共商教学新范式，共建AI通识课——《人工智能通识与应用》课程与数字教材建设研讨会
2025年9月22日，计算机基础教研室在学院图书馆四楼会议室开展2025-2026学年第二次教研活动——关于《人工智能通识与应用》课程及数字教材建设研讨。
一、会议背景与目的
本次会议特邀计算机工程系刘延华主任、福州大学人工智能领域专家柯逍教授莅临指导，旨在围绕课程定位、内容体系及数字教材建设进行深入研讨，确保课程内容的前沿性、实用性与教学效果的高效性，为打造高质量通识“金课”奠定基础。
二、课程基本情况汇报
课程负责人就《人工智能通识与应用》课程的筹备情况向与会专家和老师作了详细汇报，主要内容包括：
课程定位：明确本课程为通识教育课程，核心目标是拓宽非计算机专业学生的技术视野，培养其AI应用能力与素养。
内容架构：课程采用“理论+实践”融合模式。理论部分（10学时）涵盖计算机基础、网络及人工智能概论；实践部分（14学时）重点聚焦AIGC应用、AI搜索、智能体构建及WPS AI智能办公等核心技能，强调学以致用。
现有基础：已完成教学大纲、教学进度表、课件及实验设计的编制工作。
三、现有教材分析评估
课程团队对三本主流教材进行了深入调研与分析，并向专家汇报了分析结果：
《人工智能通识教程》（林子雨著）：
l 优势：知识体系完整，由浅入深，教学适配性高，官网教辅资源丰富。其突出特色在于内容全面，视野开阔，并具有强烈的国产化与本土意识，大量引入国内AI产品案例与国家战略解读。
l 适用性：非常适合作为本课程的主要参考教材或基础理论部分的教学蓝本。
《人工智能与创新》（赵宏著）：
l 优势：采用独特的5E教学模型和项目驱动的案例设计，案例库前沿、跨学科特色鲜明，实操指导性强，如同一本实验指导手册。
l 适用性：其案例和项目设计可作为本课程实践环节的重要补充与灵感来源，特别适用于激发学生的创新实践兴趣。
《大学计算机与人工智能》（蒋加伏等著）：
l 优势：通识定位精准，难度梯度设计合理，采用模块化三层递进结构，教学灵活性高。内容上注重“人工智能+”的跨学科应用，与应用型人才培养目标契合度高。
l 适用性：可作为课程结构设计的良好借鉴，其模块化思想有助于教师根据学时灵活组织教学内容。
四、数字教材建设方案探讨
课程团队提出了未来数字教材建设的初步构想，旨在突破传统纸质教材的局限：
形态创新：提议在未来教材中嵌入交互式AI组件（如可运行代码、模型演示）、升级高清微课视频，实现“概念-动手-反馈”的闭环学习体验。
内容创新：探索利用AI技术实现个性化学习路径推荐，并设计跨学科项目式案例（如AI+金融、AI+艺术、AI+医疗），凸显应用型特色。
生态创新：构想搭建共建共享资源库平台，并积极推动产教融合，引入企业真实项目与数据集，丰富教学实践场景。
五、专家指导与研讨意见
在听取汇报后，柯逍教授对课程团队的准备工作给予了充分肯定，并提出了以下宝贵建议：
l 关于课程定位与内容：柯教授强调，通识课的核心在于“激发兴趣、培养思维、提升素养”，而非深究技术原理。建议在理论部分进一步“减负”，将核心概念以更生动、直观的方式呈现；在实践部分，应确保所有实验环境的高度易用性和稳定性，降低非计算机专业学生的学习门槛。
l 关于教材选型：柯教授认为，三本教材各有千秋，建议不局限于单一教材，可采取“主教材+案例库”的模式。例如，以结构清晰、资源丰富的林子雨教材为理论主线，同时大量汲取赵宏教材中的前沿案例和蒋加伏教材的模块化应用专题，形成一套复合式的教学资源包。
l 关于数字教材建设：柯教授对此构想表示赞赏，认为这是未来教育的发展方向。同时建议分步实施，小步快跑。初期可先重点建设微课视频库和跨学科案例集，交互组件的开发可与专业公司合作或利用现有成熟平台，避免技术风险。强调数字教材的核心是“内容为王”，应确保其科学性和教学有效性。
本次研讨会明确了课程建设方向，凝聚了共识，取得了圆满成功。与会教师均表示将积极投入后续工作，全力保障《人工智能通识与应用》课程的高质量开设。