职业院校面向非计算机专业的人工智能通识课程建设方案

从1946年首台电子计算机问世至今，信息技术仅用八十年便深刻重塑了人类文明进程。当办公软件与社交网络成为现代生活的基础设施，人工智能这项诞生于1956年的前沿技术，正随着算力提升、算法演进与学科交叉的深化，加速突破临界值。可以预见，人工智能终将蜕变为如同电力般无处不在的基础工具，而高职教育作为技术技能人才培养的主阵地，亟需构建面向未来的教育范式。

高职院校承载着为区域经济转型和中国式现代化输送高素质技术技能人才的历史使命。面对新一轮科技革命与产业变革，如何构建"专业+通识"双轮驱动的培养体系，系统性提升学生的人文素养、创新潜质、科学思维与数字胜任力，成为高职教育改革的必答题。相较于开设专业门槛较高的AI方向，构建覆盖全专业的AI通识课程体系，无疑是更具战略价值的破局之道。

【课程体系设计】

一、课程目标体系与思政融合

作为面向全院学生的通识必修课，本课程构建"知识-能力-素质"三位一体的目标矩阵，并将课程思政有机融入教学全链条，在传授AI知识的同时培育科学精神，在训练计算思维的过程中塑造正确价值观。

1.1 知识图谱构建

遵循认知规律构建螺旋式上升的知识体系：从AI发展简史与基础概念切入，逐步展开机器学习、深度神经网络等技术原理认知，最终延伸至AI伦理与社会影响等前沿议题。重点培养学生将AI思维迁移至专业领域的二次创新能力，构建跨学科的认知框架。

1.2 数字化工具赋能

聚焦"AI+"应用能力培养，设置智能数据处理、自动化流程设计等实践模块，使学生能运用AI工具解决专业领域实际问题。通过算法可视化教学激发探索兴趣，培养面向智能时代的持续学习力，同步强化网络安全与数据合规意识。

1.3 创新素质培育

针对智能社会对复合型人才的需求，构建"三维素质模型"：在认知维度培养批判性思维与系统分析能力，在伦理维度建立技术责任担当，在实践维度锻造跨界融合创新能力。通过项目式学习引导学生关注AI对社会公平、就业结构等现实影响，培育具有人文关怀的技术理性。

1.4 课程思政体系构建

本课程创新构建"三层四维"课程思政育人模型，将价值塑造、能力培养、知识传授有机统一，形成爱国主义情怀筑基、自主学习意识培育、创新创造精神引领的三维价值提升路径。

1）文化浸润层

立足地域文化特色，开发"AI+非遗活化""智能文旅创新"等专题模块，通过人工智能赋能传统文化创新的实景案例，构建文化认同与科技自信的双向赋能机制。设置"数字敦煌修复""方言语音合成"等实践项目，使学生在亲历人工智能文化创新的过程中，深化对中华文明传承发展的认知，自然生发文化自觉与家国情怀。

2）学习范式层

构建"人机协同"学习生态系统，通过对比机器学习中的"梯度下降"与人类学习的"试错迭代"，引导学生建立科学认知方法论。开发"AI学习伙伴"智能系统，实时追踪学习轨迹，生成个性化认知图谱，在人机协同的知识建构过程中，培育元认知能力。通过算法优化过程隐喻人生发展，塑造"韧性成长"价值观。

3）创新实践层

设计"未来挑战实验室"跨专业学习场景，设置如"智慧养老方案优化""碳中和路径推演"等开放命题。引导学生运用生成式AI、数字孪生等工具构建解决方案，在跨学科协同创新中培养系统思维。引入技术伦理沙盒机制，在虚拟场景中预判AI应用的伦理风险，塑造科技向善的责任意识。建立"创新护照"制度，记录学生从问题定义到原型验证的完整创新历程。

4）目标协同机制

知识目标构建认知框架，能力目标形成实践工具，素质目标实现价值升华，三者呈现"基石-支柱-穹顶"的立体结构。课程思政作为价值引领主轴，贯穿教学全链条：在知识传授中融入科学史教育，在能力训练中植入工程伦理，在素质培育中强化家国情怀。建立动态调整机制，针对不同专业特点定制思政映射表，如机电专业侧重"智能制造伦理"，经管专业强化"数据治理责任"，实现价值引导与专业成长的同频共振。

二、课程内容设计：基础性、前瞻性和自主探索的平衡

人工智能通识课程的受众基础差异较大，课程内容需兼顾基础性、通俗性与前瞻性，同时注重导学性与实践性，鼓励学生自主探索。课程总课时建议为64学时，内容模块需层次分明且有机融合，理论讲授与应用案例、前沿热点相结合，形成"理论-应用-探索"的递进式学习路径。

2.1 通识理论与基础应用的融合设计

作为课程的基石，理论部分应选择基础性、广泛性、通俗性的内容，涵盖人工智能的定义、发展史、基本概念与原理，包括机器学习、自然语言处理、知识图谱、语音识别、机器视觉、生物特征识别等核心技术领域。同时，课程需结合生活中的常见AI产品（如语音助手、图像识别应用等）进行案例化教学，帮助学生将抽象理论转化为直观认知。

基础应用部分应以案例驱动为核心，围绕人工智能技术在智慧农业、智能安防、智慧金融、智慧医疗、智能教育、智能交通、智能家居等领域的实际应用展开。通过具体案例分析，引导学生理解技术背后的理论逻辑与问题解决策略，培养学生的应用意识与技术敏感度。

2.2 前沿热点与工具平台的实践探索

人工智能技术迭代迅速，课程需紧跟技术前沿，通过引入业界头条新闻、新技术突破、创新融合案例以及国内外研发进展，激发学生对技术趋势的敏锐感知。同时，课程应注重实践性，选择适合通识教育的AI工具平台，如文心一言、New Bin9、通义千问等大模型，引导学生进行问题解答、文案创作、AI绘画等基础操作，并尝试将模型应用于专业问题的解决，促进专业知识的深度理解与迁移应用。

2.3 跨专业融合的层次化实施

鉴于课程受众专业背景的多样性，跨专业融合内容需遵循"由宽到窄、由浅入深"的原则，分阶段、梯度化推进：

初期阶段（粗粒度融合）

以学校特色学科大类为依据，设计通用性强、覆盖面广的跨学科内容，帮助学生建立人工智能与专业领域的初步关联。

中期阶段（中粒度融合）

随着课程师资与教学案例的积累，逐步深入到具体学科领域，结合专业特点设计更具针对性的融合内容，强化技术与专业的结合点。

高级阶段（个性化定制）

理想状态下，根据授课班级的专业特点与学生学情，定制个性化融合方案，实现人工智能技术与专业课程的深度嵌入，为学生提供精准的学习支持。

通过层次化的跨专业融合设计，课程既能满足不同专业学生的基础需求，又能激发学生的专业兴趣与创新潜力，为未来技术应用与职业发展奠定坚实基础。

三、课程实施与考核

课程实施遵循"学生中心、目标导向、问题驱动"原则，构建"探究式学习-协作化实践-发展性评价"的立体化培养体系。采用线上线下混合教学模式，强化启发式、案例式、项目式教学方法，同步引入校企双师协同机制，构建"理论奠基-实践赋能-价值塑造"的全链条实施路径。

3.1 智能教学环境与师资能力建设

3.1.1 智能化教学硬件生态构建

打造 "沉浸式 + 体验式" 教学场景：

l 智慧教室系统：配置 AI 教学终端、交互大屏、智能分组研讨设备，实现课堂数据实时采集与学情动态诊断；

l 实验实训平台：部署轻量化 AI 工具包（如 AI 绘图、智能问答系统），配套虚拟仿真实验环境，支持学生进行无代码化技术应用探索；

l 资源共享平台：搭建校本 AI 案例库，整合行业前沿视频、企业实践录播、开源数据集，形成立体化资源矩阵。

硬件建设坚持 "教学即应用案例" 理念，通过智能设备的常态化使用，让学生在亲身体验中理解 AI 技术的教育应用逻辑，强化 "技术服务学习" 的认知。

3.1.2 跨学科师资能力进阶培养

构建 "基础培训 - 专项提升 - 实践赋能" 三级师资培养体系：

通过 "校内协同 + 校外联动" 机制，打造既懂学科特性又具 AI 思维的 "双师型" 教学团队，为课程融合提供师资保障。

3.2 梯度化课程融合实施路径

建立 "三阶递进式" 课程实施模型，实现从学科大类到专业个体的精准适配：

第一阶段：粗粒度学科群融合（松散耦合）

· 实施范围：面向全校通识教育，按工科、文科、商科大类组织教学

· 教学形式：大班模块化授课，每模块嵌入 2-3 个跨学科通用案例（如 "AI + 文化传播" 案例适配文商专业）

· 师资配置：计算机背景教师为主，联合基础课教师进行协同备课

· 核心目标：建立 AI 技术认知框架，培养跨学科问题意识

第二阶段：中粒度专业类融合（一般耦合）

· 实施范围：按二级学科（如计算机类、经管类、教育类）分组教学

· 教学形式：小班研讨 + 项目制学习，开发学科专属案例（如教育类专业增设 "智能教学系统设计" 微项目）

· 师资配置：组建 "计算机教师 + 学科骨干教师" 双师团队，实施交叉备课

· 核心目标：掌握 AI 工具专业应用方法，形成学科融合思维

第三阶段：细粒度个性化融合（紧密耦合）

· 实施范围：针对特定专业班级（如数据科学与大数据技术班、英语师范班）

· 教学形式：定制化课程 + 导师制指导，开展 "AI + 专业" 创新实践（如外语专业开发 "跨文化 AI 对话伦理" 专题）

· 师资配置：校企双师联合授课，配备专业导师进行个性化指导

· 核心目标：解决专业领域实际问题，培养跨界创新能力

各阶段通过动态调整案例库、灵活组合教学模块，实现 "通识共性" 与 "专业个性" 的有机统一。

3.3 多元立体化考核评价体系

秉持 "能力导向、全程评价、价值引领" 理念，构建 "三维度四形态" 考核体系：

3.3.1 考核维度与内容设计

· 知识建构维度：通识理论（AI 发展脉络、核心技术原理）、伦理规范（技术安全、算法公平）

· 能力发展维度：工具应用（大模型操作熟练度）、问题解决（跨学科案例分析能力）、创新思维（开放式场景方案设计）

· 价值塑造维度：家国情怀（AI 技术应用中的社会责任感）、科学精神（技术探索的严谨性）、协作能力（小组项目完成质量）

3.3.2 考核形态与实施方式

3.3.3 考核实施原则

· 动态适配：基础阶段侧重理论掌握与工具应用，高阶阶段强化创新实践与价值体现

· 多元参与：引入企业工程师、思政教师参与考核，确保专业能力与价值导向双达标

· 持续改进：建立考核结果反馈机制，每学期末召开校企生三方座谈会，动态优化课程目标与实施路径

通过立体化考核体系，全面评估学生在知识习得、能力提升、价值塑造三方面的进阶成效，形成 "以评促学、以评促教" 的良性循环。