《计算思维与人工智能基础》课程质量标准

《计算与人工智能概论》课程思政教学案例一、课程目标1. 从计算思维的角度培养学生掌握问题求解的专业能力。

2. 引导学生理解人工智能的基本概念、技术及其应用领域。

3. 融入思政教育，培养学生的社会责任感、伦理意识和创新精神。

二、课程内容与设计1. 计算思维与算法基础：通过问题求解案例教学，培养学生从问题到算法再到程序的系统求解模式。

2. 人工智能概论：介绍人工智能的发展历程、现状和未来趋势，激发学生对该领域的兴趣。

3. 伦理与社会责任：通过讨论人工智能的伦理问题，引导学生思考技术背后的社会责任。

4. 创新与实践：鼓励学生参与多学科项目实践，培养创新思维和应用能力。

三、思政元素融入点1. 爱国精神培养：从计算发展历程和学科前沿的重要人物贡献中挖掘思政元素，激发学生的爱国精神。

2. 社会责任感引导：通过案例分析和讨论，使学生理解人工智能技术的社会影响，培养社会责任感。

3. 伦理道德教育：深入探讨人工智能的伦理问题，引导学生树立正确的科技伦理观念。

4. 创新精神激发：结合人工智能领域的创新案例，鼓励学生勇于探索、敢于创新。

四、教学方法与手段1. 线上线下混合教学：利用线上资源丰富教学内容，线下课堂进行深入讨论和实践操作。

2. 案例教学：通过具体案例引导学生分析问题、设计算法并模拟执行。

3. 小组讨论与汇报：鼓励学生分组讨论人工智能的伦理、社会影响等话题，并上台汇报成果。

4. 项目实践：组织学生参与多学科交叉的项目实践，培养实际应用能力。

五、课程实施效果与反馈1. 学生通过课程学习，不仅掌握了计算与人工智能的基础知识，还培养了系统求解问题的能力。

2. 学生在思政教育中提升了社会责任感、伦理意识和创新精神。

3. 课程获得了学生的广泛好评，他们表示在课程中学到了很多实用的知识和技能。

4. 通过项目实践，学生增强了团队合作和实际应用能力，为今后的学习和工作打下了坚实基础。

综上所述，《计算与人工智能概论》课程通过巧妙地融入思政元素，不仅传授了专业知识，还成功地引导了学生树立正确的价值观和伦理观念，培养了他们的社会责任感和创新精神。

系统的重要工具。
• 1969年成立的国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI）则是人工智能发展史上的重要里程碑，其标志着人工 智能这门学科已经得到了世界的认可，掀起了人工智能发展的第一个高峰。
2.1 知识表示
⑴ 知识表示的概念 • 知识表示(knowledge representation)是把人类知识形式化或模型化，本质上就是
对知识的一种描述或约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
• 无论是对问题或任务的描述，还是对经验的表示以及推理决策，都离不开知识，但 知识需要用适当的模式表示出来才可存储到计算机中。所以，研究知识表示方式是 人工智能研究的一个重要任务。
1.3 人工智能的主流研究学派
⑵ 连接主义 • 连接主义（Connectionism）又称为自下而上方法，是在人脑神经元及其相互连接
成网的启示下，通过许多人工神经元间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟， 它属于非符号处理范畴，是近年较为热门的一种人工智能学派。 • 这一学派的研究者认为，人类一切智能活动的基础是大脑，因此搞清楚大脑神经元 及其连接机制和信息处理的过程，方可揭示人类智能的奥秘，进而真正实现人类智 能在机器上的模拟。
2.1 知识表示
⑵ 知识表示的方法 • 目前的知识表示方法绝大多数是在某项具体研究过程中提出的，具有一定的局限和
针对性，因此在知识表示时要根据实际情况作适当改变。最终采用何种表示模式用 于一个具体的智能系统，目前尚无统一标准，也不存在万能的知识表示模式。同一 问题的表述会有多种不同的表示方法，常用的知识表示方法有： 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 框架表示法

人工智能技术应用基础课程标准概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能技术应用基础课程标准是针对培养学生掌握和应用人工智能相关知识和技术的重要教育规范。

随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，该课程标准旨在提供给教师和学生一份全面而有效的指导，以使他们能够更好地理解和运用人工智能技术。

1.2 文章结构本文将分为五个部分来讨论人工智能技术应用基础课程标准。

首先是引言部分，概述了文章的背景和目的。

第二部分介绍了人工智能技术的概念及其历史与发展情况，强调了它在不同领域中的重要性。

接下来，第三部分将重点介绍该课程标准的制定背景、意义以及其内容组成与概要。

第四部分详细解释了课程标准中涉及到的关键要点，包括学习目标、核心要求、教学内容、方法、考核方式等方面。

最后一部分是结论与展望，总结回顾了该课程标准的重要意义并对未来的发展趋势进行了一些思考。

1.3 目的本文的目的是全面介绍和解释人工智能技术应用基础课程标准，以便教师和学生能够更好地理解该标准，并且能够在实际教学中有效地运用它。

通过研究和探讨人工智能技术应用基础课程标准，我们可以深入了解人工智能技术的定义、发展历史、应用领域和重要性，并提供有效的教学指导方案。

同时，我们还将通过对该课程标准相关要点的解释说明，帮助读者更好地理解其中各个要素之间的关系以及其在教育实践中的作用。

最后，本文还会总结回顾该课程标准，并对未来的发展趋势进行一些思考与展望。

2. 人工智能技术应用基础概述:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机和相关技术来模拟、延伸和扩展人的智能，实现一些通常需要人类智能才能完成的任务。

这些任务包括自然语言理解、语音识别、图像识别、决策制定等。

人工智能起源于上世纪50年代，当时人们开始探索如何开发出具备某种程度智能的计算机。

随着信息技术的发展，特别是计算机处理速度的提升以及大数据时代的到来，人工智能技术取得了长足的进步和发展。

《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。

通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。

本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。

（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。

《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。

《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。

《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。

《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。

三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。

（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。

（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。

《计算思维与⼈⼯智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版《计算思维与⼈⼯智能基础》课程教学质量标准32学时 2学分“计算思维与⼈⼯智能基础”是⾼校计算机基础教育的第⼀门公共基础必修课，在培养学⽣的计算思维⽔平以及⼈⼯智能基础理论⽅⾯具有基础性和先导性的重要作⽤，适⽤于⾮计算机专业学⽣。

该课程主要讲述计算机与计算思维、互联⽹与物联⽹、计算机求解问题基础、⼈⼯智能基础和计算问题案例。

通过该课程的学习，使学⽣对计算思维和⼈⼯智能学科有⼀个整体的认识，掌握计算机软硬件的基础知识，计算机求解问题的基本⽅法以及⼈⼯智能的基本知识，以培养学⽣的信息素养和计算思维能⼒，运⽤计算机解决实际问题的能⼒，进⼀步提⾼学⽣对⼈⼯智能的整体认知和应⽤⽔平。

⼀、课程⽬标通过本课程学习，使学⽣了解计算机发展趋势，认识计算机在现代社会中的地位和作⽤，理解计算思维的概念、本质及应⽤，掌握计算机的基本⼯作原理，掌握⼈⼯智能学科的基本知识，熟悉计算机求解问题的基本⽅法，熟悉典型的计算机操作环境及⼯作平台，具备使⽤常⽤软件⼯具处理⽇常事务的能⼒。

该课程应培养学⽣利⽤计算机分析问题、解决问题的意识与能⼒，并为学⽣学习计算机的后续课程打下坚实的基础。

⼆、课程内容、要求及学时分配主要教学内容5第5章⼤数据与云计算1）理解⼤数据的特点。

2）了解⼤数据对于科学研究和思维⽅式的影响。

3）理解⼤数据应⽤案例。

4）理解云计算的概念。

5）了解云计算的关键技术。

6）理解云计算的应⽤。

26 第6章计算机求解问题基础—算法1）理解算法的概念。

2）了解如何设计算法。

3）掌握算法的主要描述⼯具。

4）掌握枚举算法的基本原理。

5）掌握递推算法的基本原理。

6）了解递归算法的基本原理。

7）熟练运⽤枚举算法和递推算法解决实际问题。

8）理解冒泡排序、选择排序算法。

67第7章⼈⼯智能概述1）了解智能、⼈⼯智能的概念；2）了解⼈⼯智能的发展历程；3）理解图灵测试的基本原理；4）了解⼈⼯智能当前主要的应⽤领域；5）理解⼈⼯智能+的概念；48第8章搜索与博弈1）理解⼈⼯智能搜索的本质：2）掌握状态空间表⽰法；3）了解深度优先、宽度优先搜索的基本原理4）理解博弈的相关概念5）掌握极⼤极⼩过程的基本原理49第9章机器学习1）了解机器学习的概念、发展历程；2）理解机器学习的分类及依据；3）理解学习系统的基本模型；4）掌握常见的距离及相似度度量⽅法；5）掌握决策树ID3算法的原理与步骤；6）掌握k-means算法的原理与步骤；5合计32三、师资队伍课程负责⼈：具有计算机专业相关的硕⼠学位或副教授以上职称的教师。

《计算思维》课程标准一、课程性质、定位与设计思路（一）课程性质计算思维是计算机软件的专业基础必修课程，课程代码为71093301。

课程学时为48课时，其中理论课32学时，上机16学时。

该课程的后续课程为C#程序设计、操作系统、数据库程序设计、数据结构。

本课程采用教材为：郭艳华，马海燕主编的《计算机与计算思维导论》，电子工业出版社出版。

（二）课程定位大学计算思维课程是面向大学一年级学生开设的，与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。

本课程为计算机相关专业技术人员提供必要的专业基础知识和技能训练。

通过本课程的学习，使学生能够了解计算机发展历程、基础知识、宏观与微观的计算机系统、信息存储的基本概念、网络世界的信息共享与计算以及计算思维问题求解思想，对计算机的历史、发展现状、未来发展趋势均获得一定了解，为后续的计算机相关课程奠定一定的基础。

对于培养学生的独立思考能力、分析和解决问题的能力都起到十分重要的作用。

（三）课程设计思路本课程标准从计算机软件技术专业的视角出发，以满足本专业就业岗位所必须具备的计算机专业基础为目标，教学内容设计通过岗位工作目标与任务分析，分解完成工作任务所必备的知识和能力，采用并列和流程相结合的教学结构，构建教学内容的任务和达到工作任务要求而组建的各项目，以及教学要求和参考教学课时数。

通过实践操作、案例分析，培养学生的综合职业能力。

（四）本课程对应的职业岗位标准本课程主要针对计算机软件行业、电子商务、信息家电、工业企业等部门，从事软件设计、开发测试、移动应用开发、数据库管理与开发等岗位的的技术技能型人才。

主要工作岗位有软件开发工程师、数据库管理员、软件测试人员以及系统维护员等所有与计算机相关的岗位。

二、课程目标（一）总目标本课程旨在提高学生的信息素养，使同学在了解计算机相关历史、原理、发展的同时，培养学生发明和创新的能力及处理计算机问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯。

《计算思维与人工智能导论》读书札记目录一、计算思维 (2)1.1 计算思维的定义 (3)1.2 计算思维的特点 (4)1.3 计算思维与其他思维方式的比较 (6)二、人工智能概述 (7)2.1 人工智能的定义 (8)2.2 人工智能的发展历程 (9)2.3 人工智能的分类 (11)三、人工智能的基本技术 (12)3.1 机器学习 (14)3.1.1 监督学习 (15)3.1.2 无监督学习 (17)3.1.3 强化学习 (18)3.2 深度学习 (20)3.2.1 神经网络 (21)3.2.2 卷积神经网络 (22)3.2.3 循环神经网络 (23)3.3 自然语言处理 (24)3.4 计算机视觉 (25)四、人工智能的应用领域 (26)4.1 医疗健康 (28)4.2 交通运输 (29)4.3 金融服务 (30)五、人工智能的伦理和社会影响 (32)5.1 人工智能的伦理问题 (34)5.1.1 数据隐私 (35)5.1.2 算法歧视 (36)5.1.3 人工智能的责任归属 (38)5.2 人工智能的社会影响 (39)5.2.1 对就业市场的影响 (40)5.2.2 对教育的影响 (42)5.2.3 对文化和社会价值观的影响 (43)六、《计算思维与人工智能导论》课程的学习体会 (44)6.1 课程内容总结 (45)6.2 学习方法分享 (47)6.3 对未来人工智能发展的展望 (48)一、计算思维计算思维是一种解决问题的思维方式，它强调通过计算机程序来模拟和实现人类解决问题的过程。

计算思维的核心观念包括抽象、模块化、分解与合成、算法设计和评估等。

在《计算思维与人工智能导论》作者从多个角度阐述了计算思维的概念、原则和方法，为我们提供了一种全新的思考问题的方式。

抽象：计算思维强调将复杂的问题抽象为简单的模型，以便于理解和解决。

在实际应用中，我们可以将一个大型系统拆分成若干个子系统，然后分别研究这些子系统的功能和性能。

《计算思维与智能计算基础》人工智能基础人工智能（AI）是研究智能的研究领域，它涉及计算机、软件、复杂
系统、电子电路、机器学习、机器视觉、神经网络等等，它致力于研究如
何让计算机“思考”，模拟人类的智能。

人工智能应用研究可以大致分为三大领域：AI理论与方法，AI系统
应用，AI算法分析。

一、AI理论与方法的研究，其主要任务是理解和建模人脑的智能过程，并运用相应的知识表示方法，搭建出能模拟人脑智能运算的计算机模型，为自主学习、推理和决策提供依据，以实现智能的实现。

其突出特点
是深度学习、模式识别、无监督学习和自适应系统等技术。

二、AI系统应用，主要从应用研究的角度，对人工智能技术在模拟
系统中的应用情况进行分析研究，以实现高精度计算的快速实现，提高技
术水平。

突出特点是规则推理技术、知识建模、优化及调整系统、知识检
索技术以及辅助决策等技术。

三、AI算法分析的研究，主要从技术实现的角度研究和分析AI算法，尝试以更高效的方式进行技术实现。

突出特点是机器学习、机器视觉以及
运动控制技术等。

四、AI安全性的研究，主要从安全性的角度研究AI技术，关注其安全性
的提高。

一、教学内容二、教学目标三、教学难点与重点本节课难点在于理解神经网络结构及其工作原理，重点则是掌握机器学习分类与回归方法。

四、教具与学具准备教具方面，我准备一份详尽PPT课件，包含丰富图表和动画，以帮助学生更好地理解抽象概念。

同时，学生需要准备笔记本电脑，安装有Python环境和相关机器学习库，以便进行实践操作。

五、教学过程1. 实践情景引入（10分钟）：通过展示一个简单图像识别案例，引发学生对机器学习如何工作好奇心。

2. 理论讲解（15分钟）：介绍机器学习基本概念，包括监督学习、无监督学习以及半监督学习。

3. 例题讲解（15分钟）：详细讲解线性回归和逻辑回归原理，并通过实际例题演示如何实现。

4. 随堂练习（10分钟）：学生独立完成一个分类问题编程练习，巩固所学知识。

5. 深度学习简介（10分钟）：介绍神经网络基础结构，并展示其在语音识别、图像识别等领域重要应用。

6. 互动讨论（10分钟）：讨论深度学习在生活中应用案例，激发学生思考。

六、板书设计机器学习分类线性回归与逻辑回归数学公式神经网络基本结构七、作业设计1. 作业题目：使用Python中scikitlearn库实现一个简单分类任务，并报告准确率。

2. 答案要点：数据集选择与预处理模型选择（例如：支持向量机、决策树等）模型训练与测试准确率评估八、课后反思及拓展延伸重点和难点解析：在教学过程中，有几个细节是我需要重点关注，这些细节对于学生理解和掌握课程内容至关重要。

一、实践情景引入实践情景引入是吸引学生注意力和激发学习兴趣关键。

我需要确保这个环节既具有现实意义，又能够直接关联到即将讲授理论知识。

例如，我选择图像识别案例应当能够直观展示机器学习实际应用，同时引导学生思考背后工作原理。

补充说明：二、例题讲解例题讲解需要清晰、易懂，确保学生能够跟随我思路理解并掌握关键概念。

补充说明：在讲解线性回归和逻辑回归时，我会逐步推导数学公式，并通过图形化手段，如绘制回归直线，来直观展示模型决策边界。

《人工智能基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16069703课程名称：人工智能基础英文名称：Introduction to Artificial Intelligence课程类别：专业课学时：3学分：3适用对象: 计算机科学技术班考核方式：考试先修课程：《离散数学》、《数据结构》、《程序设计》二、课程简介本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生而设的专业课。

本课程是关于人工智能领域的引导性课程，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为今后的更高级课程的学习、为将来在人工智能领域的进一步研究工作和软件实践奠定良好的基础。

本课程内容主要包括：知识表示方法和搜索推理技术，神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命，专家系统，机器学习，Agent，自然语言理解等。

This course introduces mainly the basic techniques and methods and application of artificial intelligence, including the methods of knowledge representation, the techniques of searching and reasoning, neural computation, fuzzy computation, evolutionary computation, Artificial Life, expert systems, machine learning, Agent, natural language understanding. et．三、课程性质与教学目的本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生开设的专业基础课，旨在向学生传授人工智能基本技术、方法及其应用的知识，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，掌握人工智能的主要技术及应用，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。

计算思维与人工智能基础计算思维与人工智能基础随着计算机技术的发展，人工智能技术也越来越成熟。

计算思维是指使用计算机工具以及方法，处理和解决问题，这是一个涵盖基本编程技能、算法知识、数据分析和计算机科学相关概念和技术的范畴。

而人工智能基础则进一步把计算思维与人工智能技术联系在一起，打造了一套更加完整、更加全面的知识结构。

计算思维的本质是以计算机为工具，通过计算机语言和算法去解决实际问题。

有了计算思维，我们可以对大量的数据进行整理，处理和分析，从而实现更好的决策和结果。

而人工智能是指机器智能，即机器能够模拟人类的思维，通过算法和数据实现自主决策和行动，从而提高效率，节省资源。

在计算思维中，基础编程技能非常重要。

编程是计算机语言的具体表现形式，对于计算思维的发展来说至关重要。

人工智能编程语言有很多种，包括Python、Java、C++等。

Python是最受欢迎的编程语言之一，因为它非常容易学习，且提供了足够的功能以满足大部分人工智能的需求。

Java也是一种常用的编程语言，支持广泛的开发方式，应用在人工智能领域中有着广泛的应用。

算法是计算思维的灵魂，因为它们定义了如何处理数据、做出决策和实现自动化。

算法是基于那些暗示可行方案的数学或逻辑研究而开发的。

对于人工智能的算法研究主要集中在分析和学习系统上。

分析算法主要关注策略和规则，以支持机器进行数据管理和处理。

学习算法则涉及到训练机器，使它们逐步适应数据并提高其性能。

数据分析是计算思维中的核心要素。

数据是计算机的核心资源，而数据分析则是利用这些数据来发现问题、解决问题和提高效率的过程。

数据分析也是人工智能的核心方法之一，因为人工智能系统需要利用大量的数据来学习和改进自己的行为。

对于计算思维和人工智能系统而言，数据分析可以是定量或定性的、结构化或非结构化的、基于文本或基于图像的。

计算机科学的概念和技术是计算思维和人工智能的重要组成部分。

计算机科学领域包括了众多概念和技术，如计算机体系结构、数据库技术、网络通信等。

计算思维课程标准
计算思维是一种以解决问题为导向的思维方式，它强调将计算机科学的基本概念和技术应用于实际问题中，帮助人们更好地理解和解决实际问题。

以下是一些计算思维课程的标准：
1. **教学目标**：计算思维课程的教学目标应该是以培养学生解决问题的能力为主，通过学习计算机科学的基本概念和技术，让学生掌握计算思维的方法和技能，并能够应用于实际问题中。

2. **教学内容**：计算思维课程的教学内容应该包括计算机科学的基本概念和技术，如算法、数据结构、程序设计、计算机网络、人工智能等，同时也应该包括计算机科学的历史和发展趋势。

3. **教学方法**：计算思维课程的教学方法应该注重实践和应用，让学生通过实际操作和编程实践来掌握计算思维的方法和技能，同时也应该注重理论联系实际，让学生能够将所学的知识应用于实际问题中。

4. **课程评估**：计算思维课程的评估应该注重学生的实践能力和应用能力，同时也应该注重学生的理论水平和思维能力。

5. **课程资源**：计算思维课程的资源应该包括教材、案例、实验、视频、网络资源等，同时也应该注重资源的更新和维护，以保证课程的质量和效果。

以上是计算思维课程的一些基本标准，具体的课程标准可能会因课程的目标、教学内容、教学方法等因素而有所不同。

《计算与人工智能概论》课程思政元素
1. 强调立德树人的根本任务
课程围绕立德树人的根本任务设计，旨在培养学生的专业素养和道德品质。

通过结合教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，从计算思维的角度出发，引导学生形成由问题到算法再到程序的专业问题计算系统求解的思维模式。

2. 促进复合型思维的形成
课程强调产学融合、跨专业能力融合、多学科项目实践融合的内容，体现新工科、新文科的建设要求。

通过计算思维与各专业思维的交叉融合，培养学生的复合型思维，以适应未来社会的多元化需求。

3. 培养人工智能创新发展理念
课程注重培养学生对人工智能技术的兴趣和热爱，鼓励他们探索人工智能的创新发展。

通过介绍人工智能的前沿技术和应用场景，激发学生的创新思维和实践能力，为人工智能领域的发展贡献力量。

4. 融入国家和社会发展的需求
课程在介绍计算与人工智能的基础知识和技术时，注重融入国家和社会发展的需求。

通过引导学生关注国家科技发展战略和产业政策，培养他们的国家意识和社会责任感。

5. 注重实践与应用能力的培养
课程采用线上线下混合教学方式，以问题求解案例教学，旨在提高学生的实践能力和应用水平。

通过实际操作和项目实践，让学生将理论知识与实际应用相结合，培养他们的动手能力和解决问题的能力。

综上所述，《计算与人工智能概论》课程的思政元素涵盖了立德树人的根本任务、促进复合型思维的形成、培养人工智能创新发展理念、融入国家和社会发展的需求以及注重实践与应用能力的培养等多个方面。

这些元素共同构成了该课程思政教育的核心内容，旨在培养具有高尚品德、创新精神和实践能力的计算与人工智能领域的人才。

《计算与人工智能概论》课程思政教学设计一、教学目标1.知识与技能：使学生掌握计算思维与人工智能的基本概念、原理和应用领域。

2.过程与方法：通过案例分析和项目实践，培养学生运用计算思维和人工智能技术解决实际问题的能力。

3.情感态度与价值观：融入思政教育，引导学生树立正确的科技伦理观念，培养学生的社会责任感和创新精神。

二、教学内容1.计算思维与算法基础：重点介绍计算思维的概念、特点和应用，以及基本算法的设计和实现。

2.人工智能基本理论与技术：包括人工智能的发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）和应用领域。

3.人工智能伦理与社会责任：探讨人工智能技术的社会影响，引导学生思考如何合理使用和发展人工智能技术。

三、思政元素融入1.社会主义核心价值观引领：在课程开篇，通过介绍我国人工智能领域的发展成就和前沿动态，激发学生的爱国热情和民族自豪感。

同时，强调社会主义核心价值观在人工智能发展中的重要指导作用，引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观。

2.科技伦理与道德教育：通过案例分析和课堂讨论，使学生了解人工智能技术的双刃剑效应，明确科技人员的伦理责任和道德规范。

重点强调数据隐私保护、算法公平性等热点问题，培养学生的伦理意识和道德观念。

3.创新精神与实践能力培养：鼓励学生参与人工智能相关的学术竞赛、创新创业等活动，培养学生的创新意识和实践能力。

同时，通过团队合作和项目管理等方式，提升学生的团队协作和沟通能力。

四、教学方法与手段1.线上线下混合式教学：利用线上平台进行理论知识学习和测试，线下课堂则重点进行案例分析、小组讨论和实践操作。

2.案例教学法：结合真实的人工智能应用案例，引导学生分析问题、设计方案并解决实际问题。

3.实践教学法：组织学生参与人工智能项目实践，如智能机器人设计、数据挖掘与分析等，提升学生的实践能力。

五、课程评价与反馈1.知识测试：通过线上测试和期末考试等方式，评价学生对课程知识的掌握情况。

《计算机人工智能基础》课程整体设计计算机人工智能基础课程整体设计1. 课程简介该课程是一门介绍计算机人工智能基本概念和技术的入门课程。

该课程将帮助学生理解人工智能的背景、应用和相关领域，并且学会使用Python语言编写简单人工智能程序。

2. 课程目标- 理解计算机人工智能的基本概念和技术- 了解人工智能的应用领域和热点问题- 掌握Python语言编写简单人工智能程序的基础知识- 培养学生对人工智能热点问题的探索和思考能力3. 课程大纲模块一：人工智能基础概念- 人工智能概述- 人工智能技术的发展历史- 人工智能的应用领域和热点问题模块二：Python语言基础- Python基本语法和面向对象编程- Python数据结构和函数- Python编程规范和风格模块三：Python人工智能编程基础- 人工智能库介绍- 机器研究基础- 神经网络基础模块四：Python人工智能实战- 线性回归- 语音识别- 图像处理4. 授课方式该课程采用面对面授课方式，每节课包含理论教学和实践操作环节。

理论教学内容由PPT和讲解组成，实践操作环节由教师进行课堂辅导。

5. 课程作业- 编写简单的Python人工智能程序- 参与小组项目探究一个人工智能热点问题或应用场景- 学生撰写一篇关于人工智能应用领域和热点问题的小论文6. 课程评估课程总成绩由期中考试、期末考试、课程作业以及学生小组项目和论文分数组成，具体权重为：期中考试（30%）+ 期末考试（40%）+ 课程作业（20%）+ 小组项目和论文（10%）。

7. 参考教材1. 《Python编程从入门到入狱》2. 《机器研究实战》3. 《深度研究》8. 授课团队主讲教师为XXX，具有计算机人工智能领域的研究经验和丰富的教学经验。

节假日不休，随时在线答疑解惑。

人工智能专业国家质量标准一、前言随着科技的快速发展，人工智能已经成为当今社会最为热门和重要的领域之一。

为了规范人工智能专业的教学、培养和人才质量，制定人工智能专业国家质量标准显得尤为重要。

本标准旨在明确人工智能专业的基本要求、培养目标、课程设置、教学质量等方面，为高校开展人工智能专业教育和人才培养提供指导。

二、基本要求1. 人工智能专业应具备扎实的数学基础、编程语言和算法设计能力。

2. 掌握机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能核心算法和技术。

3. 具备解决实际问题的能力，如数据挖掘、图像处理、语音识别等。

4. 熟悉人工智能领域的新技术、新方法，具备创新思维和较强的实践能力。

三、培养目标1. 培养德才兼备的高素质人工智能专业人才，具有良好的科学素养和职业道德。

2. 掌握人工智能的基本理论、方法和技能，能够从事人工智能领域的科学研究、技术开发和应用等工作。

3. 具备较强的创新思维和团队协作能力，能够在人工智能领域取得重要突破和贡献。

四、课程设置1. 数学基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。

2. 编程语言课程：C++、Python等。

3. 算法设计课程：数据结构与算法、算法设计与分析等。

4. 机器学习课程：机器学习基础、深度学习、自然语言处理等。

5. 实践课程：数据挖掘实践、图像处理实践、语音识别实践等。

6. 选修课程：计算机视觉、强化学习、群体智能等。

五、教学质量1. 教师队伍：人工智能专业的教师队伍应具备较高的学术水平和丰富的教学经验，能够为学生提供优质的教学服务。

2. 教学设施：人工智能专业的教学设施应包括高性能计算机、服务器、实验设备等，能够满足学生的学习需求。

3. 教学质量评估：应定期对人工智能专业的教学质量进行评估，评估结果应符合国家标准和要求。

4. 学生管理：应建立完善的学生管理制度，关注学生的学习状态和生活情况，做好学生心理辅导工作。

5. 就业指导：应为学生提供就业指导服务，帮助学生了解就业形势和市场需求，提高学生的就业竞争力。

高中信息技术选择性必修《模块4：人工智能初步》中“人工智能基础”教学建议作者：***来源：《中国信息技术教育》2022年第02期在普通高中信息技术课程中，选择性必修模块4“人工智能初步”承载了普及人工智能基础知识、激发学生学习兴趣、践行国家人工智能发展规划的重任。

本文将针对第一部分“人工智能基础”，从课标要求、教材内容安排及教学实施建议三个方面进行探讨。

● 课标要求理解1.课程结构“人工智能基础”通过对学生身边的人工智能应用的分析引出人工智能的概念及特征;按照时间线从历史发展的角度来介绍人工智能的发展历程、主要流派、观点与典型应用。

以人工智能在教育、金融等多个领域中的应用案例来让学生了解人工智能对社会与人们生活的影响。

2.内容要求与本部分教学内容相关的课程标准要求为：4.1 描述人工智能的概念与基本特征;知道人工智能的发展历程、典型应用与趋势。

4.6 辩证认识人工智能对人类社会未来发展的巨大价值和潜在的威胁，自觉维护和遵守人工智能社会化应用规范与法规。

其中，内容要求4.1完全对应“人工智能基础”部分。

内容要求4.6除与第一部分“人工智能基础”相关，还与“人工智能技术的发展与应用”有所关联。

对这项要求的落实，不同版本教材的安排有所不同，有的版本安排相对集中，有的则分散到不同章节中。

3.学业要求课程标准中对“人工智能初步”的学业要求为：能描述人工智能的基本特征，会利用开源人工智能应用框架，搭建简单智能系统（计算思维）;了解人工智能的新进展、新应用，并能适当运用在学习和生活中（数字化学习与创新）;了解人工智能的发展历程，能客观认识智能技术对社会的影响（信息意识、信息社会责任）。

其中，“描述人工智能的基本特征”正是“人工智能基础”的学习目标之一。

“了解人工智能的新进展、新应用，并能适当运用在学习和生活中”可以理解为让学生先了解当前的人工智能技术及应用，并能够利用这些技术和应用来解决学习和生活中的问题，如利用智能语音技术控制家中的电器、利用图片识别或文字识别技术来进行学习等。