正文
“课程帮助同学们掌握运用人工智能技术解决实际问题的能力,从而真正实现所学为我所用。”
“人工智能基础A”课程负责人、计算机科学与技术学院副教授陈建海说。
“人工智能基础B”聚焦于社会科学领域适用的模型算法与工具应用,具有浓厚的交叉属性。
课程嵌入了数据生态、社会仿真、计算社会科学等人工智能+社会科学的前沿内容,探索数字人文、智能社会治理等交叉创新方向,培养同学们跨领域研究中的伦理意识与技术批判思维。
从理论驱动转向数据和算法驱动,人工智能的广泛应用一定程度上改变了社会科学的研究范式。
“我们希望为同学们带来社会科学研究新的视角与工具。”
“人工智能基础B”课程负责人、公共管理学院长聘副教授吴超说,“课程帮助社会科学的同学们建立信心:理解人工智能背后的原理并不复杂,用好人工智能也并非难事。”
以“低门槛、广覆盖”为特色,
“人工智能基础C”系统讲解人工智能的发展历史、核心算法演变及人文社科场景应用案例。
“既不能开成过于浅显的科普课,也不能开成‘30天教你学会编程’的技能培训班。”“人工智能基础C”课程负责人、计算机科学与技术学院教授许端清介绍,课程建设团队以实践为导向精心制定了课程目标。
“课程一半内容都与实训相关,让同学们上手体验各种低代码的人工智能工具。”
“人工智能基础C”授课老师、教育学院百人计划研究员陈静远说。比如在介绍DeepSeek时,教师会结合“四大名著”文学鉴赏的具体任务,带领同学们对比不同提示词策略下输出结果的差异,帮助他们成长为人工智能的“高阶玩家”。
教学相长,对于具有计算机专业背景,从事“AI+教育”研究的陈静远来说,课堂也是她交叉创新的土壤与源泉。扎根于具体场景,她的研究真正地与教学实践相结合,发挥出人工智能赋能教育的更大价值。
汇全校之力,“人工智能基础A/B/C”构建了跨学科、高水平的师资队伍。
经过公开招募和报名筛选,组成“人工智能基础A/B/C”教学团队,
现有67位教师,来自全校29个学院,涵盖所有学部。
其中还有不少公共管理学院、艺术与考古学院、传媒与国际文化学院等人文社科学院的教师。
通过专题培训、集体备课、交流研讨等方式,课程组教师不断构建智能时代先进的育人理念、掌握智能教育领域的基本知识、提升人机协同环境下开展教学的能力、拥有数智技术辅助的科研创新能力,以及坚守科技向善和以人为本的价值取向。
浙江大学本科生院副院长兼教务处处长江全元教授表示,学校将继续协同各院系不断加强人工智能跨学科师资队伍建设,健全校院联动、多部门协同的工作机制,确保全校性人工智能通识教育质量和教学目标的实现。