基金项目：深圳市哲学社会科学规划课题“深圳高职教育高技能人才培养助力新质生产力发展的优化策略研究”（SZ2024C030）；深圳职业技术大学2023年度校级科研启动项目“支持技能型社会建设的职业本科教育人才培养研究”（6023312016S）

作者简介：李良立，深圳职业技术大学技术与职业教育研究所助理研究员，教育学博士；肖正兴，深圳职业技术大学人工智能学院副教授；王茂莉，深圳职业技术大学技术与职业教育研究所副研究员。

一、引言

以智能化为核心的人类第四次工业革命，正以前所未有的态势席卷而来，改变着人类生活中的各个领域^[1]，社会随之对高技能人才培养产生了新要求。人工智能将会成为人们需要掌握的基本素养与能力。这要求人工智能知识、技术、思维突破专业教育的范畴，成为一种通行于不同专业与行业领域人才之间的、助力交叉创新成果产生的“硬实力”^[2]，进而对开展人工智能通识教育提出迫切需求。

目前，高职院校开展人工智能通识课程面临两个核心难点，其一是如何解决人工智能与不同专业交叉融合的知识结构和技术路线的差异问题，其二是如何满足不同专业背景、知识基础、岗位要求的学生的个性化需求。针对上述难点，深圳职业技术大学（以下简称深职大）通过将分层分类理念融入课程设计，寻找人工智能与不同专业的最优交叉路径。同时，通过搭建虚实协同的智慧化教学环境，将人工智能技术融入教学实践中，提升师生沉浸式人工智能体验。本文结合深职大实际情况，深度分析课程建设的理论逻辑与实践探索，以期为高职教育乃至高等教育推进人工智能通识教育提供参考。

二、高职院校人工智能通识课程建设的核心目标及设计逻辑

1.核心目标

结合当今人工智能发展和国家创新型拔尖技术人才培养^[3]的需要，基于对当前主要教学问题的分析，深圳职业技术大学认为人工智能通识课程应该具有鲜明的高职院校特色，符合学校对数字化复合型、创新型技术技能人才培养的定位，同时面向工科、经管、艺术、文科等不同专业高职学生，结合知识讲授与实践应用，助力不同专业学生理解人工智能，并能将其与各自专业特色和岗位需求结合开展创新应用。为此，人工智能通识课程构建了“知识－思维－实践”三位一体的培养目标。

人工智能基础知识。从人工智能基本原理出发，理解计算机如何利用视觉、语音、语言处理、机器人控制等技术像人一样看、听、说和行动，让学生体会人工智能技术的价值和潜力。

人工智能创新思维。通过实践案例示范和虚拟仿真训练，引导学生在个人专业的基础上构建适合个人特点及岗位需求的跨学科交叉创新思维能力。

人工智能跨专业融合与应用能力。理解人工智能、计算思维、大数据、计算机语言、人工智能平台的基本原理并领会其运用，具备不同的职业岗位所需要的带有普遍性的信息处理能力、问题解决能力和人工智能技术应用能力。

2.设计逻辑

习近平总书记指出，要“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”^[4]。为促进智能技术与人工智能通识教育教学的深度融合，一方面，“教好人工智能”，结合人工智能知识结构和学生多样化的成长需要，开展人工智能素养和能力培育；另一方面，“用人工智能教”，使人工智能技术融入教学过程，实现师生沉浸式人工智能体验，让教师更具创造力，让学生更具个性化。

（1）内容设计：遵循人工智能知识结构和学生需求

课程将人工智能知识结构与学生需求映射为教学内容，通过人工智能通识课程知识结构的个性化定制，实现人工智能课程供给和学生需求匹配。

遵循人工智能知识特征，构建模块化的课程内容框架。人工智能通识教育课程着重培养学生的人工智能知识、能力和素质，系统深入地了解人工智能的专业知识和实践能力，使学生将人工智能与其本领域知识交叉融合。^[5] 在课程内容方面，既包括基础层、技术层、应用层、伦理层等层次结构，又包括通识、技术、交叉学科、前沿技术等类型结构。基于横向类型结构和纵向层次结构，设计并构建每个模块知识点的组合，并用项目案例呈现知识点的内容。

遵循需求导向，建立依据学生发展的课程结构体系。学生所需的人工智能知识结构，分为横向类型和纵向层次两个维度。其中，类型维度以专业背景和岗位需要为依据，解决不同专业和就业方向对人工智能知识和技能的选择问题；层次维度以知识能力为依据，解决学生对知识侧重选择的问题。

（2）教学设计：教学主体－教学过程－教学环境智慧化

为了实现“知识－思维－实践”三位一体的培养目标，需要根据人工智能的特点构建一种新的“智教融合”教学设计，将人工智能嵌入至教学主体、教学过程、教学环境三个关键教学环节中。具体做法如下。

提升教师和学生的人工智能素养。人工智能通识课程的教师除了具备专业基础理论知识、实践指导能力和跨学科知识背景，还要求具备人工智能的技术运用能力和内化思维，可以发挥人工智能技术的潜力，从而实现教学的创新和个性化。借助于人工智能技术的强大分析和生成能力，可以为学生提供沉浸式的智慧化教学体验，帮助他们加深对人工智能的理解。

推进教学过程的智慧化转型。构建人工智能技术全程贯通与交互的全新开放式教学过程，利用各种人工智能技术全方位重塑教学内容、方法和评价，教学内容的设计将理论教学、仿真场景的演示应用与实际的人工智能发展相联结，教学方法和教学评价全面融入人工智能技术，实现个性化教学、精准评估和高效反馈。

教学环境的智慧化改造。通过人工智能技术赋能教育，学生既在课堂中学习人工智能知识，也在学习过程中接触人工智能，使教育教学成为有助于适应人工智能的育人场所和实践活动，实现师生在智慧化教育场景中深度互动。

综上所述，这种由人工智能技术支持的沉浸式教学设计可以从教学主体、教学过程和教学环境三个维度支持人工智能教育，形成一个完整的、互相支持的、智慧化、个性化的系统。在这个系统中，人工智能不仅作为一个辅助工具，更是作为一个核心的参与角色，在教学的各个环节中发挥作用。

三、“人工智能应用”课程的教学实践

1.知识需求导向的分层分类课程内容框架

（1）基于人工智能知识特征的分层课程内容布局

图 1  基于人工智能知识特征的分层课程内容

（2）基于学生知识需求的分类课程结构设计

根据学生程度、专业背景、岗位要求的不同，形成工科、经管、艺术和文科的分类课程体系（如表1）。工科类侧重人工智能云应用和编程能力，经管类侧重数据分析，艺术类侧重智能化感知和人机交互设计，文科类侧重日常人工智能技术应用和办公软件应用。

在人工智能基础模块，强化基本原理和技术的同时，适度体现专业对基础知识的不同需求。工科类引导学生了解云AI的基本原理和应用场景、Python基本语法规则；经管类培养学生掌握票据分类模型创建；艺术类帮助学生理解AI在艺术创作中的体现；文科类讲解计算机组成、工作原理、网络通信等内容。

在人工智能核心技术模块，工科类设置了计算机视觉技术、语音技术、自然语言处理技术、机器人控制技术等课程组，深度学习人工智能算法和大数据技术；经管类设置了办公自动化、食品销售数据分析与处理、网页动态数据获取、办公用品销售数据可视化、人事信息数字画像分析等课程组，帮助学生掌握数据获取、数据分析处理及数据可视化方面的核心技术；艺术类设置了Processing基础、提高、高级应用和音频处理，以及Arduino基础和互动设计等课程组，将课程内容与艺术创作和设计有效融合；文科类设置了办公软件操作、人工智能技术应用等课程组，帮助学生掌握常用的人工智能工具和信息化办公技术。

在人工智能技术应用模块，各专业分类结合授课专业场景，迁移应用人工智能技术解决实际问题。例如，针对工科类专业，应用Python语言，对三维可编程组件进行创意编程；针对艺术类专业，用Processing绘制中国传统纹理图案、国风对应的配色方案。

2.项目驱动的情境式教学体系

（1）多场景深度实践项目设计

围绕课程知识和技能点分布，紧密结合真实世界中人工智能的具体应用场景，借助虚拟仿真平台、多媒体、硬件教具、人机交互和数据库等技术，构建了多场景人工智能虚拟仿真实践项目。例如通过我爱你中国、智能图片审核、宝贝回家、药品说明书助读等项目引导学生从人工智能基础知识出发，理解人工智能是什么，能做什么，会产生什么影响。引导学生利用虚拟仿真平台模拟“无人机飞控编队”提升课前知识应用，为学生营造了沉浸式的学习环境，调动了学生的积极性、主动性。项目设计具有良好的人机交互能力和深度体验感，构建语音合成应用场景，指导学生利用百度云AI平台实现图片朗读语音合成，直观感受人工智能的技术优势。

项目划分成由简入繁、递进式任务。每个项目案例都有精心设计的核心问题，教师对案例的背景知识和实际需求进行讲解，逐层剥离引出核心问题，合理解析问题解决方案所需要的知识内容；将项目细分为不同的子任务，通过项目分析、重难点讲解、项目实施、项目进阶和点评总结等步骤由浅入深、层层递进、逐步拓宽地完成项目。

（2）内外融通的互动式教学方法

为实现课程的学习目标与任务，课程将教学时间延伸到课前、课中与课后全过程，教学空间拓展至实训教室、虚拟仿真平台与线上教学空间，设计实施了内外融通的互动式教学方法（见图2）。内外融通表现为对课堂内外教学和学习时间的合理配置与协调。为了提高学生学习的主动参与性，学生利用课外时间下载学习资源，课前通过视频引例完成预备知识点的预习，借助智能评阅系统练习基础知识。课中教师根据预习情况，重点讲解易错点，完成项目分析后，侧重于讲解如何应用预备知识技能点完成整个项目。学生利用虚拟仿真平台尝试开展动手实践，在跟随教材或者录制视频自主完成递进式任务基础上，课后通过行业专家和人工智能专家线上研讨进一步拓宽人工智能视野，强化人工智能技术与行业需求紧密结合的创新意识，最后利用在线训练系统自学office完成报告。针对项目完成过程中出现的问题，师生之间、生生之间共同总结和归纳要点，激发学生自主学习的内生动力，充分强化学生信息技术操作技能。

3.虚实协同的智慧化教学平台

（1）自主研发平台

为了保障学生能够跨越时间与空间限制开展人工智能学习，教师开发了硬件教具、虚仿平台、课程教学、实训和考试平台。其中，硬件教具是提供实际操作的平台，进行人工智能应用场景展示、学生作品部署。如人工智能艺术类通识课程在Arduino互动设计单元，为学生提供LED灯、数码管、传感器等硬件教具，来让学生完成LED光立方、绽放的花朵花墙和智能小车的制作；人工智能工科类通识课程的硬件设备包括智能可视化魔盒、人形机器人、机械臂、AGV小车、智能小车等。虚仿平台打破实体教具应用场景的局限性，使学生在任意时间、任意地点进行实践操作。如智能控制专业，依托机器人、无人机和数字人三维可编程虚仿组件，将程序设计核心知识点（选择、循环、字典、列表）应用于可编程组件的智能控制，依托虚拟智能体设计春晚机器人伴舞、无人机灯光秀等任务。课程教学平台主要提供线上实践项目和教学视频等。实训和考试平台包括人工智能通识平台和在线考试系统，前者进行在线编程和教学管理，后者进行在线考试和自动评阅。

（2）一流企业平台

为了提升教学质量和拓宽学生视野，课程依托一流企业平台，如星火大模型、Baidu大脑、百度EasyDL等，营造数字孪生环境，通过创新项目设计、理实结合和任务驱动等方式，优化实践教学内容，丰富实践教学内容。其中，星火大模型内嵌于编程虚拟平台，Baidu大脑提供Al功能体验和云Al应用定制开发，基于百度EasyDL智能平台进行零门槛Al模型创建。以人工智能助力智慧园林项目为例，依据“植物识别→病虫害分类→病虫害治理”专业情景任务，选取“计算机视觉→语音技术→大语言模型”人工智能技术，借助“百度AI”+“百度EasyDL训练平台”+“自研虚仿机器人组件”+“讯飞星火大模型”工具，让学生动手实现“人工智能植物识别系统”“人工智能月季诊病系统”以及“人工智能病害诊治方案”等，使园林学生不只停留在人工智能概念，通过知行合一，扩宽非计算机专业学生对新技术理解的边界。

四、“人工智能应用”课程的效果达成

1.教学效果提升，学生实践和创新能力显著提高

“人工智能应用”课程符合金课标准“两性一度”——高阶性、创新性、挑战度^[6]，取得了良好的教学效果。

“高阶性”是培养学生具备人工智能综合能力和高级思维。与重办公软件操作技能、轻人工智能高阶能力培养的高职计算机公共课相比，“人工智能应用”课程通过人工智能通识平台课前进行学情调查，课后统计个性化学习反馈数据，强调师生之间和生生之间围绕项目，借助多样化的虚拟仿真平台和实体教具，沉浸式体验人工智能。这使得人工智能知识和技能在学习和应用的过程中被有效内化，而且也孕育学生自主学习的内生动力，促进人工智能高阶技能和思维的习得。

“创新性”反映课程内容的前沿性和时代性，学习成果具有个性化和创新性。在课程终结性考核阶段，学生借助虚拟仿真平台提供的产品和服务，完成了相当多优秀人工智能作品。学生能够根据自己的兴趣自主选择主题，结合实际应用场景，迁移并拓展所学人工智能知识完成选择的项目，实现人工智能的个性化应用。人工智能通识课程激发了学生自主学习动力，培养了学生利用已有人工智能技术解决相关问题的能力，在学生创新能力培养方面将发挥重要作用。

“挑战度”是合理增加课程难度，拓展课程深度。由于课程循序渐进地提升难度等级，递进培养学生具备不同岗位所需的人工智能应用知识和工作原理、计算思维，信息处理、问题解决和技术应用等方面能力，使学生在多种学科竞赛中成绩突出。近5年学生获得省级以上大赛奖项12项，在“2023年第五届全国高校计算机能力挑战赛”获奖13项（一等奖2项），在“2024年华数杯国际大学生数学建模竞赛”获二等奖，在“2024年第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛全国总决赛Python程序设计大学C组”获二等奖，在“2024年第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛广东赛区软件测试大学组”获一等奖，在“2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛”获三等奖等。

2.依托课程建设，教学团队综合素养同步发展

人工智能作为典型的交叉学科，课程知识结构复杂，对教师专业素质要求很高。同时，人工智能技术发展迅速，要求教师不断学习和更新知识。只有具备专业知识与技术、跨学科知识融合能力，并且能够调动学生学习热情的教师，才能更好地发挥人工智能教育的潜力，从而实现教育的创新和学生个性化发展。人工智能通识课程实施以来，教师教学受到了学生高度好评，团队教师共获16次校教学优秀。同时，教学团队坚持“以赛促改”，获得省青教赛一等奖1次、省职业院校教师教学能力大赛（公共课组）省赛二等奖2次和三等奖1次、省职业院校技能大赛教学能力比赛（高职组）二等奖2次和三等奖3次，课改成果获得广东省教育教学成果奖（职业教育）二等奖。

3.积极服务社会，课程资源应用广泛

深职大人工智能通识课程有效服务高校和社会机构。课程在智慧职教MOOC学院线上开设，截至第10次开课（2023年9月17日），使用该课程的学校和机构共计842所，其中学校429所，选课总计6615人次。3门英文课程在联合国教科文组织的国际网络教育学院上线（人工智能应用基础、云AI应用、大数据与人工智能），25个国家的416人学习该课程，2门在线MOOC课程，有近5000个单位的7万人学习。课程依托教材《人工智能应用基础》作为“十四五”职业教育国家规划教材，被包括北航等一批985、211的本科院校共64所高校采用，发行64000册；职教云线上课程资源被31所学校引用，共计37120名学生学习。

五、高职院校人工智能通识课程建设的推广经验

1.课程建设机制特色：基于人工智能知识结构的学生个性化课程体系

以人工智能知识结构和学生“个性化”需求为基础，建构了一个分层递进、分类教学的人工智能通识课程框架。“分层”将人工智能知识和技能切分为不同层次，“分类”针对不同学生程度、专业背景、岗位要求对课程知识的侧重，不仅符合人工智能知识结构，也服务于学生专业和发展志向，从知识递进和学生需求维度形成立体化的课程体系。课程内容面向工科类、经管类、艺术类和文科类不同专业的学生，涉及人工智能基础、人工智能核心技术、人工智能技术应用3个模块及多个项目，体现人工智能知识和技能的通识性和普遍性。学生可以根据自己的需要，达到不同的层面——第一个层面是能适应人工智能，了解基本概念、优缺点与局限性，适应智能时代的社会特征；第二个层面是能应用人工智能，会用成熟算法模型和操作系统，给自己的工作赋能，熟练地把人工智能作为基础工具使用；第三个层面是能成为人工智能时代的领导者，具备人工智能思维，管理人工智能，熟悉人工智能风险。^[7]

2.课程建设模式特色：层层递阶的项目化教学模式

项目式教学贯穿整个教学过程，对各知识点进行项目化设计，通过实践项目和案例分析，使学生更深刻体会理论知识的价值和实际应用场景，从而转化为解决实际问题的能力。同时，将项目划分成层层递进的任务，逐步实施。“项目描述”和“项目分析”作为基础，可直接对接、启发不同专业的学生关于人工智能应用场景的思考和想象，同时通过前沿案例激发不同专业学生对相关交叉应用的向往和志趣；“项目实现”将项目细分为不同的步骤或者子任务，引导学生循序渐进解决项目问题，达到学以致用的目的；“项目剖析”“项目拓展”和“项目总结”是融合人工智能通识开展创新实践，逐渐提炼，建立属于自己的人工智能思维方式，促使学生在今后的学习中主动思考并运用人工智能通识知识开展交叉创新。层层递阶的项目化教学模式保障不同知识水平、不同专业的学生都能在这种分层分类的课程体系下有足够的学习深度和创新空间。

3.课程建设平台特色：虚实协同的交互式数字孪生环境

硬件教具与虚仿平台，实现了可视化交互体验，打造人工智能沉浸式实操环境，通过沉浸式学习和体验，提升了学生对人工智能的理解与应用能力，并使学生领悟人工智能赋能个人、专业及社会的价值。同时，延拓实践教学时空，使得学生能够在任何时间、任何地点进行高效、个性化地学习，教师能够通过平台进行远程指导和答疑解惑，实现教与学的无缝衔接。此外，模拟出接近真实的实验环境和场景，让学生能够在安全、无风险的环境中进行操作，也避免了庞大仪器设备重复建设、资源浪费问题。

责任编辑：任令涛

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