为深化教育教学改革，探索人工智能技术与数据科学与大数据技术专业课程的深度融合路径，2026年3月6日，数据科学与大数据技术专业教研室在知行楼503成功举办新学期说课活动。活动以“人工智能赋能教学创新”为主题，围绕课程设计、教学方法、学情分析、个性化作业等环节，全面展示AI技术在教学中的实际应用，旨在提升教师数字化教学能力，推动专业建设与产业需求精准对接。
说课活动开始前，教研室主任张岳指出，本次活动的目的，旨在引导教师们结合所授课程特点，将人工智能贯穿于备课、授课、实验、评价等教学全过程，呈现出多元化的创新实践。希望大家在展示过程中互相学习，借鉴人工智能在授课中的方法技巧，共同探索AI赋能数据科学类课程教学的新路径。
宁玉富教授在《数据分析与数据挖掘技术》课程中，构建思政智能体，关联“乡村振兴”等思政案例；课中引入AI助教辅助代码纠错，课后通过AI出题与智能批阅实现分层作业，并结合AI学情分析生成掌握度雷达图，实现全流程AI赋能。李香英老师在《操作系统》课程中，借助AI生成进程调度、死锁避免等动态案例，并通过学习通平台智能分析学生作业错误率，针对性优化教学设计；同时利用AI实现智能分组与个性化作业推送，提升教学精准度。
张岳老师在《大数据分布式计算》课程中，利用DeepSeek等大模型生成生活化案例和知识图谱，帮助学生理解抽象概念，同时通过AI实时分析线上习题错题分布，直观把握学生掌握情况。张媛博士在《Web前端编程技术》课程中，引入GitHub、Copilot辅助代码生成，动态设计购物车、留言板等交互案例，并通过AI代码助手实现实时错误诊断，降低学习门槛，实现“千人千面”作业布置。
孟媛媛老师在《数据采集及预处理技术》课程中，利用AI辅助备课、生成教学案例、开展课堂互动，并通过AI布置个性化作业，提升学生参与度。冯敏博士在《大数据分布式存储》课程中，积极探索AI与分布式存储知识的融合，尝试利用AI生成存储策略案例，激发学生学习兴趣。
汪静静博士在《深度学习》课程中，利用AI分析前沿论文自动更新教案，生成股票预测、天气预测等个性化编程练习，并借助PyTorch Live可视化平台让学生实时调整网络参数，直观感受模型变化，增强课堂互动性。李栋老师在《Web框架技术》课程中，利用AI辅助PPT内容生成与排版，构建知识图谱，生成数据可视化、API开发等多样化案例，并提供分步解析与调试指南，强化学生实践能力。
杨菲菲老师以“人机协同”为核心理念，致力于将学生从单纯的“代码编写”向“利用AI增强数据分析全流程”转变。她借助AI辅助备课，智能生成教案、代码注释及行业热点案例；利用超星平台实现AI出题与组卷，提升教学效率。在实践环节，她设计情景对话训练学生将业务需求快速转化为技术实现，同时通过代码编辑题目考查学生编写能力。此外，她运用学情分析助手精准掌握学生学习情况，并引导学生使用AI错题本、AI陪练进行个性化巩固，全方位培养学生命令AI、审核AI、最终超越AI的数据分析能力。陈玥彤博士同样在《数据采集及预处理技术》课程中，利用AI分析网页结构生成爬虫规则，指导学生制定数据清洗方案，培养问题诊断能力，并通过AI生成不同领域案例拓宽视野。
本次说课活动充分展现了数据科学与大数据技术专业教师在人工智能与教学融合方面的积极探索与实践成果。教师们不仅分享了各自的经验与思考，也在交流中碰撞出更多创新火花。未来，教研室将继续以说课、磨课为抓手，推动人工智能技术与数据科学与大数据技术专业课程的深度融合，持续优化教学内容与方法，着力培养具备扎实数据科学基础、能够熟练运用人工智能工具解决实际问题的高素质大数据应用型人才。
信息工程学院
2026年3月10日
