2025年4月26日，计算机应用教研室全体教师在化工303开展2024-2025学年第三次教研活动。

一、会议背景

教研室全体成员于2025年4月26日参加“融合创新、人工智能通识课程教材建设交流会”，听取了西安交通大学桂小林教授、同济大学杨志强教授、厦门大学林子雨副教授、中南大学刘卫国教授、武汉理工大学赵广辉教授等专家的主题报告。会议围绕AI通识课程的教学目标、内容体系、实践模式及教材建设展开研讨，现结合本院实际情况总结要点并制定实施方案。

二、“融合创新、人工智能通识课程教材建设交流会”主要内容总结

1.AI通识课程定位

·  桂小林（西安交大）：提出“计算思维+人工智能”融合模式，建议压缩传统计算机基础内容，强化大模型工具（如DeepSeek）应用，注重编程思维与AI伦理教育。

·  杨志强（同济）：主张“命令行级代码+通识科普”，降低编程门槛，以案例教学（如线性回归、图像识别）帮助学生理解AI原理。

·  林子雨（厦大）：强调“工具应用型”课程设计，以大模型（如文心一言、DeepSeek）为核心，通过零代码工具实现文生文、文生图等应用。

2.教学内容设计

·  刘卫国（中南）：建议“问题导向、应用驱动”，结合专业需求设计跨学科案例（如金融风控、智能医疗），弱化算法推导，强化实践操作。

·  赵广辉（武汉理工）：提出“师生机协作”教学模式，利用AI编程助手（如GitHub Copilot）辅助学生完成代码生成与调试。

3.   风险与挑战

·  AI工具隐私风险（如数据泄露）、学生过度依赖AI导致基础能力弱化、教学内容与专业需求脱节等问题需重点关注。

三、本院AI通识课程建设讨论

1.课程定位

·  目标群体：非计算机专业学生，学生计算机基础较弱，需注重趣味性和实用性。

·  课程目标：培养“AI思维+工具应用”能力，使学生能利用大模型解决学习、工作中的基础问题，理解AI伦理与局限性。

2.课程结构（建议1.5学分，24学时）

·  模块1：计算机基础及AI通识基础

·  模块2：AI工具实践

·  模块3：AI伦理与专业融合

此外，本次会议还提出后续工作计划：6月前完成课程大纲制定、实践平台对接。经过本次会议全体教师认可“工具应用+专业融合”课程模式，重点规避“重理论轻实践”问题，确保学生“能用、敢用、会用”AI工具。