《人工智能通识（人文艺术 微课版）》教学大纲

PAGE3PAGE《人工智能通识（人文艺术微课版）》教学大纲课程中文名称：人工智能通识（人文艺术微课版）课程英文名称：GeneralCourseofArtificialIntelligence课程类别与性质：通识课（必修）总学时：48学时（其中讲课：32学时，实验、上机或课外实践：16学时）学分：3一、课程简介本课程面向人文艺术类专业学生，或者对AI感兴趣的文化创意从业者等，系统讲授人工智能的基本概念、技术原理及其在人文艺术领域的应用与影响。课程从人文视角重构AI知识体系，避开复杂公式与算法，重新定义人工智能，梳理AI从符号主义到生成式AI的发展历程，讲解机器学习、深度学习、大语言模型、AIGC多模态生成等核心技术原理，介绍AI智能体、具身智能、脑机接口等前沿形态，并探讨AI赋能人文艺术创作、研究、设计与教育的范式转换，以及AI安全治理与社会责任等伦理议题。本课程注重课程思政元素的有机融入：通过讲述中国人工智能领域的发展成就（如DeepSeek、豆包等国产大模型），激发学生的家国情怀与民族自豪感；通过分析AI伦理风险与治理措施，引导学生树立正确的科技价值观和社会责任感；通过探讨AI时代人文艺术的独特价值，培养学生的文化自信与人文精神。本课程注重理论与实践结合，不仅在理论课程中加入与人文艺术场景紧密相关的应用案例，而且通过16学时的实践环节，运用AIGC工具完成提示词工程实践、AI辅助主题可视化创作、AI辅助论文撰写、多模态作品生成等实践环节，在“做中学”中培养动手能力、创新思维与协作精神。二、课程教学目标课程目标1：通过对中国人工智能发展成就的学习，增强学生的民族自豪感与文化自信；通过AI伦理与安全治理的讨论，培养学生的科技伦理意识与社会责任感；通过AI赋能文化传承的案例分析以及AI赋能实践，引导学生理解“技术服务于人”的价值理念，树立正确的人工智能发展观，引导学生树立“科技向善”的价值理念与社会责任感。课程目标2：系统掌握人工智能的人文定义、发展简史及核心技术原理，理解机器学习、深度学习、大语言模型、AIGC多模态生成的基本概念与工作逻辑；掌握提示工程、RAG等与AI协作的核心方法；理解AI辅助人文创作、研究、设计、教育四大范式。了解AI智能体、具身智能、脑机接口等前沿技术形态；熟悉AI安全风险的分类与治理框架，理解多维度的治理措施。课程目标3：能够运用AIGC工具开展跨模态、跨学科创作实践；能够运用AI工具辅助人文艺术研究与设计；能够对AI生成内容进行批判性审视与价值判断，具有批判性思辨能力；具备在人机协同中坚守人文底线、规避伦理风险的综合素养与伦理自觉；紧跟国产大模型、多模态、智能体前沿迭代，具备人机协同、跨专业团队协作完成文化项目的综合素养。三、教学内容与教学要求（一）理论课教学内容与教学要求序号教学内容教学要求学时教学方式对应课程目标1从人文视角重新定义人工智能，剖析其四大属性（工具性、模仿性、创造性、局限性）。系统梳理AI发展简史的三阶段，以及各阶段的技术突破与文化影响。解析AI处理文本、图像、声音的“模式识别+概率预测”逻辑及其与人类感知的本质差异。探讨人文艺术学生在AI时代的四大角色与能力培养方向。辩证思考AI在文化传承与颠覆中的双重作用。掌握AI的人文定义与四大核心属性；理解AI发展脉络及各阶段的技术突破与文化影响；掌握AI处理文本、图像、声音的核心逻辑；分析运用角色定位理论思考自身发展；辩证分析AI在文化传承与颠覆中的双重作用。思政融入：通过讲述中国在生成式AI领域的突破，增强学生的民族自豪感与科技自信2课堂讲授、案例教学、分组研讨2阐释机器学习的核心逻辑，详解机器学习的一般实施步骤（问题定义、预处理、特征工程、训练评估、部署迭代）。重点讲解监督学习（分类与回归）在风格鉴定与价值预测中的应用、无监督学习（聚类与降维）在策展与文化研究中的价值挖掘，以及强化学习在交互叙事中的实践尝试。探讨机器学习固化文化偏见的风险与应对策略。掌握机器学习的相关原理；区分并了解监督/无监督/强化学习的技术要点和人文艺术领域的应用场景；辩证分析机器学习固化文化偏见的机制与规避策略。思政融入：通过讨论机器学习在文化遗产保护中的应用，引导学生认识科技守护文明的价值。4课堂讲授、类比教学（决策树分支/K近邻分类）、案例教学（书法风格鉴定/民间剪纸聚类）3阐明人工智能、机器学习与深度学习的层级关系。讲解神经网络的基本结构。重点讲解深度学习的三类核心模型：CNN卷积神经网络、GAN生成对抗网络、RNN循环神经网络。思辨深度学习是否会替代人类的学习与创造。理解人工智能、机器学习与深度学习的层级关系；掌握神经网络“输入—加权处理—输出”的基本结构；理解CNN卷积神经网络“精准捕捉局部特征”的核心逻辑；理解GAN生成对抗网络“对抗与协作”的生成逻辑；理解RNN循环神经网络“捕捉时序关联”的核心逻辑；辩证分析深度学习是否会替代人类的学习与创造。思政融入：通过分析中国学者在深度学习领域的贡献，激发学生的科学探索精神。4课堂讲授、类比教学法、思维导图（三类网络对比）、小组讨论（AI与人类创造）。4梳理大模型的定义、发展历程及其关键特性详解Transformer架构以及自注意力机制的核心思想对比BERT（双向理解）与GPT（自回归生成）的技术差异并讨论其协同关系介绍MoE混合专家模型、提示词工程与RAG技术讨论AI写作对人类表达真实性的挑战。掌握LLM定义、发展历程、关键特性及工作原理；理解自注意力机制与Transformer架构；理解BERT与GPT的技术差异与协同关系；理解MOE的设计思想，运用提示工程与RAG进行高效人机协作；辩证分析AI写作对人类表达真实性的挑战与价值。思政融入：通过介绍DeepSeek等国产大模型的崛起，增强学生对国家科技创新的认同感。6课堂讲授、案例教学、分组研讨5理解多模态生成的基本概念与技术原理。讲解文生文模型、文生图模型、音视频生成的核心能力与应用场景。深入探讨AIGC引发的创作同质化风险、模型偏见、审美茧房、版权困境及人类五大不可替代能力。掌握多模态生成的基本原理与技术演进脉络；熟练运用文生文、文生图、音视频工具；能够独立完成跨模态创作项目；批判性分析同质化风险并制定应对策略。思政融入：通过诗词可视化实践案例，引导学生用AI技术弘扬中华优秀传统文化。4任务驱动法、实践演示、案例教学、小组研讨6阐释“范式”概念及其转换机制；理解AI推动的创作/研究/设计/教育四大范式的深刻转型，创作范式（传统→工具辅助→协作共创→策展引导→愿景定义）、研究范式（细读→远读→智能）、设计范式（手工→计算机辅助→AI智能共创）、教育范式（标准化→数字化→AI个性化）；探讨AI时代的价值边界与人类责任。理解范式概念及其转换机制；掌握创作/研究/设计/教育四大范式的演进路径，并运用范式理论分析AI对自身专业的影响；辩证思考AI时代的价值边界与人类责任；思政融入：通过讨论AI时代人文艺术的不可替代性，强化学生的文化主体意识与人文精神。4课堂讲授、案例教学、分组研讨、翻转课堂7阐述智能体的定义、四大核心组件及工作流程理解具身智能的定义、核心组成（感知、规划、操控、安全）及典型应用理解脑机接口的基本原理、系统结构与发展历程辩证思考人与机器的伦理反思（创作主体性、情感真实性、意识自主性边界）。掌握智能体、具身智能、脑机接口的基本概念与核心原理，并理解AI前沿技术在艺术创作与文化传承中的典型应用；分析AI艺术中的伦理边界与主体性问题。思政融入：通过讨论脑机接口的伦理边界，引导学生思考“技术服务于人”的根本原则。6课堂讲授、视频演示、案例教学、小组研讨。8基于《全球人工智能治理倡议》明确AI安全的定义；详解三大风险分类：技术内生安全风险、技术应用安全风险、应用衍生安全风险；介绍全球三大监管体系（欧盟风险分级AI法案、美国多层级协同、中国“法律-标准-指引”三位一体）及对应治理措施，探讨“人文为核、规则为基”的共生路径。掌握AI安全的定义与三大风险分类的核心内涵，了解全球三大监管体系的内容与特点；掌握多维协同治理的核心逻辑；理解并阐述人文与规则共生的实践路径。2课堂讲授、案例教学、对比分析（三大体系对比表）、分组研讨。理论课学时总计32（二）实验课、课程设计等实践性课程实验内容与教学要求项目名称实验内容教学要求学时对应课程目标主要设备及实验环境每组人数实验属性开出要求实验一：文生文模型实践使用DeepSeek、豆包等大语言模型，完成角色设定、场景具象、步骤拆解等多轮对话实践；针对同一创作任务（如撰写艺术评论、创作诗歌），设计至少3种不同风格的提示词并比较输出差异；（1）掌握提示工程的核心原则（精准性、引导性、开放性、逻辑性）；（2）能够根据不同任务设计有针对性的提示词；（3）能对AI输出进行批判性评估与优化；（4）记录并反思人机协作中的主体性问题2课程目标1、2、3联网计算机1综合必做实验二：AI辅助办公设计AI+Word文档创造AI+Excel数据处理AI+PPT智能生成掌握运用生成式AI完成写作、标准排版与智能校对，格式规范、内容准确、无低级差错的Word文件。掌握运用AI进行数据清洗、公式计算与图表绘制的基本方法，快速生成电子报表。掌握运用AI将大纲自动转化为风格统一、满足课堂展示及竞赛的PPT。2课程目标2、3联网计算机1综合必做实验三：文生图模型实践1、选取一个主题关键词，利用文生图提示词迭代生成多种图像设计表现形式（表情包、冰箱贴等）2、校园海报精细化设计，多轮迭代。掌握文生图工具的基本操作与提示词设计方法；理解AI“语义理解→视觉生成→风格控制”的核心逻辑；能够通过迭代优化提升作品质量；体会AI辅助创作中“人类策展”的核心价值。2课程目标2、3联网计算机1综合必做实验四：音视频模型实践使用Suno、豆包等AI音乐生成工具，为非遗主题作品（或其他主题）创作配乐；使用Seedance、豆包等AI视频生成工具，根据分镜描述生成统一风格意境片段；将音乐与视频合成，利用剪映完成完整的非遗主题文化作品。掌握AI音乐生成与视频生成的基本操作；理解音视频生成“时序一致性”的核心挑战与技术演进；能够完成“文→音→视”的跨模态创作全流程。2课程目标2、3联网计算机1综合必做实验五：AI辅助设计H5小游戏游戏设计→直接生成→检验迭代设计单词连连看小游戏掌握AI驱动H5小游戏的设计逻辑与实现方法；理解自然语言输入与游戏设计的关联性。掌握从创意构思到技术实现的转化路径，理解提示词工程在交互设计中的关键作用了解“思维框架+AI协作”模式，提升AI赋能专业问题解决的能力，培养创新融合能力。2课程目标2、3联网计算机1综合必做实验六：智能体设计构建天气智能体设计专业领域热搜新闻工作流了解Coze智能体的相关概念；掌握Coze智能体平台创建智能体的一般过程，能够利用Coze创建完成简单的任务的智能体；能够在智能体中调用相关工具，实现定制化功能。2课程目标2、3联网计算机1综合必做实验七：AI辅助人文研究实践创新性主题综合作业（可选主题参考）AI赋能非遗文化AI赋能城市宣传掌握AI辅助人文研究的基本流程与方法培养“问题驱动”而非“技术驱动”的研究意识2课程目标1、2、3联网计算机1综合必做实验课学时总计16五、教学方法1.课堂讲授法：对于AI发展简史、技术原理（机器学习、深度学习、Transformer架构等）等理论性较强的内容，以教师系统讲授为主，配合图示、动画和视频辅助理解，帮助学生建立清晰的知识框架。2.案例教学法：在各章节教学中融入大量人文艺术领域的真实案例，如书法风格鉴定、诗词意境可视化、AI辅助文物修复、智能体在文化遗产保护中的应用等，使抽象技术原理与具体应用场景紧密结合。3.类比教学法：针对深度学习等抽象概念，采用生活化类比帮助学生理解——如将CNN卷积神经网络类比为“碑拓”过程，将自注意力机制类比为“意义编织”，将MOE模型类比为“专家会诊”，降低认知门槛。4.任务驱动法：在实践环节中，以“校园海报设计”“AI辅助办公设计”等具体任务为驱动，让学生在完成任务的过程中掌握AIGC工具的使用方法，实现“做中学”。5.分组研讨法：围绕“AI是否会替代人类创作”“AI写作是否会侵蚀表达真实性”“人与机器的边界在哪里”等伦理