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 2026年1月19日，《人工智能应用基础课程》组织了期末教学总结及研讨交流会，会议由人工智能系主任、课程负责人张硕老师主持，智能与数据教研室主任罗云贵老师以及骨干任课老师参会交流讨论。

 本学期课程在内容建设、实践教学、学术交流等方面实现多重迭代与突破，同时改进优化工作流程，为人工智能通识教育高质量发展奠定坚实基础。

（一）教学内容迭代升级，实现标准化全覆盖

 本学期课程采用讲义辅助教学模式，对教学内容进行系统性更新与统一规范。课程在夯实理论根基之上，紧跟当前技术发展前沿，更新迭代“大模型”、“AIGC” 等内容。同时，通过模块化教学满足不同专业学生的学习需求，确保教学内容的一致性与时效性。

（二）案例设计浅显易懂，强化知识具象化传递

 为降低AI技术学习门槛，课程对教学案例进行全面优化。例如，在讲授机器学习内容时，采用 “认水果” 等生活化场景案例辅助教学。通过模拟 “小孩学习识别水果” 的过程，展示AI模型如何基于10个苹果及其他水果的训练数据，提炼 “红+圆=苹果” 的特征规律，最终实现新水果的预测识别，将抽象的机器学习原理转化为直观易懂的实践逻辑，有效提升学生的知识接受度。

（三）实践教学创新突破，智能体赋能上机实践

 本学期采用智能体辅助上机教学模式，在实践环节中，设计了“文本生成”、“文生图”、“搭建简单智能体平台”三大实践任务。针对软工、计科、人工智能、电信等多个专业班级，定制差异化实践内容。学生通过大语言模型完成文本生成、利用AI工具实现图片创作、运用Coze平台开发基于OCR+LLM的简单文档智能问答智能体。同时，依托信科院10月校内赛智能体赛道、11月创新实践训练营智能体方向、12月蓝桥杯选拔赛智能体赛道等赛事平台，实现实践教学与学科竞赛的深度融合，提升学生的应用实战能力。

（四）学术交流搭建平台，汇聚院校智慧成果

 学院成功组织 “AIGC时代人工智能与数字素养通识课建设研讨会”，于2025年11月14日- 16日在湖北武汉举办，吸引全国50多所院校参与交流。会议邀请清华大学王生进教授、武汉大学黄如花教授、华中师范大学何秀玲教授、湖北工业大学叶志伟教授等业内知名专家出席，围绕课程建设、技术应用、素养培养等议题展开深入研讨，为通识课建设提供了多元思路与宝贵经验。

（五）反馈机制高效闭环，简化教师工作负荷

 智能体辅助教学系统实现了实践成果的自动化评估与及时反馈，构建起 “任务完整性+工作流准确性+文档问答内容合理性” 的三维评分体系。评分标准明确细化，对任务要求提交的截图、文档、智能体搭建内容三类材料，从不同角度及纬度进行评价。同时，通过优缺点精准分析，提出针对性改进建议，既为学生提供明确的提升方向，解决个性化学习需求的问题，又大幅简化教师批改工作量，提升教学管理效率。

 下一步，《人工智能应用基础》课程组将继续深化课程的改革创新，持续优化教学内容与实践体系，完善智能体辅助教学模式，充分发挥学术交流与赛事平台的协同效应，不断提升课程的实践性、创新性与前瞻性，为培养具备人工智能素养的复合型人才提供有力支撑。

                                通讯员：汪橙

审核 ：张硕