为进一步提升我校教师教科研数据处理与实证研究能力，助力教学研究成果产出，11月3日，教师教学发展中心组织开展“Python+智能体赋能教科研数据分析”主题培训。本次培训邀请英语学院孙伟老师作主题分享，聚焦“Python+智能体赋能教科研数据分析”，来自各教学单位的30余位教师参加培训。

在工具实操演示环节，孙伟老师介绍了主流AI工具融入科研全生命周期的实践路径。围绕基于DeepSeek的人机协同模式，详细拆解“11P+Prompt”人机协同数据分析工作流程，依次讲解Purpose明确目的、Protocol预设方案、Prepare数据准备、Pipeline管线构建、Proceed运行建模、Publish成果发表等十一个关键步骤，依靠全局Prompt驱动整个研究过程。他着重说明，AI主要承担代码辅助、逻辑验证工作，研究者必须牢牢把握研究核心决策权。同时现场演示Python与智能体Workbuddy的实操应用，讲解借助系统化提示词调用对应skill，完成科研数据自动化处理分析；依托Python生态，实现数据清洗、统计建模、600DPI高精度学术图表可视化的全流程自动化，有效降低教师的数据处理技术门槛。

结合真实教研数据集，孙伟老师现场实操展示定性、定量多元分析方法。一是LDA主题模型分析，运用Python对大批量文本开展建模，量化挖掘文本潜藏的语义结构；二是计算扎根理论，将传统扎根理论三级编码流程与自然语言处理技术相结合，依靠智能体完成质性文本编码、范畴提炼，改善质性研究信度与效度；三是语言复杂度分析，面向语言教学测评场景，批量提取词汇复杂度、句法复杂度、文本衔接连贯性等语言行为特征，结合统计、机器学习手段评估学习者语言产出水平。

本次培训内容详实、实操导向突出，有效消解了文科教师对于编程技术的畏难心理。通过“11P+Prompt”框架，融合DeepSeek、Python、Workbuddy智能体，为参会教师输出“数据清洗—文本挖掘—统计推断—图表生成”整套可复现研究方案，参会教师互动积极、反响热烈，有力推动人工智能技术在我校教科研工作当中落地应用。教师教学发展中心将持续推出AI赋能教科研系列活动，为教师们搭建学习交流、实践应用与成果转化的平台，引导教师不断利用数智化工具提升教科研能力，为学校教科研质量提升筑牢基础。