2026高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南

第1章人工智能通识教育的背景与意义 1.1时代背景与政策依据 1.2人工智能通识教育的需求、定位与挑战 21.2.1人工智能通识教育的需求 1.2.2人工智能通识教育的定位 1.2.3人工智能通识教育的挑战 第2章人工智能通识教育的培养目标 2.1思维认知与人机协同素养 42.2工具应用与数据实践能力 42.3专业融合与岗位胜任能力 42.4伦理安全与持续发展能力 5第3章人工智能通识课程知识模块 3.1知识模块1：人工智能基础与通用工具应用 3.2知识模块2：职业场景数据处理实操 3.3知识模块3：人工智能融合专业场景与岗位应用 3.4知识模块4：人工智能前沿技术与产业新应用 3.5知识模块5：人工智能伦理、安全与职业规范 第4章人工智能通识教育教学内容与建议 4.1通识基础型课程 4.1.1人工智能基础与大模型应用 4.1.2计算思维与人工智能素养 4.1.3大模型与AIGC应用 4.1.4人工智能项目实践基础 4.2通识技术型课程 4.2.1Python与人工智能基础 4.2.2AI数据处理与标注 4.2.3机器视觉基础与应用 4.2.4人工智能导论 4.2.5深度学习 4.3通识交叉型课程 4.3.1智能制造 4.3.2智慧财贸 4.3.3智慧服务 4.3.4智慧农业 204.3.5智慧医疗与康养 204.3.6智慧交通 214.3.7智能媒体与创意 214.3.8智慧水利 224.3.9智慧轻工 224.3.10智能电子与信息 4.3.11智慧文旅 4.3.12智慧教育与体育 第5章课程教学实施建议 255.1课程规划与建设组织 5.1.1分层分类课程规划 255.1.2模块化课程结构 255.1.3项目化教学模式 265.1.4线上线下融合教学 265.2师资培训与“双师”型队伍建设 265.2.1系统化培训机制 265.2.2“双师”型教师能力提升 265.2.3专兼结合教学团队 275.2.4教研交流与能力共建 5.3教学资源与实训环境建设 275.3.1教材与数字化资源开发 275.3.2算力与实训平台建设 5.3.3行业案例与项目资源库 285.3.4实训条件保障 5.4产教融合与校企协同 5.4.1校企协同育人模式 285.4.2真实项目融入教学 285.4.3校企资源共建共享 295.4.4校企双向交流 5.5岗课赛证综合育人 29 295.5.2课赛衔接 295.5.3课证融合 295.5.4多元化评价体系 305.6课程思政与职业素养培育 305.6.1价值引领与家国情怀 5.6.2伦理规范与安全意识 5.6.3职业素养与工匠精神 5.6.4人文素养与责任担当 第6章课程实施效果评价 6.1评价总体思路 6.2人工智能素养与实践能力 326.3人工智能伦理与社会责任能力 6.4人工智能终身学习与自我发展能力 6.5综合评价与结果应用 附录1人工智能通识课程一览表 附录2编写专家组成员名单 第1章人工智能通识教育的背景与意义当前，人工智能作为引领全球新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，已渗透到经济社会的各个领域，成为推动新质生产力形成的核心动力。我国高度重视人工智能教育的发展，将其视为提升国家竞争力、建设教育强国和科技强国的重要战略路径。近年来，国务院和教育部等部委陆续发布多个文件，支持“人工智能+教育”的发展。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等文件中均将人工智能教育作为教育变革与人才培养的重要方向。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，明确指出“推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，推动全体学生掌握人工智能知识”。在职业教育领域，人工智能正在重构岗位结构、革新生产方式、升级服务模式，装备制造、财经商贸、交通运输、现代农业、医疗健康、社会服务等行业普遍要求从业者具备基础的人工智能认知、工具应用、数据处理与人机协同能力。开展人工智能通识教育，已成为高职院校落实立德树人根本任务、适应产业智能升级、提升学生就业竞争力与职业发展潜力的必然要求。22高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南1.2.1人工智能通识教育的需求1.产业升级需求随着人工智能技术的广泛应用，行业对具备人工智能素养的复合型人才的需求日益增长。各行业智能化转型加快，大量职业岗位呈现“AI+”特征，迫切需要从业者具备基础智能素养、人机协同能力、数据处理能力与AI工具应用能力。高等职业院校作为培养应用型人才的重要基地，必须紧跟产业发展趋势，将人工智能通识教育纳入人才培养体系，以满足产业发展对人才的需求。2.学生发展需求在智能时代背景下，学生需要具备AI应用与人工智能协同解决问题的能力，以适应未来职业发展的需求。人工智能通识教育能够满足学生个人发展需求，帮助非AI专业学生掌握AI基本概念、常用工具与应用场景，破除技术认知壁垒，培养学生的创新思维、批判性思维和跨学科融合能力，为学生的终身学习和未来职业发展奠定坚实基础。1.2.2人工智能通识教育的定位在高等职业院校开展人工智能通识教育，需明确人工智能通识课是面向全体学生的公共基础课这一基本定位。此课程旨在广泛普及人工智能领域的基础知识、实用技能以及科学的思维方法，全方位提升学生的数字素养与创新能力，为学生的未来发展筑牢根基。高等职业院校需紧密贴合职业教育的特性，加强人工智能实践应用和相关技能培养，并立足区域产业发展需求，结合不同专业和对应行业的特点，设计差异化的教学内容。331.2.3人工智能通识教育的挑战当前，高职院校的人工智能通识教育正处于起步阶段，在稳步推进过程中面临着多重挑战，制约了课程的高质量开展与育人实效的达成。1.教学内容与专业适配不足教学内容设计不够合理，不同专业教学内容呈现出“一刀切”的同质化倾向，未能实现差异化的分类设计，与专业要求和职业需求适配不足。2.资源建设存在短板AI技术发展日新月异，契合高职学情与产业前沿的优质通识教学资源相对匮乏，现有师资开发课程资源能力不足。3.评价体系不够完善课程考核评价机制较为单一，多停留在知识记忆或基础操作层面，缺乏对学生AI伦理意识、数字安全素养以及人机协同解决问题能力的综合性评价。第2章人工智能通识教育的培养目标培养学生具备人工智能和计算思维意识，深刻理解数据、算法、算力等人工智能要素对人工智能应用的作用，能够适应智能时代的新型工作模式，建立“人机协同”理念，掌握与智能系统高效沟通、协作解决问题的核心能力，实现从单一技能操作向人机协同创新的思维跃迁。培养学生熟练掌握主流AI工具、低代码平台及行业通用智能软件的操作技能，具备规范化的专业数据采集、清洗、处理及可视化分析能力，能够使用AI工具完成日常工作任务。培养学生具备规范化的数据素养，能够根据业务需求进行专业的数据采集、利用工具进行数据清洗与预处理，以及通过可视化手段呈现数据分析结果，并养成基于客观数据和AI分析结果进行决策的能力。推动人工智能技术与学生所学专业的深度融合，培养学生利用AI技术优化本专业传统工作流程、解决行业实际问题的能力。培养学生具备智能时代的职业岗位适应力，能够胜任智能化升级后的新岗位要求。恪守“智能向善”核心理念，筑牢学生的人工智能伦理安全底线，使其严格遵守人工智能应用中的数据安全、隐私保护、知识产权等法律法规及人工智能伦理，具备负责任的人工智能技术应用意识。同时，培养学生面对技术快速迭代时的自主学习能力、信息检索能力与终身学习习惯，使其具备在未来职业生涯中不断自我更新、持续发展的能力。第3章人工智能通识课程知识模块围绕高等职业教育技能型、应用型、职业化的定位，明确高职人工智能通识课程核心知识模块，每个模块拆解为知识单元、知识点和教学要求，突出实操性、岗位适配性与职教特色，兼顾基础认知与实践应用，适配学生的学习需求，为学生构建适配职业发展的人工智能知识与能力体系，帮助学生通过学习人工智能技术实现岗位能力升级与职业竞争力提升。本模块立足高职学生认知特点，紧扣高职教育“轻理论、重应用、强实操、贴岗位”的定位，通过“认知奠基、工具实操、场景应用、素养赋能”来强化学生的AI基础应用与实操能力，以及伦理安全素养，为后续跨专业融合、项目实践等模块学习奠定坚实基础。1．知识要求：掌握人工智能的定义、发展2．能力要求：能清晰阐述人工智能的核心认知，摒弃技术神化或片面否定的错误观念，培养对AI技术的学习兴趣，初步建立772．能力要求：能熟练操作2～3种主流国产大模型、AIGC工具和智能体开发工具，能3．素养要求：养成规范操作、认真细致的使用AI工具的意识，避免盲目依赖工具。2．能力要求：能结合自身学习、未来职业场景，运用AI工具完成基础任务；能结合本专业特点，完成简单的“AI+专业”基础应用任务；能对AI生成成果进行优化、复3．素养要求：培养学以致用的意识，能将养成复盘总结的习惯，主动探索AI工具的新应用场景，为后续“AI+专业”深度融合3.2知识模块2：职业场景数本模块立足高职学生职业岗位需求，紧扣“实操导向、岗课衔接、合规赋能”，围绕“合法采集、规范处理、安全应用”等要求，强化学生的数据处理实操技能与合规意识，对接数据标注、数据处理等岗位需求，为后续跨专业场景应用、项目实践等模块学习奠定数据素养与实操基础。88高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南据基础认知与1．职业场景数据核心定义、分类与础数据处理实能规范完成数与职业场景应实现数据可视1．知识要求：掌握数据可视化的核心概念、常用形式与工具操作方法，了解不同专业群数据可视化的应用侧重点，掌握数据存储与备份的基础规范。据解决职业岗位基础问题，养成数据安全存993.3知识模块3：人工智能融合专本模块面向“岗课赛证融合”要求，围绕“专业适配、岗位落地、跨界赋能”强化AI技术与各专业岗位的深度融合，聚焦“AI+专业”的实操应用与岗位适配，引导学生掌握不同专业场景的AI应用方法，对接提示词工程师等岗位需求，培养学生的智能思维与AI应用能力，为后续项目实践、前沿技术学习及职业发展奠定基础。应用基础认知与与价值，了解高职主要专业群AI应用现状与发展趋势，能区分不同专业群AI应用的共性与差主动关注本专业智能化发展趋势，激发将AI技2．各专业群AI场景实操与工具动将AI工具与专业学习结合，提升专业学习效高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南与AI应用成果专业”项目实操与成果优化；能参与基础的AI3.4知识模块4：人工智能前沿技术与紧跟人工智能技术与行业发展步伐，紧贴岗位实际需求，通过强化学生对前沿技术与产业新应用的认知，使学生了解人工智能前沿技术在各行业的落地场景与职业发展机遇，引导学生关注技术迭代趋势，拓宽技术视野，培养持续学习意识，为后续职业发展、技能升级及终身学习奠定基础。1．人工智能前沿技术基2．2～4种前沿技术具体发展1．知识要求：掌握人工智能前沿技术的核心概念、技术特点与应用价值，了解2～4种核心前沿技术的基础认知和发展态势，明确前沿技术与基础AI技术2．能力要求：能清晰阐述核心前沿技术的应用场景3．素养要求：树立前沿技术认知思维，主动关注人2．人工智能前沿技术产1．知识要求：掌握各行业人工智能前沿技术的核心2．能力要求：能结合自身专业所在产业，识别前沿3．素养要求：培养产业视野，主动关注本专业所在3．前沿技术趋势与职业5．前沿技术应用伦理与安全1．知识要求：掌握人工智能前沿技术的发展趋势，了解前沿技术对高职相关岗位的影响，熟悉前沿技术相关入门岗位的技能要求，掌握终身学习的基础2．能力要求：能结合自身专业，预判前沿技术带来的职业机遇与挑战，能初步规划个人“AI+专业”的3．素养要求：树立终身学习意识，主动适应技术迭兼顾AI前沿技术应用与伦理安全，为职业长远发展本模块坚持立德树人、合规育人，恪守AI伦理要求，培养学生正确的价值观念、安全意识与职业素养，引导学生在岗位应用中规范使用技术、识别潜在风险、践行职业准则，养成审慎负责、规范自律的职业行为习惯，为未来从业奠定坚实素养根基。高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南基础认知与核心内涵与核心准则，了解AI应用中的常见伦理风险，熟悉不同专业群AI伦理应用重点，掌准则判断简单的AI应用伦理问题，能提出基3．素养要求：树立“科技向善、合规用智”1．知识要求：掌握人工智能安全的核心内涵私保护、知识产权保护的基础规范，了解AI数据，尊重知识产权的良好习惯，防范AI安3．职业场景AI应用职业规范与业规范，熟悉本专业群AI应用职业规范与入2．能力要求：能结合本专业岗位场景，践行AI应用职业规范，能辨析职业失范行为，能3．素养要求：树立职业责任意识，养成合规理念融入AI应用全过程，提升适配岗位的职第4章人工智能通识教育教学内容与建议高职教育以就业为导向、重实操应用、强岗课衔接，将人工智能通识教育课程体系分为通识基础型、通识技术型、通识交叉型三类，兼顾基础性与职业适配性，弱化复杂理论推导，强化实操能力与岗位素养培养，适配各专业群学生学习需求，以下为各类课程的教学基本要求及实施建议。通识基础型课程是面向学生开设的第一门人工智能通识课程，重点培养学生的人工智能基础认知、数据思维和基本应用能力，为后续学习奠定基础，适配所有专业群。建议至少修读一门本类课程，最低学分不少于2学分（32学时）。4.1.1人工智能基础与大模型应用（1）课程目标：以“案例导入、原理解析、实践操作”为逻辑主线，帮助学生系统理解人工智能的基础概念、发展历程及大模型的核心应用；强化数据思维、计算思维与智能思维，培养学生运用国产大模型工具解决日常学习、基础办公问题的基本能力，树立正确的AI应用观与伦理意识。（2）先修要求：无，面向全体高职学生开设。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：人工智能定义、发展历程、核心特征、能力边界等基础认知；大模型基础；大模型工具实操；大模型基础应用；智能体开发与应用；AI伦理与安全基础。高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南4.1.2计算思维与人工智能素养（1）课程目标：帮助学生理解计算系统的基本原理、算法与数据处理的基础方法，掌握人工智能的核心概念与基本应用；培养学生的计算思维、数据思辨能力与AI素养，能运用人工智能基础工具辅助学习与岗位基础工作，树立终身学习意识。（2）先修要求：无。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：计算系统基础；计算思维与问题求解；人工智能基础；数据思维基础（数据类型、简单数据整理与分析AI工具办公应用；智能体开发与应用。4.1.3大模型与AIGC应用（1）课程目标：聚焦实操能力培养，让学生熟练掌握2～3种主流国产大模型、AIGC生成工具的核心操作；掌握提示词工程基础，能根据不同场景设计结构化提示词，优化AI生成效果，实现文本、图像、音频等内容的规范生成；结合职业场景，培养学生运用大模型、AIGC工具和开发专用智能体解决实际问题的能力；强化合规意识，引导学生规范使用AIGC工具，尊重知识产权，杜绝虚假信息生成、抄袭剽窃等行为。（2）先修要求：无。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：主流国产大模型、AIGC工具基础认知；提示词工程基础与优化；文本生成实操；智能体开发与应用；AIGC应用合规与知识产权保护。4.1.4人工智能项目实践基础（1）课程目标：引导学生将所学AI知识、工具技能与实际场景结合，掌握人工智能项目的基本流程；培养学生的团队协作能力与问题解决能力，能分组完成简单的AI实践项目；掌握项目效果评价方法，能对AI项目成果进行简单评估、优化，培养“应用-评价-优化”的闭环思维；落实伦理安全要求，确保项目实践过程合规、成果合法，培养负责任的项目实践素养。（2）先修要求：建议先修“人工智能基础与大模型应用”“大模型与AIGC应用”。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：人工智能项目基本流程与需求分析方法；项目方案设计基础；基础AI项目实操；项目成果评估与优化方法；项目总结与反思；项目实践伦理与安全规范。通识技术型课程侧重“技术实操、技能强化”，聚焦人工智能某一具体技术领域的基础应用与实操技能，对接提示词工程师、数据标注工程师等入门智能岗位需求，培养学生的专项技术应用能力。建议至少修读一门本类课程，最低学分不少于2学分（32学时）4.2.1Python与人工智能基础（1）课程目标：掌握Python语言基本语法、数据类型与程序控制结构，理解人工智能编程的基本框架；能运用Python实现简单数据处理、AI工具辅助编程任务，培养学生基于Python的人工智能基础实操应用能力，为后续技术学习与岗位应用奠定基础。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：Python基础；Python数据处理；人工智能编程框架基础；大模型辅助编程与AICoding；实操案例。4.2.2AI数据处理与标注（1）课程目标：掌握数据处理、数据标注的核心流程与基本方法，熟悉常用数据处理与标注工具的操作；能完成职业场景中的基础数据清洗、脱敏、标注任务，培养学生的数高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南据素养与实操能力，对接数据标注工程师等入门岗位需求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：数据处理基础；数据脱敏与分类；数据标注基础；职业场景实操；数据安全与合规。4.2.3机器视觉基础与应用（1）课程目标：掌握机器视觉的基本概念、系统组成及典型应用场景，能运用机器视觉工具完成基础图像处理、目标识别任务；培养学生的跨学科思维与工程实践能力，适配智能制造、智能安防等领域基础岗位需求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，建议具备简单Python编程基础。（3）学分与学时：2学分，32学时（理论10学时，实操22学时）。（4）课程基本内容：机器视觉概述；基础图像处理；视觉识别应用（常用工具操作、图像分类任务、目标检测等行业案例实操；工具调试与问题排查。4.2.4人工智能导论（1）课程目标：建立对人工智能基本原理与演进脉络的系统认知，掌握AI核心分支如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等关键技术体系，理解人工智能在应用中涉及的伦理规范与安全风险；具备将AI技术迁移至行业场景解决实际问题的实践能力，熟练运用算法设计与Python编程技能开发智能系统，同时熟悉数据清洗、特征工程与建模分析等关键流程。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，建议具备简单Python编程基础，具备一定的高等数学与线性代数方面的数学基础。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：系统梳理人工智能的演进脉络与核心框架，涵盖AI基本概念、发展历程、三大技术支柱（算法、算力、数据以及在智能制造、智能安防、数字化管理等领域的典型应用场景与实践案例；深入解析现代信息技术的内涵与智能化发展趋势；介绍人工智能技术落地场景，通过算法优化提升产品设计效率与性能。4.2.5深度学习（1）课程目标：梳理深度学习的演进脉络，明晰其核心定义与内涵；掌握主流深度学习模型的架构逻辑与运行机理；熟悉深度学习在计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等多元领域的典型应用场景；领会深度学习训练过程中的优化算法原理与实用训练技巧；熟练掌握主流深度学习框架的操作方法与应用流程；具备设计并搭建基础深度学习模型的能力；能够运用深度学习技术开展实际问题的建模与求解；掌握深度学习模型从训练、调试到性能优化的全流程操作；具备研读、剖析深度学习领域学术文献的能力；拥有参与并完成深度学习相关项目的实操能力。（2）先修要求：具备扎实的数学基础（线性代数、概率论与微积分核心内容至少掌握一门编程语言（优先Python对机器学习的基本概念、常见算法及应用场景有初步认知。（3）学分与学时：2～3学分，32～48学时。（4）课程基本内容：深度学习的概念内涵与发展脉络；神经网络的层级结构与工作机制；卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等模型的工作机制与应用场景；TensorFlow、PyTorch等主流框架的使用方法；基于深度学习框架的神经网络模型搭建、训练与调优；图像分类、序列数据建模等任务的实操；基于GAN网络的简单图像生成；端到端项目案例剖析。通识交叉型课程侧重“专业融合、岗位落地”，以各专业核心岗位需求为背景，将人工高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南智能技术与专业深度融合，培养学生“AI+专业”的跨界应用能力，实现“通识赋能专业、专业对接岗位”。各类高校和专业可根据专业建设需求选修一门本类课程，最低学分不少于4.3.1智能制造（1）课程目标：掌握智能制造的基本概念、技术体系与发展趋势；理解工业数据采集与预处理、特征工程、机器学习与深度学习模型在制造过程中的应用原理；了解人工智能技术在质量检测、故障诊断、工艺优化、设备健康管理等制造场景中的应用方法；熟悉智能制造系统集成与边缘计算部署的基本知识；具备利用人工智能技术进行质量检测、故障诊断与工艺优化的初步能力；能够运用Python及相关工具进行工业数据的采集、预处理和简单分析；能够使用常见机器学习算法解决制造过程中的分类、回归等问题；具备智能制造系统操作、维护和简单集成的实践能力。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程；具备Python编程基础。（3）学分与学时：2～3学分，32～48学时。（4）课程基本内容：智能制造概述与发展趋势，包括智能制造的定义、内涵、技术体系、发展历程等；工业数据采集与预处理方法，涉及传感器技术、工业协议、数据清洗与特征工程；机器学习基础与应用，包括传统机器学习算法在制造过程中的应用；深度学习模型在制造业中的应用；模型训练与优化策略，模型评估与可视化分析；智能制造系统集成与边缘计算部署；智能制造典型应用案例分析。工业数据采集与预处理；机器学习算法应用实践；深度学习模型在工业视觉识别中的应用；模型评估与优化；智能制造系统搭建、调试与集成；设备数据上云和AI模型边缘端侧部署。4.3.2智慧财贸（1）课程目标：以财经商贸领域岗位智能化发展需求为导向，立足会计、金融、国际贸易、电子商务等专业群建设要求，推动人工智能技术与财贸核心业务深度融合；理解人工智能在财税、金融、数字贸易、营销、供应链等典型场景的应用逻辑与应用价值；掌握财贸领域主流人工智能工具的操作规范与应用方法，能够完成智能审核、数据可视化、风险识别、客户画像等岗位实操任务；具备人机协同处理财贸业务的专业能力，能够运用人工智能技术提升财务核算、风险管控、市场营销等工作效能；树立数据安全意识、商业伦理意识与人工智能合规应用意识，恪守财经纪律与行业执业规范。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：智慧财贸概述；AI在智能票据识别、自动记账、发票查验、税务申报辅助、财务风险预警等财税领域的应用；AI在信用评估、反欺诈识别、市场趋势分析、智能投顾辅助等金融领域的应用；AI在选品分析、流量预测、智能客服、跨境合规核验等数字贸易与电商领域的应用；AI在用户画像构建、精准营销推送、舆情监测分析等营销与运营领域的应用；财贸领域AI应用伦理与合规。4.3.3智慧服务（1）课程目标：以AI赋能公共服务与民生服务为核心，掌握AI基础概念、大模型、计算机视觉等核心技术，理解AI在政务、社区、养老、家政、人力资源等场景的应用逻辑与政策规范；具备AI工具应用、场景需求拆解、方案初步设计、风险识别与数据合规能力，能运用AI提升服务效率与质量；树立以人为本、安全合规、伦理优先的服务理念，强化数据安全、隐私保护与社会责任意识，适配智慧服务数字化转型需求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：了解AI发展脉络与核心技术，明确政务AI部署规范；能够熟练掌握AI工具使用、提示词工程、智能体开发等核心AI应用技术；掌握AI在智能问答、辅助办公、安防监控、设备运维、健康监测、预警看护、智能调度、安全监管、智能招聘、合规审核等服务行业的应用方法；在应用中能够实现数据安全、个人信息保护、算法公平性。高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南4.3.4智慧农业（1）课程目标：系统认知智慧农业的内涵、技术体系与发展趋势；掌握人工智能、物联网、大数据等技术在农业生产中的应用原理与方法；理解农业数据采集、处理与分析的基本流程，熟悉农业大数据在生产决策、资源配置中的应用价值；了解机器学习、计算机视觉等AI技术在病虫害识别、作物生长监测、产量预测等典型农业场景中的落地应用；能够运用AI工具完成农业数据的采集、清洗与基础分析；具备利用计算机视觉技术进行病虫害识别与作物长势评估的初步能力；能够设计简单的智慧农业应用方案，为从事农业智能化相关岗位工作奠定基础。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型（3）学分与学时：2学分，32学时（理论16学时，实操16学时）。（4）课程基本内容：智慧农业的内涵、技术体系与发展趋势；农业数据采集与预处理方法，农业大数据的基本特征与分析方法；机器学习、计算机视觉等AI技术在智慧农业中的典型应用场景，包括病虫害智能识别、作物生长监测、产量预测、智能灌溉与施肥决策等；农业物联网系统的基本架构与数据流；智慧农业平台与工具实操，包括农业数据可视化、图像识别模型应用等；智慧农业相关政策、标准与法规。4.3.5智慧医疗与康养（1）课程目标：以人工智能赋能医疗健康为核心，掌握AI在智能诊疗、医学影像分析、健康管理、智慧养老等场景的基础应用方法；理解人工智能技术在医疗康养领域的应用逻辑与发展趋势；具备运用AI工具进行健康数据处理、医学影像辅助识别、智能健康管理方案设计等基础实操能力；树立医疗数据安全与隐私保护意识，理解医疗AI应用中的伦理规范与合规要求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，了解基础医学常识。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：智慧医疗与康养概述，AI在医疗康养领域的发展历程与典型应用；AI辅助诊疗基础，包括医学影像智能分析、智能辅助诊断工具的基本原理与操作体验；健康数据管理，包括健康数据采集、处理与可视化分析，个人健康管理方案设计；智慧养老应用，包括智能健康监测、远程看护、智能陪伴等场景的AI工具应用；智慧康养方案设计与实操；医疗AI伦理与数据安全，包括患者隐私保护、医疗数据合规使用、算法公平性等内容。4.3.6智慧交通（1）课程目标：掌握智慧交通的基本概念、技术体系与发展趋势，理解人工智能、物联网、大数据等技术在交通感知、交通管控、出行服务等领域的典型应用；熟悉交通数据采集、处理与分析的基本方法，了解智能交通信号控制、交通流预测、智能驾驶辅助等核心技术原理；具备运用AI工具完成交通数据分析、交通场景识别等基础实操能力；树立交通数据安全与AI应用合规意识，为从事智慧交通相关岗位工作奠定基础。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，具备计算机基础操作能力。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：智慧交通的内涵、技术架构与发展趋势；交通数据类型与采集方法，包括交通流量、车辆轨迹、道路状态等多源数据的获取与预处理；AI在交通信号智能控制、交通流预测与拥堵分析中的应用原理与工具实操；计算机视觉在交通场景中的应用，包括车辆检测、交通标志识别、违章行为识别等任务；智能驾驶辅助系统的基本原理与技术认知；车路协同与智能网联的基础概念；交通大数据分析与可视化；智慧交通中的数据安全、隐私保护与AI伦理规范。4.3.7智能媒体与创意（1）课程目标：要求学生掌握智能媒体工具的基础操作、创意内容的落地制作与基础运营能力，熟悉从内容策划、智能生成、平台发布到初步商业变现的全流程；具备完成岗位常规任务、独立交付合格作品的职业能力，为就业和小微创业奠定基础；强化版权合规高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南意识，培养创意思维与团队协作能力。（3）学分与学时：2～3学分，32～48学时。（4）课程基本内容：智能媒体行业概述、核心岗位介绍、职业素养要求；图文/音视频素材的拍摄与录制、基础剪辑与调色、素材分类与版权合规管理；主流AIGC工具入门、提示词基础编写、智能工具在内容制作中的辅助应用；漫剧、短视频、图文内容等选题策划、脚本撰写、AI辅助内容优化；主流平台规则解读、账号搭建与内容发布、基础数据复盘、简单引流与粉丝维护；基础变现模式、直播电商基础流程、综合项目实训。4.3.8智慧水利（1）课程目标：掌握智慧水利的基本概念、发展现状及政策背景，理解人工智能、物联网、遥感解译等技术在水利感知、预报、预警、预演、预案中的典型应用；熟悉遥感图像识别、水文时序分析、水利大数据处理、水利设备异常检测等相关的AI方法；具备使用主流AI工具或低代码平台完成图像识别建模、水利数据智能处理与分析的实操能力，初步形成利用人工智能技术解决中小型水利实际问题的能力，为从事智慧水利相关岗位工作奠定基础。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：智慧水利的内涵、发展历程与数字孪生水利基本架构；水利数据类型与来源（水文站数据、遥感影像、视频监控等）及数据预处理方法；基于轻量级图像分类与目标检测的水利对象识别；水文时间序列的基本特征及基于机器学习的水位/流量简易预测方法；水利工程智能监测与异常检测预警方法；数字孪生流域与典型智慧水利应用系统简介；智慧水利中的数据安全、AI辅助决策可信性、伦理规范。4.3.9智慧轻工（1）课程目标：要求学生掌握轻工生产中非结构化数据的采集逻辑，理解工业视觉系统在像素级精度下的检测原理，熟悉大语言模型在创意设计中的提示词构建框架；能熟练使用工具进行高精度图像标注，能在国产智算平台部署模型；培养“数据驱动”的工程思维，树立工业数据安全与商业秘密保护意识，严守AI应用合规规范。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，具备一定Python编程基础。（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：轻工业场景感知与数据采集，轻工业传感器数据采集、数据清洗与数据预处理；智能检测模型调用与部署；AIGC驱动的创意设计与交互；AI职业伦理与安全规范。4.3.10智能电子与信息（1）课程目标：掌握电子信息技术与人工智能的基本原理、关键技术，熟悉主流AI工具在电子信息系统中的应用方法；具备利用开源框架和硬件平台进行数据采集、模型调用及边缘部署的实操能力；能够完成智能硬件的调试、维护及简单功能开发；树立良好的职业规范、安全生产意识及团队协作精神，适应区域电子信息产业智能化升级的需求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程，具备一定Python编程基（3）学分与学时：2～3学分，32～48学时。（4）课程基本内容：人工智能技术基础与电子信息技术概述，智能电子行业认知与岗位分析；以传感器为核心的多模态数据全流程处理方法，AI核心工具与模型应用；模型轻量化方法及边缘设备实操；引入企业案例的岗课赛证一体化实践；智能电子设备数据隐私保护，智能硬件安全合规与责任边界案例。4.3.11智慧文旅（1）课程目标：掌握智慧文旅的基本知识，理解人工智能、大数据、物联网技术重塑高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南文化旅游行业的新模式；培养学生利用生成式AI进行文旅内容创作、利用大数据进行智慧文旅管理以及设计智能化文旅解决方案的初步能力；培养“文旅+AI”的交叉思维，识别文旅数据应用中的隐私保护与技术伦理问题；具备文旅AI工具实操与内容创作能力，适配文旅行业智能化岗位需求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型应用”或相似课程。（3）学分与学时：2～3学分，32～48学时。（4）课程基本内容：智慧文旅概述，智慧文旅行业现状与AI驱动文旅产业升级的模式；文旅大数据与游客行为分析，常用数据分析手段和方法，文旅行业问题中的资源配置与优化方法；生成式AI与文旅内容创作，文旅辅助工具开发与营销内容生成；智慧文旅中的人工智能伦理。4.3.12智慧教育与体育（1）课程目标：能运用人工智能工具完成教学活动方案、教学课件、体育健身指导方案等教学资源的智能设计与生成；能使用人工智能体测系统完成运动轨迹捕捉、动作识别与纠偏，操作智能训练装备；能依托智能设备采集处理成长与体能数据，完成数据可视化与评估报告解读；能遵守未成年人与服务对象个人信息保护要求，辨识并防范人工智能应用中的伦理与隐私风险；能对接相关职业岗位标准，完成综合实训项目，衔接相关1+X证书考核要求。（2）先修要求：“人工智能基础与大模型（3）学分与学时：2学分，32学时。（4）课程基本内容：智慧教育与体育行业概述、岗位需求与职业素养；AI工具在教育教学领域的应用，课件、教案等教学资源辅助生成方法，教学与指导方案设计；智能设备数据采集与处理，成长数据、体能数据的采集、处理与可视化；AI体测系统操作与动作纠偏及智能训练装备中的应用；教育与体育行业中的人工智能伦理与合规；面向教育与体育专业的岗课赛证一体化实训。第5章课程教学实施建议结合高等职业教育特点，坚持素养为先、应用为本、岗课融合、理实一体原则，从课程规划、师资培训与双师队伍建设、教学资源与实训环境、产教融合与校企协同、课程思政等方面，给出人工智能通识课程教学实施建议，确保人工智能通识课程高质量实施。5.1.1分层分类课程规划坚持面向全体、兼顾差异、对接专业，构建通识基础型、通识技术型、通识交叉型三层课程体系。通识基础型课程面向全体学生，突出通用性、基础性；通识技术型课程面向专业大类，强化工具应用能力；通识交叉型课程对接行业岗位，强调场景化、岗位化应用。5.1.2模块化课程结构课程内容按基础认知、核心技术、应用实践、伦理规范四大模块组织，各模块独立成单元，便于根据专业特点、学时要求灵活调整和组合教学内容。基础认知模块涵盖人工智能基本概念、发展历程、核心要素；核心技术模块包括大模型、AIGC、数据处理、机器学习基础等主流AI应用技术；应用实践模块突出行业案例、岗位任务、实操训练；伦理规范模块强调数据安全、隐私保护、算法公平、合规应用。高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南5.1.3项目化教学模式以真实职业项目为载体，设计小型化、轻量化AI应用项目。采用项目驱动—任务分解—实操训练—成果展示—评价反馈流程，让学生在完成项目过程中掌握知识与技能，强化动手能力与问题解决能力。项目难度贴合高职学生水平，突出实用性及岗位关联性。5.1.4线上线下融合教学依托国家智慧教育平台、智慧职教平台等在线学习平台，建设微课、实操视频、虚拟仿真实验、在线练习、拓展资源，支持学生自主学习、碎片化学习。线下课堂以实操训练、案例研讨、项目指导为主，重点解决实操难点、开展互动教学、强化技能训练。充分利用在线资源，形成“线上预习—线下实操—线上巩固”闭环教学模式，提升学习效率与教学效果。5.2.1系统化培训机制建立常态化培训机制，围绕人工智能基础、大模型与AIGC应用、数据处理、伦理安全等核心模块，开展专题研修与专题培训。重点提升教师的AI通识授课能力、项目化教学设计和实施能力。针对不同专业背景的教师实施差异化培训，强化职业教育教学方法与AI应用能力的适配性，特别是AI融合专业的教学与实操指导能力。5.2.2“双师”型教师能力提升支持专任教师深入人工智能相关企业，参与项目研发、技术服务及岗位实践，提升产业实践与工程应用能力。鼓励教师考取人工智能相关职业技能等级证书，增强实操指导能力。5.2.3专兼结合教学团队聘请企业技术骨干、行业专家、资深工程师担任兼职教师，承担案例教学、实操指导、产业讲座等任务。形成由校内专任教师和企业兼职教师共同组成的教学团队，实现优势互补、能力共建。5.2.4教研交流与能力共建建立校际、校企、区域教研协作机制，开展集体备课、教学观摩、案例共享、经验交流、教学竞赛。依托职教集团、学会协会、专业联盟，共享师资资源、培训资源、案例资源等多种资源，促进教师教学能力均衡提升。5.3.1教材与数字化资源开发推广使用数字化教材、活页式讲义，内容紧跟大模型、AIGC、智能体、具身智能等新技术迭代，及时更新产业案例与岗位技能要求，实现教材内容动态调整。配套建设操作手册、实训指导书、案例库、工具包，突出实操指引，方便学生课上练习、课下自学。鼓励开发校本化特色资源，结合区域产业与专业群特点，定制适配的教学案例与实训项目。5.3.2算力与实训平台建设对接人工智能云服务企业，建设轻量化、普惠型人工智能实训平台，提供大模型调用、AIGC工具、数据集、数据处理与分析工具、在线开发环境，建设虚拟仿真实训室，模拟智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧服务等AI应用典型场景，方便学生开展实践活动。高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南5.3.3行业案例与项目资源库联合人工智能企业、行业龙头企业、学会协会，收集整理智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧文旅、智能财贸、智慧服务等领域真实案例，形成行业案例库。设计分层实训项目，基础层侧重AI工具操作，提高层侧重数据处理与AI模型调用，综合层侧重岗位应用方案设计。5.3.4实训条件保障建设人工智能实训条件，包括人工智能算力设备、高性能计算机、服务器、边缘计算终端、AI摄像头、传感器等，满足数据采集、数据处理、模型训练、模型部署、模型调用、视觉识别、内容生成、智能交互等实训需求。建立实训室管理制度、设备维护制度、数据安全制度，保障实训安全有序开展。5.4.1校企协同育人模式建立校企协同育人机制。联合人工智能企业、行业协会、龙头企业共同制定课程标准、开发教学内容、共建实训基地、共育师资队伍、共评教学质量，确保教学内容贴合产业、教学过程对接岗位。5.4.2真实项目融入教学引入企业脱敏真实项目、岗位任务、生产流程，开展真实场景、真实任务、真实标准项目化教学。让学生在完成真实任务过程中掌握工具、积累经验、提升能力，实现课堂与岗位无缝衔接。5.4.3校企资源共建共享校企共建课程、教材、案例、实训资源；共建师资培训基地、实训平台、校外实习基地；共建考核评价标准、技能竞赛标准、证书标准。企业提供技术、设备、数据、案例支持；院校提供教学、科研、人才支持，实现双向赋能、互利共赢。5.4.4校企双向交流支持教师到企业挂职锻炼、参与项目研发；邀请企业工程师入校授课、指导实训、参与评价。建立常态化交流机制，定期开展技术研讨、教学研讨、案例交流，促进产业技术与教学内容同步更新。5.5.1岗课融通以数据标注、提示词设计、模型应用、智能办公、行业AI应用等岗位需求为导向，梳理岗位核心技能清单，将岗位标准、工作流程、职业规范、安全要求融入课程内容，实现课程内容对接岗位技能、教学过程对接工作过程。5.5.2课赛衔接围绕人工智能应用、AIGC创意、数据处理、智能体开发、智能方案设计等主题，开展校级、省级技能竞赛。竞赛内容对接课程重点、岗位需求，以赛促学、以赛促练、以赛促用，提升学生实操能力、创新能力、团队协作能力。5.5.3课证融合对接人工智能应用、数据标注、提示词设计、大数据分析、数字创意等相关的职业技高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南能等级证书，将证书考核标准、实操要求融入课程教学与实训环节。学生完成课程学习后可直接参加证书考核，实现学完即考、持证上岗。5.5.4多元化评价体系建立由过程评价、成果评价、能力评价和素养评价等构成的多元化评价体系。过程评价关注课堂表现、任务完成、实训参与；成果评价关注项目报告、实操成果、作品质量；能力评价关注工具应用、问题解决、创新实践；素养评价关注伦理合规、职业规范、工匠精神。5.6.1价值引领与家国情怀融入国产人工智能技术、本土创新成果和民族产业应用案例，增强学生民族自豪感、技术自信和产业认同。引导学生树立科技报国、创新强国理想，激发服务国家战略、助力产业升级的责任感与使命感。5.6.2伦理规范与安全意识系统融入数据安全、隐私保护、算法公平、知识产权、内容合规、风险防范等内容，强化学生合规意识、责任意识、风险意识。引导学生正确使用人工智能技术，坚守法律红线和伦理底线，做到负责任、守规范、可信赖。5.6.3职业素养与工匠精神在项目实践、团队协作、案例研讨中，培养学生精益求精、严谨细致、求真务实、持续学习、沟通协作、创新实践的职业素养。引导