2025年大學(xué)人工智能教育專業(yè)題庫——大學(xué)人工智能教育的實踐能力培養(yǎng)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.請簡述大學(xué)人工智能教育實踐中“實踐能力”應(yīng)包含哪些核心要素。2.項目驅(qū)動教學(xué)在大學(xué)人工智能教育實踐能力培養(yǎng)中具有哪些優(yōu)勢？3.設(shè)計性實驗在提升學(xué)生人工智能實踐能力方面扮演著怎樣的角色？4.在大學(xué)人工智能教育實踐中，如何評價學(xué)生的創(chuàng)新思維能力？二、論述題（每題10分，共30分）5.試論大學(xué)人工智能教育實踐能力培養(yǎng)面臨的的主要挑戰(zhàn)及其可能的應(yīng)對策略。6.結(jié)合當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展趨勢，論述如何將前沿實踐內(nèi)容融入大學(xué)人工智能教育課程體系。7.以一個具體的AI應(yīng)用領(lǐng)域（如自然語言處理、計算機視覺等）為例，設(shè)計一個包含實踐環(huán)節(jié)的大學(xué)課程教學(xué)方案，并說明實踐環(huán)節(jié)如何支撐學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)。三、方案設(shè)計題（20分）8.假設(shè)你是一名大學(xué)人工智能教育專業(yè)的教師，負(fù)責(zé)開設(shè)一門面向非計算機專業(yè)學(xué)生的《人工智能導(dǎo)論》課程。請設(shè)計一個貫穿課程始終的實踐能力培養(yǎng)方案。該方案應(yīng)至少包含三個不同類型的實踐活動（如編程實踐、數(shù)據(jù)分析實踐、小型項目實踐等），明確每個活動的目標(biāo)、內(nèi)容、形式、所需資源和預(yù)期成果。并簡要說明如何評價學(xué)生通過這些實踐活動所展現(xiàn)出的實踐能力。試卷答案一、簡答題1.答案：大學(xué)人工智能教育實踐能力通常包含：編程與算法實現(xiàn)能力、數(shù)據(jù)處理與分析能力、機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用能力、AI系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)能力、算法解釋與可視化能力、AI倫理與社會影響認(rèn)知能力、團隊協(xié)作與溝通能力、利用工具與平臺進行實驗的能力。解析思路：此題考察對AI實踐能力構(gòu)成要素的掌握。需要學(xué)生能夠列舉出AI領(lǐng)域所需的關(guān)鍵技能，涵蓋技術(shù)硬技能（編程、數(shù)據(jù)處理、模型應(yīng)用、系統(tǒng)設(shè)計等）和與之相關(guān)的軟技能（倫理、溝通、協(xié)作）以及工具使用能力。2.答案：項目驅(qū)動教學(xué)的優(yōu)勢在于：提供真實或接近真實的問題情境，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和主動性；促進知識的應(yīng)用和整合，將理論知識融會貫通于解決實際問題中；培養(yǎng)團隊協(xié)作和溝通能力；鍛煉項目管理、問題解決和創(chuàng)新思維等綜合能力；使學(xué)習(xí)過程更具實踐性和成就感。解析思路：此題考察對項目驅(qū)動教學(xué)法理解和其價值認(rèn)識。需要學(xué)生闡述該方法如何區(qū)別于傳統(tǒng)教學(xué)，并能具體說明它在能力培養(yǎng)（特別是實踐、協(xié)作、創(chuàng)新等方面）帶來的好處。3.答案：設(shè)計性實驗允許學(xué)生在不完全確定的情況下，像工程師或研究人員一樣，根據(jù)實驗?zāi)繕?biāo)自主設(shè)計實驗方案、選擇或改進方法、搭建系統(tǒng)、收集和分析數(shù)據(jù)、解釋結(jié)果并得出結(jié)論。它不僅驗證理論，更重要的是培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考、創(chuàng)新設(shè)計、動手操作、問題解決和科學(xué)研究能力，是培養(yǎng)高層次實踐能力和工程素養(yǎng)的重要途徑。解析思路：此題考察對設(shè)計性實驗特點及其教育意義的理解。關(guān)鍵在于區(qū)分設(shè)計性實驗與驗證性實驗，強調(diào)其在“設(shè)計”環(huán)節(jié)上的開放性和挑戰(zhàn)性，以及由此帶來的對學(xué)生綜合實踐能力和科研思維的培養(yǎng)價值。4.答案：評價學(xué)生創(chuàng)新思維能力可以從多個維度進行：觀察學(xué)生在實踐活動中提出新穎想法、解決方案或改進方案的能力；評估學(xué)生面對復(fù)雜或未知問題時，運用已有知識進行創(chuàng)造性聯(lián)想、跨界整合、探索不同路徑的能力；分析學(xué)生設(shè)計或改進AI系統(tǒng)時的獨特性和創(chuàng)造性；通過開放式問題或項目成果的展示，考察其思維的靈活性、深刻性和獨創(chuàng)性。解析思路：此題考察對創(chuàng)新思維能力評價方法的理解。不能僅限于結(jié)果的新穎性，更要關(guān)注思維過程。需要學(xué)生能夠列舉出評價創(chuàng)新思維的具體角度和方法，如思維的流暢性、靈活性、獨創(chuàng)性、深刻性等，并結(jié)合實踐場景進行說明。二、論述題5.答案：大學(xué)人工智能教育實踐能力培養(yǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)包括：師資能力不足，部分教師缺乏AI實踐經(jīng)驗和項目指導(dǎo)能力；實踐資源匱乏，高質(zhì)量實踐平臺、數(shù)據(jù)和項目案例不足，成本較高；課程體系不完善，實踐內(nèi)容與理論脫節(jié)，缺乏系統(tǒng)性，前沿性內(nèi)容更新慢；評價體系不健全，難以有效衡量學(xué)生的實踐能力，尤其是創(chuàng)新能力和解決復(fù)雜問題的能力；倫理與安全風(fēng)險，AI應(yīng)用中的偏見、隱私、安全等問題需要在實踐中引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注；學(xué)生基礎(chǔ)差異大，不同背景學(xué)生實踐起點不同，難以統(tǒng)一教學(xué)。應(yīng)對策略：加強師資培訓(xùn)與實踐交流；政府和社會投入，共建共享實踐平臺與資源；改革課程體系，融入更多項目式、案例式教學(xué)內(nèi)容，動態(tài)更新；建立多元化、過程性與結(jié)果并重的實踐能力評價體系；加強AI倫理教育，將倫理討論融入實踐項目；實施分層教學(xué)或提供個性化輔導(dǎo)。解析思路：此題要求全面分析挑戰(zhàn)并給出對策。挑戰(zhàn)分析需從師資、資源、課程、評價、倫理、學(xué)生差異等多個維度入手。對策similarly需針對每個挑戰(zhàn)提出具體、可行的解決方案?？疾鞂W(xué)生的宏觀視野、問題分析能力和系統(tǒng)思考能力。6.答案：將前沿實踐內(nèi)容融入大學(xué)人工智能教育課程體系，可以通過以下途徑：課程內(nèi)容更新，及時將最新的AI算法（如Transformer在NLP中的應(yīng)用、Diffusion模型在CV中的應(yīng)用）、熱門技術(shù)領(lǐng)域（如生成式AI、強化學(xué)習(xí)）、重要工具框架（如最新的TensorFlow/PyTorch版本、AutoML工具）納入教學(xué)大綱；引入前沿講座與工作坊，邀請業(yè)界專家或資深研究人員分享最新動態(tài)和實踐經(jīng)驗；開發(fā)基于前沿項目的實踐課程，讓學(xué)生參與或復(fù)現(xiàn)業(yè)界最新的AI應(yīng)用或研究項目；利用在線資源與開源社區(qū)，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注GitHub上的前沿項目，參與開源貢獻(xiàn)，了解技術(shù)發(fā)展趨勢；設(shè)立跨學(xué)科選修課，結(jié)合醫(yī)學(xué)、金融、藝術(shù)等領(lǐng)域的前沿AI應(yīng)用，拓寬學(xué)生視野；鼓勵學(xué)生參與前沿研究，在高年級設(shè)立研究型實踐項目，讓學(xué)生在導(dǎo)師指導(dǎo)下接觸前沿課題。解析思路：此題考察將理論教學(xué)與前沿實踐結(jié)合的能力。需要學(xué)生提出具體可行的融入方式，涵蓋課程內(nèi)容、教學(xué)形式、資源利用、學(xué)生活動等多個層面，體現(xiàn)對學(xué)生持續(xù)學(xué)習(xí)能力和接觸最新技術(shù)動態(tài)的引導(dǎo)。7.答案：（示例領(lǐng)域：自然語言處理NLP）*課程名稱：《自然語言處理實踐》*課程目標(biāo)：使學(xué)生掌握NLP基礎(chǔ)理論，熟練使用主流NLP工具庫（如spaCy,NLTK,Transformers庫），具備文本數(shù)據(jù)處理、基礎(chǔ)模型應(yīng)用、簡單NLP系統(tǒng)開發(fā)的能力，并理解NLP應(yīng)用中的倫理問題。*實踐環(huán)節(jié)設(shè)計：1.文本預(yù)處理與探索實踐（4周）：內(nèi)容包括文本清洗、分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別；使用Python庫進行數(shù)據(jù)探索，可視化文本特征。目標(biāo)：掌握基本文本處理技術(shù)和工具使用，培養(yǎng)數(shù)據(jù)處理能力。2.機器學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用實踐（4周）：內(nèi)容包括情感分析、文本分類的實現(xiàn)（使用scikit-learn或類似庫）；項目：構(gòu)建一個電影評論情感分析系統(tǒng)。目標(biāo)：理解并應(yīng)用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法解決NLP問題，培養(yǎng)模型選擇和調(diào)優(yōu)能力。3.深度學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型實踐（4周）：內(nèi)容包括了解RNN/LSTM/Transformer原理；使用HuggingFaceTransformers庫應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）進行文本分類、問答等任務(wù)；項目：開發(fā)一個基于Transformer的問答系統(tǒng)原型。目標(biāo)：掌握前沿NLP模型和工具，培養(yǎng)使用先進技術(shù)解決復(fù)雜問題的能力。4.綜合項目與展示（2周）：學(xué)生自由選擇或根據(jù)給定方向（如智能客服、新聞推薦、假新聞檢測等），設(shè)計并實現(xiàn)一個完整的NLP應(yīng)用小系統(tǒng)，進行項目演示和代碼答辯。目標(biāo)：綜合運用所學(xué)知識，提升系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)、演示和解決實際問題的能力。*實踐能力培養(yǎng)支撐：預(yù)處理實踐培養(yǎng)數(shù)據(jù)處理和工具使用能力；ML實踐培養(yǎng)模型應(yīng)用和調(diào)優(yōu)能力；DL實踐培養(yǎng)前沿技術(shù)應(yīng)用能力；綜合項目則全面考察設(shè)計、開發(fā)、協(xié)作、解決復(fù)雜問題和展示溝通能力。通過循序漸進的實踐，逐步提升學(xué)生的NLP實踐能力。解析思路：此題考察課程設(shè)計能力。需要學(xué)生能以一個具體領(lǐng)域為例，設(shè)計出包含多個階段、不同類型實踐活動的課程方案。關(guān)鍵在于每個實踐環(huán)節(jié)的目標(biāo)明確，內(nèi)容具體，能夠清晰地說明該環(huán)節(jié)旨在培養(yǎng)哪些方面的實踐能力，并且各環(huán)節(jié)之間有邏輯遞進關(guān)系，最終通過綜合項目實現(xiàn)能力整合與提升。三、方案設(shè)計題8.答案：（方案名稱：大學(xué)人工智能導(dǎo)論課程實踐能力培養(yǎng)方案）*實踐活動一：AI應(yīng)用體驗與數(shù)據(jù)探索實踐（課程初期，2周）*目標(biāo)：初步了解AI技術(shù)，熟悉基本工具，培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感性。*內(nèi)容：學(xué)生分組選擇一個熟悉的日常AI應(yīng)用（如人臉識別解鎖、智能推薦、語音助手等），分析其工作原理、輸入輸出、可能的數(shù)據(jù)來源和潛在應(yīng)用場景。利用公開數(shù)據(jù)集（如Kaggle、UCI）進行簡單的數(shù)據(jù)探索，繪制圖表，描述數(shù)據(jù)特征。*形式：小組報告（PPT+演示）、數(shù)據(jù)探索小作業(yè)。*所需資源：公開數(shù)據(jù)集、在線教程（如Python數(shù)據(jù)分析庫Pandas/NumPy/Matplotlib入門）、演示設(shè)備。*預(yù)期成果：對所選AI應(yīng)用有初步理解，掌握基本的數(shù)據(jù)加載、清洗和可視化方法，能描述數(shù)據(jù)基本特征。*能力培養(yǎng)：提升對AI應(yīng)用的認(rèn)知，初步的數(shù)據(jù)處理和可視化能力，團隊協(xié)作能力。*實踐活動二：AI模型仿真與倫理討論（課程中期，2周）*目標(biāo)：理解AI模型基本原理，初步體驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建過程，培養(yǎng)AI倫理意識。*內(nèi)容：使用在線AI編程平臺（如GoogleColab,KaggleKernels）或簡化版本地環(huán)境，引導(dǎo)學(xué)生通過拖拽模塊或編寫簡單代碼，構(gòu)建一個基礎(chǔ)模型（如線性回歸、邏輯回歸或簡單的圖像分類模型），進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測。結(jié)合模型訓(xùn)練過程，組織課堂討論：模型可能存在的偏見（如性別、種族歧視），數(shù)據(jù)隱私問題，AI決策的透明度與可解釋性，AI應(yīng)用的潛在社會影響。*形式：模型構(gòu)建小任務(wù)、課堂倫理討論、個人反思短文。*所需資源：在線AI編程平臺賬號、基礎(chǔ)模型教程、倫理案例材料。*預(yù)期成果：能基本理解模型訓(xùn)練過程，完成一個簡單模型的構(gòu)建和預(yù)測，能識別并討論AI應(yīng)用中的部分倫理問題。*能力培養(yǎng)：培養(yǎng)模型初步應(yīng)用能力，提升AI倫理意識和對AI社會影響的理解。*實踐活動三：小型AI項目設(shè)計與原型開發(fā)（課程后期，4周）*目標(biāo)：綜合運用所學(xué)知識，體驗完整的項目流程，培養(yǎng)解決實際問題的能力和創(chuàng)新思維。*內(nèi)容：學(xué)生自由組成小組，選擇一個與課程內(nèi)容相關(guān)的、具有一定實用價值的小型AI項目主題（如校園二手物品交易平臺中的智能推薦、基于文本的簡單情感分析工具、校園安全預(yù)警的簡單規(guī)則系統(tǒng)等）。進行需求分析、方案設(shè)計（包括數(shù)據(jù)獲取/模擬、模型選擇、系統(tǒng)架構(gòu)），選擇合適的技術(shù)棧（如Python+Flask/Django+基礎(chǔ)ML庫），開發(fā)一個可交互的原型系統(tǒng)。項目需包含簡單的用戶界面。*形式：項目計劃書、中期進展匯報、最終項目演示、項目文檔。*所需資源：開發(fā)環(huán)境（學(xué)校實驗室或個人配置）、相關(guān)技術(shù)文檔和教程、項目展示場地。*預(yù)期成果：完成一份項目計劃書，一個具有基本功能的AI項目原型，以及相應(yīng)的項目文檔。能清晰闡述項目設(shè)計思路和實現(xiàn)過程。*能力培養(yǎng)：提升需求分析、方案設(shè)計、系統(tǒng)開發(fā)、問題解決、團隊協(xié)作、項目管理和成果展示的綜合實踐能力。*實踐能力評價：*過程評價：考察各階段任務(wù)（報告、作業(yè)、匯報）的完成質(zhì)量，小組協(xié)作表現(xiàn)。*成果評價：評價項目原型的功能完整性、實現(xiàn)難度、創(chuàng)新性、用戶界面友好度、文檔規(guī)范性。