如何设计一次 AI 辅助科研工作坊？

先写出课后能完成的任务

“了解 AI”太宽泛。可以把目标缩小为：用指定工具整理一组文献并核对来源，或完成一个分析操作并说明其限制。学习成果应能够现场展示与检查。

根据对象调整内容

课题组适合围绕共同研究任务练习；院系培训需要考虑不同学科与基础；继续教育课程还需要安排连续学习、练习反馈和教学分工。

提前验证教学条件

• 学员是否有可用设备、账号和网络。
• 练习数据是否允许分享，是否需要脱敏。
• 工具在现场是否能够访问，功能是否与讲义一致。
• 学员遇到失败时是否有备用练习路径。

给复核留出时间

将输出检查纳入练习，而非只展示生成过程。让学员指出错误、查找来源并比较修改前后的结果，有助于理解工具适用范围。

用反馈改进下一轮

记录哪些步骤需要最多帮助、哪些结果最难判断。课后材料应包括任务说明、操作步骤、复核方法和已知限制，便于团队继续使用。