数字素养通识教育是时代所需

数字素养是指数字时代公民在学习、工作、生活中应具备的数字获取、制作、使用、评价交互、分享、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质与能力的集合。它的本质是培养在数字环境中运用复杂数字技能、多重分析意识和创新性思维解决问题的复合型人才，随着人工智能技术的深度渗透，数字素养的内涵进一步扩展为“数据思维+计算思维+AI思维”的融合能力，成为21世纪劳动者的首要技能。无论人们身处何地、从事何种职业，都应掌握一定的数字知识和技能，以适应人工智能时代的发展需求。

我国高度重视数字素养培育，陆续出台政策推动数字素养与AI通识教育落地：

战略部署

《提升全民数字素养与技能行动纲要》指出：到2025年，全民数字化适应力、胜任力、创造力显著提升，全民数字素养与技能达到发达国家水平。

教育革新

教育部启动教育系统人工智能大模型应用示范行动，打造人工智能通识课程体系，融入各类人才培养路径。

地方实践

北京市教委要求2024年9月北京市属公办本科高校实现人工智能通识课程全覆盖；浙江省教育厅要求2025年秋季学期实现普通本科高校人工智能通识课全覆盖；浙江大学发布《大学生人工智能素养红皮书（2024版）》等。

如何开展人工智能通识教育成高校热点。高校在新时代肩负重要使命，不仅要推动AI研究，还应构建通识教育框架，探索“AI+教育”融合模式，满足跨学科人才需求。

高校AI通识教育四大核心挑战

01、“怎么做”—校级统筹难

▶️缺少跨学科资源统筹：AI教育资源分散于院系或实验室，难以形成全校共享的通识教育支撑平台。

▶️缺乏系统性课程设计：多数高校尚未形成覆盖全校的AI通识课程体系，难以适配文、理、工、医等不同学科需求；

02、“谁来教”—院系资源分配难

▶️计算机学院/人工智能学院常承担全校AI通识教育任务，但需同时兼顾专业课程开发，导致教学资源紧张；

▶️课程内容缺乏与多学科背景融合：难以兼顾通识课程的广度与专业课程的深度，课程内容普遍存在“学科割裂”问题。

03、“如何教”—教学范式转型难

▶️师资队伍缺乏AI教学经验：多数教师缺乏大模型应用能力与行业案例教学经验；

▶️缺乏智能化教学工具：传统教学手段难以支持大模型驱动的实验设计与个性化学习支持。

04、“为何学”—学生兴趣与价值的激发不足

▶️学生对AI通识课程的认同度低：学生对未来就业岗位对新兴人才的职业技能要求缺乏认知，难以激发学习动力；

▶️缺乏成果可视化与职业衔接：学生难以看到学习成果与未来职业发展的关联性。

以“AI+学科”融合模式赋能通识教育

培养理念

为了确保既具特色又符合时代要求，在构建AI通识教育体系时，应从以下几方面深入思考：

➡️确立战略方向，特色化生态延伸

以构建“普适性基础+特色化延伸”的现代AI通识教育体系为战略导向，通过系统性重构教育要素的交互关系与价值传导路径，打造新型育人范式。立足国家数字素养提升战略框架，深度融合院校学科特色与区域经济发展诉求，在保持通识教育基础性、通用性特征的同时，创新性植入专业适配机制与区域对接维度，形成具有动态响应能力的教育生态系统。

➡️明确教育定位，确保广泛适用性

AI通识教育需与专业课程区分开，避免简单移植专业内容并调整难度。课程内容应设计为覆盖数字技术基础（如数据思维、算法原理）的普适性体系，确保所有学生（不限专业背景）都能掌握核心技能。例如，不能将专业通识课程直接降维为全校通识课，而应通过差异化设计满足跨学科需求，避免“水课化”或“过度专业化”。

➡️构建全面体系，强化技术应用能力

课程内容需覆盖技术原理、工具应用、伦理安全等模块，形成“理论-工具-实践”闭环。以真实行业案例驱动教学，构建“学-练-用-创”能力链条，兼顾技术原理与动手操作，让学生在解决实际问题中提升应用与创新能力。

➡️加强能力建设，打造综合人才培养体系

通识教育体系的构建远不止于课程设置，它是一个围绕高质量数智人才培养的全方位体系。这要求高校不仅要有完善的教材、教法和教师队伍，还需搭建集教学、实训与应用创新于一体的能力平台。通过整合软实力（如教学方法、师资力量）和硬基础（如实验设备、技术平台），以及内容与能力、平台与服务的综合建设，打造出一个既能承担特色人才培养任务，又能持续输出和沉淀教学、应用成果的综合体系。

解决方案

01、全校级AI通识教育顶层设计服务

标准化资源“开箱即用”：

数字素养通识教育平台以理论深化、实践强化、创新孵化为核心，整合教学全要素资源，突破传统学科壁垒，构建覆盖课程学习、实验实训、项目开发、教学管理、师资培训等全流程的数字化平台，具备智能化资源调度与多维度交互设计，实现跨校区、跨专业的协同教学场景，满足高校多学科、多层次需求。

系统性课程规划：

▶️AI通识基础：搭建AI技术认知与应用的底层知识架构，覆盖数据思维、AI伦理、算法原理等必修模块。通过案例引导式教学，帮助学生建立技术价值判断体系与跨界思维范式。

▶️AI+学科拓展：基于学科特质构建差异化课程集群，工学、理学、医学、农学、经管法、军事学、艺术学、文史哲教8大学科，设计差异化课程模块。整合20+行业的真实项目案例场景，包括工业安全监测、医疗诊断模型、金融信贷风控等行业场景，将AI技术融入学科教学，强化“以用促学”。

▶️AI+前沿应用：根据生成式AI、多模态模型等前沿方向，结合DeepSeek等通用大模型技术，引导学生完成提示词工程、智能问数、数字人应用开发、生成式AI应用开发、智能客服等零代码智能体创新项目。通过定期更新案例库与实验任务，确保教学内容与产业技术同步演进，培养学生前沿技术探索与产业落地能力。

02、“院-企-校”协同资源供给体系
跨学科资源整合平台

▶️AI通识课程资源包：提供500+课时教案、200+实验案例库，覆盖工学、医学、农学等8大学科。课程内容模块化设计，支持按需组合，适配不同高校学科特色的教学计划，支持院系快速搭建课程体系；

▶️产业案例库：基于美林数据落地的10000+产业数字化转型项目案例构建“AI+行业”案例库（如工业参数优化、售电量预测等），支持教师调用行业数据开展项目式教学，确保教学内容与产业同步。

产业导师资源供给

▶️双导师制：联合行业头部企业组建“产业导师库”，提供—课程共建导师：参与学科定制课程设计，确保教学内容与行业需求同步；项目实践导师：指导学生完成企业真实课题；

▶️产业导师赋能机制：定期举办“产业导师进课堂”活动，学生可对接行业专家。

实践能力强化

▶️四个一”实训体系：完成一次课程实验、设计一项课程项目、参与一次学科竞赛、参与一次产业实践，直击“学用脱节”痛点。增强学生在智能环境中的适应力和创造力提升用人工智能解决专业领域问题的能力。

03、智能化场景赋能
智能化实验教学平台

▶️行业级实训环境：覆盖医疗、金融、智能制造等领域的模拟实训平台，提供真实数据与工程化实践场景；

▶️大模型开发工具：深度融合自研模型与DeepSeek等开源框架，支持师生快速构建AI应用（如智能客服、智慧教案等）。

智能化教学支撑

▶️智能学情分析：AI实时追踪学习行为，生成能力画像，动态推荐个性化学习路径（如需加强算法优化、可挑战高阶项目）。支持教师精准识别学习难点，针对性调整教学策略；

▶️知识图谱平台：可视化呈现课程知识点关联，辅助教师优化教学逻辑。学生可自主探索知识网络，规划学习方向；

▶️一站备课：一个课件一个电子书一份历史资料一键生成思政、课件PPT及课程视频讲解。释放教师精力，专注教学创新与学生指导；

▶️人培智能评审：结合产业人才最新需求与优秀人培方案进行优势亮点分析、合理化建议、创新思路拓展；

▶️搜文献计：通过智能文献检索与跨领域数据融合，提供精准论文推荐和产业趋势分析，结合学术前沿动态，实现从选题到成稿的全流程科研支持；

分阶师资素养提升

▶️基础能力培训：聚焦AI通识教学方法与工具应用，通过“案例引导式教学”“项目驱动式学习”等方法论培训；同时结合DeepSeek等工具，重点训练Prompt设计、模型微调等技术操作（如针对工业场景的设备智能运检），确保教师能将大模型技术融入日常教学。

▶️高阶能力提升：通过“AI+电力设备故障预测”“AI+信贷反欺诈”等产业案例，引导教师将真实产业需求转化为教学任务，强化教学与产业的衔接能力；同时指导教师开发跨学科课程，促进AI技术与专业领域的深度融合，提升课程设计的创新性与实用性。

▶️企业实战研修：组织教师深度企业的AI项目开发（如智慧工厂质量检测系统、智能问数），在真实产业场景中积累项目经验；通过“理论学习+实践操作”的全链条参与，培养兼具教学能力与产业实践能力的“双师型”教师，推动人才培养与产业需求精准对接。

04、“学-用-岗”一体化价值闭环
兴趣驱动

▶️场景化教学：以学生专业需求为切入点，设计场景化AI教学内容，例如文科生通过AI生成创意文案、舆情分析工具提升专业能力；医学生开发医疗影像辅助诊断系统；工科生探索工业设备故障预测模型；

▶️闯关式学习：通过闯关、积分、排行榜机制激励学习参与度。

成果显性化

▶️个人能力图谱：采集学生的实验数据（如代码提交次数、模型准确率）、项目成果（如开发的AI工具）等数据，生成包含技能标签、能力等级和项目贡献度的能力图谱报告，直观展示技术能力与行业适配度；

▶️校企联合认证：联合工信部考试中心、DAMA（中国）、行业头部企业为学生提供职业技能认证与项目实战证书，提升学生就业竞争力。

职业衔接

▶️企业项目实战：学生可参与企业真实需求开发（如银行风控模型、智能客服设计），优秀成果直接推荐就业；

▶️求职指导：提供简历优化、模拟面试、行业大咖讲座等支持服务，缩短学生从“校园”到“职场”的过渡期，实现“项目成果—能力认证—岗位对接”的无缝衔接。

美林数据将立足产业实践、培育数智人才，以产岗课师学训研用的核心理念，助力高校培养兼具专业能力与AI素养的复合型数智人才。未来，我们将持续深化产教融合，为教育数字化转型与区域产业发展提供强力支撑！