《生成式AI工具与项目实践》课程标准

《生成式AI工具与项目实践》课程标准课程名称：生成式AI工具与项目实践课程代码:XXXXX适用专业:高职所有专业课程类型:通识基础总学时：54讲课学时：24实验学时：20学分：2一、课程概述(一)课程的地位和作用本课程是面向人工智能通识教育的核心课程，属于应用型基础课程，既适用于高校理工医农文等各专业的人工智能通识教育，也可作为人工智能初学者的入门培训课程。在人工智能技术飞速发展的时代背景下，本课程具有不可替代的重要地位。从专业价值来看，课程立足于人工智能时代前沿，以培养具备AI素养的应用型人才为核心目标，打破传统技术类课程的深度局限，注重构建完整的人工智能知识框架，培养学生的人工智能思维方式，拓宽知识视野，为后续专业学习或职业发展奠定坚实的AI基础。对于理工科专业学生，本课程能帮助其理解AI技术的底层逻辑，为后续深入学习AI算法、模型开发等专业课程搭建桥梁；对于文科类专业学生，课程则聚焦于AI工具的实际应用，使其能够利用AI提升内容创作、数据分析等工作效率，实现“人工智能+”的跨学科融合。从社会需求角度而言，随着生成式AI技术在各行业的广泛渗透，市场对具备AI应用能力的复合型人才需求呈爆发式增长。据《2026年人工智能人才就业市场报告》显示，国内AI相关岗位招聘量年增长率超过40%，其中80%以上的岗位要求求职者具备生成式AI工具的使用能力。本课程通过系统的理论教学与项目实践，能够有效填补市场人才缺口，帮助学生掌握符合行业需求的核心技能，提升就业竞争力。（二）课程设计思路本课程以“理论筑基、实践赋能、素养提升”为核心设计思路，采用“分层递进、项目贯穿”的教学模式，构建“知识-技能-素养”三位一体的培养体系。首先，课程遵循“从基础到应用”的认知规律，分层递进设计教学内容。第一阶段为AI基础认知模块，通过讲解生成式AI的发展历程、核心技术原理，帮助学生建立完整的AI知识框架；第二阶段为工具技能模块，围绕文本、图像、视频、代码等多模态应用场景，系统教授主流AI工具的操作方法与提示词设计技巧；第三阶段为综合实践模块，通过跨学科项目实战，引导学生将AI技术与专业知识结合，提升解决实际问题的能力。其次，课程以项目式教学为核心，将真实行业案例贯穿教学全过程。课程设计了“奶茶新品推广全流程AI解决方案”“AI辅助编程开发校园管理系统”“AI生成式内容创作与运营”等多个典型项目，学生在完成项目的过程中，需要综合运用文本生成、图像设计、视频制作、智能办公等多模块知识，实现“学中做、做中学”的深度融合。例如在奶茶新品推广项目中，学生需要使用ChatGPT完成市场调研分析与文案创作，利用MidJourney设计产品包装与宣传海报，通过Runway制作推广短视频，最终形成完整的营销方案，全面锻炼其综合应用能力。此外，课程注重“技术+素养”的双重培养，将AI伦理教育融入教学各环节。通过案例分析、小组讨论等形式，引导学生思考AI技术的社会价值、潜在风险与责任边界，培养学生的伦理意识与社会责任感，使其能够在未来的学习与工作中，合理、合规地运用AI技术创造价值。二、培养目标（一）总体目标通过本课程的学习，使学生全面掌握生成式AI的基础理论、核心技术与应用方法，熟练运用主流AI工具完成多模态内容创作与效率提升任务；培养学生的AI思维方式与创新能力，树立正确的人工智能伦理观；最终使学生成为具备AI素养的复合型人才，能够在各行业领域中灵活运用AI技术解决实际问题，适应“人工智能+”时代的职业发展需求。（二）具体目标1、知识体系目标基础理论知识：理解生成式AI的定义、发展历程与核心技术原理，掌握大语言模型、扩散模型、Transformer架构等关键技术的基本逻辑；了解生成式AI与传统AI技术的区别，熟悉AI技术的发展趋势与应用前景。多模态应用知识：掌握文本生成、图像生成、视频生成、代码生成等多模态AI应用的技术特点与适用场景；了解不同类型AI工具的功能特性、优势与局限性，能够根据任务需求选择合适的工具。伦理规范知识：熟悉人工智能伦理规范与行业准则，理解AI技术的社会价值、潜在风险与责任边界；掌握AI内容创作的版权规范，了解AI技术在数据隐私、算法偏见等方面的伦理问题。本地部署知识：了解AI模型本地部署的基本流程与技术要求，掌握轻量级AI模型的部署方法，理解本地部署与云端服务的区别及适用场景。2、能力目标工具操作能力：能够熟练使用ChatGPT、MidJourney、Runway、GitHubCopilot等主流生成式AI工具，独立完成文本写作、创意设计、视频制作、代码开发等任务；掌握工具的高级功能与操作技巧，能够根据任务需求进行个性化设置。提示词设计能力：掌握提示词工程的设计方法与优化技巧，能够根据不同场景设计精准、高效的提示词，提升AI生成内容的质量与针对性；学会运用角色设定、参数控制、迭代优化等方法，引导AI输出符合需求的专业内容。综合应用能力：能够运用AI技术解决实际工作中的具体问题，例如使用AI辅助完成市场调研、数据分析、文档处理等办公任务；能够结合专业知识，设计跨学科AI解决方案，实现“人工智能+”的融合应用。创新实践能力：具备运用AI技术进行创意创作的能力，能够通过AI工具拓展思维边界，生成具有创新性的内容与方案；能够在项目实践中发现问题、分析问题并解决问题，提升自主学习与探索能力。3、素质目标AI思维素养：培养学生的人工智能思维方式，使其能够从AI技术的角度思考问题，理解AI技术对行业变革的影响；具备主动学习AI新技术、新工具的意识，能够适应AI技术的快速发展。伦理道德素养：树立正确的AI伦理观，能够自觉遵守AI技术应用的伦理规范与法律法规；具备社会责任感，能够理性看待AI技术的发展，积极参与AI技术的良性应用与推广。团队协作素养：在项目实践中培养团队协作精神，能够与不同专业背景的同学有效沟通、分工协作，共同完成复杂项目任务；提升表达能力与沟通能力，能够清晰阐述AI解决方案的思路与成果。终身学习素养：认识到AI技术的快速发展特性，建立终身学习的意识与习惯；掌握自主学习AI新技术的方法，能够通过官方文档、社区论坛、在线课程等渠道持续提升AI应用能力。三、课程教学内容（一）课程教学安排内容排序、要求及学时分配见下表:课程主要内容学时重点、难点知识、能力、素质要求教学方式(教学方法、教学手段)教学场地项目1生成式AI初体验与基础认知任务1：AI的第一次对话-DeepSeek快速体验6重点：AI的第一次对话-DeepSeek快速体验；AIGC的起源与发展历程。难点：大语言模型与生成原理概述；AI时代的伦理与安全。理解对话式AI、AIGC、大语言模型的核心概念，掌握生成式AI的基础理论知识；熟悉DeepSeekAI工具的注册、登录、对话交互、结果修改与重新生成等完整操作流程；了解AIGC的发展历程、大语言模型的技术原理与生成机制，知晓AI伦理与安全的核心要点。讲授与实操理实体化教室任务2：AIGC的起源与发展历程讲授与实操理实体化教室任务3：大语言模型与生成原理概述讲授与实操理实体化教室任务4：AI时代的伦理与安全讲授与实操理实体化教室项目2提示词工程与设计优化任务1：提示词基础概念与要素解析66重点：提示词基础概念与要素解析；通用提示词设计原则与方法。难点：不同场景下的提示词应用；提示词优化与迭代实践。理解提示词的核心概念与作用，掌握六大构成要素；熟悉提示词设计的四大原则（精准具体、要素完整、逻辑清晰、简洁高效）；掌握三种通用设计方法（指令拆分法、场景代入法、约束强化法）；理解不同场景下的提示词编写策略与优化逻辑。讲授与实操理实体化教室任务2：通用提示词设计原则与方法讲授与实操理实体化教室任务3：不同场景下的提示词应用讲授与实操理实体化教室任务4：提示词优化与迭代实践讲授与实操理实体化教室项目3文本生成与智能写作任务1：DeepSeek注册与核心功能详解6重点：DeepSeek注册与核心功能详解；多场景AI写作实践（学术/创意/商务）。难点：写作内容优化与人机协作技巧；跨专业文本生成综合实践。掌握DeepSeek核心功能模块及应用场景，能熟练认知其界面布局；理解提示词核心构成与设计原则，掌握不同场景提示词撰写技巧；掌握AI生成内容常见问题、ACT优化法则及人机协作核心要点。讲授与实操理实体化教室任务2：多场景AI写作实践（学术/创意/商务）讲授与实操理实体化教室任务3：写作内容优化与人机协作技巧讲授与实操理实体化教室任务4：跨专业文本生成综合实践讲授与实操理实体化教室项目4图像生成与创意设计任务1：图像生成AIGC工具介绍6重点：图像生成AIGC工具介绍；提示词设计与风格控制。难点：教学与创意场景中的图像创作实践；多学科视觉内容创作案例。掌握主流国产AIGC图像生成工具的基础定位、功能特性与适用场景，明晰不同工具的差异化优势与选型逻辑；理解AI绘图提示词的基础定义、创作原则与标准化万能结构，掌握正向提示词与负面提示词的创作逻辑；熟知AI图像创作的常见问题、优化策略与系列化角色一致性控制的关键方法，了解AI创作的版权规范与使用准则。讲授与实操理实体化教室任务2：提示词设计与风格控制讲授与实操理实体化教室任务3：教学与创意场景中的图像创作实践讲授与实操理实体化教室任务4：多学科视觉内容创作案例讲授与实操理实体化教室项目5视频生成与动态内容创作任务1：视频生成AIGC工具介绍6重点：视频生成AIGC工具介绍；从脚本到视频的自动化生成流程。难点：教育宣传与短视频创作案例；跨媒体内容整合创作。了解国产AI视频工具的分类、原理与选型逻辑；理解并实践从脚本到成片的AI视频自动化生成流程；学习围绕同一主题，产出系列化、多形态视觉作品的方法。讲授与实操理实体化教室任务2：从脚本到视频的自动化生成流程讲授与实操理实体化教室任务3：教育宣传与短视频创作案例讲授与实操理实体化教室任务4：跨媒体内容整合创作讲授与实操理实体化教室项目6智能办公与效率提升任务1：AI办公助手应用全景6重点：AI办公助手应用全景；智能文档处理与报告生成。难点：PPT设计与数据可视化自动化；个性化办公效率方案设计。认知AI办公新范式，熟悉国产主流AI办公工具的核心功能与各类办公适用场景；掌握AI提示词撰写、智能文档、数据可视化、智能PPT的基础理论知识；熟练掌握WPSAI实操技能与办公方案设计四步法，具备自主优化办公流程的能力。讲授与实操理实体化教室任务2：智能文档处理与报告生成讲授与实操理实体化教室任务3：PPT设计与数据可视化自动化讲授与实操理实体化教室任务4：个性化办公效率方案设计讲授与实操理实体化教室项目7代码生成与AI编程任务1：AI编程助手功能详解6重点：AI编程助手功能详解；代码自动生成与错误调试。难点：项目开发中的AI辅助编程；不同专业背景的编程实践。了解对话式、补全式、Agent式三类AI编程助手的定义、特点与能力边界，掌握不同工具的适用场景与选型逻辑；理解Cline的Plan模式与Act模式的工作机制，掌握diff审查与人工确认的协作原则；掌握AI辅助编程提示词的基本构成要素，了解多文件项目开发与自动报错修复的基础流程。讲授与实操理实体化教室任务2：代码自动生成与错误调试讲授与实操理实体化教室任务3：项目开发中的AI辅助编程讲授与实操理实体化教室任务4：不同专业背景的编程实践讲授与实操理实体化教室项目8AI模型本地部署——以DeepSeek为例任务1：环境配置与模型加载6重点：（1）环境配置与模型加载；本地推理与交互实践。难点：模型微调基础与实践；个性化应用开发拓展。理解本地部署与云端部署的区别及各自适用场景，了解不同主流本地部署方案的特点与选型依据；掌握模型参数量、量化、上下文长度等核心概念，理解参数规模与模型能力之间的内在关系；理解模型微调的基本原理与LoRA（低秩自适应）的核心思想，知晓其适用范围与局限；了解检索增强生成（RAG）的基本思路，以及零代码工具与代码化工具在应用开发中的差异。讲授与实操理实体化教室任务2：本地推理与交互实践讲授与实操理实体化教室任务3：模型微调基础与实践讲授与实操理实体化教室任务4：个性化应用开发拓展讲授与实操理实体化教室项目9跨学科综合项目实战任务1：各专业真实问题场景分析重点：各专业真实问题场景分析；AI辅助解决方案设计。难点：项目实施与迭代优化；成果展示与总结反思。理解跨学科AI应用场景的常见类型，掌握判断一个具体选题是否具备可行性的思路；掌握从需求拆解到工具链匹配的设计方法，理解多工具协同工作流程中的衔接逻辑；了解一个综合项目从内容生成到数据处理的阶段划分，理解迭代优化在项目推进中的作用；掌握项目复盘与成果汇报的基本方法，理性认识AI在不同任务类型中的能力边界。讲授与实操理实体化教室任务2：AI辅助解决方案设计讲授与实操理实体化教室任务3：项目实施与迭代优化讲授与实操理实体化教室任务4：成果展示与总结反思讲授与实操理实体化教室四、课程实施建议（一）教学方法采用项目式教学法，将课程内容分解为多个实践项目，以任务驱动学生学习；结合案例教学、演示教学、小组讨论等方法，提升教学趣味性与互动性；注重理论与实践结合，每章节设置实训操作环节，确保学生掌握实操技能。（二）教学资源依托《生成式AI工具与项目实践》教材，配套提供实训指导手册、在线教学视频、AI工具操作指南等资源；搭建线上教学平台，提供项目案例、作业提