人工智能专业-认知神经科学课程-教学大纲（参考）

“认知神经科学基础”课程教学大纲英文名称：FundamentalsofCognitiveNeuroscience课程编码：课程性质：专业选修课学分：2.0学时：32面向对象：人工智能专业考核方式：考查授课语言：中文教材及参考书：[1]栗觅主编，陈建辉副主编，杨剑，周海燕，黄佳进参编.认知神经科学基础.机械工业出版社.2025年3月[2]约翰·R·安德森著，秦裕林，程瑶，周海燕译.认知心理学及其启示.人民邮电出版社.2012年1月线上教学资源：[1]虚拟教研室信息平台，认知神经科学基础，战略性新兴领域人工智能教材体系建设虚拟教研室一、课程简介人工智能的核心在于探索认知与计算的关系，人类大脑作为处理这一关系的最高智能形式，为人工智能的发展提供了丰富的灵感源泉。《认知神经科学基础》作为一门融合认知科学、神经科学和信息科学等多领域知识的交叉学科，旨在揭示人类脑认知与计算的内在联系。本课程依据教育部最新智能科学与技术、人工智能专业及相关领域的培养目标与方案，系统讲授认知神经科学领域的基本概念与前沿发展。课程内容涵盖各种基本认知活动的脑神经机制、认知神经科学的先进技术及其在临床、工业等领域的广泛应用。通过本课程的学习，学生将全面了解认知与计算的关系，掌握跨学科的思维方式和基本技能，为未来在人工智能及相关领域的研究与实践奠定基础。二、课程地位与目标（一）课程地位：写明本课程在人才培养体系中的地位和作用。本课程面向人工智能专业学生开设的专业选修课，其地位和作用为拓展学生关于智能的知识，提高学生对人工智能理论的理解和分析能力，培养学生应用人工智能方法技术解决智能问题创造力。本课程主要为该专业毕业要求指标点（2）、（3）、（4）提供支持。毕业要求指标点（2）：掌握人类认知及其神经基础的基本概念和理论，了解相关的先进技术，能够用于解决人工智能系统设计、开发和应用中的问题。毕业要求指标点（3）：学生能针对人类认知过程及其神经活动，利用人工智能的理论和技术分析人类认知过程中的影响因素、基本规律和脑机制等，并获得有效结论。毕业要求指标点（4）：学生能够针对认知问题进行特征需求分析、选择功能模块，开展基于人工智能系统的方案设计，收集和分析数据，开展实验性研究，体现人工智能在认知科学领域的创新性。（二）课程目标1教学目标：本课程旨在帮助学生系统掌握认知神经科学的基本概念、理论体系及发展历程，深入理解感知觉、记忆、注意、语言、情绪等认知过程的基本原理及其脑机制，熟悉相关研究方法与技术；同时，培养学生运用人工智能技术分析与解决人类认知问题的能力，使其能够设计系统性实验并开展研究，融合人类智能与人工智能的视角进行综合性问题求解；此外，课程注重提升学生的科学思维、创新意识及跨学科研究能力，增强对智能本质的理解，为其未来从事专业研究或综合性设计奠定扎实基础。通过本课程学习，学生应达到能够独立运用所学知识解决实际问题，并具备开展初步科学研究的能力水平。本课程对毕业要求拆分指标点达成的支撑情况，详见表1。表1课程目标与毕业要求拆分指标点的对应关系序号课程目标毕业要求拆分指标点234…1了解认知神经科学的发展过程和研究方法●◎◎2理解和掌握人类认知过程的基本概念、原理及其脑机制●◎●3面向认知问题的人工智能系统设计和实验性研究◎●●注：●：表示有强相关关系，◎：表示有一般相关关系，⊙：表示有弱相关关系2育人目标：写明课程对培养学生的理想信念、家国情怀、民族自信、责任担当、职业素养、行为规范等育人元素，寓价值观引导于知识传授之中。本课程以立德树人为核心，将知识传授与价值观塑造相结合，致力于培养德才兼备的高素质人才。通过融入中国科学家在人工智能、认知神经科学等领域的成就与奋斗历程，引导学生树立科技报国的理想信念，增强民族自信与家国情怀。课程以案例教学为载体，强化责任担当意识、职业道德与行为规范，提升学生的创新思维与实践能力，培养其服务社会、贡献国家的使命感，实现全面发展。三、课程教学内容（一）课程教学内容分章节列出课程教学内容及对课程目标的支撑，详见表2。表2教学内容与课程目标的对应关系章节名称教学内容及重点（▲）、难点（★）课程目标（√）234…第一章概论认知神经科学的概念、研究对象（▲★）、学科特点、和发展（▲）。√√第二章脑的组成与结构大脑结构（▲）、及其他脑结构√第三章神经系统中枢神经系统（▲★）、外周神经系统√√第四章感知觉和模式识别感知觉和模式识别的基本概念和基本理论（▲★）。√√√第五章注意、记忆与语言注意的基本概念、分类（▲）和神经基础（▲★）；记忆的基本概念、分类（▲）、和神经基础（▲★）；心理语言学相关的基本概念（▲），语言理解、产生等认知过程的神经基础（▲★）。√√√第六章情绪与社会认知情绪分类（▲）、和神经基础（▲★）；社会认知的神经基础（▲★）√√√第七章认知神经科学研究方法瞳孔波技术（▲★）、脑电技术（▲★）、和磁共振成像技术（▲★）√√课程思政内容应立足课程育人目标，研究探索如何将思想政治教育贯穿教育教学，把知识传授、能力培养、价值塑造有机统一融入课堂教学，充分挖掘课程自身蕴含的思想政治教育因素，强化显性教育，细化隐性教育，促进学生坚定理想信念、价值理念、道德观念，自觉弘扬和践行社会主义核心价值观，发挥课程思想政治教育功能，列出课程教学内容及对课程育人目标的支撑，详见表3。表3教学内容与课程育人目标的对应关系教学内容思政元素思政设计目标实现途径概论：发展历程理想信念教育家国情怀与民族自信通过介绍中国科学家在认知科学、人工智能等领域的重要贡献与奋斗历程，引导学生树立科技报国的理想信念，增强民族自豪感与文化自信案例教学社会真实事件教学概论：学科特点认知过程及神经基础认知神经科学方法科学精神与职业道德创新精神与实践能力培养结合认知科学研究中的伦理问题，引导学生树立严谨求实的科学态度，培养职业道德与社会责任感，强调科研诚信与学术规范案例教学情景教学概论：研究对象认知过程及神经基础认知神经科学方法心理健康与人文关怀社会主义核心价值观融入结合情绪、记忆等认知过程的研究，引导学生关注心理健康问题，培养人文关怀意识与社会责任感，通过讨论认知科学在心理疾病治疗中的应用，帮助学生理解科学技术对人类福祉的深远意义案例教学情景教学社会真实事件教学注：0-2学分（不含2学分）课程要求至少确定1处“课程思政”典型融入点；2学分及以上课程要求至少确定2处“课程思政”典型融入点。四、教授方法与学习方法指导教授方法：1、以课堂讲授为主，系统讲授认知科学的基本概念、理论及脑机制，帮助学生构建扎实的知识框架；并结合前沿研究案例，组织课堂研讨，引导学生深入思考认知与计算的关系。2、以线下课堂为主，聚焦重点难点讲解、互动讨论；并利用线上平台提供丰富的学习资源（如视频讲座、文献资料、虚拟实验），支持学生自主学习与拓展学习。3、支持实践或实验教学，设计认知科学实验，让学生亲身体验数据采集与分析过程，加深对理论知识的理解；并结合典型案例（如脑机接口技术的应用、认知障碍疾病的辅助诊断和个性化服务），帮助学生理解理论知识在实际中的应用价值，增强学习兴趣与动力。学习方法：。1、构建知识体系与深化理解：鼓励学生围绕教学主题，梳理知识脉络，建立清晰框架，将理论与实际结合；通过提出问题并尝试解答，引导学生开展课堂讨论，深化理解，培养批判性思维与科学探究能力。2、自主学习与科研思维培养：提供学习指导，鼓励利用网络资源（如MOOCs、学术数据库）延伸学习，阅读经典文献与前沿论文，了解学科动态，培养科研思维与学术素养，为未来研究奠定基础。3、跨学科融合与实践拓展：建议将本课程与人工智能等课程结合，深化理解与应用能力；积极参与学术活动（如讲座、研讨会、竞赛），了解领域前沿，拓展视野；鼓励加入科研团队或实验室，参与相关研究项目，通过实践提升能力，培养科研素养与创新思维，为未来发展做好准备。五、教学环节及学时分配教学环节及各章节学时分配，详见表4。表4教学环节及各章节学时分配表章节名称教学内容学时分配合计讲授习题实验讨论其它1概论2132脑的组成与结构223神经系统334感知觉和模式识别6175注意、记忆与语言6176情绪和社会认知3147认知神经科学研究方法516合计27532六、考核与成绩评定课程考核以考核学生对课程目标达成为主要目的，检查学生对教学内容的掌握程度为重要内容。课程成绩一般包括平时成绩和考试成绩两部分，可视课程需要增加期中成绩和实验成绩。考核方式及成绩评定分布：写明该门课程考核环节及各环节的成绩占比，各考核环节、考核内容对毕业要求拆分指标点的支撑情况。平时成绩30%（作业等20%，其它10%），考试成绩70%。平时成绩中的作业等的20%主要是课堂作业和课外作业，主要考察学生对已学知识掌握的程度以及自主学习的能力；平时成绩中的其它10%主要反应学生的课堂表现、平时的信息接收、自我约束。成绩评定的主要依据包括：课程的出勤率、课堂的基本表现（如课堂测验、课堂互动等。考试成绩70%为对学生学习情况的全面检验。强调考核学生对基本概念、基本方法、基本理论等方面掌握的程度，及学生运用所学理论知识解决复杂问题的能力。本课程各考核环节的比重及对毕业要求拆分点的支撑情况，详见表5。表5考核方式及成绩评定分布表考核方式所占比例（%）主要考核内容及对毕业要求拆分指标点的支撑情况平时成绩30考核学生针对课程内容的掌握程度、课外扩展自主学习能力、以及利用基本概念、基本方法、基本理论进行分析和应用的能力。对应毕业要求指标点（2）和（3）。考试成绩70考核学生对课程内容的基本概念、基本方法、基本理论等方面的掌握程度，运用所学知识设计人工智能系统或实验方案的能力。对应毕业要求指标拆分点（2）、（3）和（4）。七、考核环节及质量标准本课程各考核环节及质量标准，详见表6。表6考核环节及质量标准考核方式评分标准ABCDE90～10080～8970～7960～69﹤60作业熟练掌握基本概念和理论，能灵活应用理论知识解决复杂问题较好理解基本概念和理论，应用理论知识解决问题的能力较好理解基本概念和理论，能应用理论知识解决问题基本理解基本概念和理论，具备一定的解决问题能力不满足D要求研讨参与研讨的积极性高，问题回答准确、清楚参与研讨的积极性较高，问题回答比较准确，表述比较清楚参与研讨的积极性一般，问题回答的准确性和清晰性一般参与研讨的积极性、问题回答的准确性和清晰性基本符合要求不满足D要求实验不满足D要求出勤完成课堂内、外任务的质量好完成课堂内、外任务的质量比较好完成课堂内、外任务的质量一般完成课堂内、外任务的质量基本符合要求不满