脑科学导论-课程教学大纲

脑科学导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号:课程中文名称:脑科学导论课程英文名称:IntroductiontoBrainScienceandIntelligence课程性质:专业核心课程开课学期:第3学期(大二秋季)课内学时:32学时(全部为理论学时,部分含实验演示)课外学时:32学时学分:2学分主要面向专业:人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、认知科学、心理学、生物医学工程等课程负责人:(由开课院系指定)二、先修课程本课程的先修课程包括:(1)高等数学/线性代数(理解向量、矩阵运算,用于神经编码与神经网络部分);(2)普通生物学(理解细胞基本结构与生命过程);(3)大学物理(理解电磁场、信号与系统);(4)C语言或Python程序设计基础(用于仿真实验、AI算法演示);(5)人工智能导论(理解AI基本概念,有助于第11章内容衔接)。建议学生具备:基本的神经科学常识、对生命科学与认知科学有兴趣、有一定的英文文献阅读能力。三、课程目标本课程旨在系统讲授人脑的结构与功能、脑科学的基础理论与研究方法,以及脑科学对人工智能的启发,使学生能够:【目标1(知识目标)】掌握人脑的解剖结构、神经元与突触的工作机制、感知觉与运动控制、学习与记忆、注意力与决策、语言、情绪、心智、意识等核心脑功能模块的神经基础;理解脑科学对人工智能的启发。【目标2(能力目标)】能够运用神经科学基本概念解释日常认知行为、典型脑疾病与AI模型的工作原理;具备阅读脑科学相关科普与学术文献的能力;能设计简单的神经元/认知仿真实验。【目标3(素质目标)】建立跨学科思维(脑科学+AI+认知科学);培养对前沿科学的探索兴趣;形成基于脑科学的工程伦理与科技价值观。【目标4(思政目标)】通过中国脑计划的介绍,增强科技自立自强的使命感;通过经典实验(如"看不见的大猩猩"),建立严谨求实的科学精神;通过AI与脑科学的伦理讨论,树立负责任的科技价值观。四、教学内容与教学方法本课程共11章,32学时,涵盖脑科学从基础结构到高级功能、再到AI启发的完整知识体系。各章学时分配、内容、目标对应、教学方法及思政设计如下表。教学内容所支撑的课程目标学时分配(课内)学时分配(课外)教学方法课程思政设计第1章绪论:人脑的起源、脑科学定义及历史、脑科学的研究方法(EEG/MEG/PET/fMRI/脑机接口等)、中国脑计划、脑科学与AI的联系目标1、目标2、目标433讲授+视频(CrashCourseAnatomy)+案例(中国脑计划)通过中国脑计划的介绍,增强科技自立自强的使命感;通过EEG/fMRI等技术演进,展示脑科学方法的发展第2章脑结构与组成:神经系统总论、大脑总体结构与功能、四大脑叶(额/顶/颞/枕)、Brodmann分区、关键脑结构(脑干/小脑/边缘系统)目标1、目标233讲授+3D脑拆装交互+Brodmann分区可视化通过大脑结构的精妙设计,培养敬畏自然、探索生命的科学精神第3章脑神经系统:神经元学说、神经细胞类型、神经元工作方式(动作电位)、突触传递、神经递质、神经环路、神经可塑性、概率大脑目标1、目标2、目标333讲授+神经元放电仿真+突触传递动画通过神经元结构与功能的精确性,培养严谨求实、追求真理的科学态度第4章感知觉和运动系统:视觉、听觉、嗅觉、味觉、躯体感觉、运动系统、V1→V2→V4→IT通路、SensoryHomunculus、拓扑映射目标1、目标2、目标333讲授+感觉通路动画+TED-Ed视频通过感觉器官的精妙机制,培养对生命科学的敬畏与好奇心第5章学习与记忆:学习类型、记忆类型、海马与情景记忆、LTP长时程增强、位置细胞与认知地图、记忆编码目标1、目标2、目标333讲授+海马位置细胞仿真+LTP分子机制动画通过学习与记忆的科学基础,引导学生养成科学的学习方法第6章大脑的注意与决策:选择性注意、"看不见的大猩猩"实验、鸡尾酒会效应、注意网络(定向/警惕/执行)、大脑决策机制目标1、目标2、目标433讲授+经典实验视频+案例分析通过"看不见的大猩猩"实验,培养学生严谨观察、反思自我的科学精神;破除主观自信错觉第7章大脑的语言机制:语言复杂系统、语言起源与进化、Broca区与Wernicke区、阅读加工、语义与句法加工目标1、目标222讲授+失语症案例视频通过语言能力的进化,引导学生理解人类智能的独特性第8章情绪及其神经机制:情绪理论、边缘系统、杏仁核与恐惧、情绪与认知的相互作用目标1、目标2、目标333讲授+PaulEkman表情研究+案例分析通过情绪的脑机制,引导学生理解情绪与人格的科学基础,培养健康心理与积极心态第9章脑与心智:心智的脑机制、心智理论、具身认知、自由意志、社会关系认知地图目标1、目标2、目标333讲授+哲学讨论+案例分析通过心智与自由意志的讨论,引导学生科学辩证地看待意识与决定论第10章意识:意识的主观性与客观性、意识的科学研究、全局工作空间理论、整合信息理论、意识的神经相关物(NCC)、计算机是否会有意识目标1、目标2、目标3、目标433讲授+DavidEagleman视频+哲学讨论通过意识问题的不确定性,培养学生面对未知的开放心态;讨论AI意识,引导学生思考科技伦理第11章脑科学与人工智能:MP神经元、人工神经网络、深度卷积神经网络与视觉皮层、强化学习、注意力机制、类脑计算、神经形态计算目标1、目标2、目标3、目标433讲授+3Blue1Brown视频+简单AI演示通过脑启发AI的发展史,展示中国AI学者的贡献;通过类脑计算展望,激发学生投身前沿科技的志向课内学时合计:32学时;课外学时合计:32学时;总计64学时(2学分)。五、考核方式本课程采用过程性评价与终结性评价相结合的多元化考核方式,具体如下:考核项形式与内容目的平时成绩(40%)出勤10%+课堂互动/章节习题15%+AI题库自测15%考查学习过程与持续投入期中测验(20%)第6章结束后随堂测验,选择题+简答题考查前半程核心知识掌握期末考试(40%)闭卷,涵盖全书11章,含选择/判断/填空/简答/综合分析考查综合理解与应用能力成绩评定标准:90-100优秀;80-89良好;70-79中等;60-69及格;<60不及格。过程性材料:平时作业、习题、AI题库成绩、随堂测验答卷,期末统一提交归档。六、参考教材及学习资源(一)主要参考教材:脑科学导论(二)扩展阅读:(三)在线资源:(四)学术期刊推荐:•Neuron,NatureNeuroscience,Science(神经科学方向),TrendsinCognitiveSciences,PLOSBiology•国内:《心理学报》《心理科学进展》《生物化学与生物物理进展》《中国科学:生命科学》七、课程特色与教学创新本课程在传统理论讲授基础上,全面采用数字赋能教学,具有以下特色:【★多媒体融合教学】配套电子交互教材,集成96张图、26个科普视频、98个知识节点关系、60题智能题库,并提供全程中文语音讲解(基于WebSpeechAPI),覆盖课前预习与课后复习全流程。【★智能交互与可视化】采用vis.js知识图谱展示80个核心概念与95条关系,学生可拖拽/缩放/筛选/搜索,建立结构化知识网络;抽象的脑机制(神经元放电、突触传递、LTP、海马位置细胞等)均配套3D动画或仿真。【★AI智能题库与自适应组卷】集成60道多题型题库(选择/判断/填空/简答),支持按章节、难度、题型筛选,随机抽题,自动判分并