为深入推进人工智能与教学科研工作深度融合，夯实教学质量保障基础，提升数字金融人才培养质量，10月13日，数字金融产业学院“数智·师能”教师AI内训系列培训在教学楼G601教室举行。AI驱动教学质量保障中心彭静主任应邀为学院全体教师作“AI背景下高职科研选题与方法”专题分享，围绕时代趋势、政策导向与学校发展需求，对高职教师科研选题方向与研究方法开展系统指导。

培训以“AI冲击下的高职科研转型”为切入点，彭静主任重点解读三方面内容：国际智慧教育大会关于人机协作、认知负荷与学术能力发展的相关观点；“双高计划”背景下专业、课程、师资、实训基地、教材等关键建设要素；教育部关于职业教育改革发展的部署及新一轮教育教学评估指标要求。她指出，高职科研应主动对接政策导向，服务学校内涵建设与专业高质量发展。

围绕人工智能在科研中的应用边界，彭静主任提出，文献梳理、研究框架构建、文本润色等基础性工作可借助AI提升效率，但研究价值判断、理论辨析、证据甄别及学术责任仍须由研究者本人承担。她强调，“AI是研究助理，而非研究主体”，教师应立足真实课堂情境，运用本土实证数据开展具有专业特色的教育研究，避免研究结论空泛化、同质化。

在选题实操环节，彭静主任提出“课堂之问、要素聚焦、优势落点”三条选题路径：一是观察学生使用人工智能工具后的学习行为变化，开展实证对比研究；二是对接学校内涵建设任务，从具体教学问题中凝练小切口研究课题；三是依托学院教学场景、校企资源及学习行为数据，开展基于证据的应用型研究。她结合课题案例提醒教师，选题不宜贪大求全，应立足专业特色与产业需求，提升研究成果的实践价值与推广价值。

参训教师认真学习，并围绕科研选题、实证数据采集、研究设计等问题进行现场交流。大家表示，本次培训进一步明确了人工智能在科研中的应用边界，拓宽了高职教育研究思路，今后将立足教学一线与产业实际，把教育教学中的现实问题转化为研究课题，推动教学改进与科研产出协同提升。

本次培训是数字金融产业学院“数智·师能”教师AI内训系列活动之一。学院将持续依托每周内训机制，围绕AI赋能教学、科研与教育评价开展专题研修，引导教师规范、有效运用人工智能技术，以科研反哺教学，不断提升数字金融人才培养质量。