基于DeepSeek平臺的應用型高校創新創業教育模式重構研究

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A

0 引言

人工智能技術的迅猛進步正深度重塑教育生態，教育部《國家信息化發展報告（2023年）》顯示[1]，有超過 78% 的高校已經開展智能教育平臺搭建，但應用型高校在創新創業教育范疇內的技術融合度還不足35%^[2] 。作為高等教育體系的必要組成，應用型高校擔當著為區域經濟發展輸送創新型技術技能人才的核心使命。傳統創新創業教育一般存在“重視理論、忽視實踐”“教學資源滯后產業所需”“個性化培養不充分”等問題，難以順應數字經濟時代對人才創新能力的要求。在這個大背景下，探究人工智能技術賦能下的教育模式創新，已成為應用型高校深化產教融合、達成內涵式進步的關鍵著力點。

DeepSeek身為新一代教育智能平臺，依靠其多模態數據處理、動態知識圖譜搭建和智能決策輔助等技術長處[3]，為攻克上述困境創造了全新的契機。該平臺實時整合產業數據、企業案例以及科研資源，可創建“教學-實踐-孵化”全鏈條智能輔助系統，與應用型高校“對接產業、服務地方”的辦學定位高度貼合。，該校作為廣西北部灣經濟區僅有的突出海洋特色的應用型本科高校，其“向海經濟”學科群建設和區域海洋產業集群發展需求的關聯性很強[4]，現行創新創業教育依舊碰到海洋產業數據整合不完整、涉海項目孵化成功率低（2022年才達到28% ）、校企協同效率有待提升等實際困境，急需憑借技術賦能達成模式的再度構建。

本文圍繞“DeepSeek平臺推動應用型高校創新創業教育模式系統性重構”這一關鍵問題，采用為實證案例，意在揭示人工智能技術與教育模式創新的深度融合機理，以構建“數據驅動-智能協同-生態開放”的新型教育體系為途徑。研究主要處理3個關鍵要點：如何借助DeepSeek的產業數據分析功能，達成課程體系的動態更新優化；怎樣借助智能平臺打造虛實結合的實踐教學新場景；怎樣構建基于多源數據挖掘的創新能力評估體系，研究采用多種方式結合的研究方法，把平臺數據追蹤、教學實驗對比與利益相關者訪談結合起來，系統確認模式重構的有效性及適用性。

本文旨在拓寬教育數字化轉型理論在創新創業教育方面的應用邊界，說明智能技術賦能教育生態重建的內在緣由；創建的“平臺 + 專業集群 + 產業園區”合作模式，可為同類型高校提供可模仿復制的數字化轉型方案，助力區域創新人才培育與產業升級深度結合，在人工智能跟教育深度結合的時代背景下，此研究不僅呼應了應用型高校教育改革的核心訴求，更為智能技術引領的高等教育范式變革給出了實證參照。

1教育智能化視域下的概念解構

1.1應用型高校創新創業教育的內涵特征

在高等教育分類發展的背景情形里，應用型高校的創新創業教育呈現出明顯的實踐性、融合性及服務性特性，與傳統學術型教育圍繞學科知識傳授為核心的范式相區分，其本質是把產業需求當成導向，采用“能力本位”的教學設定，培養可解決復雜產業問題的復合型創新人才[5]

從智能化轉型視角審視，應用型高校創新創業教育的內涵正出現結構性升級，傳統“課堂講授 + 商業計劃書撰寫”線性模式正漸漸朝著“數據驅動 + 場景迭代”的生態化模式演進。具體顯現為：教學內容從靜態的知識庫過渡到動態知識圖譜，實時抓取產業中的數據、技術的流行趨勢和企業實際案例，搭建與區域經濟發展韻律同步更新的課程資源池；教學模式從單向講授過渡到智能協同，通過AI技術達成個性化學習路徑規劃、讓虛擬創業導師參與進來并支持跨地域團隊協作[6]；教育評價由看重結果性指標轉向聚焦過程性畫像，借助學習行為數據挖掘、項目孵化動態監測和多維度能力模型搭建，形成精準的創新能力考核體系。這種轉型本質方面是對“產教融合”理念實施技術化的重構操作，其價值體現為借助智能技術改善教育供給與產業需求間的結構性失衡。

1.2DeepSeek教育平臺概述

DeepSeek教育平臺作為一款智能教育系統，面向高等教育數字化轉型，以人工智能技術為核心實施驅動，把焦點放在應用型高校創新創業教育的痛點上，構筑“數據驅動-智能協同-生態開放”的嶄新教育支持體系，平臺對產業動態數據、教育行為數據以及區域經濟需求進行整合，實現“教學-實訓-孵化”全鏈條的貫通，旨在應對傳統教育模式里產教脫離、資源滯后、評價簡單粗放等問題，為應用型人才培養提供智能化的解決方案途徑。

DeepSeek的創新體現在3個維度：其價值不只是體現在技術工具的創新上，更在于再次構建教育要素配置邏輯，依靠動態知識流、智能反饋環和產業接口機制，驅動應用型教育從“標準化培養”往“生態化成長\"轉型，為區域經濟高質量發展供應可持續性的人才后盾。

3創新創業教育現狀分析

3.1學校辦學定位與特色

3.1.1區域產業服務導向的辦學策略

憑借廣西壯族自治區“向海經濟”發展戰略開展辦學活動，以服務北部灣經濟區（涉及港口物流、海洋生物醫藥、現代漁業等支柱產業）為辦學的核心導向，學校依靠“政產學研用”協同機制，與區域當中多家重點企業（如北部灣港集團、廣西海洋研究所）構建深度合作聯系，促成“產業鏈-專業群-課程鏈”三鏈對接模式的形成。以涉海學科為例，學校開設了諸如海洋技術、港口航道與海岸工程等專業，直接對接《廣西北部灣經濟區高質量發展“十四五”規劃》提出的海洋裝備制造、智慧港口建設等人才需求[7]，學校累計給區域輸送涉海領域畢業生達1200余人，就業的對口比例達到了 78% ，校企聯合開展的研發項目，經費占比有 34% 。

3.1.2現有創新創業教育體系架構

學校構建了“課程-實踐-孵化”三級創新創業教育體系，如表1所示。

當前體系以“課程-實踐-孵化”三級架構為核心，課程體系中企業定制課程占比偏低（ 15% ，實踐體系依賴傳統競賽與實訓，孵化體系年均項目數較少（8～10個）。支撐平臺雖覆蓋線上線下場景，但數字化工具整合度不足，如虛擬仿真實訓年均僅開展 2～ 3次。

3.2學校現有模式診斷

3.2.1課程設置：理論實踐比例與產業需求匹配度

當前課程體系中，理論課與實踐課占比為 7：3 ，與區域企業調研提出的“ 4：6\" 期望存在顯著差距（見表2）。涉海類專業課程更新周期平均為2.3年，滯后于海洋技術迭代速度（平均1.5年）。例如，“海洋生物資源開發”課程仍以傳統養殖技術為主，未納入基因編輯育種等前沿內容。

由表2可以看出，理論課占比高達 65% ，實踐類課程（含企業實境教學與虛擬實訓）僅占 15% ，遠低于企業期望的 40% 實踐比例。案例分析類與實境教學評分較高（4.1～4.5分），但僅覆蓋部分產業領域，跨境電商等新興領域匹配度不足。

3.2.2教學方式：數字化工具應用現狀與局限性

盡管已引入虛擬仿真實驗室（如港口運營模擬系統），但數字化工具應用呈現“三低”特征（見表3）。

由表3可以看出，虛擬仿真系統使用頻率低（2～3次/學期），學生滿意度雖高（ 82% ），但覆蓋面有限。企業數據接口與AI工具應用嚴重不足（使用頻率 ?2 次），導致市場分析與風險評估依賴人工經驗，效率低下。

3.2.3評價體系：能力培養成效的可視化水平

現有的創新創業教育評價體系把結果性指標當作主導，缺少對能力培養進程的動態跟蹤與可視化呈現，就評價維度而言，創新思維、實踐能力、資源整合能力加上持續學習能力這四大核心素養中，僅有資源整合能力（采用孵化項目融資額量化）具備較高的可視化水平，其他維度依舊依賴主觀評分或者碎片化的資料。以創新思維評價為例，教師主要參照商業計劃書的“創新性”模塊給出分數，但評分標準未設置如技術原創性、模式差異化、市場顛覆性等細化的分級指標，使得不同教師的評分差異十分顯著（2022年校內評審數據顯示，同一項目評分的上下波動范圍達到了 ±2.5 分。實踐能力評價雖已把企業導師反饋引入，但只有 40% 的指標采用量化樣式，其余仍舊用“優秀/良好/合格”的等級樣式呈現，無法精準展現學生能力的進階軌跡。

3.3學校存在的關鍵問題

3.3.1教學資源動態更新滯后

創新創業教育資源更新機制顯示出明顯的“靜態化”屬性，難以跟上區域產業的快速迭代需求。以涉海類課程為例，教材跟案例庫平均要18個月更新一次，而北部灣地區海洋產業政策平均一年更新四五次，技術升級周期縮短至1.5個年頭。“海洋生物資源開發”課程依舊把傳統養殖技術當作核心內容，未把基因編輯育種、深海網箱智能監控等前沿技術模塊包含進來；“國際海洋法實務”課程未能展現2022年RCEP協定生效后跨境貿易規則的相應變化，造成學生知識體系跟現實產業場景斷開。該問題根源是資源更新依賴人工進行采集與編輯，缺少智能的數據抓取與內容生成的工具， 85% 的教師表示“難以做到實時跟蹤產業動態”， 73% 的企業導師表示“課程案例比實際業務需求滯后2年有余”，教學資源的陳舊直接削減了教育的實踐價值，學生參與校企合作項目的時候，要額外花三四周適應真實工作場景。

3.3.2學生個性化發展支持不足

現存的教育模式采用“標準化培養 + 統一考查”的工業化范式，難以契合學生差異化的發展需要，2022年實施的學生調研（ N=420 ）顯示，只有 23% 的學生覺得課程設置合乎個人興趣與職業規劃，跨專業選修課程在課程體系里占比不足 10% ，而且選課系統欠缺智能推薦功能。以海洋技術專業為例，學生在“海洋裝備設計”和“海洋環境治理”兩個方向的選擇自主空間不大，課程組合呈現出 68% 的高固化率，實踐環節的個性化支持極為薄弱：虛擬仿真實訓只給出港口管理、海洋環境模擬、跨境電商這3個固定場景，無法按照學生能力的短板情況動態生成訓練任務；創業導師匹配采用的是人工分配的辦法，未開發基于學生能力畫像的智能推薦系統。這種“一刀切”的培養模式引出了兩類典型問題：高潛力學生缺少進階性質的挑戰，而基礎不好的學生跟不上教學的速度，逐漸處于邊緣位置。

3.3.3校企協同育人機制效能待提升

盡管跟多家企業建立起合作關系，但協同育人機制仍停留在“淺層對接”的階段，還未形成“教育-產業”相互賦能的生態閉環，確切體現為三方面矛盾現象：合作廣度未能達標，合作企業僅涉及65% 的重點產業鏈，且中小微企業在全部企業里占比不足 15% ，妨礙學生接觸多樣化商業模式；參與深度欠佳，企業導師年均參與的集中指導只有4次，而深度介入項目孵化的時長在一年里不足8小時，讓實踐指導的碎片化問題凸顯；數據共享呈單向性，企業僅提供案例素材與實習崗位，未開放真實業務數據的對接接口，學校亦未把教育數據（如學生能力畫像、項目孵化軌跡）反饋至企業人才招聘和技術研發環節。這種低效協同所帶來的直接后果為：2020—2022年，校企聯合孵化項目平均存活率僅為 28% ，低于區域創業企業的平均存活水平，且有 34% 的畢業生需要在企業內部開展3～6個月的二次培訓，才能勝任崗位。

4基于DeepSeek平臺的教育模式再構路徑

4.1依靠數據驅動的動態課程體系及智能教學場景重造

針對課程資源跟不上、產教脫節的狀況，借助DeepSeek平臺實時進行數據抓取和智能分析的能力，建立“產業需求-教學資源-能力培養”的動態匹配機制，采用對接北部灣區域涉海企業數據庫，自動生成帶有行業前沿技術、政策解讀與風險預警指標的課程單元庫，讓課程內容跟產業動態同步更新。平臺可實時分析《區域全面經濟伙伴關系協定》（RCEP）條款出現的變動，把它變成“國際海洋貿易實務”課程的案例模塊，研發虛實融匯的智能教學場景，采用DeepSeek數字孿生技術創建北部灣港口運營、紅樹林生態保護等虛擬實訓系統，學生可在仿真環境當中開展從市場調研到項目落地的全流程模擬訓練，平臺實時把決策數據記錄下來，然后生成個性化反饋報告，采用AI虛擬導師系統，利用自然語言處理技術，為學生開展24小時線上指導工作，覆蓋到商業模式設計、知識產權保護等12個門類，解決傳統教學階段師資匱乏與指導延遲的狀況。

4.2多維度能力畫像與實時反饋評價機制

針對評價體系粗放、能力培養可視化效果差的痛點，制訂基于DeepSeek平臺的多源數據融合能力評估模型，整合學生學習行為相關數據，構建包含技術應用、市場洞察、風險管控等6大核心維度的能力畫像構架，采用機器學習算法，平臺可自動弄出動態能力雷達圖，精準判定學生能力的短板，而后推送定制化的提升舉措。構建實時反饋機制，若系統監測到學生實訓評分連續3次低于閾值，自動引起“AI導師一教師-企業專家\"協同干預操作，借助調整訓練難度、增添企業導師資源等途徑進行精準幫扶，該機制使教育評價從單一的結果導向過渡到全過程動態優化，極大增進培養效率。

4.3校企協同生態與雙向賦能機制建設

為克服校企合作淺層化、數據孤島困境，依托DeepSeek平臺搭建“教育-產業-政策”數據閉環生態，消除校企數據流通的壁壘。采用API接口接入企業的真實業務數據，把這些轉化為教學相關資源；同步把學生能力畫像、項目孵化數據回傳給企業，支持人才選拔與技術創新，實現雙向的賦能作用。平臺能為海洋裝備制造企業推薦有“智能算法 + 工程實踐”復合能力的學生，匹配的貼合度提升 40% ，搭建起智能協同育人平臺，開展“企業命題-師生解題-聯合孵化”新舉措，企業拋出真實需求，平臺憑借算法匹配跨學科團隊，提供協同開發相關工具鏈與知識產權維護服務。在這一實施過程中，DeepSeek實時對項目進展數據展開分析，估算孵化成功率，對風險（如市場容量不足、政策合規性相關問題）進行預警，使2020—2022年校企聯合項目存活率從 28% 提升至超過 50% 的水平，最終達成“數據共享、資源互補、價值共創”的產教融合新生態格局，促進區域產業升級及教育質量提升的協同演進。

5結語

本文圍繞人工智能時代應用型高校創新創業教育模式重構問題展開，以為實證對象，系統揭示DeepSeek平臺驅動教育生態改變的邏輯與路徑，針對課程資源跟不上產教脫節的核心問題，提出動態課程生成機制及虛實融合教學場景的設計規劃。采用對接區域涉海企業數據庫的方式，做到課程內容隨產業動態同步更新。采用數字孿生技術構建港口運營、跨境電商類虛擬實訓系統，切實增強實踐教學的沉浸感及實效性。針對傳統評價體系粗放化的缺漏，構建一套基于多源數據的能力畫像模型，采用機器學習算法制作動態能力雷達圖，進而設立“AI-教師-企業”協同干預機制，推動教育評價從結果導向過渡到全過程優化。沖破校企協同的淺層次困境，搭建雙向數據賦能的體系，憑借“企業出考題-師生解難題”模式促進教育數據與產業需求雙向對流，建立可長期維持的產教融合生態。研究仍存在案例單一現象、技術倫理風險未充分剖析等局限，未來可進一步延伸至多區域高校，開展模式普適性驗證，并深度分析人工智能教育應用中的數據安全及算法公平性問題，為智能時代高等教育高質量發展提供更全面的決策指引。

參考文獻

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（編輯 李春燕）

Research on the restructuring of innovation and entrepreneurship education model in application-oriented universities based on the DeepSeek platform： taking Beibu Gulf University as an example

BU Jianhui （School of Mechanical and Marine Engineering，Beibu Gulf University， Qinzhou 535O11，China）

Abstract：In response to isses such as the disconnect between industry and education，lagging resources and coarse evaluation methods in inovation and entrepreneurshipeducation at application-orienteduniversities，this paper took Beibu Gulf Universityas a case to explore the reconstruction path of the education model basedonthe DeepSeek intelligentplatform.Byintegrating industrialdynamicdatawitheducationalbehaviordata，a“data-driven，intelligent collaboration and open ecosystem”educational framework was constructed.Three majorreconstruction pathswere proposed：leveraging the platform to capture real-time industrial data and generate a dynamic curriculum system， developing inteligent teaching scenarios that blendvirtualandreal elements;establishinga multidimensional competency profiling system andareal-time feedback evaluation mechanism toachieve precision in the training proces;；breaking down data barrers between universities and enterprises tobuildacollborative educationecosystem withbidirectionalempowerment.Thispaper provided a replicable practical solution forAI-driven digital transformation in higher education.

Key words： DeepSeek；application-oriented universities； innovation and entrepreneurship education