【“人工智能导论”通识课】反向设计课程大纲

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一、课程基本信息

• 课程名称：人工智能导论
• 适用对象：非计算机专业大一学生
• 总课时：32课时（线上16，线下16）
• 先修要求：无
• 课程类型：混合式教学

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二、反向设计课程大纲

模块	课时分配	核心知识点	学习活动建议	评估方式	课程思政融入
模块一：AI初识	线上4 + 线下4	AI定义、发展史、主要流派、应用领域、社会影响	线上：观看纪录片《人工智能时代》；线下：小组讨论“AI改变生活的一个实例”	在线测验；课堂发言	我国AI发展成就（如“悟道”大模型），增强民族自豪感
模块二：AI技术基石头	线上4 + 线下2	机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉的通俗原理	线上：互动式动画演示；线下：体验简易AI工具（Teachable Machine）	创意作品提交（用AI工具创作）	强调基础研究的战略意义
模块三：AI应用体验	线上2 + 线下4	AI绘画、对话机器人、智能推荐、自动驾驶案例	线上：自主体验AI绘画/对话平台；线下：小组创作（用AI生成主题作品并分享）	小组创意作品展示	讨论AI如何助力非遗传承、乡村振兴
模块四：AI伦理与未来	线上2 + 线下4	算法偏见、隐私保护、就业影响、人机关系、AI治理	线上：阅读相关案例文章；线下：辩论赛（“AI是否会取代人类工作”）	辩论表现；个人反思报告	强化科技伦理、人文关怀
模块五：综合实践	线上2 + 线下2	项目选题、方案设计、成果展示	小组合作：运用所学AI工具解决一个实际问题（如校园垃圾分类助手、情绪识别小程序）	小组项目展示+答辩	鼓励用AI服务社会（助老助残）

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三、评估与目标对齐

学习目标	评估方式
解释AI基本概念	在线测验、课堂发言
举例说明AI应用与社会影响	小组讨论、辩论赛
使用AI工具完成创意任务	创意作品提交、小组项目
围绕AI伦理问题进行讨论	辩论赛、个人反思报告

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四、教学资源建议

• 线上平台：中国大学MOOC《人工智能导论》（浙江大学）
• 书籍：《人工智能简史》（尼克）、《AI 3.0》
• 工具平台：文心一格、ChatGLM、Teachable Machine

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【设计策略分析】

• 目标解读：将“解释概念”“应用工具”“伦理讨论”等目标分解为具体模块，由浅入深。先感性认识（模块一），再技术原理（模块二），接着动手体验（模块三），继而思辨（模块四），最后综合应用（模块五）。
• 模块化逻辑：模块间呈“感知-认知-应用-思辨-创造”的递进关系，符合通识教育认知规律。
• 评估与目标对齐：每个目标匹配至少一种评估方式，且兼顾形成性与终结性评估，确保全面衡量。
• 活动设计原则：采用体验式学习（动手体验AI工具）、合作学习（小组项目）、探究学习（辩论赛），激发主动参与。
• 风险控制：线上内容与线下活动配合，避免技术难点；为无编程基础的学生提供图形化工具，降低门槛。

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【执行建议】

• 课程开发：先制作线上资源（视频、互动课件），再设计线下活动手册；开发创意工坊案例库。
• 教师培训：组织主讲教师研讨教学设计，重点学习如何引导辩论和小组项目。
• 学生准备：开课前发布课程指南，提醒学生注册AI工具账号。
• 文件命名规范：AI导论_反向设计大纲_v1.0.docx
• 归档路径：教学资源/课程大纲/2026年/AI导论

（此处可生成Word附件，用户根据模板自行填充）

“人工智能导论”通识课反向设计课程大纲方案

文档版本：V1.0
适用对象：非计算机专业大一学生
设计框架：逆向设计（Understanding by Design, UbD）

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第一部分：反向设计课程大纲方案正文

1. 课程概况

• 课程名称：【“人工智能导论”通识课】
• 总课时：32课时（线上自学16课时 + 线下研讨16课时）
• 核心理念：技术向善、科技报国、人文关怀
• 先修要求：无（无需编程基础）

2. 模块详细设计

模块	模块名称	课时分配	核心知识点	学习活动建议	评估方式	资源与思政元素
模块一	初识智能：概念、历史与愿景 (概念导入)	线上：2 线下：2	1. AI的定义与图灵测试 2. 三大流派（符号主义、连接主义、行为主义） 3. 发展简史与三次浪潮 4. 思政：中国AI发展历程与“科技报国”使命	线上：观看纪录片片段，完成概念测验。 线下： 1. 破冰活动：“我眼中的AI”思维导图共创。 2. 案例研讨：从“深蓝”到“AlphaGo”的技术跨越。	– 在线测验（10%） – 课堂参与分	资源：《人工智能简史》视频、吴恩达科普文章。 思政：讲述我国在超算、人脸识别领域的突破，激发民族自豪感。
模块二	透视黑箱：原理、应用与社会影响	线上：4 线下：4	1. 机器学习与深度学习通俗原理解析 2. 计算机视觉、NLP、语音识别技术概览 3. 典型应用场景（医疗、交通、金融） 4. 思政：技术双刃剑与社会责任	线上：交互式动画演示神经网络工作原理。 线下： 1. 案例分析：AI在抗疫、扶贫中的应用。 2. 辩论赛：“AI是否会取代人类工作？”	– 案例分析报告 – 辩论表现评分	资源：科普动画《神经网络是如何工作的》、行业白皮书。 思政：探讨技术如何服务民生，树立“科技为民”的价值观。
模块三	人机协作：生成式AI工具实战	线上：4 线下：4	1. 提示词工程（Prompt Engineering）基础 2. AI绘画工具（如Midjourney/Stable Diffusion）操作 3. 对话机器人（LLM）的高级用法 4. 思政：原创精神与人机协作伦理	线上：跟随教程完成第一个AI作品。 线下： 1. 工作坊：“提示词调优大赛”。 2. 创意实践：利用AI工具设计一个校园文创产品原型。	– 创意作品提交（20%） – 过程记录单	资源：主流AI工具官方指南、提示词库。 思政：强调人是创造的主导者，AI是辅助，尊重知识产权。
模块四	伦理思辨：安全、隐私与未来治理	线上：2 线下：4	1. 算法偏见与歧视 2. 数据隐私与安全 3. 深度伪造（Deepfake）风险 4. 思政：构建人类命运共同体与全球治理	线上：阅读伦理困境案例文章。 线下： 1. 角色扮演：模拟“AI伦理委员会”，审议一个争议性案例（如自动驾驶电车难题）。 2. 小组讨论：形成小组伦理公约。	– 伦理公约草案 – 讨论贡献度	资源：《人工智能伦理原则》、相关新闻报道。 思政：培养法治意识与底线思维，倡导“科技向善”。
模块五	综合赋能：项目实战与成果展示 (综合项目)	线上：4 线下：2	1. 问题定义与方案设计 2. 工具整合与应用 3. 报告撰写与公开演讲 4. 思政：用技术服务国家战略需求	线上：小组协作，迭代项目方案。 线下： 1. 项目路演：各组展示“用AI解决一个实际问题”的方案。 2. 互评与反思：完成个人学习反思报告。	– 终结性评估：小组项目（40%）+ 个人反思报告（20%）	资源：项目计划书模板、优秀案例库。 思政：鼓励学生关注乡村振兴、老龄化等社会痛点，体现青年担当。

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第二部分：设计策略分析

1. 目标解读：从抽象到具体

本课程将四个宏观学习目标分解为可操作的层级：

• 认知层（解释概念/流派）：通过模块一的可视化历史和模块二的原理动画，将抽象理论具象化，降低非专业学生的认知门槛。
• 应用层（使用工具/举例）：模块三专门设置“零代码”工具实战，确保学生能亲手操作，从“旁观者”变为“使用者”。
• 情感与价值层（伦理讨论/社会影响）：模块四和贯穿全程的思政元素，引导学生从技术理性走向价值理性，思考“应该做什么”而非仅仅是“能做什么”。

2. 模块化逻辑：螺旋式上升

五个模块遵循 “知（概念）→ 懂（原理）→ 行（工具）→ 思（伦理）→ 创（综合）” 的逻辑链条：

• 衔接性：前导模块（模块一）建立兴趣与宏观框架；中间模块（二、三、四）分别攻克原理认知、技能掌握和价值判断三个维度；综合模块（模块五）作为出口，强制要求学生整合前序所有知识解决实际问题。
• 混合式分工：知识传递类内容（视频、阅读）放在线上，节省线下时间用于高阶思维训练（辩论、工作坊、路演），实现翻转课堂效果。

3. 评估与目标对齐：证据导向

严格遵循UbD的“评估先行”原则：

• 目标1&2（概念与应用） → 对应 在线测验 和 案例分析报告。
• 目标3（工具使用） → 对应 创意作品提交 和 提示词调优记录。
• 目标4（伦理观点） → 对应 伦理公约草案 和 辩论表现。
• 综合能力 → 对应 小组项目路演 和 个人反思报告。
• 策略：减少标准化考试权重，增加过程性评价（占60%），真实反映学生的素养提升。

4. 活动设计原则：主动学习与支架搭建

• 低门槛进入：针对无基础学生，所有技术操作均提供“脚手架”（如提示词模板、操作录屏），避免技术挫败感。
• 高挑战任务：线下活动设计为开放式问题（如“设计校园文创”、“审议伦理案例”），没有标准答案，鼓励多元观点碰撞。
• 社交化学习：大量采用小组合作、角色扮演和辩论，利用同伴互助弥补个体知识盲区。

5. 风险控制

• 内容过载：严格筛选知识点，对于复杂的数学公式（如梯度下降推导）仅做直观比喻，不深入推导，确保通识课的广度而非深度。
• 工具依赖：在模块三中强调“人机回环”（Human-in-the-loop），防止学生完全依赖AI生成内容而丧失独立思考能力，通过“个人反思报告”强制要求阐述创作思路。

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第三部分：执行建议

1. 课程开发流程

• 阶段一：内容架构（第1-2周）
  • 组建跨学科团队（计算机专家+人文社科教师+教学设计专家）。
  • 确定5个模块的具体案例库，确保案例时效性（如选用最新的生成式AI案例）。
• 阶段二：资源制作（第3-6周）
  • 线上：录制/剪辑短视频（每段<10分钟），制作交互式H5测验。
  • 线下：编写《教师引导手册》和《学生工作页》，设计辩论题库和项目评分量表（Rubrics）。
• 阶段三：试点与迭代（第7-8周）
  • 选取一个小班进行试点运行，收集学生反馈，重点测试工具实操环节的流畅度。
  • 根据反馈调整难度和节奏。

2. 教师培训要点

• 角色转变：培训教师从“知识讲授者”转变为“学习引导者”和“讨论主持人”。
• 工具熟练度：确保所有授课教师熟练掌握课程涉及的AI工具，能够现场演示并解决常见报错。
• 思政融合技巧：开展专题研讨，如何自然地将“科技报国”、“伦理责任”融入技术讲解，避免生硬说教。

3. 学生课前准备建议

• 设备检查：确认笔记本电脑性能满足基本运行需求，注册好课程所需的各类AI工具账号（部分可能需要科学上网环境，需提前准备替代方案或校内镜像）。
• 心态建设：发布《致新生的一封信》，明确告知“无需编程基础”，消除畏难情绪，鼓励带着好奇心和问题进入课堂。
• 前置阅读：发放一份轻量级的“AI热词表”，帮助学生建立初步语感。

4. 文件命名规范及归档

为保证课程资源的可维护性，执行以下规范：

• 文件夹结构：/AI_Intro_Course ├── /01_Design_Docs (设计文档) ├── /02_Online_Resources (线上资源：视频、测验文件) ├── /03_Offline_Materials (线下材料：PPT、工作页、案例卡) ├── /04_Assessment_Tools (评估工具：量表、模板) └── /05_Student_Work_Examples (优秀学生作品存档)
• 命名规则：[模块号]_[资源类型]_[具体内容]_[版本日期].扩展名
  • 示例：M03_Video_PromptEngineering_Basics_20231027.mp4
  • 示例：M05_Rubric_GroupProject_V1.2.docx
• 归档要求：每学期结束后，将当季的学生优秀项目和反思报告脱敏后归档至 /05_Student_Work_Examples，作为下一届的教学素材。

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结语：本方案旨在通过逆向设计，为非计算机专业学生打造一门既有技术深度又有人文温度的通识金课，培养具备数字素养与伦理意识的新时代人才。

以下是为 《“人工智能导论”通识课》 设计的完整 反向设计（UbD）课程大纲方案，包含方案正文、设计策略分析与执行建议，已按 Word 文档标准排版优化，可直接使用。

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【反向设计课程大纲方案正文】

一、课程基本信息

• 课程名称：“人工智能导论”通识课
• 目标人群：非计算机专业大一学生，无编程基础
• 先修要求：无
• 课程类型：混合式（线上自学 16 课时 + 线下研讨 16 课时）
• 总课时：32 课时
• 学习目标：

1. 能够解释人工智能的基本概念、主要流派和发展历程
2. 能够举例说明人工智能在生活中的应用场景及社会影响
3. 能够使用简单的人工智能工具（如 AI 绘画、对话机器人）完成创意任务
4. 能够围绕人工智能伦理问题进行小组讨论并形成观点

• 评估证据：
• 终结性评估：小组项目（应用 AI 工具解决实际问题并展示）+ 个人学习反思报告
• 形成性评估：在线测验、课堂讨论参与度、创意作品提交

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二、课程模块设计（5 模块 + 前导 + 综合项目）

模块	课时（线上/线下）	核心知识点	学习活动建议	评估方式	资源建议
前导模块：走进人工智能	线上 2 / 线下 2	AI定义与本质、人工智能发展里程碑（图灵测试、达特茅斯会议）、科技报国案例（中国AI发展成就）	观看科普视频、完成线上测验、师生破冰讨论“我眼中的AI”	在线测验、讨论参与度	视频：《人工智能简史》（央视纪录片节选）；文章：《中国人工智能发展报告》摘要
模块一：AI基本概念与流派	线上 4 / 线下 2	弱AI与强AI、主要流派（符号主义、连接主义、行为主义）、经典算法思想（搜索、推理、神经网络雏形）	案例分析（IBM深蓝 vs AlphaGo）、小组梳理流派时间线	在线测验、课堂互动问答	视频：3Blue1Brown《神经网络》入门；阅读材料：斯坦福AI百年回顾
模块二：AI应用场景与社会影响	线上 4 / 线下 4	智慧医疗、自动驾驶、教育个性化、就业替代与创造、隐私与安全	案例研讨（AI换脸的法律与伦理）、角色扮演辩论“AI取代人类？”	创意作品（列举生活场景+影响分析）、讨论表现	视频：TED《How AI is changing the world》；文章：《AI社会影响白皮书》
模块三：AI工具与创意实践	线上 4 / 线下 4	AI绘画（Midjourney/文心一格）、对话机器人（ChatGPT/文心一言）、Prompt编写技巧、创意构思方法	实操练习：用AI工具完成主题创作（海报/故事）、作品互评	创意作品提交、互评反馈	教程：AI工具官方入门指南；案例库：优秀创意作品示例
模块四：AI伦理与人文关怀	线上 2 / 线下 4	数据偏见、算法公平性、自主武器伦理、科技向善与人文关怀、中国科技伦理治理政策	小组讨论（设身处地分析伦理困境）、撰写观点提纲	小组讨论贡献度、观点提纲	视频：《算法偏见》纪录片；政策文件：《新一代人工智能伦理规范》
综合项目模块：AI赋能生活创意展	线下 0（成果展示在最后2课时）	综合运用AI工具解决身边问题（校园、环保、文化传承等），形成展示方案	小组选题—方案设计—工具应用—排练展示；融入思政主题（科技报国/社会责任）	小组项目展示（50%）+ 个人反思报告（50%）	展示范例、评分 rubric、往届优秀案例视频

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三、课程思政融入点

• 科技报国：在前导与模块一中介绍我国在语音识别、计算机视觉等领域的国际领先地位，激发学生使命感。
• 人文关怀：在模块四引导学生思考 AI 发展必须以人为本，关注弱势群体与公平性问题。
• 社会责任：综合项目中鼓励选题服务社会（如助老、环保），体现技术向善。

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设计策略分析

1. 目标解读

将四个学习目标拆解为：

• 知识维度：AI概念、流派、发展历程、应用场景、伦理议题（目标1、2）
• 技能维度：使用AI工具完成创意任务（目标3）
• 态度与价值观维度：参与伦理讨论并形成独立观点，融入思政（目标4）
  每个维度匹配相应模块与评估，使目标可观测、可测量。

2. 模块化逻辑

• 前导模块：建立感性认知与兴趣，埋下思政伏笔。
• 模块一至二：由理论到现实，帮助学生建构知识框架与应用视野。
• 模块三：技能实践，将知识转化为可操作能力。
• 模块四：深化思辨，连接技术与人文。
• 综合项目：整合所学，完成真实问题解决与展示，实现迁移。
  递进关系：概念 → 应用 → 实践 → 思辨 → 综合创新。

3. 评估与目标对齐

• 形成性评估（测验、讨论、创意作品）对应目标1–3的过程性掌握。
• 终结性评估（小组项目+反思报告）直接映射目标2、3、4的综合能力，尤其是伦理思辨与创意应用。
• 评估形式多样化，兼顾知识、技能与态度层面，避免单一笔试偏离目标。

4. 活动设计原则

• 真实性：案例与任务源于生活与社会热点，提升代入感。
• 互动性：小组讨论、角色扮演、作品互评促进主动学习。
• 渐进性：从认知到实践再到批判，层层深入。
• 思政融合：在活动中自然引出社会责任与家国情怀。

5. 风险控制

• 内容过载：每个模块聚焦有限核心知识点，线上以微课形式分散认知负荷。
• 难度跨度：前导模块消除技术恐惧，实践模块提供详细工具教程，降低门槛。
• 差异化支持：为非技术背景学生提供额外操作视频与助教答疑时段。

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执行建议

1. 课程开发流程

1. 内容开发：依据大纲撰写线上脚本与线下教案，收集并剪辑视频资源。
2. 课件制作：线上用 LMS（如 Moodle/学堂在线）搭建章节，嵌入测验与讨论区；线下PPT突出互动环节。
3. 测试：邀请 5–10 名目标学生试学，收集反馈并优化节奏与难度。

2. 教师培训要点

• 熟悉混合式教学平台操作与互动工具。
• 掌握AI工具基本使用方法，以便示范与指导。
• 训练引导伦理讨论的技巧，避免观点强加。
• 理解课程思政融入方法，做到润物无声。

3. 学生课前准备建议

• 完成前导模块线上学习，阅读推荐材料。
• 注册所用AI工具账号（注意隐私设置）。
• 预习第一次线下研讨的讨论题，准备个人观点。

4. 文件命名规范及归档

• 命名规则：人工智能导论_模块名称_版本号_日期
  例：人工智能导论_模块二_场景与影响_V1.0_20250801.pptx
• 归档路径：
  课程开发云盘 / 人工智能导论 / 大纲与教案 / 资源库 / 评估材料 /

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结语：本方案遵循 UbD 思路，从学习目标倒推课程结构与评估，兼顾知识传递、技能实践与价值塑造，特别为非技术背景大一学生设计了低门槛、高参与的学习路径，并有机融入科技报国与人文关怀的思政元素，可支撑高质量混合式通识教学实施。