2025年大学人工智能教育专业题库- 人工智能教育的教学质量保障

2025年大学人工智能教育专业题库——人工智能教育的教学质量保障考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共10分）1.下列哪一项不属于人工智能教育教学质量保障的基本原则？A.学生中心B.持续改进C.绩效导向D.封闭运行2.教学质量保障的PDCA循环中，“C”代表？A.计划（Plan）B.实施（Do）C.检查（Check）D.处理（Act）3.在人工智能教育课程中，利用学习分析技术追踪学生学习行为，以改进教学策略，这种方法属于教学质量保障的哪一种模式？A.内部评估模式B.外部评估模式C.基于数据驱动的教学模式D.基于标准的课程标准模式4.以下哪一项不是常用的教学质量保障的评估方法？A.问卷调查B.同行评议C.学生访谈D.教师自评5.人工智能教育专业课程教学质量保障体系的核心要素不包括？A.师资队伍建设B.课程体系设计C.学生学习支持体系D.课程成本核算二、填空题（每题2分，共10分）1.教学质量保障是一个______、______、______的动态过程。2.构建人工智能教育教学质量保障体系，需要明确质量保障的______、______和______。3.教学质量保障的评估指标体系应体现______、______和______的原则。4.利用信息技术平台收集、分析和应用教学数据，是提升教学质量保障______的重要手段。5.人工智能教育专业师资队伍的质量保障，关键在于建立______的师资培养和发展机制。三、简答题（每题6分，共30分）1.简述人工智能教育教学质量保障的定义及其内涵。2.简述教学质量保障中“以学生为中心”原则的具体体现。3.简述人工智能教育教学质量保障中常用的评估方法及其特点。4.简述教学质量保障体系运行中“持续改进”环节的主要工作内容。5.简述人工智能教育专业课程教学质量保障中，师资队伍建设需要重点关注的问题。四、论述题（15分）试述在人工智能教育背景下，如何构建一个有效的教学质量保障体系，并论述该体系如何实现持续改进。五、案例分析题（20分）某大学人工智能教育专业开设了一门“机器学习”课程，课程采用线上线下混合式教学模式。近期，通过学生问卷调查和教师访谈发现，部分学生对线上学习资源的利用效率不高，且线下课堂互动氛围不够活跃，导致学生学习效果不理想。请运用教学质量保障的相关理论，分析该课程存在的主要问题，并提出具体的改进措施和建议。试卷答案一、选择题1.D解析：人工智能教育教学质量保障的基本原则包括学生中心、持续改进、绩效导向、开放透明等，封闭运行与质量保障的宗旨相悖。2.C解析：PDCA循环是指计划（Plan）、实施（Do）、检查（Check）、处理（Act）四个环节的循环往复，C对应检查环节。3.C解析：利用学习分析技术追踪学生学习行为并改进教学策略，属于利用数据分析进行教学决策，是数据驱动教学模式的体现。4.D解析：常用的教学质量保障评估方法包括问卷调查、同行评议、学生访谈、教学观测等，教师自评虽然也是一种评估方式，但通常不被视为独立的主要方法。5.D解析：人工智能教育专业课程教学质量保障体系的核心要素包括师资队伍建设、课程体系设计、教学过程管理、学生学习支持体系、质量评估与反馈机制等，课程成本核算并非核心要素。二、填空题1.系统性、全员性、持续性解析：教学质量保障是一个涵盖多个方面、涉及所有成员、需要长期坚持的过程。2.目标、内容、方法解析：构建质量保障体系需要明确要达成的目标、实现目标的内容以及采用的方法路径。3.科学性、导向性、可操作性解析：评估指标体系需要科学合理、能够引导学生向正确方向发展，并且能够实际操作和测量。4.效率解析：信息技术可以自动化数据处理和分析过程，从而提高质量保障工作的效率。5.开放式解析：人工智能发展迅速，师资培养和发展机制需要保持开放性，以适应新技术和新知识的发展。三、简答题1.教学质量保障是指为了实现预定的教学目标，通过建立一系列的标准、制度、流程和方法，对教学过程和结果进行监控、评估和改进的系统活动。其内涵在于全员参与、全程监控、持续改进，旨在提升人才培养质量。2.“以学生为中心”原则要求在教学设计、实施和评价等各个环节，都应充分考虑学生的需求、兴趣和能力，以学生的发展为出发点和落脚点。具体体现包括：关注学生的学习体验和满意度；提供个性化的学习支持和指导；建立以学生学习成果为导向的评价体系；营造积极向上的学习氛围等。3.常用的教学质量保障评估方法包括：问卷调查，通过收集学生的反馈信息了解教学效果；同行评议，由同行专家对教学进行评价；学生访谈，深入了解学生的学习感受和遇到的问题；课堂观测，观察教师的教学行为和学生的学习状态。这些方法各有特点，可以相互补充，全面了解教学质量。4.“持续改进”环节的主要工作内容包括：分析评估结果，找出教学过程中存在的问题和不足；制定改进计划，明确改进目标、措施和时间表；实施改进措施，将改进计划落实到具体的教学活动中；跟踪改进效果，评估改进措施的有效性，并根据评估结果进行进一步调整和完善。5.人工智能教育专业课程教学质量保障中，师资队伍建设需要重点关注的问题包括：提升教师的人工智能专业素养和教学能力；建立教师企业实践机制，增强教师的行业背景和实践经验；鼓励教师参与教学研究和改革，提升教学质量；建立公平合理的教师评价体系，激励教师不断提升自身素质。四、论述题构建有效的教学质量保障体系，需要从目标设定、制度建设、过程监控、评价反馈、持续改进等多个方面入手。首先，要明确人工智能教育人才培养的目标和质量标准，这是质量保障的出发点和依据。其次，需要建立完善的教学质量保障制度体系，包括教学管理规范、教学评估制度、教师培训制度等，确保质量保障工作有章可循。再次，要加强对教学过程的全程监控，包括教学计划制定、教学资源建设、课堂教学实施、教学效果评价等环节，及时发现和纠正问题。同时，要建立科学合理的质量评价体系，采用多种评估方法，对人才培养质量进行全面、客观的评价。最后，要建立持续改进机制，根据评估结果和反馈信息，不断优化教学目标、教学内容、教学方法和教学管理，形成闭环式的质量改进循环。这个体系通过目标引领、制度保障、过程监控、评价反馈和持续改进，能够有效地提升人工智能教育人才培养质量。五、案例分析题该课程存在的主要问题包括：线上学习资源利用效率不高，可能由于资源设计不合理、学生缺乏学习动机或线上学习技能不足；线下课堂互动氛围不够活跃，可能由于教学方式单一、学生参与度低或课堂管理不当。运用教学质量保障理论分析，可以采用PDCA循环模式进行改进。首先，计划阶段，分析学生不利用线上资源的原因，可能是资源难度不匹配、形式单一或缺乏引导；分析课堂互动不足的原因，可能是教学内容与学生兴趣脱节、缺乏互动设计或教师引导不足。其次，实施阶段，根据分析结果，改进线上学习资源，使其更具吸引力、更易于理解和更具个性化；调整线下课堂教学方式，增加互动环节，如小组讨论、案例分析、项目式学习等，激发学生学习兴趣，鼓励学生积极参与。再次，检查阶段，通过观察、问卷调查等方式，跟踪线上资源利用情况和课堂互动效果，收集学生反馈。最后，处理阶段，根据检查结果，对改进措施进行评估，如果效果显著，则固化改进措施；