《基于DeepSeek的智能会议室助手》课程教学设计样例

课时主题：基于DeepSeek的会议预约智能助手开发（第6周）

一、教学基本信息

课程名称：基于DeepSeek的智能会议室助手

授课对象：大一新生（全校各专业）

课时：第6周，2学时

教学场地：智能教室（配备电脑和网络）

教学模式：理论讲解（30分钟）+ 示范演示（30分钟）+ 实践指导（40分钟）

先修内容：已完成DeepSeek API基础学习和语音识别功能开发

二、教学目标

1. 知识目标

1. 理解智能会议预约系统的工作原理和核心功能
2. 掌握DeepSeek提示工程在会议预约场景中的应用方法
3. 了解自然语言处理在用户意图识别中的作用

2. 能力目标

1. 能够设计并实现基于DeepSeek的会议预约对话流程
2. 能够处理各类会议预约场景的自然语言请求
3. 能够开发简单的会议冲突检测和处理功能

3. 素养目标

1. 培养解决实际问题的工程思维
2. 提升团队协作和任务分工能力
3. 增强用户体验意识和服务设计能力

三、教学重难点

重点

1. DeepSeek提示模板设计与优化
2. 会议预约意图识别与参数提取
3. 预约流程与用户交互设计

难点

1. 复杂自然语言指令的处理（时间、人数、设备需求等多参数识别）
2. 会议冲突检测与解决策略实现
3. 多轮对话上下文管理

四、教学准备

1. 硬件准备

1. 师生电脑（确保网络连接稳定）
2. 多媒体教学设备（投影仪/大屏）
3. 共享屏幕软件（用于演示和辅导）

2. 软件准备

1. DeepSeek API账号与访问密钥（预配置）
2. 在线开发环境（配置好的Web编辑器）
3. 会议预约助手代码模板（70%完成度）
4. 示例会议数据集（各类会议房间和预约信息）

3. 教学资源

1. 会议预约助手功能演示视频
2. DeepSeek提示工程指南（预约场景专用）
3. 分步实践操作手册
4. 故障排除指南与常见问题解答

五、教学过程

第一环节：理论讲解（30分钟）

5分钟：导入与回顾

1. 回顾上周完成的语音识别功能
2. 引入会议预约场景及其在智能会议室中的重要性
3. 展示本节课的学习目标和成果预期

10分钟：会议预约智能助手核心原理

1. 会议预约系统的基本架构与工作流程
2. 自然语言处理在会议预约中的应用
3. DeepSeek大语言模型在意图识别中的优势

15分钟：提示工程技术详解

1. 会议预约场景的提示设计策略
2. 多参数提取的提示模板构建方法
3. 提示优化技巧与最佳实践
4. 多轮对话上下文管理方法

第二环节：示范演示（30分钟）

10分钟：基础功能演示

1. 展示预构建的会议预约助手基础功能
2. 演示不同类型的预约请求处理流程
3. 分析DeepSeek响应结果与关键参数

15分钟：核心功能实现演示

1. 逐步展示提示模板的构建过程
2. 演示会议参数提取功能的实现方法
3. 展示会议冲突检测与处理逻辑
4. 演示多轮对话修改预约的实现

5分钟：常见问题与解决方案

1. 演示处理模糊预约请求的方法
2. 展示错误处理与用户引导技巧
3. 分享提示优化的实用小技巧

第三环节：实践指导（40分钟）

5分钟：任务分配与要求说明

1. 明确本次实践任务：实现基础会议预约功能
2. 分组讨论功能实现计划（4-5人一组）
3. 确定组内分工（提示工程师、前端开发、测试等）

30分钟：小组实践开发

1. 学生基于模板代码开发预约功能
2. 教师和助教巡回辅导，解答问题
3. 实时监控进度，针对共性问题进行集中讲解
4. 鼓励小组间交流和互助

5分钟：成果分享与反馈

1. 邀请1-2组学生展示阶段性成果
2. 师生共同点评，提出改进建议
3. 总结本次实践中的典型问题和解决方法

六、教学评价

1. 过程性评价

1. 小组协作观察表：记录学生参与度和团队协作情况
2. 实时代码检查：通过在线平台检查代码提交和完成情况
3. 随堂提问：抽查学生对核心概念的理解程度

2. 成果性评价

1. 功能完成度检查表

：

1. 1. 基础功能（必做）：简单预约请求处理
   2. 提高功能（选做）：复杂预约参数提取
   3. 挑战功能（拓展）：冲突检测与解决
2. 代码质量评价

：

1. 1. 提示模板设计的合理性
   2. 代码结构与组织的清晰度
   3. 错误处理的完备性

3. 反思性评价

1. 课后提交简短的"今日收获与疑惑"记录
2. 小组互评表：评价组内成员的贡献度和协作情况

七、作业与延伸

1. 课后任务

1. 完善今日开发的会议预约功能
2. 增加至少一项创新功能（如个性化推荐、灵活时间协商等）
3. 准备下周的会议内容智能总结功能的开发

2. 拓展资源

1. DeepSeek提示工程进阶教程链接
2. 优秀会议预约系统案例集
3. 扩展阅读：《对话系统设计模式》

八、教学实施说明

1. 分层次教学策略

1. 基础层：确保所有学生都能完成简单预约功能
2. 提高层：引导有基础的学生实现复杂预约处理
3. 挑战层：鼓励优秀学生尝试创新功能开发

2. 团队协作指导

1. 建议每组按功能模块分工（API调用、前端交互、测试等）
2. 鼓励不同专业背景学生发挥各自优势
3. 指导团队使用简化版敏捷开发方法进行协作

3. 常见问题应对策略

1. 针对API调用超时：提供备用服务和重试机制
2. 针对复杂请求处理困难：提供分步解析策略
3. 针对团队协作不顺：及时干预，调整分工

4. 差异化指导方案

1. 计算机相关专业学生：引导深入了解API工作原理
2. 设计类专业学生：强化用户交互体验设计
3. 管理类专业学生：关注会议流程优化和用户需求分析
4. 其他专业学生：结合专业背景设计特色功能

九、教学反思设计

本节课后，教师将从以下几个方面进行教学反思：

1. 教学效果反思

：

1. 1. 学生对DeepSeek提示工程的掌握程度如何？
   2. 各组完成会议预约功能的质量差异及原因分析
   3. 理论讲解与实践指导的时间分配是否合理？
2. 学生参与度反思

：

1. 1. 不同专业背景学生的参与状况如何？
   2. 小组内部分工与协作模式是否有效？
   3. 如何进一步提高学生的主动性和创造性？
2. 技术支持反思

：

1. 1. DeepSeek API的稳定性和响应速度是否满足需求？
   2. 代码模板的设计是否有效降低了学习门槛？
   3. 是否需要调整或优化技术支持方案？
2. 后续教学调整

：

1. 1. 基于本次教学效果，如何优化下一课时的教学设计？
   2. 针对发现的共性问题，需要补充哪些教学资源？
   3. 如何更好地衔接下一课时的会议内容智能总结功能？

十、教学特色与创新点

1. "沙盒式"渐进开发

：通过预构建的代码模板，学生只需关注核心功能，降低了开发门槛，同时保留了创新空间。

1. "三级递进"教学法

：理论讲解→示范演示→实践指导，逐层递进，符合认知规律，保证学生在有限时间内获得实质性成果。

1. "专业融合"团队设计

：鼓励不同专业背景学生在团队中承担不同角色，充分发挥各自专业优势，实现跨学科融合创新。

1. "实时反馈"互动机制

：通过在线代码检查、巡回辅导和即时分享，建立快速反馈循环，及时解决学习困难。

1. "DeepSeek应用"实践导向

：以国产大语言模型DeepSeek为核心技术，让学生体验前沿AI技术在实际应用中的价值和潜力，激发学习兴趣和专业认同感。

通过这样设计的课程，学生将在一次课中完成会议预约智能助手的核心功能开发，体验DeepSeek大语言模型在实际应用中的强大能力，为整个智能会议室助手项目打下坚实基础。课程既照顾到零基础学生的学习需求，又为有编程基础的学生提供了创新和挑战的空间，是项目式教学理念的具体实践。