2026年10月15日下午，人工智能与前沿交叉学院人工智能通识部、智能科学与技术系、数据科学与大数据技术系同步开展教研活动，聚焦通识教育、专业课程与教学管理三大维度，统筹谋划教学改革与人才培养新举措。
人工智能通识部围绕通识课程建设，重点研讨实训内容组织、教学平台应用、实践作业自动评分与课程创新模式，着力提升通识课程的实践性与评价规范化水平；智能科学与技术系聚焦专业课程建设，围绕学时分配、课程衔接、AI工具应用、实践教学与重点课程打磨深入交流，为课程大纲修订与课堂教学改革提供依据；数据科学与大数据技术系立足专业建设与教学运行，系统检查教学文档、课堂教学、实践环节、听课评课、毕业论文与导师工作，统筹梳理课程、教材及教研教改项目申报任务。三场活动相互衔接、各有侧重，从通识教育到专业课程再到教学管理，形成层层递进的工作闭环。
人工智能通识部教研活动现场
人工智能通识部在汇贤楼213开展实训教学专题教研。会议明确实训内容应依托学校教学平台，与课堂讲授紧密衔接，系统梳理工具调用、过程记录与学情反馈等功能支持路径；围绕实践作业自动评分，深入研讨适用题型、评分规则与复核机制，形成“机器初评＋教师复核”的评阅思路，同步谋划将“技术·应用·伦理”融入实训任务与案例教学。
智能科学与技术系教研活动现场
智能科学与技术系在汇贤楼217开展“课程设计与教学互动中的应用与实践”专题教研，全系教师围绕学时分配、课程衔接、AI工具使用、实践教学和重点课程打磨展开深入讨论。会议提出适当增加实验、课程设计与项目实训比重，明确学生使用AI工具的规范，强化过程性、综合性考核，并按照“课程实验—课程设计—综合项目实训—毕业设计”分层推进实践教学，持续优化课程目标、内容与评价机制。
数据科学与大数据技术系在汇贤楼215召开第六周教研活动，系主任王成祥主持，全系教师参加。会议对照岗位聘期考核要求，系统梳理教学文档、课堂教学、实践环节、听课评课、毕业论文、课程建设和导师分配等工作，要求完善记录归档；同时就《数值分析》《大数据挖掘及应用》课程建设、教材编写和在研项目深入研讨，围绕AI赋能教学、产教融合、课程思政、课程与教材建设部署教研教改项目申报。
数据科学与大数据技术系第六周教研活动现场
本次系列教研活动体现了学院将人工智能通识教育、智能科学与技术专业建设、数据科学与大数据技术专业建设置于同一教学改革框架统筹推进的整体思路。人工智能通识部从实践平台与评价机制入手，破解人工智能工具在课堂中如何规范使用、学生实践成果如何评价的现实课题；智能科学与技术系从课程体系、实践链条与考核方式切入，回应AI融入专业课程后教学内容与能力培养如何同步调整的深层命题；数据科学与大数据技术系从教学运行、课程教材与项目申报着力，将日常教学检查与专业建设任务贯通衔接。三场活动侧重点各异，却共同指向课程内容与真实应用衔接、教学过程可记录可评价、建设任务落实到课程课堂。下一步，学院将推动各教学组织完善课程大纲、实训任务、评阅规则和项目申报安排，加强跨系部经验交流与资源共享，把研讨成果转化为可执行、可检查的教学建设举措，持续提升人才培养质量。
撰 稿：杨卫明 李翠锦 王成祥
一审一校：崔凤明
二审二校：徐传运
三审三校：崔少国
