顾了教学场景所需的灵活响应能力。目前，该智能体已实现课前教学案例生成、教学日历规划、差异化教学设计，课中实时答疑、随堂练习生成，课后作业批改、试卷生成，以及思政学习、进阶学习、交叉学科拓展等十余项教学辅助功能。

图1 - 《知行导师》主页

图2-《知行导师》初步工作流

二、多位教师率先应用，课堂效果显著提升

本周，项目组走访了三位一线教师的课堂，实地观察《知行导师》在不同课程中的使用情况，呈现了多样化、场景化的落地路径。

图3 - 陈俊老师正在教学生使用智能体进行该课程的实时答疑

图4 - 学生正在观看该智能体生成的“nmap半连接扫描”原理动画

图5 - 陈俊老师正在讲解通过智能体生成“流量捕获与分析”的思政学习内容

在陈俊老师主讲的《网络渗透与防护技术》课程中，《知行导师》生成了“nmap半连接扫描”“ARP欺骗攻击”等抽象技术的原理动画，帮助学生直观理解复杂攻击机制。同时，智能体还结合本地课程知识库，在课堂上实现了实时答疑，并生成了“流量捕获与分析”“社会工程学攻击”等章节的思政学习内容，实现技术教学与价值引领的有机融合。

图6 - 龚伟老师正在讲解《知行导师》的运作过程

图7 - 学生利用该智能体生成该门课程的随堂练习

图8 - 龚伟老师利用该智能体生成课程的思维导图

在龚伟老师的《网络自动化运维技术》课堂上，龚老师首先向学生讲解了《知行导师》的运作逻辑：用户输入 → 意图识别 → 本地知识检索 → 功能分流 → 大模型搜索引擎 → 大模型思考 → 动态网页/PPT/Word/思维导图生成。随后，他教会学生利用该智能体生成了课程的随堂练习文档以及整门课程的章节思维导图，大幅提升了备课与课堂组织的效率，也为学生后续灵活使用智能体提供了清晰的方法论。

图9 - 王思敏老师正在讲解一体机本地大模型的智能体开发平台

图10 - 王思敏老师正在使用一体机本地大模型进行教学上课

在王思敏老师主讲的《大模型应用开发》课程中，项目组部署的本地一体机发挥了关键作用。学生基于FastGPT平台，亲身体验知识库搭建、智能体平台本地部署、智能体开发与使用，甚至尝试了模型微调，训练出属于自己的垂类小模型。王老师还基于该平台构建了《教工助手》智能体，帮助新教师快速了解课题申报、质量工程、OA使用、比赛指导、非授课与考核分等日常工作内容，推动“人人会用大模型、人人能建智能体”的教育普惠目标落地。

三、项目意义：从“课堂试点”走向“生态构建”

通过一体机的本地大模型部署，项目组实现了更灵活、更可控、更注重隐私安全的智能体开发环境。目前，《知行导师》已在计算机网络技术专业群的多门课程中推广应用，后续将根据师生反馈持续迭代优化。

项目负责人陈俊老师表示：“我们希望通过‘本地大模型驱动 + 云端协同调用’的技术路径，真正解决高职教学中大模型应用的数据安全、网络依赖、定制化成本高等实际问题，最终构建一个可复制、可推广、可持续的高职教学应用生态系统。”

未来，信息工程学院将继续扩大智能体应用课程范围，推动《大模型应用开发》成为全校通识课或公选课，让更多师生享受到人工智能带来的教学红利。