双高背景下人工智能通识课程建设研究

一、引言

1.1 研究背景与意义

在国家 “双高计划” 大力推进职业教育高质量发展的背景下，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行业格局。《新一代人工智能发展规划》明确提出，要在中小学及高校广泛开展人工智能教育，高职院校作为技术技能人才培养的主阵地，开设人工智能通识课程是顺应时代发展、对接产业需求的必然选择。这不仅有助于提升学生的数字素养与创新能力，也为院校专业群建设和综合竞争力提升注入动力，对推动职业教育与产业深度融合、服务区域经济发展具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

国外在人工智能通识教育方面起步较早，如美国社区学院将人工智能课程融入通识教育体系，采用项目式学习与跨学科融合的教学模式，注重培养学生解决实际问题的能力。日本则通过校企合作开发课程资源，强调实践应用与伦理教育。国内研究多集中在课程目标设定、教学方法创新等方面，但在课程体系与产业需求的精准对接、师资队伍建设长效机制等方面仍有待深入探讨。

1.3 研究方法与创新点

本研究采用文献研究法梳理国内外研究成果，运用案例分析法剖析典型院校实践经验，通过问卷调查法收集高职院校人工智能通识课程开设现状数据。创新之处在于构建模块化课程内容体系，引入行业最新技术与真实案例，探索 “岗课赛证” 融通的教学评价模式。

二、双高背景与人工智能通识课程概述

2.1 双高背景解读

“双高计划” 旨在集中力量建设一批引领改革、支撑发展、中国特色、世界水平的高职学校和专业群，对课程建设提出了更高标准，要求课程内容紧跟产业升级步伐，教学模式突出实践能力培养，评价体系注重多元考核。

2.2 人工智能通识课程的内涵与定位

人工智能通识课程面向非人工智能专业学生，旨在普及人工智能基础理论、核心技术与应用场景，培养学生的数据思维、算法思维与创新意识。该课程是高职院校人才培养体系的重要组成部分，为学生适应未来职业发展、提升综合竞争力奠定基础。

2.3 双高背景对人工智能通识课程建设的影响

双高计划为课程建设带来政策倾斜与资金支持，推动院校与企业深化合作，共建课程资源与实训基地。但同时也要求课程建设在标准制定、教学改革、师资配备等方面加快步伐，以满足产业对高素质技术技能人才的需求。

三、高职院校人工智能通识课程建设现状分析

3.1 课程开设情况调查

对全国 50 所高职院校的调查显示，仅 42% 的院校开设了人工智能通识课程，且多以选修课形式存在，课时普遍不足 32 学时。授课对象主要集中在计算机相关专业，非理工科专业覆盖较少。

3.2 课程内容与教学方法分析

课程内容方面，基础理论占比过高，对机器学习、深度学习等前沿技术的介绍缺乏系统性，伦理与法律知识模块薄弱。教学方法以讲授为主，案例教学、实践教学占比不足，难以激发学生学习兴趣。

3.3 师资队伍与教学资源现状

师资队伍中，具备人工智能专业背景的教师仅占 35% ，多数教师缺乏企业实践经验。教学资源方面，适配高职院校学情的教材匮乏，虚拟仿真实验平台建设滞后，无法满足实践教学需求。

3.4 存在的问题与原因分析

课程定位不清晰，未能充分体现通识教育与专业教育的融合；内容更新缓慢，与产业实际需求脱节；教学方法单一，学生参与度低。其原因主要包括院校重视程度不足、

师资培训机制不完善、校企合作深度不够等。

四、双高背景下人工智能通识课程建设策略

4.1 明确课程目标与定位

以培养学生的人工智能素养和职业迁移能力为目标，结合院校专业特色与区域产业需求，明确课程在人才培养方案中的定位，实现通识教育与专业教育的有机融合。

4.2 优化课程内容体系

构建 “基础理论 + 技术应用 + 实践案例 + 伦理法律” 的模块化课程内容，及时引入智能客服、图像识别等行业典型案例，增加 Python 编程、TensorFlow 基础等实践内容。

4.3 创新教学方法与手段

推行项目式教学，将企业真实项目转化为教学任务；利用虚拟仿真、AI 教学助手等技术手段，开展线上线下混合式教学，提升教学效果。

4.4 加强师资队伍建设

建立 “内培外引” 机制，组织教师参加企业实践与技术培训，邀请企业工程师担任兼职教师，打造专兼结合的师资队伍。

4.5 完善课程评价体系

采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，将项目实践成果、竞赛成绩、职业技能证书获取等纳入评价指标，构建多元评价体系。

五、人工智能通识课程建设的实践案例分析

5.1 案例院校课程建设实践

以深圳职业技术学院为例，该校围绕人工智能高水平专业群建设，开发《人工智能导论》通识课程。课程内容涵盖人工智能发展历程、核心技术与典型应用，采用 “理论教学 + 虚拟实验 + 企业实训” 的教学模式，与华为、腾讯等企业共建课程资源，引入企业工程师参与教学。学生通过课程学习，在全国大学生人工智能创新大赛中屡获佳绩。

5.2 经验借鉴与启示

案例院校的成功经验表明，精准的课程定位、校企深度合作、多元化教学模式是课程建设的关键。其他院校应结合自身实际，加强与行业企业的协同育人，推动课程改革创新。

六、结论与展望

6.1 研究结论

双高背景下，高职院校人工智能通识课程建设面临机遇与挑战并存的局面。通过明确课程目标、优化内容体系、创新教学方法等策略，可有效提升课程建设质量，培养适应产业发展需求的高素质人才。

6.2 研究不足与展望

本研究样本覆盖范围有限，对不同区域、不同类型院校的课程建设差异分析不够深入。未来研究可进一步扩大调查范围，深入探讨人工智能通识课程与专业课程的衔接机制，以及课程建设对学生职业发展的长期影响。

以上文章从多维度探讨了人工智能通识课程建设，若你觉得某些部分还需调整，或是有新的补充需求，欢迎随时和我说。

参考文献

[1] 国务院。新一代人工智能发展规划 [EB/OL]. (2017-07-08)[2024-12-15].

[2] 周祖城，孙玉泽。美国社区学院人工智能教育的实践与启示 [J]. 职业技术教育，2022, 43 (22): 72-77.

[3] 李萌，张悦。日本人工智能教育的发展及启示 [J]. 世界教育信息，2021, 34 (19):52-57.