是谁还没用上deepseek撰写教学成果奖！效果无敌了！

是哪个老师还没用上deepseek、豆包等AI工具撰写教学成果奖申报材料？

今天就跟大家分享当下热门的deepseek在教学成果奖申报材料撰写中的高频运用方向，并附上指令词。

一、确认选题

选题是教学成果奖申报的“起点”和“门槛”，能决定成果能否进入评审视野并脱颖而出，因此选题比较耗费时间。借助deepseek不管是热门选题方向、选题政策热点匹配、选题趋势预测、差异化选题生成都可以快速完成。这里以热门选题方向为例，具体的运用要根据自己的实际情况。

指令公式：时间范围+呈现方式+内容要素

如：“搜索近5年的职业教育省级教学成果奖获奖作品（时间范围），表格呈现（呈现方式），表格内容包含热门选题、相关政策文件、代表作品、热门程度（内容要素），热度从高到底进行排列（呈现方式）。”

Deepseek很快就会根据指令给出仅5年的热门选题，如果觉得不够详细，可继续提问，让deepseek生成更详细的选题。

二、核心结构提取

提取获奖案例的核心结构，可以帮助我们掌握教学成果奖的底层逻辑，通过deepseek快速定位案例的模块划分，了解各模块篇幅占比，提取关键词云，通过这样我们可以快速掌握申报材料的标准化表达范式。这样不仅能快速掌握申报材料的标准化表达范式，提升撰写的规范性和说服力，更能倒逼我们重新审视自身成果的系统性，实现从“经验总结”到“理论化成果”的跨越。通过结构赋能，让自身成果的独特价值在规范框架中得到最大化呈现。

指令公式：提供上下文+约束条件+指定回答格式

如：“根据所给文件（提供上下文），分析文件的的核心结构，各模块占比和关键词（约束条件）。”

通过以上框架，我们可以系统化提取申报书核心内容，依据这些核心内容进行撰写申报材料，并针对性优化表达，提升成果竞争力。 

三、创新点挖掘

教学成果奖的核心评审标准之一是“创新性”，通过挖掘创新点，能够清晰界定成果“新在哪里”“突破什么”，避免将常规教学工作等同于成果申报。通过deepseek对比分析获奖案例创新点的特征，提炼申报材料中的隐性创新要素，不仅可以识别案例的核心贡献与适用边界，避免“照搬照抄”，还能明确“哪些领域已被研究，哪些问题仍待解决”，从而找到自身成果的差异化方向。

指令公式：提供上下文+约束条件+指定回答格式

如：“根据所给文件（提供上下文），对比这几个教学案例，分析维度：1.创新要素分析；2.生成三维雷达图对比；3.输出差异化定位建议。请自动匿名处理竞争对手项目名称（约束条件），输出格式为表格（指定回答格式）。”

通过分析不同领域或类似场景的创新案例，能了解到多样化的解决思路，更精准地定义自身创新的 “独特性”。

在使用AI时要注意甄别所给内容，带着思考使用AI。有时候deepseek会给出大量数据，这些数据的真实性需要自己去考证，不要盲目相信。

以上就是今天的全部内容，希望对大家有所帮助。