《人工智能导论》课程标准

《人工智能导论》课程标准课程名称：人工智能导论学分：2计划学时：36适用专业：软件技术、大数据技术、虚拟现实技术应用、数字媒体技术、计算机网络技术等专业1．前言1.1课程性质《人工智能导论》课程是为人工智能学院各专业设置的专业基础课程，是新一代信息技术专业群共享课，为三年制信息技术类专业普高、中职生源开设的人工智能技术的入门课程，其针对是零基础学习者，主要目标是让学习者建立起人工智能知识框架，了解人工智能的基本原理、应用场景、构建方法及创新模式，并能在工作中结合实际场景进行应用。培养新质生产力的认识能力，应用能力，能够紧跟时代发展，树立正确的行业价值观和责任感，为其职业发展、终身学习和服务社会奠定基础。前导课程为《程序设计基础》、《应用高等数学》，后续课程为《人工智能技术与应用》等。1.2设计思路全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，满足国家数字经济发展战略对人才培养的要求，围绕大数据、互联网、人工智能+等时代发展，满足人工智能技术的专业核心素养的培养需求。定位于零基础学习者，并且默认其数学水平为高中一年级水平并无编程基础，以通俗的表达形式，避免采用公式等数学描述，不要求学习者能够通过严密逻辑理解力，以原理掌握为目标。在项目任务实践上，以积木式可视化操作的方式进行，避免代码编写，让学习者易于上手并且结果可视，任务实践的目的是让学习者理解项目步骤及其功能，而不必了解其实现细节。采用“概念”、“技术”与“应用”三大模块，其中“技术”与“应用”两个模块以下再分解为多个项目任务，各个专业依据其不同目标，及可以选择1-2个大模块进行教授，也可以在一个模块中选择某几个针对性项目进行教授。依据课程性质与教材内容，结合当前国际国内形式，明确思政主题为“匠心报国”。并在此主题之下，分析出“爱国”、“自强”、“求精”、“务实”等思政要素。2．课程目标2.1总体目标突出“数字赋能”、“人工智能+”理念与课程思政主线，将大数据、云计算、人工智能+行业应用、人工智能背景下的数据安全、数据质量、数据创新、人工智能应用的伦理等相关思政元素融入课程，培养发展型技术技能人才同时，注意全面发展。在教学上，持续深化教师、教材、教法三教改革，提升在确保质量型扩招等新形势下常态化改进教育教学管理的能力。在授课过程中，坚持以学生为中心，基于数据分析标准流程合理设计“行动导向、任务驱动”的教学方法，鼓励学生勇于表现自己，充分发挥学生的主观能动性。注重因材施教，依据学生个体差异分发不同类型的分层训练任务，关注学生个体的进步与创新发展，探索增值评价。特别注意把握导论的“导”的深度把握，避免陷入技术细节之中。2.2具体目标通过本课程学习，具体掌握以下素质、知识与能力目标。2.2.1知识目标（1）理解人工智能的基本概念、当代社会发展的数字化、智能化趋势；（2）了解人工智能研究及应用领域、行业和专业实用化方向；（3）列举人工智能技术类型，主要工程和基本框架；（4）理解神经网络、机器学习的运作原理；（5）基本了解群集智能、深度学习、知识发现的原理；（6）可以识别商业、工业、医疗等领域的人工智能应用场景并简单检索应用原理。2.2.2能力目标（1）能在特定平台搭建人工智能简单应用案例；（2）能规划或设计本专业人工智能应用场景；（3）能依据场景选择人工智能技术；（4）能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，增强团队合作意识，与成员进行交流与沟通。2.2.3素质目标（1）有深厚的爱国情怀和中华民族自豪感，具备新质生产力是未来社会发展主要推动力意识和概念。（2）培养学生劳动服务意识，树立以劳动获取财富、实现人生价值的正确思想观念，崇尚劳动、热爱劳动；（3）具有强烈的数字化和人工智能行业社会责任感，在现实世界和虚拟空间中都能遵守相关法律法规，信守大数据行业社会的道德与伦理准则；具备良好的职业道德、较强的人工智能应用中的安全意识与防护能力，面对未来的人工智能+行业应用，能维护实践活动中个人、他人的合法权益和公共数据安全，以及伦理道德等；（4）具有人工智能+行业意识，具备严谨细致的工作态度，注意对细节的把控，具有敬业守正的职业精神，坚持诚信、自律的工匠精神；具有创新思维，能与时俱进创新应用人工智能技术服务于人类的理念；（5）具备较强的组织协调或信息系统项目管理能力，有较强的集体意识和团队合作精神；具备终身学习的能力，利用学到的学习方法，学习新的知识。（6）体验技术与工程的力量，增加学习意识，与时俱进，养成匠心报国的工匠精神。3．课程内容与要求序号教学任务课程内容及教学要求教学设计参考学时1人工智能概述人工智能基础知识讲解人工智能发展历史人工智能研究内容人工智能应用讲授+讨论视频观赏研究讨论42人工智能技术分类了解人工智能三大学派了解人工智能主要技术类型讲授+讨论分析讲解历史回顾23传统算法机器学习第入门项目数据挖掘含义线性回归含义原理介绍线性回归实现线性回归分析讲授+讨论简单线性回归动手实践；Excel应用和代码实现微思平台实现44基本神经网络神经网络设计思路基本神经网络组成神经网络计算原理神经网络核心部件神经网络应用实践讲授+讨论简单神经网络实现；神经关键参数应用实践。45卷积神经网络卷积神经网络原理卷积神经网络步骤卷积神经网络实现步骤卷积神经网络应用讲授+讨论逻辑上的递进研究目标的要求动手实现体验卷积神经网络分析实验结果46循环神经网络循环神经神经网络原理循环神经网络优势循环神经网络步骤循环神经网络实现讲授+讨论循环神经网络引进逻辑。循环神经工作方式讲解循环神经网络应用。循环设计网络关键参数与应用分析47机器视觉人工智能图像识别工业上的工地钢筋数目智能检测医学图像的智能分割动手实践人工智能应用讲授+讨论动手实践与讨论48自然语言处理语音识别语音合成OCR应用技术讲授+讨论动手实践与讨论分析结果49AIGC（生成内容）AIGC综合应用讲授+讨论+实践文生图、图生图、视频6合计36注：“课程内容及要求”中，要分别体现技能内容及要求、知识内容及要求。4．实施建议4.1教材选用和编写建议本课程的教材选用应深入贯彻党中央、国务院关于加强和改进新形势下教材建设的意见，根据《职业院校教材管理办法》、《浙江省职业院校教材管理实施细则》，以及学校《温州职业技术学院教材管理暂行办法》（温职教〔2021〕38号）执行。优先选用国家和省级规划教材、精品教材及获得省部级以上奖励的优秀教材。同时，结合学校人才培养方案、教学计划和教学大纲要求，教材选用要符合高职技能培养的教学规律和高职学生的认知规律，便于课堂教学，有利于激发学生学习兴趣。根据几年来的课程开设总结以及学生的学情，建议选用《人工智能导论》自编教材。同时，参考相近的教材，尤其是以高职、高专为主的精品教材，结合实训需求和区域产业特色，整合教学团队优势，配套开发项目化活页式实训手册。详见表2。活页式教材编写应落实课程思政要求，突出职业教育特点，优先选择适应我国经济发展需要、技术先进、应用广泛、自主可控的软硬件平台、工具和项目案例，并与高等职业教育专科的教学组织形式及教学方法相适应，突出理实一体、项目引领、任务驱动等有利于学生综合能力培养的教学模式，落实职业教育改革要求。建议选用理论与应用相结合，突出实用性，适合高职学生学习特点的教材，注意教材提供的实训项目在学校目前实训条件下的可操作性。建议参考教材有：《人工智能》，史蒂芬·卢奇，人民邮电出版社。《人工智能通识教程》王万良，人清华大学出版社。《人工智能导论》课程组自编教材4.2教学建议全面贯彻党的教育方针，本课程要落实立德树人根本任务，突出职业教育特色，提升学生的职业素养，积极培养学生一丝不苟的工作态度，严谨有序的科学思维，引导学生提升职业素养，提高职业道德、学习能力和创新应用的能力。教学策略上：结合学情分析，基于工作过程，树立以学生为中心的教学理念，构建符合本门课程特点与实际情况的教学模式，借助新一代信息技术完善实训资源，逐步内化知识、强化技能，多维度、综合性培养学生的职业岗位能力。教学方法上：针对不同的教学内容，通过融合运用任务驱动法、案例教学法、头脑风暴法、问题探究法等不种教学方法，让学生在分组工作任务中提升专业技术技能水平。4.3教学考核评价建议本课程为“教学做”一体化课程，应该加强过程化监控，同时注重职业素养考核。不仅要重视平时成绩的采集，也要重视学生对本学科课程设计的理解与完成程度。按技能考核要求，满分为100分，其中过程考核60%，含平时实验情况(40%)，出勤及课堂表现及团队合作表现(20%)；终结性考核40%。过程考核采用网络教学平台中的游戏练级方式进行，将课堂考勤、课堂讨论、课内外练习均转化成积分任务，完成相应任务后即可获得积分，最后以所获积分综合评价过程考核成绩。终结性考核(考查)方式：上机操作考查。教学评价包括：对学生的评价不仅要重视终结性的评价，同时重视过程性的评价；倡导评价的多主体性和多样化，学生要参与学习过程的评价，可以进行学生的自我评价、生生和师生之间的相互评价。4.4课程资源的开发与利用数字化资源：建设并有效利用在线学习平台，支持传统教学模式向混合学习、移动学习等信息化教学模式转型升级，引导学生进行数字化学习环境创设，开展自主学习、协作学习和探究学习。本教学团队开发了在线课程数字化教学资源库，实现优质数字化课程资源的共建共享，提升本课程的教学效果。辅助教学