2026高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南_43页_8mb

高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南总结

核心内容概述

《高等职业院校人工智能通识课程体系建设指南》旨在推动人工智能技术与高职教育深度融合，提升学生在智能时代的技术素养与岗位适应能力。该指南结合国家战略、产业需求和学生发展需要，构建了人工智能通识教育课程体系，涵盖基础认知、技术应用、专业融合与伦理规范四大模块，形成“岗课赛证融合”的教学路径，推动课程高质量实施与人才培养体系优化。

主要观点

• 时代背景与政策依据：人工智能已成为推动新质生产力和教育变革的重要技术，国家政策支持将其纳入高校公共基础课。
• 课程定位：人工智能通识课是面向全体学生的公共基础课程，强调实践应用、岗位适配和跨学科融合。
• 培养目标：
  • 培养学生的人工智能思维与人机协同能力；
  • 提升学生对AI工具的使用能力与数据处理技能；
  • 促进AI与专业场景的融合，提升岗位胜任力；
  • 培养学生的伦理安全意识与终身学习能力。

关键信息

课程体系结构

课程体系分为三类：

1. 通识基础型课程：面向全体学生，培养AI基础认知、数据思维与工具使用能力，最低学分2学分，32学时。
2. 通识技术型课程：侧重技术实操与技能强化，如Python编程、数据处理与标注、机器视觉等，最低学分2学分，32学时。
3. 通识交叉型课程：对接行业岗位，实现“AI+专业”融合，如智能制造、智慧财贸、智慧农业等，最低学分2学分，32学时。

课程内容要点

• 知识模块1：人工智能基础与通用工具应用

  • 内容包括AI定义、核心技术、大模型与AIGC工具操作、智能体开发等。
  • 强调基础认知、工具实操与伦理素养。

• 知识模块2：职业场景数据处理实操

  • 涵盖数据采集、清洗、标注与可视化。
  • 强调合规意识与数据素养。

• 知识模块3：人工智能融合专业场景与岗位应用

  • 聚焦“AI+专业”场景，如“AI+制造”“AI+财贸”等。
  • 强调岗位适配、技能迁移与创新应用。

• 知识模块4：人工智能前沿技术与产业新应用

  • 聚焦前沿技术发展趋势，如大模型、深度学习等。
  • 强调技术认知、产业应用与职业发展。

• 知识模块5：人工智能伦理、安全与职业规范

  • 强调伦理底线、数据安全与职业素养。
  • 培养学生合规用智、责任担当与人文关怀意识。

教学实施建议

• 课程规划与建设：分层分类课程规划，模块化课程结构，强化岗位对接。
• 教学模式：采用项目化教学与线上线下融合模式，提升实践能力。
• 师资建设：推动“双师型”教师队伍建设，加强校企合作与教师培训。
• 教学资源：开发数字化教材、实训平台与案例库，保障实训条件。
• 产教融合：建立校企协同育人机制，实现资源共建共享与双向交流。
• 综合育人：通过“岗课赛证”融合，构建多元化评价体系，提升学生综合素养。

评价体系

课程实施效果评价围绕三大核心维度展开：

1. 人工智能素养与实践能力：关注学生对AI知识的掌握与实际应用能力。
2. 人工智能伦理与社会责任能力：强调伦理意识、合规应用与社会价值。
3. 人工智能终身学习与自我发展能力：培养学生持续学习、自主发展与职业进阶能力。

评价方式包括过程评价、成果评价、能力评价与素养评价，推动教学闭环与持续改进。

课程一览表

编写专家组成员名单