本文总结了全网DeepSeek使用干货，与教育教学场景相结合，帮你解锁教师应用DeepSeek晋级玩法。内容包括向 DeepSeek 提问的技巧，DeepSeek 在教育教学中各场景的应用。

一、学会提问技巧，解锁新技能

DeepSeek R1属于推理模型，与指令模型还是有区别，提示词这块不需要“模板”。作为推理界的代表，提示词越繁琐反而限制其性能发挥。潜台词就是不要“剧透”，你想说的我都能“推”。以下总结可以让你更好地玩转DeepSeek R1。

1、目标明确，激发DeepSeek的主观能动性

DeepSeek R1具备强大的思考和分析能力，只需要给它定义清楚目标，就能充分发挥它的主观能动性。例如你可以直接对DeepSeek R1说：“我想让四年级的学生了解什么是函数，你能帮我生成一份适合他们理解的教学内容吗？”这样简洁明了的目标描述，能让它更精准地为教师提供符合教学需求的内容，比复杂的指令更有效。

2、提供任务背景，获取完整解决方案

给DeepSeek R1布置任务时带上背景。例如你可以直接对DeepSeek R1说：“我40岁了还未晋中级，作为教师我有点失落，请针对这种情况帮我写一个三年成长规划”这样带了背景的任务，能让它为教师提供更加周到的服务，如下图所示，情绪都照顾得很到位。

3、借助思考外显，细化提问

DeepSeek不仅会给出答案，还会呈现思考过程。教师们可以借助它找到自己提示词的不足。比如，“我今年40岁了，仍然是二级教师，感觉晋级困难，如何重拾信心，规划提升之路，请你向我提问帮我分析自己的优势和不足，通过提问让我清楚自己发展的方向。”在教学中，教师们也可以引导学生利用DeepSeek的这一功能，提升学生的能力和自我认知。

4、让风格多变，满足不同教学需求

DeepSeek可以根据教师们的要求，变换不同的风格，为教学增添更多精彩。如，一位教师在讲解一个比较枯燥的知识点时，可以让它用一些生动有趣的风格来生成讲解内容，吸引学生的注意力。教师还可以根据不同的教学内容和学生的兴趣特点，让它生成不同风格的教学素材，提高学生的学习兴趣和参与度。如，请你以鲁迅的风格帮我写一篇《从百草园到三味书屋》的续写。

5.大胆提出开放性问题，激发深度思考

利用DeepSeek进行开放性交流，它能产生教师们想不到的思考，所以教师们可以大胆地向它提问一些开放性的问题，探讨更深刻和本质的问题。它的强推理功能可以帮助教师和学生一起思考人生观、价值观等问题。在课堂教学中尤其是思政课堂，教师们可以引入这些问题，激发学生的深度思考和讨论，提升学生的思维品质。

6.及时纠正错误，多轮对话

DeepSeek很“聪明”，但是也并非一次性能解决问题，老师们也可以让DeepSeek先帮你写提示词，然后再提问。如，我了解班级管理的一些经验做法，但我不知道如何描述问题，请你给出一些建议，逐步启发我。

有了DeepSeek的启发，教师可以找出问题所在继续追问。如学习动力隐形流失是什么，你给我描述一下，我不太懂，用一些通俗的方式表达。

妥妥的班级小助手，妥妥的班级管理顾问。

二、DeepSeek 在教育教学中的丰富应用场景

1、日常答疑解惑，助力教师提质增效

在日常教学中，教师经常会遇到各种问题，DeepSeek R1可以当作教学沟通的顾问；备课时的备课助手；阅读时的阅读专家；生气时的情感交流师；班级棘手问题的解决专家，免费省心，高质量。如上面讲到的隐形学习力流失，就是一个非常实用的问题，若非它提及，恐怕当5年班主任也未必注意。

2、信息收集总结，节省备课时间

DeepSeek在信息收集和总结方面也非常擅长。比如，教师要分析班级学生的考试情况，可以让它帮助处理相关数据，不仅能写出好的总结，还可以绘制一些漂亮的图。

3、策划分析写报告，提升教学质量

在撰写教学报告、周报、PPT方案等方面，DeepSeek也能发挥很大的作用。让它提供一些教学改革的案例、理论依据和实施步骤等内容，帮助教师更全面地思考和撰写报告。帮助生成相应的PPT大纲和内容，让报告的呈现更加生动和有条理。通过借助它的力量，教师们可以提升教学质量，为学校的教学发展贡献更多智慧。

4、教育娱乐，增添课堂趣味

在教学之余，教师们也可以利用DeepSeek进行教学设计或课外活动，缓解教学压力，同时也能为课堂增添趣味。比如用DeepSeek编写互动小游戏。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】