2025年10月13日，智能与数据科学教研室聚焦教学核心环节，围绕“质量文化建设大讨论——如何上好通识必修课程《人工智能概论》”这一主题，成功召开了专题教学研讨活动。本次活动旨在深入探讨通识课程的教学质量提升路径，凝聚教学智慧，统一质量标准，以扎实举措推动教研室内部质量文化的形成与巩固。教研室全体授课教师及部分对通识教育感兴趣的专业教师参加了本次深度研讨。

活动由教研室主任主持。他开宗明义地指出，《人工智能概论》作为面向全校众多专业的通识必修课，其教学质量和效果不仅关乎学生对AI这一关键领域的认知基础，更直接影响学校复合型人才培养的广度与深度。在人工智能技术迅猛发展并深刻改变社会的今天，上好这门课责任重大、意义非凡。本次讨论正是教研室深化教学质量意识、系统性建设内部质量文化的重要一环。

研讨活动中，与会教师结合自身授课经历与学生反馈，展开了热烈而富有建设性的讨论。讨论主要围绕以下几个核心维度深入进行：

1.课程定位与目标共识： 教师们一致认为，作为通识课程，《人工智能概论》的教学核心目标在于“启蒙、拓界、育思”。即激发各专业学生对AI的兴趣，帮助他们建立基础性、框架性理解，并初步培养其智能社会的伦理意识与批判性思维，而非专注于深奥的算法推导。教学应致力于将复杂的AI技术转化为可触达、可思考、可联系的知识。

2.内容遴选与教学策略：针对课程内容“广而不深”的特点，大家探讨了如何构建“经典理论、核心应用、前沿洞察、伦理反思”四位一体的内容模块。会议强调，需精心设计教学案例，尽可能贴近不同专业学生的认知背景（如文科、理工、艺术等），采用场景化、故事化的方式阐释技术原理与应用。同时，积极利用在线资源、演示工具和轻量级交互实验，增强教学的直观性与趣味性。

3.考核评价与能力导向： 围绕如何有效评价通识课程的学习成效，教师们建议，应降低传统记忆性考核比重，更多采用小组调研报告、案例分析、伦理辩论、创意方案设计等多元化形式，重点考查学生运用AI思维分析问题的能力、跨学科联系的能力以及对技术社会影响的反思能力。

4.资源共建与师资协同：为保障教学质量的稳定与提升，会议倡议建立《人工智能概论》课程教学资源共建共享机制，包括经典案例库、多媒体素材库、习题与讨论题库等。同时，计划定期组织课程组内的集体备课与教学反思会，及时交流学情、更新内容、优化方法，形成“传帮带”协同进步的教研氛围。

5. 质量闭环与持续改进：大家强调，质量文化建设的关键在于形成“计划-实施-评估-反馈-改进”的闭环。需建立健全常态化的学生评教、同行评议、教学督导反馈机制，并将这些反馈作为课程内容调整、教学方法优化的重要依据，使质量提升成为一个动态、持续的过程。

在总结环节，教研室主任感谢各位教师的真知灼见。他强调，本次“质量文化建设大讨论”不仅是一次教研活动，更是教研室全体教师对教学初心与育人使命的一次重温与坚定。上好《人工智能概论》这门课，是时代赋予我们的责任。他要求课程组认真梳理、吸收本次讨论成果，尽快形成可执行的教学质量提升方案与规范，并将此次讨论中形成的质量意识、协作精神延伸到所有课程的建设中，真正让“学生中心、产出导向、持续改进”的质量文化在教研室落地生根。

本次专题研讨活动紧扣教学实际，讨论深入务实，有效提升了教研室全体教师对通识课程质量建设的认识和重视程度，为《人工智能概论》乃至其他课程的教学质量提升指明了方向、凝聚了合力。教研室将以此次活动为起点，持续推进内部质量文化建设，夯实育人基础，为培养具备人工智能素养的新时代人才贡献力量。

(图/文：邓瑶）初审：白勇  复审：何文孝 终审：于永彦