2022版人工智能本科专业人才培养方案
一、专业简介
人工智能(Artificial Intelligence, AI)专业是一门专门研究、开发用于模拟、拓展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学,是社会智能化发展建设的推动力。2018 年,教育部《高等学校引领人工智能创新行动计划》提出要研究设立人工智能专业,构建人工智能学科体系。我校于2019 年申报建设该专业,于2020 年 3 月获批,成为全国第二批、贵州省第一批获批建设该专业的高校之一。人工智能专业作为计算机科学技术的重要分支,领域的研究包括:机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实、增强现实等。该专业与其他的信息技术专业不同,其包容性、智能性、跨领域性和应用性等特征对各个行业都产生了巨大的影响。人工智能专业是高校“新工科”建设的重点专业,该专业培养的学生应当具备较高的科学素养、较强的创新实践能力及工程实践能力。
专业代码:080717T
所属学科门类: 工学 ● 电子信息类
二、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展,适应国家人工智能领域发展需要,具有扎实的专业素养和人文素养、良好的工程责任意识和职业道德,掌握人工智能领域的基本理论、基本知识和基本技能,具备分析和解决人工智能领域科学问题的能力,具有良好的工程实践能力,具有创新精神、自主学习能力和团队协作能力的人工智能应用型人才。学生毕业后主要就业于IT企业或行业。
目标1:具有掌握扎实的专业知识与较强的创新实践能力,能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题进行分析研究,能够设计针对人工智能工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统。
目标2:掌握人工智能相关技术的软硬件工具和开发环境,具有较强的实践能力,能承担人工智能相关行业系统的设计、开发、集成与运维的相应工作,具有一定的项目管理能力。学生毕业5年左右,能成为单位的技术骨干或项目经理。
目标3:德智体美劳全面发展,具有良好的个人修养、社会公德和职业道德,具有健康的体魄、良好的心理素质,具有较强的人文关怀精神与社会服务意识。
目标4:在具备专业知识、技术能力与综合素质的基础上,具有通过继续教育或其它终身学习途径拓展知识的能力,有可持续发展潜质和社会适应能力,适应现代科学技术与社会发展的需求。
目标5:具有良好的沟通能力、组织能力和团队协作能力,能够在本专业相关工作领域的设计、研发团队中担任成员及组织管理者角色。
三、毕业要求
依据工程认证要求,人工智能专业的毕业要求有 12 条,细化为 30 个指标点。具体如下:
1. [工程知识] 能够将数学、自然科学、人工智能的工程基础和专业知识用于解决人工智能工程问题。
1.1 掌握人工智能工程问题的数学知识。
1.2 掌握解决人工智能工程问题的自然科学知识。
1.3 掌握解决人工智能工程问题的工程基础知识和专业知识。
1.4 能应用数学、自然科学、工程基础和专业知识解决人工智能系统及应用中的工程问题。
2.[问题分析] 能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析人工智能工程问题,以获得有效结论。
2.1 能够应用数学、自然科学、人工智能工程科学的基本原理来分析与识别实际工程应用问题,并进行清晰的描述与表示、推理与验证。
2.2 具有文献检索、查阅文献的能力,能通过文献研究分析人工智能工程问题。
3. [设计/开发解决方案] 能够设计针对人工智能工程问题的解决方案,设计满足特定需求的人工智能系统,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
3.1 掌握人工智能工程问题的基本设计原理与方法,能够设计针对人工智能工程问题的解决方案,设计满足特定需求的人工智能系统。
3.2 能够在设计人工智能工程问题的解决方案环节中,体现出一定的创新思维能力。
3.3 在设计人工智能工程问题的解决方案环节中,树立考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素的意识。
4. [研究] 能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1 能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题进行实验设计。
4.2 掌握对原始数据收集与处理的方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法。
4.3 能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题通过信息综合得到合理有效的结论。
5. [使用现代工具] 能够针对人工智能工程问题,开发、选择与使用恰当的软硬件开发环境工具、现代工程工具和信息检索分析工具,包括对人工智能工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。
5.1 掌握人工智能技术相关的应用环境与开发工具,包括数据库系统环境与工具、操作系统、软件开发集成环境、硬件开发工具、实验数据分析工具等。
5.2 能够针对人工智能工程问题,开发、选择与使用恰当的软硬件开发环境工具、现代工程工具和信息检索分析工具
5.3 能够对人工智能工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。
6. [工程与社会] 能够基于人工智能工程相关背景知识进行合理分析,评价人工智能工程实践和工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。
6.1 理解社会、安全、健康、伦理、法律等方面的基本知识,并理解其与人工智能应用系统工程的相互影响。
6.2 能够评价人工智能工程实践和工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。
7. [环境和可持续发展] 能够理解和评价针对人工智能工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
7.1 具有环境与可持续发展的基本知识与意识,能够理解人工智能工程问题对当前社会环境与自然环境,以及可持续发展的影响与重要性。
7.2 能对人工智能工程问题的解决方案进行环境与可持续发展影响方面的分析与评价。
8. [职业规范] 具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。
8.1 具有人文社会科学素养和社会责任感。
8.2 能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。
9. [个人和团队] 能够在人工智能多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
9.1理解尊重个人权利与利益的重要性,理解个人、团队、社会的关系,理解个人和团队的利益统一性。
9.2 参加一定的工程实习、社会实践、公益活动、调研、科技活动等,并能够在其中发挥应有的作用。
10. [沟通] 能够就人工智能工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。
10.1 能够就人工智能工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。
10.2 能够撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。
10.3 具备一定的人工智能国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11. [项目管理] 理解并掌握人工智能工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。
11.1 理解并掌握人工智能工程管理原理与经济决策方法。
11.2 能在多学科环境中应用人工智能工程管理原理与经济决策方法。
12. [终身学习] 具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应人工智能专业发展的能力。
12.1 理解自主学习和终身学习的重要性与必要性,具有自主学习和终身学习的意识。
12.2 掌握一定的自主学习和终身学习的方法,有不断学习和适应人工智能专业发展的能力。
表1 毕业要求对培养目标支撑的矩阵
毕业要求 |
培养目标1 |
培养目标2 |
培养目标3 |
培养目标4 |
培养目标5 |
1 |
√ |
√ |
|
√ |
|
2 |
√ |
√ |
|
√ |
|
3 |
√ |
√ |
√ |
|
|
4 |
√ |
√ |
|
√ |
|
5 |
√ |
√ |
|
√ |
|
6 |
√ |
√ |
√ |
|
|
7 |
|
√ |
√ |
√ |
|
8 |
|
√ |
√ |
|
|
9 |
|
|
√ |
√ |
√ |
10 |
√ |
|
|
√ |
√ |
11 |
|
√ |
|
|
√ |
12 |
√ |
|
|
√ |
|
注:在对应的单元格中打“√”。
四、学制与获得学位条件
1.学制:4-6年。
2.学分要求:毕业学分为: 159 学分,以及第二课堂必须修满的 13 学分。
3.授予学位:工学学士学位
4.获得学位条件:参见《贵州师范学院学分制管理办法》和《贵州师范学院普通本科学生学士学位授予工作实施细则》。
五、核心课程
(一)主干学科:计算机科学与技术。
(二)核心课程:脑与认知科学、python语言程序设计、数据结构与算法设计、模式识别、机器学习、智能控制原理与应用、视觉智能处理技术、深度学习、智能机器人、智能传感与检测技术等。
六、主要实践教学环节及要求
本专业主要实践性教学环节包括:课内实践、课程设计、专业研习、专业实习、毕业设计及答辩、军事训练、社会实践。
(一)军训:安排在第一学期,时间为2周,2个学分。
(二)课内实践:C语言程序设计实验、数据结构与算法实验、模拟电子技术基础实验、数字电子技术基础实验、机器学习实验、智能控制原理与应用实验等。
(三)课程设计:在课程学习进程中,安排实验课程配套的课程设计,要求学生综合运用课程中所学的理论知识去独立完成一个设计课题,通过查阅手册和文献资料,培养学生独立分析和解决实际问题的能力。其中开设的主要课程设计有:数据结构与算法课程设计、数字电子技术基础课程设计、单片机及接口技术课程设计、嵌入式系统及智能应用课程设计等。
(四)专业研习:邀请企业一线专家、工程师对学生进行培训,模拟真实环境和项目流程,锻炼其实践能力。
(五)专业实习:第七学期外出到相关单位的岗位上实习。
(六)毕业设计及答辩:第八学期安排6周时间,主要用于毕业设计和答辩。
(七)社会实践:第一至七学期的假期或课余进行。由学院结合专业课程学习,配合学校团委统一组织。
七、课程结构与学分结构
表2 课程结构与学分结构
课程类别 |
学分结构 |
学时结构 |
总学分 |
理论 学分 |
实践 学分 |
总学时 |
讲授 学时 |
实践 学时 |
通识教育模块 |
通识必修课程Ⅰ Ⅱ |
必修 |
32 |
17.5 |
14.5 |
570+2周 |
370 |
200+2周 |
通识限选课程 |
限选 |
12 |
9 |
3 |
192 |
144 |
48 |
通识任选课程 |
任选 |
2 |
1 |
1 |
32 |
16 |
16 |
专业教育模块 |
专业基础课程 |
必修 |
43 |
34.5 |
8.5 |
672+4周 |
552 |
120+4周 |
专业核心课程 |
必修 |
43 |
25.5 |
17.5 |
576+16周 |
408 |
168+16周 |
专业限选课程 |
限选 |
15.5 |
10.5 |
5 |
240+2周 |
168 |
72+2周 |
职业课程模块 |
职业技能 |
必修 |
1 |
|
1 |
|
|
|
集中实践教学模块 |
必修 |
10.5 |
|
10.5 |
26周 |
|
26周 |
第二课堂模块 |
必修 |
13 |
2 |
11 |
155+1周 |
37 |
118+1周 |
数量合计 |
172 |
100 |
72 |
2437+51周 |
1695 |
742+51周 |
学分统计:学科专业课程 101.5 学分(其中:专业必修 86 学分、专业选修 15.5 学分);课外科技活动 3 学分、创新创业教育 2 学分。
学时统计:必修课 1973 学时、选修课 464 学时、劳动教育 32 学时。
八、课程设置
(一)通识教育模块
1.通识必修课程
包括思想政治理论课程、军事、大学体育和创新创业课程等,共计32学分。
表3 通识必修课程模块
序号 |
课程 类别 |
课程编码 |
课程名称 |
学 分 |
周学时 |
学时数 |
考核 方式 |
开课 学期 |
开课 单位 |
备注 |
总学时 |
讲授 |
实践 |
1 |
思政 理论 |
A190070 |
思想道德与法治 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
1 |
马克思主义学院 |
|
2 |
A190020 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
5 |
|
|
A190100 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
2 |
|
3 |
A190080 |
马克思主义基本原理 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
4 |
|
4 |
A190040 |
中国近现代史纲要 |
3 |
2 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
2 |
|
5 |
A190061 |
形势与政策(专题讲座)(一) |
2 |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
1 |
|
6 |
A190062 |
形势与政策(专题讲座)(二) |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
2 |
7 |
A190063 |
形势与政策(专题讲座)(三) |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
3 |
8 |
A190064 |
形势与政策(专题讲座)(四) |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
4 |
9 |
A190065 |
形势与政策(专题讲座)(五) |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
5 |
10 |
A190066 |
形势与政策(专题讲座)(六) |
2 |
6 |
6 |
0 |
考查 |
6 |
11 |
A190090 |
贵州省情 |
1 |
2 |
16 |
16 |
0 |
考查 |
2 |
|
12 |
A279910 |
生态文明教育 |
1 |
2 |
16 |
16 |
0 |
考查 |
2 |
生科院 |
|
13 |
A300010 |
大学人文与乡土教育 |
1 |
2 |
16 |
16 |
0 |
考查 |
2 |
文传学院 |
|
14 |
军事 教育 |
A290010 |
军事理论 |
2 |
2 |
36 |
36 |
0 |
考试 |
1 |
武装部 |
|
15 |
A290011 |
军事训练 |
2 |
|
2周 |
0 |
2周 |
考查 |
1 |
|
16 |
体育 |
A100011 |
大学体育Ⅰ |
4 |
2 |
128 |
32 |
96 |
考试 |
1 |
体育 学院 |
|
17 |
A100012 |
大学体育Ⅱ |
2 |
考试 |
2 |
|
18 |
C100013 |
大学体育III |
2 |
考试 |
3 |
|
19 |
C100014 |
大学体育IV |
2 |
考试 |
4 |
|
20 |
创新与工具 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
A380010 |
创新创业训练营(初阶) |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考查 |
3 |
创新创业学院 |
|
22 |
A300171 |
大学生职业发展与就业指导(一) |
0.5 |
2 |
10 |
10 |
0 |
考查 |
1 |
招生就业指导处 |
|
23 |
A300172 |
大学生职业发展与就业指导(二) |
0.5 |
2 |
12 |
12 |
0 |
考查 |
2 |
招生就业指导处 |
24 |
A300173 |
大学生职业发展与就业指导(三) |
0.5 |
2 |
12 |
12 |
0 |
考查 |
3 |
招生就业指导处 |
25 |
A300174 |
大学生职业发展与就业指导(四) |
0.5 |
2 |
16 |
0 |
16 |
考查 |
4-8 |
招生就业指导处 |
合计 |
32 |
|
570+2周 |
370 |
200+2周 |
|
|
|
|
2.通识限选课程
主要包括大学英语、小语种课程,共计12学分。
表4 通识限选课程模块
序号 |
课程 类别 |
课程编码 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
学时数 |
考核 方式 |
开课 学期 |
开课 单位 |
总学时 |
讲授 |
实践 |
1 |
外国语言文化 |
A022011 |
大学英语Ⅰ |
12 |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
1 |
外国语学院 |
2 |
A022012 |
大学英语Ⅱ |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
2 |
3 |
A022013 |
大学英语III |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
3 |
4 |
A022014 |
大学英语IV |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
4 |
5 |
A022021 |
小语种Ⅰ |
12 |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
1 |
6 |
A022022 |
小语种Ⅱ |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
2 |
7 |
A022023 |
小语种III |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
3 |
8 |
A022024 |
小语种IV |
4 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
4 |
合计 |
12 |
|
192 |
144 |
48 |
|
|
|
说明:在外国语言文化中有大学英语和小语种两类课程可选择,根据人工智能专业的特性,学生需全部选修大学英语。学习替换条件:如果学生通过了大学英语四级考试(成绩等于或超过425分),可免修大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III和大学英语IV,成绩按85分计算;如果学生通过了大学英语六级考试(成绩等于或超过425分),可免修大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III和大学英语IV,成绩按95分计算。
3.通识任选课程
①为提升学生的思想道德、人文、科技、体育与美育等综合素养。学校提供线下课程、线上课程(含超星尔雅、智慧树等网络课程以及学校教师开发的网络课程),线下课程详见附件“2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表”。
②通识任选课每门课程为0.5学分或1学分(超过1学分/门的按1学分计算),每名学生选修学分不低于2学分。每名学生选修的2学分所对应的课程,不得与第二课堂模块中“美育系列”课程中选修的课程重复,即同一门课程不能重复计学分。
④《大学生实验室安全教育》为数学与大数据学院、物理与电子科学学院、化学与材料学院、地理与资源学院、生物科学学院大一学生的必选课程。
⑤必修但不计学分的网络课程:所有学生必修《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等,超星尔雅);全校师范生必修网课《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等,超星尔雅)。
(二)职业教育课程模块
职业教育课程目的在于提升学生职业能力,共计1学分。
表5 职业课程模块
序号 |
课程 类别 |
课程编码 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
学时数 |
考核 方式 |
开课 学期 |
开课 单位 |
备注 |
总学时 |
讲授 |
实践 |
|
|
|
|
1 |
职业技能 |
S237010 |
职业技能认证 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
参加全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试认证获得初级资格程序员或者中级及以上资格 |
|
合计 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
(三)专业教育模块
专业教育课程模块包括专业基础课程、专业核心课程、专业限选课程,共计101.5学分。
表6 专业教育课程模块
序号 |
课程 类别 |
课程 编码 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
学时数 |
考核 方式 |
开课 学期 |
开课 单位 |
总学时 |
讲授 |
实践 |
1 |
专业基 础课程 |
A237010 |
*计算机技术基础 |
2 |
2 |
32 |
|
32 |
考查 |
1 |
数大学院 |
2 |
A351111 |
高等数学(一) |
4 |
4 |
64 |
64 |
|
考试 |
1 |
数大学院 |
3 |
A355212 |
高等数学(二) |
4 |
4 |
64 |
64 |
|
考试 |
2 |
数大学院 |
4 |
A355110 |
线性代数 |
3 |
3 |
48 |
48 |
|
考试 |
3 |
数大学院 |
5 |
A358810 |
概率论与数理统计 |
4 |
4 |
64 |
64 |
|
考试 |
4 |
数大学院 |
6 |
A237020 |
离散数学 |
3 |
3 |
48 |
48 |
|
考试 |
3 |
数大学院 |
7 |
A237030 |
*人工智能导论 |
1 |
1 |
16 |
16 |
|
考查 |
2 |
数大学院 |
8 |
A239001 |
C语言程序设计(一) |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
1 |
数大学院 |
9 |
A239002 |
C语言程序设计(二) |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
2 |
数大学院 |
10 |
A237280 |
数据结构与算法 |
4 |
4 |
64 |
48 |
16 |
考试 |
3 |
数大学院 |
11 |
A237320 |
*数据结构与算法课程设计 |
0.5 |
|
2周 |
|
2周 |
考查 |
3 |
数大学院 |
12 |
A237070 |
*脑与认知科学 |
2 |
2 |
32 |
32 |
|
考查 |
3 |
数大学院 |
13 |
A237080 |
电路分析基础 |
3 |
3 |
48 |
40 |
8 |
考试 |
2 |
数大学院 |
14 |
A237090 |
模拟电子技术基础 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
4 |
数大学院 |
15 |
A237100 |
数字电子技术基础 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
3 |
数大学院 |
16 |
A237340 |
*数字电子技术基础课程设计 |
0.5 |
|
2周 |
|
2周 |
考查 |
3 |
数大学院 |
17 |
专业核 心课程 |
A237120 |
*Python语言程序设计 |
2 |
2 |
32 |
16 |
16 |
考查 |
5 |
数大学院 |
18 |
A237130 |
数据库原理及应用 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
4 |
数大学院 |
19 |
A237140 |
计算机网络 |
4 |
4 |
64 |
48 |
16 |
考试 |
5 |
数大学院 |
20 |
A237150 |
操作系统 |
2 |
2 |
32 |
26 |
6 |
考试 |
6 |
数大学院 |
21 |
A237290 |
信号分析与处理 |
2 |
2 |
32 |
26 |
6 |
考试 |
5 |
数大学院 |
22 |
A237330 |
智能控制原理与应用 |
2 |
2 |
32 |
26 |
6 |
考试 |
5 |
数大学院 |
23 |
A237180 |
智能传感与检测技术 |
3 |
3 |
48 |
38 |
10 |
考试 |
6 |
数大学院 |
24 |
A237300 |
机器学习 |
4 |
4 |
64 |
40 |
24 |
考试 |
5 |
数大学院 |
25 |
A237200 |
单片机及接口技术 |
4 |
4 |
64 |
48 |
16 |
考试 |
5 |
数大学院 |
26 |
A237350 |
*单片机及接口技术课程设计 |
0.5 |
|
2周 |
|
2周 |
考查 |
5 |
数大学院 |
27 |
A237220 |
视觉智能处理技术 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考查 |
6 |
数大学院 |
28 |
A237230 |
深度学习 |
3 |
3 |
48 |
36 |
12 |
考试 |
6 |
数大学院 |
29 |
A237360 |
*深度学习课程设计 |
0.5 |
|
2周 |
|
2周 |
考查 |
6 |
数大学院 |
30 |
A237310 |
智能机器人 |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考试 |
6 |
数大学院 |
31 |
A237260 |
软件工程与项目开发 |
2 |
2 |
32 |
16 |
16 |
考试 |
5 |
数大学院 |
32 |
S237060 |
毕业论文(设计) |
6 |
|
12周 |
|
12周 |
|
8 |
数大学院 |
33 |
专业限选课程( 选修15.5学分 ) |
C237140 |
面向对象程序设计 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
3 |
数大学院 |
34 |
C237020 |
*网络程序设计 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考查 |
4 |
数大学院 |
35 |
C237150 |
嵌入式系统及智能应用 |
3 |
3 |
48 |
32 |
16 |
考试 |
6 |
数大学院 |
36 |
C237160 |
*嵌入式系统及智能应用课程设计 |
0.5 |
|
2周 |
|
2周 |
考查 |
6 |
数大学院 |
37 |
C237050 |
*智能语音处理 |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考查 |
6 |
数大学院 |
38 |
C237060 |
*智能数据挖掘 |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考查 |
6 |
数大学院 |
39 |
C237070 |
*自然语言处理 |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考查 |
5 |
数大学院 |
40 |
C237080 |
人工智能伦理与安全 |
2 |
2 |
32 |
32 |
|
考试 |
3 |
数大学院 |
41 |
C237090 |
人机混合智能系统 |
2 |
2 |
32 |
16 |
16 |
考试 |
4 |
数大学院 |
42 |
C237100 |
视频理解与跟踪 |
2 |
2 |
32 |
24 |
8 |
考试 |
5 |
数大学院 |
43 |
C237110 |
虚拟现实与数据可视化 |
2 |
2 |
32 |
16 |
16 |
考试 |
4 |
数大学院 |
44 |
C237120 |
*生物信息处理 |
2 |
2 |
32 |
32 |
|
考查 |
5 |
数大学院 |
45 |
C237130 |
*最优控制 |
2 |
2 |
32 |
32 |
|
考查 |
3 |
数大学院 |
(四)实践教学模块
该部分主要有专业研习和专业实习,共计10.5学分。
表7 集中实践教学模块
课程 代码 |
课程名称 |
学分 |
总学时 |
课程 实践 |
开课 学期 |
考核 方式 |
开课 单位 |
S237081 |
专业研习I |
0..5 |
2周 |
2周 |
2 |
考查 |
数大学院 |
S237082 |
专业研习Ⅱ |
0..5 |
2周 |
2周 |
3 |
考查 |
S237083 |
专业研习Ⅲ |
0..5 |
2周 |
2周 |
4 |
考查 |
S237084 |
专业研习Ⅳ |
0..5 |
2周 |
2周 |
5 |
考查 |
S237085 |
专业研习Ⅴ |
0..5 |
2周 |
2周 |
6 |
考查 |
S237050 |
专业实习 |
8 |
16周 |
|
16周 |
7 |
考查 |
合计 |
10.5 |
26周 |
|
|
|
|
|
执行说明:①专业见习、研习在每学期教学实践周进行。②教育实习/专业实习在第6学期开始进行实习前培训,第8学期进行实习考核。
(五)第二课堂模块
第二课堂学分不计入毕业总学分,但学生必须修完相应学分方能毕业,第二课堂模块总计13学分。
表8 第二课堂模块
序号 |
课程名称 |
课程 编码 |
学分 |
理论 学时 |
实践 学时 |
总学时 |
课程 性质 |
开课 学期 |
开课 单位 |
备注 |
1 |
入学教育 |
xxxxx |
0.5 |
0 |
1周 |
1周 |
xx |
1 |
各学院 |
各学院确定 是否独立开设 |
2 |
专业课外科技活动 |
S237101 |
3 |
|
|
|
必修 |
1-6 |
各学院 |
各学院确定 是否独立开设 |
3 |
大学生心理健康 |
S280010 |
2 |
18 |
14 |
32 |
必修 |
1 |
心理咨询 中心 |
|
4 |
大学生防艾健康 |
C000038 |
0.5 |
11 |
0 |
11 |
必修 |
1-6 |
|
5 |
美育系列课程 |
—— |
1 |
0 |
16 |
32 |
限选 |
1-6 |
各学院 |
通识任选课“美育”课程模块中选学。 |
6 |
美育实践活动 |
S35001 |
1 |
0 |
16 |
必修 |
1-6 |
团委 |
|
7 |
劳动观念 |
S279961 |
0.5 |
8 |
0 |
32 |
必修 |
1-6 |
生科院 |
|
8 |
劳动技能 |
xxxxxxx |
0.5 |
0 |
xx |
必修 |
各学院 |
|
9 |
劳动体验 |
S279962 |
1 |
0 |
8 |
必修 |
学工部、团委 |
劳动生活和服务 |
10 |
综合课外科技活动 |
S35002 |
1 |
0 |
16 |
16 |
必修 |
1-6 |
团委 |
|
11 |
思想素质 |
S35003 |
1 |
0 |
16 |
16 |
必修 |
1-6 |
|
12 |
社会责任 |
S35004 |
1 |
0 |
16 |
16 |
必修 |
1-6 |
|
合 计 |
13 |
—— |
—— |
—— |
|
—— |
—— |
|
执行说明:“美育系列课程”要求学生从附件“2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表”中的“美育模块”中任选一门课程学习,但同一门课程的学分不能同时计入“美育系列课程”学分和“通识教育模块”中的通识任选课程的学分。
九、说明
1.本培养方案从2022级开始实施。
2.本培养方案修订的负责人和参加人员为:
吴恋、人工智能系全体教师。
附件1:通识任选课程模块
表9 2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表
思想 与道德 |
C19006《宪法理论》、C19010《法治漫谈》、C19012《中华酒文化》、C19016《影视作品中的法律文化》、C19019《承受挫折、成就人生》、C19020《礼仪文化》、C19021《旅行与文化》、C19022《大学生法治思维》、C19024《传统家训文化的扬弃》、C19025《大学生社会化意识的培养》、C19027《大学生人际交往与礼仪》、C19028《贵州茶文化鉴赏》、C19029《政治学与生活》、 C19030《马恩经典著作选读》、C19034《大学生实用法律介绍》、C19036《科幻作品与现代科技》、C19037《马克思主义历史观研究》、C19038《逻辑学基础》、C19040《罗马人的历史》、C19041《马克思主义当代价值研究》、C19042《生命教育与心理危机应对》、C19043《新世纪以来的两岸关系》、C19044《社会中的法理》、C19045《马克思爱情诗文选读》、C19046《婚姻中的法律常识》、C19047《人生幸福密码》、C19048《大学生幸福感提升》、C19049《跟领导人学读书用典》、C19050《哲学与人生》、C19051《教师沟通艺术》、C19052《中国共产党历史》、C19053《新中国史》、C19054《改革开放史》、C19055《社会主义发展史》。 |
马院 |
人文素养 |
C180017《企业家创业案例分析》、C180018《尊严与生活》、C180019《慈善文化》、C180020《管理与沟通》、C180021《趣味韩国语》、C180024《企业管理》、C180022《创业金融实践》、C180023《创业财务管理》、C180025《青少年心理健康》。 |
商学院 |
C20006《国学经典导读》、C20007《陶行知思想研究》、C20010《<左传>专题讲座》、C20012《孔子与<论语>》、C20013《<诗经>》中的爱恨情仇》、C20016《庄子哲学》、C20018《<诗经>婚恋诗讲解》、C20019《<史记>选读》、C20022《唐诗宋词选读》、C20024《影视剪辑基础》、C20025《<周易>导读》、C20026《古诗十九首》赏析、C20027《楚辞研究》、C20028《西方作品选读》、C20029《中国新媒体APP成功案例分析》、C20031《文献检索与本科论文写作规范》、C20033《微电影剧本创作》、C20034《女性电影研究》、C20035《纪录片艺术专题选讲》、C20036《短视频制作》、C20037《手机摄影》。 |
文传 学院 |
C02001《英语口语》、C02002《日语》、C02003《英语国家社会与文化》、C02005《法语》、C02006《英语演讲与辩论》、C020010《外语ESP课程》、C020011《大学英语四级应试技巧与实践》、C020012《英语语音》、C020016《国际金融》、C020019《公共英语演讲》。 |
外国语学院 |
C22001《国内外新型旅游业态的发展》、C22002《旅游交际礼仪》、C22004《生活中的经济学》、C22005《贵州民族文化旅游》、C22009《康养旅游》、C22010《旅游安全》、C220012《赢在形象力》、C220013《管理沟通艺术》、C220026《生态红线内资源保护与旅游发展》、C220027《旅游法语基础》、C220028《基础商务法语与跨文化交流》。 |
旅文 学院 |
C210002《中国当代社会问题透视》、C210004《中国儒学思想史》、C210005《中国法制史》、C210007《孝与人生》。 |
历档 学院 |
科技素养 |
C23001《趣味数学》、C23002《多媒体课件制作》、C23003《图形图像处理》、C23004《数学建模与数学实验》、C23005《互联网信息资源的检索与利用》、C23006《高等数学专题研究》、C23007《数学分析专题研究》、C23008《高等代数专题研究》、C23009《超级画板》、C23010《大数据技术应用导论》。 |
数大 学院 |
C07002《科技英语》、C07003《科技论文写作》、C07004《天文学知识》、C07005《自然科学发展简史》、C07007《生活中的物理》、C07009《激光与现代生活概论》、C07010《21世纪新核能》、C07011《全球卫星定位系统方法及应用》。 |
物电 学院 |
C24004《宝石玉石鉴赏》、C24005《生活方式与健康》、C24006《穿衣打扮与个人形象》、C24007《硬笔行楷字入门技法串讲》、C24008《中华饮食文化鉴赏》、C24009《生活化学与健康》、C24010《化学让生活更美好》、C24002《化学与生活》、C24003《现代理科教育的课题与进展》。 |
化材 学院 |
C25007《贵州自然灾害》、C25012《房地产经纪人》、C25014《人类与昆虫》、C25015《贵州常见果树病害及防治方法》、C25019《大学“学什么”》、C25006《自然风景名胜赏析》、C220021《贵州非物质文化遗产概述》、C258990《食品安全与日常饮食》。 |
地资 学院 |
C27001《插花艺术》、C27002《人类生物学》、C27003《大学生性健康指导》、C27004《微生物与生活》、C27005《中医药与健康生活》、C27006《探秘动物行为艺术》、C27007《植物的奥妙》、C27008《昆虫在尸检中的应用》、C27009《食品营养与健康》、C27010《人类健康与遗传》、C27011《中医药与健康生活》、C27012《证券投资分析》、C27013《安全用药常识》、C27014《药用植物与生活》、C27015《环境保护与可持续发展》、C27016《城市生态学》、C27018《城市有害动物防治》、C27019《宠物养护与美容》、C27020《蝴蝶的进化和起源》、C27021《防火装备》、C27022《生物安全》、C27023《普通生物学Ⅰ》,C27024《普通生物学Ⅱ》、C27025《普通生物学Ⅲ》、C27026《环境保护与可持续发展》。 |
生科院 |
C26005《生活中的物理实验》、C26006《生活中的化学实验》、C26007《生活中的生物实验》、C26008《实验科学发展史》、C26009《科学发现微电影制作》、C26010《3D打印在科学教育中的应用》、C26011《3D打印在生活中的应用》、C26012《理科实验微课设计与制作》、C26013《大学生实验室安全教育》。 |
实管 中心 |
C160010《计算机二级Python语言程序设计》。 |
网络 中心 |
C34002《信息检息素质教育》。 |
图书馆 |
体育 |
C10001《体育新闻》、C10002《中共兵家智慧》、C10003《奥林匹克文化》、C10004《篮球竞赛规则与裁判法》、C10005《羽毛球竞赛规则与裁判法》、C10006《体育欣赏》、C10007《健身方法》、C10008《中国民俗体育简介》、C10009《极限运动简介》、C10010《健康与体质测试》、C10011《健身健美》、C10012《户外运动》。 |
体育 学院 |
美育 |
C33011《艺术之美》、C33012《中国传统器物鉴赏》、C33013《设计与考古》、C33014《书法欣赏》、C33015《笔墨妙境—中国画经典作品赏析》、C33016《艺术的故事》、C33017《贵州民族民间美术赏析》、C33018《中国陶瓷鉴赏》、C33019《插花艺术设计》、C33020《公共空间美学设计》、C33021《古典园林艺术之美》、C33022《外国电影赏析》、C33023《全球艺术博物馆漫游》、C33024《黑白木刻版画》、C33025《书法欣赏》、C33026《书法美学与批评》、C33027《传统山水画临摹》。 |
美设 学院 |
C20002《美育》、C20003《古今美文鉴赏》、C20004《诗词写作与鉴赏》、C20005《<红楼梦>赏析》、C20009《影视艺术专题选讲》、C20015《世界艺术名作家鉴赏》、C20011《中外戏剧名作欣赏》、C20021《中国话剧经典作品赏析》、C20023《中国传统动画电影赏析》。 |
文传 学院 |
C32001《音乐欣赏》、C32002《简谱视唱》、C32003《舞蹈经典剧目欣赏》。 |
音舞 学院 |
C020013《中西电影对比》、C020014《旅游美学》、C020015《英美诗歌赏析》、C02008《英国经典文学作品赏析》、C02009《美国经典文学作品赏析》、C020017《英美短篇小说赏析》、C020018《英美摇滚乐赏析》。 |
外国语学院 |
C22006《人类学纪录片的鉴赏与评价》、C22007《美术旅游赏析》、C22008《茶文化赏析》、C220014《经典动画电影赏析》、C220011《旅游资源类型赏析》、C22003《礼仪修养》。 |
旅文 学院 |
C220024《营养与健康文化》、C220025《民族文化鉴赏》、C25010《中国自然文化遗产鉴赏与评价》、C25018《摄影视角下的国家地理》、C25020《茶与美》、C258380《常见花卉鉴赏》、C25001《礼仪修养》。 |
地资 学院 |
C03026《非遗缠花设计与制作》 。 |
教科院 |
C160020《手机摄影与图像编辑》。 |
网络 中心 |
教师教育 |
C03001《人际交往心理与技巧》、C03002《幸福心理学》、C03003《心理与生活》、C03004《大学生学习方法与指导》、C03005《现代教育理念解读》、C03006《教育名著解读》、C03007《教师礼仪》、C03008《“教”你研究》、C03009《新基础教育解读》、C03010《恋爱心理学》、C03011《论文撰写的理论与实践》、C03012《沙盘游戏(理论与实践)》、C03013《大学生领导力发展的理论与实践》、C03014《当代中国的家庭教育》、C03015《文科专业本科生毕业论文写作》、C03017《艺术治疗理论与实践》、C03018《绘画分析与个人成长》、C03019《大学生青春防艾教育》、C03020《案说生活法律》、C03021《水彩手绘》、C03022《中外优秀教育类电影欣赏》、C03023《大学生恋爱与性健康教育》、C03024《心理学电影赏析》、C03027《家庭亲子音乐游戏分享与实践》 。 |
教 科 院 |
C19008《教师专业化发展策略》。 |
马院 |
C20008《语文教育研究方法》、C20038《国际中文教育发展研究》。 |
文传 学院 |
C26002《中学化学数字化实验》、C26003《中学生物数字化实验》、C26004《小学科学数字化实验》。 |
实管 中心 |
《教师专业发展》(主讲:刘义兵)、《教师礼仪与沟通技巧》(主讲:刘强)、《课程与教学论》(主讲:李森)、《教育研究方法》(主讲:王贞惠)、《教师口语艺术》(主讲:姜岚等)、《教学设计专题研究:大概念视角下的单元教学设计》(主讲:刘徽等)、《现代教育技术应用》(主讲:周雄俊)、《教育科学研究方法》(主讲:许祥云等)、《教育科学研究方法》(主讲:周晓燕等)。 |
智慧树网(重点推荐) |
其他 |
《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等)、《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等)。 |
超星网(全体学生必修但不计学分) |
说明:①此外通识任选课程还包括尔雅、智慧树等网络平台及学校已开发的其他课程。②超星尔雅的《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等)为全校师范生必修课,不计学分,合格即可;《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等)为全校学生必修,不计学分,合格即可。
附件2:课程体系对毕业要求的支撑矩阵图
表10 课程体系对毕业要求的支撑
毕业要求指标 |
指标分解点 |
支撑课程/环节 |
1.工程知识 |
1.1 掌握人工智能工程问题的数学知识 |
高等数学(一)、高等数学(二)、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、信号分析与处理、机器学习、智能语音处理、毕业论文(设计) |
1.2 掌握解决人工智能工程问题的自然科学知识 |
概率论与数理统计、操作系统、信号分析与处理、智能语音处理、机器学习、智能数据挖掘、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
1.3 掌握解决人工智能工程问题的工程基础知识和专业知识 |
计算机技术基础、概率论与数理统计、人工智能导论、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、脑与认知科学、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、Python 语言程序设 计、数据库原理及应用、智能传感与检测技术、机器学习、单片机及接口技术、单片机 及接口技术课程设计、深度学习、计算机网络、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、自然语言处理、人工智能伦理与安全、人机混合智能系统、虚拟现实与数据可视化、最优控制、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
1.4 能应用数学、自然科学、工程基础和专业知识解决人工智能系统及应用中的工程问题 |
计算机技术基础、高等数学(一)、高等数学(二)、线性代数、离散数学、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课、智能机器人、Python 语言程序设计、数据库原理及应用、计算机网络、智能控制原理与应用、智能传感与检测技术、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、自然语言处理、人工智能伦理与安全、人机混合智能系统、虚拟现实与数据可视化、生物信息处理、最优控制、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
2.问题分析 |
2.1 能够应用数学、自然科学、人工智能工程科学的基本原理来分析与识别实际工程应用问题,并进行清晰的描述与表示、推理与验证 |
高等数学(一)、高等数学(二)、线性代数、概率论与数理统计 、离散数学、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二) 、数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、脑与认知科学、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、数据库原理及应用、信号分析与处理、智能控制原理与应用、智能传感与检测技术、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、智能语音处理、自然语言处理、人工智能伦理与安全、人机混合智能系统、视频理解与跟踪、最优控制、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
2.2 具有文献检索、查阅文献的能力,能通过文献研究分析人工智能工程问题 |
模拟电子技术基础、操作系统、信号分析与处理、智能语音处理、智能数据挖掘、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习 |
3.设计/开发解决方案 |
3.1 掌握人工智能工程问题的基本设计原理与方法,能够设计针对人工智能工程问题的解决方案,设计满足特定需求的人工智能系统。
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数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、计算机网络、智能控制原理与应用、机器学习、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、智能语音处理、自然语言处理、人工智能伦理与安全、视频理解与跟踪、虚拟现实与数据可视化、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
3.2 能够在设计人工智能工程问题的解决方案环节中,体现出一定的创新思维能力。 |
模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、计算机网络、智能控制原理与应用、机器学习、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、智能语音处理、人工智能伦理与安全、视频理解与跟踪、视觉智能处理技术、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习 |
3.3 在设计人工智能工程问题的解决方案环节中,树立考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素的意识。 |
思想道德与法治、计算机网络、模拟电子技术基础、视频理解与跟踪、毕业论文(设计)、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、毕业实习 |
4.研究 |
4.1 能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题进行实验设计 |
计算机技术基础、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、Python 语言程序设计、数据库原理及应用、信号分析与处理、智能控制原理与应用、智能传感与检测技术、机器学习、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、智能语音处理、人机混合智能系统、视频理解与跟踪、生物信息处理、最优控制、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习、专业课外科技活动 |
4.2 掌握对原始数据收集与处理的方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法。 |
计算机技术基础、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、Python 语言程序设计、数据库原理及应用、信号分析与处理、智能控制原理与应用、智能传感与检测技术、机器学习、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、人机混合智能系统、视频理解与跟踪、生物信息处理、最优控制、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习 |
4.3 能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能工程问题通过信息综合得到合理有效的结论 |
计算机技术基础、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、数字电子技术基础、电路分析基础、模拟电子技术基础、数字电子技术基础课程设计、数据库原理及应用、信号分析与处理、智能控制原理与应用、智能传感与检测技术、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、人机混合智能系统、视频理解与跟踪、生物信息处理、最优控制、毕业论文(设计)、毕业实习、专业课外科技活动 |
5.使用现代工具 |
5.1 掌握人工智能技术相关的应用环境与开发工具,包括数据库系统环境与工具、操作系统、软件开发集成环境、硬件开发工具、实验数据分析工具等 |
计算机技术基础、C语言程序设计(一)、C语言程序设计(二)、数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、电路分析基础、Python 语言程序设计、数据库原理及应用、计算机网络、操作系统、信号分析与处理、智能传感与检测技术、机器学习、单片机及接口技术、单片机及接口技术课程设计、深度学习、深度学习课程设计、智能机器人、软件工程与项目开发、面向对象程序设计、网络程序设计、嵌入式系统及智能应用、嵌入式系统及智能应用课程设计、智能语音处理、智能数据挖掘、自然语言处理、虚拟现实与数据可视化、最优控制、大学生实验室安全教育、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
5.2 能够针对人工智能工程问题,开发、选择与使用恰当的软硬件开发环境工具、现代工程工具和信息检索分析工具 |
模拟电子技术基础、Python 语言程序设计、机器学习、深度学习课程设计、面向对象程序设计、网络程序设计、最优控制、大学生实验室安全教育、毕业论文(设计)、职业技能认证、专业研习、毕业实习 |
5.3 能够对人工智能工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性 |
模拟电子技术基础、大学生实验室安全教育、专业研习、毕业实习 |
6.工程与社会 |
6.1 理解社会、安全、健康、伦理、法律等方面的基本知识,并理解其与人工智能应用系统工程的相互影响 |
思想道德与法治、入学教育、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、大学生防艾健康、专业课外科技活动、人工智能导论、生物信息处理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、中国近现代史纲要、形势与政策、贵州省情、生态文明教育、大学人文与乡土教育、大学体育Ⅰ、大学体育Ⅱ、大学体育III、大学体育IV、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习、社会责任、职业技能认证、劳动观念、劳动体验 |
6.2 能够评价人工智能工程实践和工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任 |
思想道德与法治、入学教育、大学生防艾健康、专业课外科技活动、人工智能导论、操作系统、生物信息处理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、中国近现代史纲要、形势与政策、贵州省情、生态文明教育、大学人文与乡土教育、大学体育Ⅰ、大学体育Ⅱ、大学体育III、大学体育IV、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习、社会责任、劳动观念、劳动技能、劳动体验 |
7.环境和可持续发展 |
7.1 具有环境与可持续发展的基本知识与意识,能够理解人工智能工程问题对当前社会环境与自然环境,以及可持续发展的影响与重要性 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、中国近现代史纲要、形势与政策、贵州省情、生态文明教育、大学人文与乡土教育、大学生实验室安全教育、社会责任、职业技能认证 |
7.2 能对人工智能工程问题的解决方案进行环境与可持续发展影响方面的分析与评价 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、中国近现代史纲要、形势与政策、贵州省情、大学人文与乡土教育、专业研习、毕业实习 |
8.职业规范 |
8.1 具有人文社会科学素养和社会责任感 |
思想道德与法治、入学教育、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、大学生心理健康、中国近现代史纲要、形势与政策、生态文明教育、军事理论、大学体育Ⅰ、大学体育Ⅱ、大学体育III、大学体育IV、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、毕业实习、思想素质、社会责任 |
8.2 能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任 |
思想道德与法治、入学教育、大学生心理健康、中国近现代史纲要、形势与政策、生态文明教育、军事理论、军事训练、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、毕业实习、思想素质、社会责任、职业技能认证、专业研习、劳动体验 |
9.个人和团队 |
9.1理解尊重个人权利与利益的重要性,理解个人、团队、社会的关系,理解个人和团队的利益统一性 |
入学教育、大学生心理健康、美育系列课程、美育实践活动、劳动技能、军事理论、军事训练、大学体育Ⅰ、大学体育Ⅱ、大学体育III、大学体育IV、创新创业训练营(初阶)、专业研习、毕业实习、职业技能认证、综合课外科技活动 |
9.2 参加一定的工程实习、社会实践、公益活动、调研、科技活动等,并能够在其中发挥应有的作用 |
入学教育、大学生心理健康、美育系列课程、美育实践活动、劳动技能、创新创业训练营(初阶)、智能数据挖掘、专业研习、毕业实习、专业课外科技活动、综合课外科技活动 |
10.沟通 |
10.1 能够就人工智能工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流 |
大学生心理健康、美育系列课程、美育实践活动、劳动体验、劳动技能、大学生防艾健康、人工智能导论、脑与认知科学、军事理论、军事训练、大学体育Ⅰ、大学体育Ⅱ、大学体育III、大学体育IV、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III、大学英语IV、毕业论文(设计)、毕业实习、专业研习、入学教育、专业课外科技活动、劳动观念、综合课外科技活动、思想素质 |
10.2 能够撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令 |
大学生心理健康、美育系列课程、美育实践活动、劳动体验、劳动技能、人工智能导论、数据结构与算法课程设计、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III、大学英语IV、毕业论文(设计)、毕业实习、职业技能认证 |
10.3 具备一定的人工智能国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流 |
大学生心理健康、美育系列课程、美育实践活动、劳动技能、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III、大学英语IV、毕业论文(设计)、毕业实习、综合课外科技活动 |
11.项目管理 |
11.1 理解并掌握人工智能工程管理原理与经济决策方法 |
毕业论文(设计)、专业研习、职业技能认证、毕业实习、综合课外科技活动 |
11.2 能在多学科环境中应用人工智能工程管理原理与经济决策方法 |
大学生实验室安全教育、毕业论文(设计)、专业研习、毕业实习、综合课外科技活动 |
12.终身学习 |
12.1 理解自主学习和终身学习的重要性与必要性,具有自主学习和终身学习的意识 |
数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、脑与认知科学、自然语言处理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III、大学英语IV、贵州省情、职业技能认证、毕业实习、劳动观念、思想素质、社会责任 |
12.2 掌握一定的自主学习和终身学习的方法,有不断学习和适应人工智能专业发展的能力 |
人工智能导论、数据结构与算法、数据结构与算法课程设计、脑与认知科学、自然语言处理、创新创业训练营(初阶)、大学生职业发展与就业指导(一)、大学生职业发展与就业指导(二)、大学生职业发展与就业指导(三)、大学生职业发展与就业指导(四)、大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III、大学英语IV、专业研习、毕业实习 |