5月9日下午，通识教育中心联合计算机与人工智能学院成功举办“人工智能通识课创新设计”工作坊。来自计算机与人工智能学院、交通运输与物流学院、地球科学与工程学院、电气工程学院等十余位老师参加。虚拟教研室核心团队成员李君老师主持工作坊。

工作坊前，李君老师介绍了人工智能PtBL教学创新设计方法内涵。他首先对大概念和大技能的概念进行讲解，并提出在教学内容部分不能简单罗列教材和教案标题，而是要梳理出“大概念”和“大技能”，并以此来整合应该来自真实专家实践的核心性表现任务。

随后，进入工作坊环节。

工作坊第一阶段任务是对人工智能通识课的大概念和大技能进行发散。老师们对各自认为的学生需要掌握人工智能的大概念和大技能进行头脑风暴，将其写在出来贴到白板上；各位老师就各自提出的课大概念和大技能进行了简介，大家一起对“风暴结果”进行整理合并归类。然后老师们分组讨论如何用核心表现任务整合大概念和大技能，并将想法整理、汇报，并与其他各个小组相互交流讨论。

工作坊的第二阶段，老师们根据第一阶段大概念和大技能头脑风暴结果，选出了若干具有代表性的大概念，并根据其内涵讨论出学生在上课时能应用到的真实情境，各小组分别设计核心表现任务及其流程，进行教学的活动设计。期间，郝莉老师进行了引导发言，做了题为“与大型代码库一起工作：采用认知学徒制方法教授软件工程”的分享，她从课程基本情况、课程目标、课程设计、反思等几个方面进行了阐释，引出了对人工智能课建设的启发，即从专家实践出发，设定核心表现性任务，进而确定预期学习成果；建立真实实践环境；采用认知学徒制，注重示范和模仿；搭建脚手架，让学生能够完成难度较高的真实任务；鼓励学生尽量使用AI作为助教等。

经过热烈的讨论，老师们选出了教学资源和认识工具、岩石识别、健身数据三个具有代表性的真实情境，分小组进行了头脑风暴，并对其开展场景模拟和任务呈现。

三个小组进行分组讨论和头脑风暴后，分别做了分享。

对于整合教学资源和认识工具的真实情境。第一组分享道，在教学资源方面需要学习算法原理，通过各种渠道获得原始数据，再对数据进行处理生成模型，并根据目标进行模型训练和参数调整，投入使用后获得课程数据，投放至数据积累形成正反馈。在认识工具方面，通过学习算法的理论知识，了解整个工作流程，学习示例程序对工具进行实际运用，并将自身数据输入对结果进行分析，以此让教师通过评价进行改进，学生在使用过程中不断反思。

对于岩石识别的真实情境。第二组老师表示，需要有对岩石的基础、岩石鉴定工具等方面知识的了解，而对于非专业的学生来说AI是物理世界、地质世界与数字世界的桥梁，此情境拟通过人工智能将抽象的专家经验进行可复制、可迁移、可视化。

对于健身数据而提出仰卧起坐计数的真实情境。第三组老师提出一个深入问题：如何判定完成了一次起做？他们表示，设计在课堂上请学生示范，并引导学生提出诸如传感器、红外压力等技术方案，根据不同的传感方式采取不同的数据采集方案，并进行比较，择优进行技术选型，落实到产品上面。

工作坊第三阶段，老师们分两个小组就人工智能通识课进行了发散讨论，即从教学资源建设、教学工具选择运用两个方面进行了交流和分享，探讨如何利用人工智能更好地提高教学效率，帮助老师和学生们顺应教学改革合理利用数字化工具。

通过此次工作坊，进一步明确了面向全校的人工智能通识课的课程总体架构、课程定位、面向不对专业学生对象的创新设计等问题，为课程的孵化明确了思路、确定了步骤、凝聚了共识，为课程开设奠定了坚实基础。