喜大普奔：终于有AI能搞定课题申报书中的“技术路线图”了！

AI是知识工作者的挖掘机，大幅提升教学与科研生产力。

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先来看两张技术路线图：

如果我说，以上两张图居然是AI画的，你是不是感到震惊？

如果我说，我只是提供了一点文字材料，AI就“自己"画出来了，你是不是感到更加喜出望外？

本文就要揭秘如何用AI来画课题申报书中的“技术路线图”。

在两周以前，王珏老师无数次地被问道：

    AI能画出课题申报书中的技术路线图吗？

每次我的回答都是干脆利落的：

    痴心妄想！

因为AI画图，

    只能画“画”，就是某种场景

    而且往往是粗略的，不能细究

因此，AI画图

    是无法胜任专业图像的绘制要求的

    更不要说“技术路线图”了

——因为“技术路线图”根本就不是“画”

    而是用线框图表达概念之间的逻辑结构

AI文生图功能，对此完全无能为力！

不过，随着两周前（2025.11.21）Nano Banana Pro的发布，

    这一问题终于得以突破！

（不过，Banana是需要科学上网，文末王珏老师会介绍一种国内可以正常访问的方法）

因为，Banana作为AI生图领域划时代的大杀器，

    （它是Google Gemini的组成部分）

它具有一个极为强大的能力：

•     无论你的描述有多么复杂，它都能按照你的指令画出对应的图来，而且基本靠谱（包括技术路线图）！

 

关于Banana的这一能力，王珏老师已经写过两篇文章：

•     AI神笔：Nano Banana Pro，一切所想皆可入画（1）
• 老师梦寐以求的、知识高效表达手段—“信息图”，用Banana可轻松实现！

（本文是Banana系列文章的第三篇）

比如，我们只需将如下对技术路线的简单描述，直接交给Banana：

• 根据如下描述，画出技术路线图，纯线框图即可：

  本课题以理论研究为基础，首先，通过文献研究，梳理数字技术与思政课教学相融合的相关理论和实践，为后续研究提供理论支撑。其次，对数字化红色文化资源赋能高职思政课的理论逻辑和实践旨归进行研究；以实践研究为重点，综合运用多种研究方法，通过调研具体高职院校的做法，深入了解数字化红色文化资源融入高职思政课教学的现状、困境和需求。最后，在本地区本校进行数字化红色文化资源的建设实践、融入思政课教学的实践，提出探讨数字化红色文化资源融入高职思政课改革创新的路径。

只需一两分钟，Banana就会给我们画出如下技术路线图：

而对于更加复杂的表述，直接将文字交给Banana，显然是不负责任的——至少可控性是很差的，它给出的作品恐怕很难符合我们的心意。

对于这种情况，我们需要分为两步：

1、先写一段“技术路线图的详细设计方案“

2、然后再提交给Banana。

可以说，“详细设计方案”中描述得越详细越好！

可是，想要用语言文字描述出类似下图这种复杂的描述，即便是对于专家来说，也是相当困难和费劲的！

比如，我用Banana生成上图的提示词如下（约2800字，最多不允许超过3000字）：

项目科研技术路线图详细文案设计

一、 总体布局与设计理念

本技术路线图旨在以图形化方式清晰、直观地展现“智能教学系统”的构建逻辑与核心技术路径。整体布局将采用**“上层基础-中层核心-下层应用-两侧支撑”的分层、分模块结构。

顶层（数据与知识基础层）： 位于图表最上方，是整个系统的知识源头，代表了原始数据的输入与知识基础的构建。

中层（核心功能模块层）： 图表的核心区域，以三个并行的垂直模块柱呈现，分别对应项目中的（一）智能答疑、（二）个性化练习、（三）学习分析三大核心功能。这种并行布局体现了它们是系统面向用户的三大独立但又相互关联的功能支柱。

底层（平台与用户交互层）： 位于图表最下方，作为承载所有功能的系统平台和最终用户交互的出口。它连接并集成了中层的所有功能模块，是项目的最终实现载体。

贯穿全局的支撑元素： 整个图表将由清晰的箭头连接，表示数据流、控制流和依赖关系，形成一个从数据到知识、再到功能、最终服务于用户的完整闭环。

二、 组成元素与视觉表达规范

为了保证图表的专业性和易读性，建议采用以下视觉元素规范：

圆角矩形： 用于表示核心的处理步骤、功能模块或算法模型。例如：“知识图谱构建”、“RAG智能问答”、“混合代码分析”。

平行四边形： 用于表示输入或输出的数据/资源。例如：“核心文本资料”、“学生问题”、“定性反馈报告”。

圆柱体/数据库符号： 用于表示存储的知识库、数据库或数据集。例如：“领域知识图谱”、“双向链接题库”、“学生行为数据库”。

虚线框： 用于框选和标注大的模块区域，明确四大模块的边界。例如，用一个大的虚线框将“知识图谱构建”和“RAG智能答疑”的所有相关元素圈起来，并标注为“模块一”。

实线箭头： 表示主要的数据流向或处理流程的顺序。这是图表的主干。

虚线箭头： 表示调用、依赖或参考关系。例如，从“知识图谱”指向“题库”的虚线箭头，表示题库的构建参考了知识图谱。

带标签的箭头： 在箭头上添加简短文字说明，以阐明数据流的具体内容。例如，从“学生”指向“智能答疑模块”的箭头可标注为“提出问题”。

三、 各模块技术路线详解

以下是根据您提供的四大模块内容，对技术路线图中每个部分具体内容的详细拆解描述。

模块一：计量经济学领域知识图谱构建与智能答疑模块

此模块在图表中分为上下两个子部分：知识图谱构建（基础）和智能答疑（应用）。

知识图谱构建流程（位于图表顶层）：

输入（平行四边形）： 图的起点，包含四个平行的平行四边形，分别标注为“权威教材”、“教学大纲”、“授课课件”、“经典学术论文”，并用一个集合括号或虚线框将其聚合，命名为“核心文本资料”。

处理（圆角矩形）： 一个实线箭头从“核心文本资料”指向一个名为“NLP预处理与信息抽取”的圆角矩形。在该矩形下方可备注小字：“命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）”。

输出/存储（圆柱体）： 从“信息抽取”矩形引出一条箭头，指向一个核心的圆柱体符号，标注为“计量经济学领域知识图谱”。同时，从“核心文本资料”也可以引出一条箭头，指向一个名为“本地化文本库”的圆柱体，表示原始文本也被存储以备检索。

关系表达： “知识图谱”圆柱体应放置在图表上半部分中心位置，象征其核心基础地位。

RAG智能答疑流程（位于知识图谱下方）：

输入（平行四边形）： 一个从外部（代表学生）指向此流程的箭头，连接到一个标注为“学生问题”的平行四边形。

核心处理（圆角矩形）：

从“学生问题”引出箭头，指向一个名为“问题分析与检索”的圆角矩形。

两条虚线箭头分别从“知识图谱”和“本地化文本库”这两个圆柱体指向“问题分析与检索”矩形，表示检索过程依赖这两个知识源。

从“问题分析与检索”矩形引出箭头，连接到一个标注为“相关知识片段”的平行四边形（作为中间输出）。

将“相关知识片段”和“学生问题”通过两条箭头汇入一个名为“检索增强生成（RAG）”的大圆角矩形中。该矩形内部可进一步细化：一个子矩形为“Prompt构建与注入”，另一个为“大语言模型（LLM）生成”。

输出（平行四边形）： 从“RAG”矩形引出最终的箭头，指向一个标注为“专业、准确的回答”的平行四边形，并最终指向用户。

模块二：个性化练习与作业自动批改反馈模块

此模块在图表中位于中层核心区域，与模块一并行。

个性化练习生成：

基础（圆柱体）： 绘制一个名为“双向链接题库”的圆柱体。用一条双向虚线箭头连接它和上方的“知识图谱”，表示二者相互关联。题库下方可备注：“概念辨析、计算分析、编程实践题”。

输入（平行四边形）： 一个名为“学生历史答题记录与知识画像”的平行四边形（此数据来源于模块三的分析结果，可用虚线箭头从模块三连接过来）。

处理（圆角矩形）： 从“学生历史数据”和“题库”引出箭头，指向一个名为“动态生成个性化练习”的圆角矩形。

输出（平行四边形）： 箭头指向“个性化练习题集”，并最终流向用户。

作业自动批改与反馈（核心技术路径）：

输入（平行四边形）： 用户提交的“Stata编程作业代码”。

混合分析（三个并行的处理流程）： 从“提交代码”引出箭头，分叉至三个并行的处理框：

静态分析（圆角矩形）： 标注为“静态代码分析”。下方备注：“语法、结构、风格、复杂度”。输出指向一个平行四边形“静态分析量化结果”。

动态分析（圆角矩形）： 标注为“动态代码分析（沙箱环境）”。下方备注：“功能、精度、效率、资源”。输出指向一个平行四边形“动态分析量化结果”。

LLM驱动反馈（核心整合步骤）：

将“静态分析结果”、“动态分析结果”、“学生源代码”、“问题描述”、“模型输出”这几个平行四边形的数据流，全部汇入一个名为“LLM驱动的定性反馈生成”的大圆角矩形。

在该矩形内部，明确标注核心引擎为“微调的领域LLM”。

输出（平行四边形）： 从LLM反馈生成矩形引出最终箭头，指向一个标注为“启发式、多维度反馈报告”的平行四边形，并流向用户。

模块三：学习行为分析与预警模块

此模块在图表中位于中层，与模块二并行，体现其数据采集与分析的独立性。

数据采集（输入）：

绘制一个大的数据汇聚区域，用箭头从模块一（智能答疑）和模块二（练习与作业）的交互环节引出。

这些箭头指向四个并列的平行四边形，分别标注为“问题日志”、“练习数据”、“作业数据”、“平台活跃度数据”，并用一个集合括号聚合为“多维度学习行为数据”。

处理与分析（圆角矩形）：

从“多维度数据”引出箭头，指向一个名为“学生学业风险预测模型”的圆角矩形。下方备注：“逻辑回归/随机森林等机器学习算法”。

输出与应用（面向教师）：

从预测模型引出箭头，指向一个名为“预测结果（通过/风险概率）”的平行四边形。

再从此结果引出箭头，指向一个代表教师端界面的图形（如带图表的显示器图标或矩形），标注为“可视化学情仪表盘”**。

在仪表盘下方列出其关键内容：“高亮风险学生”、“困难点画像”。

最后，从仪表盘引出一条箭头，指向一个动作性描述的矩形：“教师实施精准教学干预”，作为此模块的最终目标。

 

——请问，这么详细的设计，谁能想得这么清楚？谁又能写得了这么多字呢？

这也是王珏老师一直认为用AI画技术路线图（即便能做到）价值不大的原因，因为

• 假如我们有能力想得清、也有时间写出这么多文字的话，还不如直接自己把图画出来省事！

不过，另外一项成熟的AI技术——大语言模型（如ds）

    可以很好地解决这一问题，

    因为它们特别擅长于编写文字！

我们可以把项目内容输入到大语言模型中，

    然后让它写技术路线图详细设计方案！

    （以上文字就是王珏老师用ds写出来的，而且我一字没改）

提示词并不难，自己摸索一下即可

不过，如果您想了解王珏老师撰写的提示词的话，

    请到本公众号首页，输入“技术路线图提示词”了解。

最后，如何才能在国内流畅使用Banana呢？

无需科学上网，imini.com网站即可实现“Banana自由”！

或直接扫码：

进入后，首先需要登录：（用个人邮箱+验收码即可登录）

然后，在界面中找到香蕉的图标（如：AI画图-->Nano Banana Pro），点击进去，看到下述界面即可：

将你的提示词输入到左边的文本框中，并选择图像比例、分辨率（建议选2K）

点击“创建”按钮后，一般3~5分钟即可完成。

不过，Banana生成的技术路线图也同样存在弱点：

1、不能保证准确；

2、它生成的是图片，所以想要修改的话就会很吃力了，需要使用图像编辑软件去改（可能需要找美工人员帮忙）。

也许，Banana最恰当的使用方式是：

• 把它当作参考图，来启发我们的思路，然后我们自己照着画或改

当然，如果在图像中需要改动的只是文字，倒也有其它办法，后续我再发文解说，请持续关注本公众号。

最后交待一点：

• 如果只是想体验一下、或极偶尔用一下，imini每天可免费使用一次。

• 如果需要经常用来做各种图的话，就需要购买了。价格倒是很亲民：每月10$、10000积分（目前每生成一张图消耗100积分，也就是80人民币左右可以做100张图）。

如果本人用不了这么多，找几个朋友一起合用无疑更加实惠。

花点小钱，就能大幅提高知识生产效率，不得不说，这是我们生在AI时代的巨大福利！

如欲将王珏老师的培训课程《AI时代教师必备技能》引入本单位，请到本公众号首页输入”ai培训“，了解联系方式。

个人需学习课程的，可到本公众号首页输入“aikc”了解课程信息。

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原文链接;https://mp.weixin.qq.com/s/8SRRakn7zsDDryjnX0S1hQ