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编者按

2025年4月 ，高校工智教育部等九部门联合印发的何建《关于加快推进教育数字化的意见》明确提出，建设“通用+特色”高校人工智能通识课程，设人识课建设一批高校智慧课程 ，高校工智开好中小学信息科技相关课程
，何建鼓励开设人工智能特色课程。设人识课科技开挂器(免费)入口围绕如何建好、高校工智开好人工智能通识课程，何建本专刊特推出“建设人工智能通识课程”相关报道 ，设人识课敬请关注。高校工智

随着人工智能时代的何建到来 
，人工智能素养正逐渐成为全球各行业从业者的设人识课基本能力。高校作为人才培养的高校工智核心阵地 ，承担着为社会输送具备人工智能素养的何建复合型人才的重要使命 。

2025年4月 ，设人识课教育部等九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》明确提出，建设“通用+特色”高校人工智能通识课程。人工智能通识课的核心目标并非培养人工智能专业人才 ，而是装备性价比分析面向各专业学生 ，普及人工智能基础知识，培养其与人工智能协同工作的能力，使其成为“懂人工智能”的跨领域人才。

1分类分层构建课程体系

开设人工智能通识课程时，各类高校需依据学校类型与发展定位 ，实施差异化课程建设策略。研究型大学可侧重人工智能思维与创新能力的塑造
，应用型高校宜强调人工智能技术在真实场景中的落地与应用
，职业院校则应聚焦人工智能工具的使用与操作技能培养。明确的培养定位是保障通识课程实施效果的重要前提。

在课程体系设计方面 ，可借鉴国内外高校成功经验，采用模块化架构，涵盖“基础通识—学科融合—产业应用”三大板块。基础通识板块面向全校学生 ，系统介绍人工智能的基本概念 、发展历程、技术原理与社会影响；学科融合板块则应结合不同专业特点，暗区BOSS打法设计具有专业针对性的人工智能应用教学单元；产业应用板块可围绕地方主导产业和新兴领域
，引入相关人工智能实践案例 。南京大学的“1+X+Y”课程体系
、复旦大学的“AI-BEST”框架以及北京市属高校推行的“一校一品”模式 ，均为模块化课程设计的典型代表。这些模式层次清晰、模块分明 ，兼顾知识广度与深度  ，适配不同专业背景学生的学习路径。

在纵向层面，课程内容应遵循“基础理论—综合素养—前沿拓展—实践实训”四阶递进结构，系统构建学生的认知框架与方法体系 。基础理论帮助学生建立系统认知 ，综合素养强调人工智能思维与方法的培养 ，前沿拓展关注人工智能跨学科融合的最新进展，实践实训则通过案例与项目强化应用能力 。这一结构兼顾系统性与灵活性 ，适应不同基础学生的安全箱使用指南学习需求 。

鉴于人工智能技术更新迅速，课程体系应具备动态优化机制 ：一方面，定期更新前沿拓展模块，补充新技术与应用案例；另一方面 ，依据学生反馈与产业变革持续调整内容结构 ，保障课程的先进性与实用性。北京邮电大学人工智能通识课程团队开发了系统的教材
 、课件与视频资源
，并开展多轮试讲与反馈调研，持续优化内容设计与教学安排。

2设计多维融合的课程内容

人工智能通识课程不仅应传递知识，更应注重培养学生的智能素养 。课程内容应打破学科壁垒，融通多领域知识，引导学生提出问题 、解决问题，并培养创新意识与技术伦理观念 
。

课程内容设计上 ，赛季任务速通首先需要避免过度技术化 ，要实现技术认知与人文思考的有机统一。除介绍机器学习 、深度学习等关键技术外 ，还应嵌入人工智能伦理教育，系统探讨隐私保护 、算法公平
、人机协作等社会性议题 。可参考联合国教科文组织所倡导的“以人为本的智能社会公民素养”理念
，作为内容设计的重要依据。

其次，课程内容应突出学科交叉特色，通过“人工智能+专业”典型案例，展现人工智能在医学、人文、工程等不同领域的融合应用。例如
 ，面向医学专业学生介绍人工智能辅助诊断技术，暗区突围外挂举报面向人文学科学生展示自然语言处理与文化遗产数字化保护应用……同时，应紧密结合区域经济与产业特点，嵌入本土化案例 。南方科技大学“人工智能与应用”课程，整合了机器人、数字经济、传染病预测等深圳本土产业内容；深圳大学相关课程，引入DeepSeek（深度求索）相关案例，涵盖生成模型、自然语言处理 、计算机视觉等应用实践。此类案例贴近现实，增强代入感 ，也体现了高校服务地方发展的责任担当 。

最后
，在知识构成上，课程内容应涵盖人工智能基础（如核心概念与典型算法） 、编程工具及常见人工智能平台的反作弊系统漏洞使用方法，注重理论实践一体化教学 。难度上应以工具应用和案例实操为主，通过“人工智能工具使用”与“应用案例”等模块激发学生的兴趣与参与感。

3 构建以学生为中心的教学模式

传统讲授模式不利于学生开展探究和实践 ，特别是面对生成式人工智能的飞速发展，人工智能通识课程更需要尽快改变教学模式 ，通过综合运用多种教学方法，构建以学生为中心、多元互动的教学模式，提升学生的学习主动性和实践能力。

教学策略上，学校可采用“通俗理论讲授+案例直观演示+实践操作训练+真实项目驱动”的多元教学方法组合
。理论部分应通俗易懂 ，案例需贴近实际 ，如通过解析自动驾驶系统呈现人工智能决策流程；实践环节可依托低代码平台  ，帮助学生体验模型训练与部署全过程；项目驱动则鼓励学生以小组形式解决现实问题。

具体教学上，为实现人工智能通识课程“教学做合一”，外挂封号名单学校需要积极探索利用数字化技术开展实践式教学 。学生除了通过慕课等线上平台自主学习基础理论外，学校还可以通过搭建云端实训平台，支持远程实验与开发，涵盖智能体构建、RAG应用、工作流设计等任务 
，为学生提升人工智能实操技能提供途径 。

此外，学生人工智能素养与实操能力存在个体差异 ，因此 ，线下实验和项目实践中，学校还可以引入智能助教系统，及时为学生个性化学习提供精准反馈与指导
，辅助学生在实践中一步步解决问题，从而提升实操能力；同时，学校要重视“以赛促学”的效果，通过组织创新竞赛或引入典型赛事案例 
，公平游戏倡议激励学生在真实情境中应用知识、锻炼能力。

课程的落地 
，需要系统化、多层次的保障机制，就当前高校开设人工智能通识课程
，需要重点推进师资建设
、资源支持与动态评价三方面工作。师资方面，应开展面向全体教师的人工智能通识培训 ，加强对任课教师的专项能力提升 ，并推动跨学科教学团队建设，利用虚拟教研平台促进协同备课。资源方面，应建设集成化教学支持平台 ，融合实验开发、教学管理与资源共享等功能，配套建设案例库、外挂检测工具数据集等开放资源，形成贯穿课前 、课中 、课后的全流程支撑体系。评价方面，应建立多元动态评估机制 ，整合学生反馈、同行评议、专家评审及行业企业评价 ，借助大数据实现教学过程智能监测 ，形成“评估—反馈—优化”闭环 ，推动课程持续改进与质量提升。

（作者赵建华系西北师范大学兼职教授 ，詹涵舒系西北师范大学博士研究生）

来源 ： 中国教育报