5月6日，北京大学数智教育发展沙龙第十二期在博雅学堂（老化学楼）203举行，本期活动以工作坊形式开展，主题为“氛围编程——用AI提升教学和研究效率”，采用任务驱动、成果导向的设计理念，涵盖氛围编程理念与核心方法、研究数据分析与可视化、课程教学设计方案与“技能”（SKILL）封装等不同模块，全程不要求编程基础，教师只需用自然语言与AI协作，即可完成真实的教研任务。

本次活动由教务长办公室联合教务部、研究生院、教师教学发展中心、图书馆与数智教育发展国际大学联盟秘书处主办，北京大学教育学习科学实验室和软件工程国家工程研究中心知识计算实验室承办。北京大学教育副院长、学习科学实验室执行主任尚俊杰，教育学习科学实验室刘雨昕、吴腾腾，软件工程国家工程研究中心知识计算实验室王于华分别负责不同模块的内容分享与实践探索。来自全校不同院系的45名教师参加。

尚俊杰系统介绍了氛围编程（Vibe Coding）的概念与方法。氛围编程由Andrej Karpathy于2025年2月首次提出，同年被柯林斯英语词典评选为年度词汇。他将氛围编程方法论提炼为讨论、规划、执行与迭代4步框架，指出其核心是不断修正调整的迭代过程，与传统使用大语言模型的方式不同，氛围编程将执行权交给AI，人负责判断与迭代，人的认知负荷从“如何具体做”转移到了“判断好不好和系统思考”，是一种更高阶的元认知活动。

吴腾腾带领参与者以声田（Spotify）音乐情感数据可视化为真实案例，完成了从需求明确、数据加载与清洗、探索性分析到交互式可视化与数据叙事的完整工作流。全程无需记忆任何R语言语法，教师只需用自然语言描述需求，由AI生成R代码并执行，从最初的小提琴图到散点图、热力图、3D散点图，每一次“看不懂”都成为下一次提示词优化的起点，最终产出可在浏览器中交互、可直接用于论文或汇报的完整数据可视化报告。

刘雨昕以SKILL概念贯穿全程。SKILL旨在将个人工作流程与实践性知识封装为可复用的AI工具机制，把教师脑海中的教学经验显性化、结构化，存成文件，随时调用。工作坊当天，参与者先完成了自己的第一个“单课教学设计SKILL”，涵盖课程信息收集、大纲生成、教学过程细化、互动设计到评估方案的完整流程，并以该SKILL为引擎，批量生成整学期的课程教学大纲及配套教学资源包，实现了从单课设计到学期课程体系的跨越。

参与活动教师表示，仅凭自然语言对话就能得到原来需要大段代码编程才能实现的效果，甚至更好、更灵活。在本次工作坊活动中，教师们都形成了初步成果，比如有教师编制了论文阅读SKILL，有教师完成了问卷调查分析的可视化报告，充分展现了氛围编程在真实教研场景中的应用潜力。

工作坊活动现场

本次活动是AI赋能教师发展系列活动的重要组成部分。后续，还将持续完善面向教师的AI应用课程体系，开展AI赋能课程教学创新实践，逐步建设AI+教学创新实践共同体，推动北京大学教师群体在教学与科研中更深度地应用AI工具，切实提升教育教学质量，更好地服务人才培养工作。

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