一、人工智能通识课程体系的构建与价值

人工智能技术作为引领新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，正深刻重塑社会生产生活方式与国家竞争格局。将人工智能融入通识课程体系，是响应国家战略、培养时代新人的重要举措。教育部部长怀进鹏指出，人工智能对教育系统而言是一把“金钥匙”，既关乎未来教育，也决定教育的未来，需主动拥抱智能时代机遇并应对其挑战。未来人工智能人才的培养需从基础教育起步，通过社会治理多方协同构建教育生态，使每位大学生具备基本的人工智能素养，这正是人工智能通识课程体系建设的核心目标。

随着人工智能技术的快速迭代，广泛培育学生的人工智能素养与能力已成为紧迫需求。本科通识教育以跨学科知识整合为特征，旨在提升学生的综合素养与关键能力，促进全面发展。人工智能所强调的协同计算思维、数智化学习与创新等能力，与通识教育的目标高度契合。为加速推广人工智能通识教育，需构建覆盖多学科背景的课程体系，充分考虑文科、理科、工科学生的学习需求与知识基础，尤其关注文科及农林类专业的实际需求。

农林类高校在高等教育体系中具有独特地位，其学科特色鲜明，不仅推动农林科技发展，亦承担专业人才培养重任。人工智能在农林等领域的应用已展现出广泛潜力，例如智能农业监测、大数据驱动生态分析等。让文科与农林专业学生接触人工智能知识，是其综合能力提升的必要途径。将人工智能课程纳入通识教育体系，既是技术价值彰显的现实需要，也是推动人工智能普及化、服务新质生产力发展的重要举措。

二、人工智能通识教育的机遇与挑战

作为一项新兴的基础性技术，人工智能（AI）正在迅速融入多个传统学科领域，并为教育行业带来前所未有的机遇与挑战。不同学科对人工智能技术的需求存在明显差异，因此，在开展人工智能通识教育时，需充分考虑学科多样性，以提升教学实效。

在计算机科学与信息技术领域，对人工智能技术的需求最为直接和广泛。学生需系统掌握深度学习、机器学习、自然语言处理及计算机视觉等核心内容。然而，现有AI教育资源多侧重理论教学，缺乏与实际结合的案例与实践环节，导致学生难以有效运用知识解决现实问题。因此，人工智能通识教育应强化理论与实践融合，增设项目开发与实验环节，以加深学生对技术的理解与运用能力。

社会科学与人文学科同样受益于人工智能的发展。例如，社会学和心理学可借助AI进行大规模数据分析，揭示社会行为与心理健康间的潜在规律。面向该类学科的通识教育，宜采用跨学科合作课程、专题工作坊等灵活教学方式，促进学生间的交流，提升其对AI技术的理解与应用水平。

在工程与物理科学中，人工智能的应用需求日益广泛，覆盖智能制造、自动控制及材料科学等多个方向。然而，这些学科通常课程体系紧凑，融入AI内容面临较大挑战。因此，可在现有课程结构中引入选修模块、微课程或在线学习资源，拓展灵活多元的学习路径。

此外，人工智能在林学领域也展现出重要价值，如通过遥感图像分析、无人机监测及生态建模等手段，提升林业资源管理与生态保护效率。针对林学学生普遍缺乏技术背景的特点，通识课程应突出实际案例教学与动手实践，帮助学生掌握AI基本原理及应用技能。

总体而言，人工智能通识教育在不同学科中机遇与挑战并存。课程设计应立足学科特点与实际需求，构建多层次、多样化教学内容，以切实提升学生的人工智能素养与应用能力。

三、人工智能通识教育的建设理念

（一）聚焦多学科融合，打造通识教育新范式

人工智能作为一门处于前沿地位且涵盖多学科知识的技术，蕴含着极其广阔的应用前景，具备与众多学科深度交融的巨大潜力。构建面向多学科的人工智能通识教育体系，具有多方面的重要意义。从学生个人发展角度来看，这一体系能够显著提升学生的科技素养，使他们在科技飞速发展的时代紧跟潮流，不被时代所淘汰。同时，还能着重培养学生的跨学科思维与创新能力，让他们学会从不同学科的视角去思考问题、解决问题，打破学科之间的壁垒，实现知识的融会贯通。

在课程设置方面，除了基础课程为学生搭建人工智能的知识框架外，本文还精心设计了面向特定学科的技术与应用课程，以满足不同专业学生的个性化需求。例如，针对哲学专业的学生，开设了“人工智能伦理与社会影响”课程。哲学专业的学生擅长思考伦理道德和社会问题，这门课程能够引导他们深入探讨人工智能发展过程中引发的伦理困境和社会影响，培养他们在科技浪潮中坚守人文精神和道德底线的意识。对于英语专业的学生，设置了“自然语言处理及翻译技术”相关课程。在全球化背景下，英语作为国际通用语言，与人工智能的自然语言处理技术相结合，将为英语专业人才开辟新的职业发展方向，提升他们在语言翻译、跨文化交流等领域的竞争力。而针对经济学专业的学生，开设了“金融数据分析与智能交易”课程。在金融领域，数据就是财富，人工智能技术能够对海量的金融数据进行分析和挖掘，为智能交易提供决策支持。这门课程将帮助经济学专业的学生掌握先进的金融分析工具和方法，提升他们在金融市场的实战能力。这些根据不同专业量身定制的课程，能够帮助学生将人工智能技术与自身专业知识有机融合，激发他们的创新思维，培育他们在本专业领域开展创新应用的能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

（二）紧扣生态文明建设，发挥示范引领作用

将生态文明教育有机融入各专业教育之中，通过构建多维度、多层次的教育模式，引导学生深刻理解生态文明和环境保护的内涵与重要性，并切实提升他们的实践能力，是新时代教育的重要使命。为了更好地服务生态文明建设，必须积极倡导跨学科融合的理念，构建一个完整、系统的生态文明教育体系。

在当今时代，人工智能的应用已经渗透到社会生活的方方面面，其影响力无处不在。哲学、英语等基础文科专业也能够与人工智能实现巧妙的交叉融合。这种融合不仅仅是将人工智能作为一种简单的应用工具，更重要的是为新一代智能技术的发展提供丰富的思想源泉和内容支撑。哲学能够为人工智能的发展提供伦理道德和价值判断的指引，英语则有助于人工智能技术在全球范围内的传播和交流。

借助人工智能通识教育这一平台，能够更加有效地将生态文明理念渗透到生物学、林学、经济学、工学等多学科领域。在生物学和林学专业中，可以利用人工智能技术进行生态监测、物种保护和森林资源管理，提高生态环境保护的效率和精准度。在经济学专业中，通过人工智能分析环境数据和经济数据，为制定可持续发展的经济政策提供科学依据。在工学专业中，运用人工智能技术设计开发环保型产品和绿色生产工艺，推动产业升级和转型。这种跨学科的融合不仅能够凸显农林院校在生态文明建设方面的特色优势，还能够为同类院校提供可借鉴的经验和示范，引领更多高校在生态文明教育和人工智能通识教育方面进行探索和创新，共同为推动生态文明建设贡献力量。

四、基于“通—专—融”的人工智能通识教育体系框架

为全面且系统地培养学生的人工智能素养，助力学生在人工智能领域实现从基础认知到高级应用的深度跨越，本文精心构建了一个三层结构的人工智能通识核心课程体系架构。该架构由基础层、技术层以及应用层这三个紧密相连、层层递进的层次组成。每个层次都设定了明确的教学目标，并配备了与之匹配的教学内容，从而确保学生能够全方位、多层次地掌握人工智能知识与技能。

鉴于人工智能具有显著的跨学科特性，且不同专业的学生在知识储备和学习目标上存在较大差异，因此，设计一套分层次、分阶段逐步推进的课程体系显得尤为必要。这样的课程体系能够确保人工智能基础素养在各专业学生中得到广泛普及，满足不同学生的学习需求。

该课程体系可细分为三个层面：基础层着重于让学生了解人工智能的通识知识和基本原理，为学生打开人工智能的大门；技术层聚焦于引导学生深入理解并熟练操作相关算法和工具，提升学生的技术实践能力；应用层则强调培养学生将人工智能技术应用于具体行业场景的能力，使学生能够学以致用。

（1）基础层面：启蒙认知，筑牢根基

基础层面主要面向低年级学生开设基础类通识课程。这类课程具有鲜明的通识属性，旨在启发学生对人工智能的兴趣和认知，引导学生初步了解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。课程设计避免了“一门课对应一本教材”的单一模式，注重内容的丰富性和多样性，通过引入实际案例、科普视频等多种教学资源，激发学生的学习兴趣。同时，课程还设置了一定的区分度，根据学生的不同专业背景和兴趣爱好，提供多样化的学习内容，满足学生的个性化需求。

（2）技术层面：聚焦专业，提升技能

技术层面主要针对大二、大三学生开设专题性质和技术类型的课程。这些课程具有较强的专业性，聚焦于人工智能的某一个特定技术领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。通过系统、深入的教学，帮助学生扎实掌握人工智能的核心技术。在教学过程中，采用理论与实践相结合的教学方法，通过项目实践、实验课程以及案例分析等多种形式，让学生在实践中巩固所学知识，提升动手操作能力和实际应用能力。使学生在特定技术领域具备较为深入的专业知识和技能水平，为今后的职业发展打下坚实的基础。

（3）应用层面：深度融合，创新实践

应用层面主要面向大三、大四学生开设。这类课程以“融”为核心特点，重点聚焦于某个领域重大科学问题中的痛点以及与人工智能的融合点。例如，在智慧环境科学、智慧生态科技、智慧生态文明制度等领域，引导学生运用所学的人工智能技术解决实际问题，培养学生的创新思维和实践能力。通过参与实际项目和课题研究，让学生深入了解人工智能在不同行业的应用场景和发展趋势，提高学生的综合素质和就业竞争力。

本文希望通过构建这三层次人工智能通识核心课程体系，精准契合各专业学生对人工智能基础素养的需求。从不同阶段和不同层次出发，循序渐进地培养学生的技术与应用能力，使学生在掌握扎实理论知识的同时，具备较强的实践操作能力和创新思维能力。该体系在设计过程中，充分考虑了学生的就业需求和国家的科技创新发展战略，旨在增强学生的就业竞争力，为国家的科技创新和经济发展提供有力的人才支撑。期望通过全方位的人工智能教育，为社会输送一批拥有跨学科创新能力和实践能力的高素质人才，推动各个行业朝着智能化、现代化的方向蓬勃发展。

五、多维资源建设

（一）教材建设：精准适配，构建多元教材体系

通过广泛调研发现，当前人工智能通识课程所使用的教材存在诸多亟待解决的问题。在理论体系方面，规范性不足，难以为学生构建系统、完整的知识框架；实践应用板块未能充分展开，学生难以将所学理论知识有效运用到实际操作中；跨学科融合方面也存在明显欠缺，无法满足人工智能与多学科交叉融合的发展需求。

基于“通—专—融”课程体系以及不同专业的差异化需求，我们计划组织教师精心编撰并出版一系列面向人工智能通识教育的优质教材。对于“通”型课程，主要面向低年级学生开设基础类通识课程，我们计划首批新编并出版四部基础教材。这些教材将聚焦人工智能的基本概念、发展历程、广泛应用场景、基础算法及模型等核心内容，通过生动有趣的案例和通俗易懂的讲解，帮助学生构建对人工智能的初步认知，激发他们对人工智能的学习兴趣。

技术层教材对应“专”型课程，主要面向大二、大三学生开设专题与技术类课程。后续我们将根据人工智能领域的技术发展趋势和学生的实际需求，编写推出针对特定技术领域的系列教材。在编写过程中，我们注重内容的系统性和实用性，不仅详细阐述技术原理，还提供丰富的实践案例和操作指南，并配套实验指导书及其他相关资源，帮助学生深入理解和掌握人工智能的核心技术，提升他们的实践操作能力。

应用层教材属于“融”型课程，主要面向大三、大四学生编写。这类教材将融合多学科视角，服务于交叉类课程教学。考虑到不同学科的差异，我们将围绕智慧环境科学、智慧生态技术、生态文明制度建设等热门主题展开深入阐述。通过实际案例分析，引导学生掌握如何将人工智能技术与生态保护、农林科研等专业议题有效结合，突出“以用促学、以需导学”的教学理念，培养学生的跨学科思维和解决实际问题的能力。

（二）实践平台与课程资源建设：协同共建，打造优质实践环境

人工智能实践教学涵盖了人工智能基础层实践、技术层实践以及综合应用层实践等多个重要方面。为了给学生提供更加优质、高效的实践教学环境，我们将强化科教融汇与产教融合作为关键举措。积极联合科研机构和产业企业，共同打造人工智能实践应用平台。通过整合各方资源，创设丰富多样的实践应用场景，汇聚各类相关的教学资源、技术设备和行业专家，为实践教学提供全方位的软硬件支持和保障。

在这个实践平台上，学生可以参与到真实的人工智能项目中，与科研人员和企业工程师共同合作，解决实际问题。通过实践操作，学生不仅能够加深对理论知识的理解和掌握，还能提升自己的实践能力和创新能力。同时，我们还将不断完善课程资源建设，开发一系列高质量的在线课程、实验教程和案例库，为学生提供更加便捷、丰富的学习资源，满足学生个性化学习的需求。

（三）课程思政建设：价值引领，培养全面发展人才

在人工智能通识教育中融入课程思政元素，具有重要的现实意义。我们应引导学生正确认识和理解智能时代的特征和发展趋势，从跨学科的角度深入思考人工智能伦理、治理以及其与社会发展的紧密关联，促使学生树立正确的科学观和价值观。

为了实现这一目标，我们将依托课程设计，将思政教育贯穿于人工智能通识教育的全过程。鼓励学生从不同学科的角度探讨人工智能的伦理问题与治理机制。例如，结合哲学课程，引导学生深入探讨人工智能伦理的基本原则和价值取向，培养学生的道德判断力和社会责任感；结合法学课程，组织学生讨论人工智能的法律规制和监管问题，让学生了解法律在规范人工智能发展中的重要作用；结合社会学课程，引导学生研究人工智能对社会结构和就业形态的影响，培养学生关注社会问题、服务社会的意识。

通过这些跨学科的课程思政活动，学生能够更加全面、深入地理解人工智能与社会发展之间的复杂关系，认识到自己在推动人工智能健康发展中所肩负的责任和使命，从而成为具有社会责任感、创新精神和实践能力的高素质人才。

六、建设计划

为切实推进“通—专—融”人工智能课程体系建设，充分满足不同专业的差异化需求，我们精心规划了分三阶段逐步推进人工智能通识教育体系建设工作的方案，以确保该体系能够稳步落地并实现广泛推广。

（一）第一阶段：筑牢根基，试点探路

一方面，精心开设一系列旨在提升学生人工智能素养的基础课程，涵盖人工智能的基本概念、发展历程、核心算法等基础知识，为学生搭建起人工智能学习的坚实框架；同时，设置前沿拓展课程，引入人工智能领域的最新研究成果和应用案例，拓宽学生的视野，激发学生对人工智能的学习兴趣和探索欲望。

另一方面，充分整合不同学院的优质资源，汇聚各方智慧和力量。通过组织跨学院的研讨会、交流活动等，深入了解各学院在人工智能教学方面的需求和特色，结合不同专业的培养目标和课程体系，形成一套完整、科学、具有针对性的人工智能通识教育课程体系。选取部分专业或班级作为试点，先行开展课程教学和实践，及时总结经验教训，为后续的全面推广奠定基础。

（二）第二阶段：深度推广，创新驱动

第二阶段，积极探索人工智能与教育深度融合的实践路径。在接下来的两年内，全面推进教学内容、师资团队、教学方式、学习方式以及考核方式等方面的课程改革。

在教学内容上，紧跟人工智能技术的发展趋势，及时更新和优化课程内容，将最新的理论和技术融入教学中，确保学生所学知识的时效性和实用性。加强师资团队建设，通过引进高端人才、组织教师培训、开展学术交流等方式，提升教师的专业素养和教学能力，打造一支既懂人工智能技术又懂教育教学的优秀师资队伍。

创新教学方式和学习方式，引入项目式学习、探究式学习、线上线下混合式教学等多元化的教学模式，激发学生的学习兴趣和主动性，培养学生的创新思维和实践能力。改革考核方式，建立多元化的考核评价体系，不仅关注学生的学习成绩，更注重学生的学习过程、实践能力和创新精神的评价，全面、客观地反映学生的学习情况。

（三）第三阶段：特色发展，全面融合

人工智能教育要积极促进学校与企业开展深度合作，建立长期稳定的合作关系，共同开展人才培养、科研攻关、技术创新等活动。重点关注科技创新与产业发展的深度融合，以市场需求为导向，调整和优化人才培养方案，培养适应产业发展需求的高素质应用型人才。

汇聚校内外人工智能领域的优质教育教学资源，包括专家学者、企业工程师、实践基地等，为师生精心打造涵盖各层次、各专业的实践应用项目以及相应平台。通过参与实践项目，让学生在真实的工作环境中锻炼自己的实践能力和创新能力，提高学生的综合素质和就业竞争力。同时，鼓励教师开展科研创新活动，将科研成果转化为教学资源，推动人工智能教育的持续发展。

七、结语

建设人工智能通识课程体系，是顺应时代发展潮流、培育时代新人的必然选择，也是各院校落实为党育人、为国育才使命，契合国家发展战略需求的重要举措。

各院校应紧跟时代步伐，充分发挥自身的独特优势与特色，抓住机遇，积极作为。持续强化师生在人工智能领域的意识、知识和能力培养，将人工智能教育融入到学校的教育教学全过程。全方位服务于我国的生态文明建设大业，通过开展丰富多样的教学活动和实践项目，生动讲述新时代生态文明建设的动人事迹，引领广大学生深刻认识生态文明建设的重要性，提高自身的生态文明素养。鼓励学生在人工智能与生态文明建设的交叉领域开展创新实践，为建设美丽中国贡献自己的智慧和力量，共同书写新时代生态文明建设的新篇章。