《计算思维与人工智能基础》课程标准
信息科技课程标准2022解读
信息科技课程标准2022解读信息科技课程标准2022解读 1近日, 教育部颁布了义务教育课程方案和课程标准(2022年版)。
课标是国家事权, 是“教学大法”, 是教材编写、教师教学和考试评价、管理督导的依据, 新时代新课标的修订正在进行中。
新修订的课程方案主要变化: 基于核心素养目标, 从注重学科逻辑到更多关注生活逻辑。
此次义务教育课程标准修订过程中, 反复强调要在兼顾学科逻辑的情况下更多关注生活逻辑。
什么是生活逻辑？就是学生的成长面临什么样的真实的环境, 真实的需要是什么。
要基于学生成长这一主线, 而不是基于学科本身的发展来设计的课程。
此时, 就要处理好理论和现实的关系问题。
一方面要教给学生更多的间接经验和知识概念, 另一方面也要贴近学生的现实生活, 做到有所兼顾。
4月27日合肥市蔡蕾名师工作室开展了线上教研活动观摩了义务教育信息科技课程标准在线公益解读, 活动举办方邀请了教育部义务教育阶段信息科技课程课标研制组的组长和核心专家组成员。
首都师范大学教授樊磊对信息科技课程建设的若干问题来进行分析, 他指出, 义务教育信息科技课标以新课改的宏观理念引进了新模式、新观念, 核心内容将数字素养与技能培养为目标。
项目式学习为基本途径, 强调利用信息科技解决知识场景问题, 丰富了义务教育信息科技课程的内涵。
接下来樊磊老师从信息技术到新科技的变化、如何处理编程、如何处理人工智能的内容进行了分享。
最后给教师一些实用性满满的建议, 来帮助我们广大教师更好地应对此次标准的实施。
北京特级教师袁中果首先对于信息科技标准词图来进行分析, 新标准凝练引领性学习主题有四个依据：学科课程标准, 教材内容, 素养进阶和学生基础。
此次培训, 使我对新课标有了更深层次的理解。
我将会以此为基础, 积极适应新课标的改变, 提升自身教学实力, 改善教学方法, 提高教学效率, 构建优质课堂, 在教育教学的道路上笃行致远。
信息科技课程标准2022解读 2本学期根据学校安排, 我们进行了2022版信息科技新课标的学习, 在本次的学习活动中, 我有以下收获:一、变化《义务教育信息科技课程标准2022年版》的颁布, 信息科技从综合实践活动课程中独立出来, 从“信息技术”调整为“信息科技”。
《人工智能编程》课程标准
《人工智能编程》课程标准1. 课程概述本课程旨在引导学生掌握人工智能编程的基本原理和技术，培养学生在人工智能领域进行编程开发的能力。
课程将通过理论讲解、实践操作和项目实践等方式，帮助学生掌握人工智能编程的核心知识和实践技巧。
2. 课程目标- 掌握人工智能编程的基本原理和常用技术；- 熟悉人工智能编程的开发环境和工具；- 学会运用常用编程语言进行人工智能算法的实现；- 具备解决实际问题的人工智能编程能力；- 培养学生的创新思维和团队合作能力。
3. 课程内容3.1 理论讲解- 人工智能编程基本概念和原理；- 机器研究算法和深度研究算法；- 自然语言处理和计算机视觉等常用领域。
3.2 实践操作- 人工智能编程开发环境的搭建；- 常用编程语言与人工智能算法的结合；- 实践案例和练，培养实际操作能力。
3.3 项目实践- 独立或小组合作完成人工智能编程项目；- 选题范围包括机器研究、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域；- 强调项目管理和团队协作能力的培养。
4. 考核方式- 平时成绩：参与课堂讨论、完成实践操作和练；- 课程项目：完成指定项目并提交项目文档和报告。
5. 参考书目- 《Python编程从入门到实践》- 《深度研究框架PyTorch实战》- 《机器研究实战》以上为《人工智能编程》课程的标准，旨在为学生提供全面的人工智能编程知识和技能培养。
通过本课程的研究，学生将具备在人工智能领域进行编程开发的能力，并为以后的研究和职业发展打下坚实基础。
*以上标准仅供参考，具体课程安排和内容可能会根据实际情况进行调整。
*。
《人工智能导论课程标准》
《人工智能导论》课程标准一、课程性质该课程是全校学生的选修课，目的是让学生了解人工智能的发展及应用；理解人工智能的核心技术概念；学会使用AI开发工具及语言；为进一步学习人工智能相关领域知识打下坚实的基础。
二、课程设计思路该课程从物联网发展趋势，深入了解行业发展趋势，调研目前人工智能领域相关专业学生就业所需知识，调研同类高职院校课程教学情况：教学大纲、课时安排、教学模式、考核方式及成绩评价等方面。
综合分析调研结果，充分考虑高职学生特点和行业现状，制定满足企业需求和适合高职院校学生特点的课程标准。
为学生就业拓展了基础和领域。
三、课程目标（一）总体目标通过本课程的学习了解AI发展中的关键人物及其成果，了解AI的研究内容和应用领域；理解AI的核心概念解析；学会使用AI的开发工具VSCode、Jupyter Notebook及Python语言；能够理解监督学习中的回归和分类算法，能够理解非监督学习中的聚类算法，会运行给定的程序代码并修改某些参数；会在微软机器学习工作室中搭建预测披萨饼价格的实验。
由此培养学生良好的分析问题和解决问题的能力，使学生具有良好的沟通能力与团队协作精神。
（二）具体目标1．专业能力（1）学会使用AI开发环境，VScode、Jupyter Notebook；（2）能够理解Python语言程序；（3）能够理解监督学习中的线性回归和逻辑分类；（4）能够理解非监督学习的聚类；（5）了解numpy、matplotlib、pandas等数据科学分析库的使用方法。
2．方法能力（1）培养良好的资料查阅能力；（2）培养良好的分析问题、解决问题的能力；（3）培养模块化思维能力；（4）培养良好的学习和总结的能力。
3．社会能力（1）培养良好的团队精神和协作能力；（2）培养学生的创新能力。
四、课程内容组织与安排本课程参照国内各高职院校的教学大纲，以实际应用为目标，设计了5个学习单元。
本课程充分考虑了人工智能导论是一门开设比较新的课程，考虑到学生的基础和接受能力，在课程内容的组织与安排上由浅入深、循序渐进。
计算机科学专业优质课人工智能基础与算法
计算机科学专业优质课人工智能基础与算法计算机科学专业优质课：人工智能基础与算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今计算机科学领域的热门话题，它是研究、开发和使用智能计算机系统的一门学科。
在人工智能构建过程中，人工智能基础与算法是至关重要的一环。
本文将介绍计算机科学专业中一门优质课程：人工智能基础与算法。
一、课程介绍1. 课程名称：人工智能基础与算法2. 课程学分：3学分3. 授课方式：理论授课 + 实践练习4. 开课学期：通常在计算机科学专业的高年级阶段开设二、课程目标人工智能基础与算法课程旨在培养学生对人工智能领域的基础知识和算法理解，为他们在人工智能应用、算法研发等方面奠定坚实的基础。
具体目标如下：1. 掌握人工智能的基本概念、历史背景和发展趋势；2. 熟悉典型的人工智能算法，并能够进行算法的实现和调优；3. 理解机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，能够应用于实际项目；4. 培养解决实际问题的思维方式，培养对社会和伦理问题的关注。
三、课程内容1. 人工智能基础- 人工智能的概念和定义- 人工智能的历史和发展- 人工智能的应用领域和前景展望2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习方法- 特征选择、数据预处理等基础概念- 常用的机器学习算法及其应用案例3. 深度学习基础- 神经网络原理和模型- 深度学习框架及其应用- 卷积神经网络、循环神经网络等常见深度学习算法4. 自然语言处理基础- 语言模型、词向量等基本概念- 文本分类、情感分析等自然语言处理任务- 常用的自然语言处理算法和工具库5. 人工智能伦理与社会问题- 人工智能的伦理和道德问题- 人工智能的社会影响和挑战- 人工智能的法律和政策规范四、课程特色1. 结合理论授课和实践练习，使学生能够将所学知识应用到实际问题中；2. 强调团队合作，通过小组项目和实验课训练学生的合作能力；3. 关注人工智能的伦理、社会问题，引导学生思考人工智能的发展对社会的影响；4. 提供大量优秀案例和领先工具库，让学生接触到前沿的人工智能技术。
《计算技术课程标准(2023年版)》
《计算技术课程标准(2023年版)》**计算技术课程标准 (2023年版)**1. 引言本文档旨在定义2023年版的计算技术课程标准。
计算技术课程旨在培养学生的计算思维、信息技术和创新能力，以应对不断发展的数字时代需求。
2. 课程目标计算技术课程的主要目标是：- 培养学生基本的计算思维和信息技术能力- 培养学生的创新思维能力和解决问题的能力- 提供学生理论和实践并重的研究机会- 培养学生的合作和沟通能力- 培养学生的信息素养和网络安全意识- 培养学生关于计算技术对社会、经济和环境的影响的认识3. 课程内容计算技术课程的内容应包括以下方面：3.1 计算思维- 逻辑思维和问题解决能力的培养- 算法思维和编程能力的培养- 数据处理和分析能力的培养3.2 信息技术- 计算机硬件和软件基础知识- 网络技术和通信技术- 数据库和信息系统的基本原理和应用3.3 创新能力- 创新思维和设计思维的培养- 信息技术在解决实际问题中的应用- 项目管理和团队合作能力的培养3.4 伦理和社会影响- 信息伦理和网络安全的教育- 计算技术对社会、经济和环境的影响的认识- 可持续发展和社会责任的培养4. 课程评价计算技术课程的评价应包括以下方面：- 知识和技能的评价- 创新和解决问题能力的评价- 合作和沟通能力的评价- 信息素养和网络安全意识的评价- 计算技术对社会、经济和环境的影响的认识的评价5. 实施指导本课程标准可作为教学计划和教材编写的指导。
在实施过程中，应注重理论与实践相结合，培养学生的动手能力和创新能力。
同时，应根据学生的实际情况和需求，灵活调整教学内容和方法。
6. 结论本文档为2023年版计算技术课程标准的制定提供了指导。
该课程旨在培养学生的计算思维、信息技术和创新能力，使他们能够适应数字时代的发展需求，并为社会、经济和环境的可持续发展作出贡献。
以上为《计算技术课程标准 (2023年版)》的概要。
详细的课程标准将在具体教学方案中提供。
《人工智能》课程大纲
人工智能课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业。
课程代码：39E01126学时分配：42赋予学分：2先修课程：C语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计后续课程：二、课程性质与任务本课程是信息工程专业的一门专业课程，具有较强的理论性和应用性。
本课程的任务是使学生掌握人工智能基本原理，理解人工智能程序设计的基本思路和方法。
培养学生的人工智能应用程序的编程能力和实践应用能力。
本课程的主要知识点包括面向知识表示、智能搜索、多智能体、推理技术、模糊逻辑、机器学习等。
三、教学目的与要求通过理论和实践教学，使学生掌握人工智能的基本思想和方法，培养学生的人工智能应用程序开发的基本能力，到达以下3个目标。
1.知识教学目标：理解和掌握人工智能的知识表达，推理和搜索技术，了解基于统计分析的机器学习方法。
2.能力教学目标：熟练使用prolog, matlab, visual C++等工具来开发人工智能应用程序3.思想教育目标：了解人工智能的最新进展和目前的开展思路.四、教学内容与安排(-)课时分配4照课程内容，分成5个教学单元，各单元的课时安排如下表所示：(-)教学内容安排51单元人工智能概述【教学内容】1.人工智能基本概念2.智能感知简介3.智能推理简介4.智能学习简介5.展望【教学重点及难点】教学重点：智能、感知、推理与学习。
教学难点：强、弱人工智能辨析。
【基本要求】•了解智能、感知、推理与学习的基本概念；•了解弱人工智能的常见范例。
【培养能力】了解、掌握人工智能基本知识。
第2单元知识表示与推理【教学内容】1.知识表示基本概念2.命题逻辑与谓词逻辑3.产生式系统4.其他知识表示方法5.基于知识的系统：专家系统【教学重点及难点】教学重点：谓词逻辑、产生式系统、专家系统。
教学难点：归结原理、语义网络、框架。
【基本要求】•了解一阶谓词逻辑，产生式，专家系统；•掌握归结推理；•掌握产生式规那么前后向推理；•了解其他知识表示方法。
《人工智能》详细教学大纲
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：Artificial Intelligence课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时）1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
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《计算思维与人工智能基础》课程标准
“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
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。
主讲教师配置要求：具有计算机相关专业硕士学位或受聘计算机相关学科中级及以上职称。
四、教材及教学参考
1. 建议教材
2.参考书
五、教学组织
1．教学构思、教学设计、教学手段
针对本课程的特点和教学目标，进行合理的教学设计，结合计算思维能力培养，优化教学内容，改革教学方法，体现以学生为主体、以教师为主导的教育理念。
采用启发式教学、案例式教学、研讨式教学等多种教学方法，调动学生学习积极性，提高课程教学质量。
课程采用线上线下结合的授课模式。
2．课程服务
授课教师除了组织课堂研讨外，周末为学生提供答疑服务。
按照教学进度布置课外作业，教师对每次作业批改量达到1/3，并及时对作业进行讲评。
六、课程考核
本课程考核分为过程考核和期末考试相结合的考核方式。
本课程最终成绩由平时成绩(占50%)和期末考试成绩(占50%)按比例合成，成绩采用百分制。
平时成绩主要包含课堂考勤，线上章节测试，课堂测试等，期末考试采用上机考试的方式。
七、说明
1.本课程标准适用于非计算机专业学生第一学期学习。
2.本课程参考江苏省计算机等级考试大纲要求，全国计算机等级考试大纲要求进行教学。