为更好的开展人工智能导论课程教学，落实教学任务，提高教学质量，2024年10月17日在实训楼B205会议室成功组织《人工智能导论》课程组第二次集体备课。本次集体备课由信息学部王方副主任主持，组织全院各专业承担本课程教学任务的任课教师汇聚一堂，共同探讨再次确定了课程的教学目标、教学内容、章节学时安排以及结课考查方式，以期为学生提供全面、系统的人工智能教育教学工作。

集体备课研讨时，王主任提倡以“案例驱动，知识植入，计算思维，专业融合”为导向，从“知、培、用、懂”四个维度的介绍了课程的教学目标，旨在将计算思维与人工智能结合起来，培养学生的分析问题和解决问题的能力，强化学生的计算思维与人工智能技术应用能力，激发学生对人工智能领域的兴趣和探索精神，真正达到赋能教育的目的。

经过深入集体讨论，进一步确定了《人工智能导论》课程的教学内容。课程涵盖计算与计算思维、程序设计与算法、人工智能与智能计算和网络与大数据四大模块，具体内容包括计算与人工智能概述、计算系统，程序设计与算法、智能感知、机器学习、智能决策、人机交互、互联网信息处理、数据管理与大数据、数据分析等。同时，会议上结合学科特点、专业特点进行了针对性的教学内容调整，旨在为学生提供一个坚实的理论基础和实践技能，确保学生能够在实践中深化对理论知识的理解。

为了全面评估学生的学习成果，集中讨论提出了多元化的结课考查方式，包括考勤、课堂表现、平时作业、上机操作、期末报告提交。其中，考勤占5%、课堂表现占5%、平时作业占10%、上机操作占20%、期末报告提交占60%。这样的考查方式旨在鼓励学生在理论学习和实践操作中取得平衡，同时培养他们的团队合作和创新能力。

同时还强调了跨学科融合的重要性，鼓励教师将人工智能技术与各专业领域相结合，如金融、机械、教育等，以增强课程的实用性和吸引力。这种跨学科的教学方法将有助于学生更好地理解人工智能在不同领域的应用，为他们的未来职业生涯打下坚实的基础。

结语

此次《人工智能导论》集体备课讨论非常成功，标志着信息学部在人工智能教育教学领域迈出了重要的一步。后期还会定期开展集体备课，实现资源共享与整合，提高教学质量，同时通过集体备课，教师们可以共同成长，为学生提供更优质的教育。