省级重点课程教学设计范本（2024年版）

省级重点课程教学设计范本（2024年版）一、设计背景与价值定位2024年，教育数字化战略与新质生产力发展对课程建设提出更高要求。省级重点课程作为区域教育质量提升的核心载体，需突破“知识传授”的传统范式，构建“素养导向、产教融合、技术赋能”的教学设计体系。本范本立足“两性一度”（高阶性、创新性、挑战度）标准，整合课程思政、数字化教学、跨学科实践等要素，为学科团队提供可迁移、可迭代的设计范式，助力培养兼具专业竞争力与社会责任感的复合型人才。二、教学设计核心要素与实施路径（一）课程定位与育人目标课程定位需紧扣学科专业特色与区域产业需求，明确课程在人才培养方案中的“枢纽作用”——既是前序课程的知识深化，又是后续实践/科研的能力支撑。例如，“智能制造概论”课程需对接区域装备制造产业升级需求，定位为“数字化制造能力启蒙+产业创新思维培育”的核心课。育人目标采用三维度模型：知识目标：聚焦学科核心概念（如“数字孪生”“柔性生产”）、前沿技术（如大模型在工业质检中的应用）的系统认知；能力目标：侧重“问题识别-方案设计-迭代优化”的工程思维，以及团队协作、技术文档撰写等职业能力；素养目标：通过“大国重器案例研讨”“工业遗产保护调研”等活动，渗透“工匠精神”“科技报国”等课程思政元素，实现“专业能力+价值引领”的协同发展。（二）内容体系构建：模块化、跨学科与数字化整合1.模块化分层设计采用“基础-进阶-拓展”三阶模块，适配学生认知规律：基础模块（占比40%）：夯实学科基础（如机械原理、工业软件操作），通过“微课+虚拟仿真”实现知识可视化；进阶模块（占比35%）：聚焦复杂问题解决（如“离散型制造车间调度优化”项目），引入企业真实案例；拓展模块（占比25%）：对接产业前沿（如“AI+工业互联网”专题），邀请行业专家开展工作坊。2.跨学科融合设计打破学科壁垒，例如“环境工程”课程可融入“绿色化学”（化学学科）、“生命周期评价”（管理学）、“生态伦理”（哲学）等内容，设计“工业园区低碳改造”跨学科项目，培养系统思维。3.数字化资源整合建设“课程资源包”：包含虚拟仿真实验（如“危险化工工艺模拟”）、行业数据库（如中国知网产业报告库）、AI助教系统（实时解答学生疑问、生成个性化学习路径），实现“线上泛在学习+线下深度实践”的有机结合。（三）教学实施路径：方法创新与场景重构1.教学方法矩阵采用“项目式学习（PBL）+探究式学习（IBL）+混合式教学（OMO）”的组合策略：项目式学习：以“乡村振兴背景下的农产品深加工生产线设计”为项目，学生分组完成“需求调研-方案设计-成本核算-路演答辩”全流程；探究式学习：设置“新能源汽车电池回收技术瓶颈”等开放性问题，引导学生查阅文献、实验验证、撰写研究报告；混合式教学：利用“雨课堂”推送预习资料，课堂采用“翻转+辩论”形式（如“人工智能是否会取代工程师？”），课后通过“腾讯会议”开展小组研讨。2.教学场景延伸突破传统课堂边界，构建“三课堂”联动：第一课堂（教室）：聚焦理论精讲与思维训练；第二课堂（实验室/企业）：开展“真刀真枪”的实践（如在车企车间参与“生产线节拍优化”项目）；第三课堂（虚拟空间）：通过“元宇宙展厅”展示课程成果，邀请校友、专家在线点评。（四）评价与反馈机制：多元、动态、增值1.多元化评价体系摒弃“一考定终身”，采用“过程+结果”“个人+团队”“教师+企业”的三维评价：过程性评价（占比60%）：包括课堂参与（20%）、项目阶段报告（30%）、技术日志（10%）；终结性评价（占比40%）：采用“作品+答辩”形式（如“智能仓储系统设计方案”+现场质询）；企业评价：邀请行业导师对学生的“岗位胜任力”（如技术规范遵循、团队协作）打分，权重占20%。2.动态反馈闭环建立“学情分析-教学改进”机制：利用大数据分析学生的“知识盲点”（如工业软件操作薄弱环节），针对性设计“微专题辅导”；每学期开展“师生座谈会+企业调研会”，收集对课程内容、方法的建议，形成《教学设计优化报告》。（五）保障体系：师资、资源与制度1.师资团队建设组建“双师型+研究型”教学团队：校内教师需每两年到企业实践3个月，参与“技术攻关项目”；聘请行业专家（如企业总工程师）担任“产业导师”，每学期授课不少于4学时。2.资源保障硬件：建设“虚实结合”的实验室（如“数字孪生制造实验室”），配备工业级软件、传感器等设备；软件：购买“中国大学MOOC”“学堂在线”等平台的优质课程资源，共享区域高校的“课程联盟资源库”。3.制度保障学校需出台《重点课程建设激励办法》，将课程建设成果（如教学成果奖、教材出版）与职称评审、绩效分配挂钩；建立“课程迭代机制”，每学年根据产业变革、学生反馈更新教学设计。三、典型案例示范：《智能制造概论》课程设计（一）课程定位对接长三角智能制造产业集群需求，定位为“机械类专业核心课”，培养“懂技术、善创新、有担当”的智能制造工程师。（二）育人目标知识：掌握数字孪生、工业互联网等核心技术原理；能力：能独立完成“智能产线故障诊断”“车间布局优化”等任务；素养：通过“华为鸿蒙工业操作系统研发案例”“德国工业4.0反思”等，厚植“科技自立自强”的使命感。（三）内容模块模块类型核心内容教学形式思政融入点------------------------------------------基础模块智能制造发展历程、关键技术（如RFID、AGV）微课+虚拟仿真对比“中国制造业升级”与“德国工业4.0”，增强文化自信进阶模块智能产线设计与仿真（使用西门子TIAPortal）项目式学习（分组完成“某汽车零部件产线设计”）分析“国产工业软件突围”案例，培养攻坚克难精神拓展模块大模型在智能制造中的应用（如质量检测、工艺优化）专家工作坊+文献研讨探讨“AI伦理与工程师责任”，强化职业操守（四）教学实施方法：采用“PBL+OMO”，线上学习“工业软件操作教程”，线下开展“产线仿真竞赛”；场景：与本地车企共建“智能制造实训基地”，学生参与“生产线数字化改造”真实项目；评价：过程性评价（项目日志、小组互评）占60%，终结性评价（产线设计方案+答辩）占40%，企业导师评价“工程实践能力”占20%。四、设计反思与迭代方向省级重点课程教学设计需保持动态开放性：一方面，密切跟踪“新质生产力”（如生成式AI、量子计算）对学科的影响，及时更新内容模块；另一方面，关注学生“Z世代”的学习特点（如对短视频、元宇宙的偏好），创新教学载体（如“课程抖音号”发布知识点短视频）。未来可探索“AI辅助教学设计”，利用大模型分析学情数据，自动生成