2025年大學(xué)人工智能教育專業(yè)題庫——人工智能教育的實踐教學(xué)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋1.人工智能教育實踐教學(xué)2.項目式學(xué)習(xí)（PBL）3.計算思維4.形成性評價5.算法偏見二、填空題1.人工智能教育的實踐教學(xué)是連接理論與實踐的橋梁，其核心在于培養(yǎng)學(xué)生的________和________能力。2.設(shè)計有效的AI實踐教學(xué)內(nèi)容時，需要充分考慮學(xué)生的________特點和學(xué)習(xí)規(guī)律。3.在AI實踐教學(xué)中，常用的開發(fā)平臺如TensorFlow和PyTorch，它們通?；赺_______語言。4.項目式學(xué)習(xí)（PBL）強調(diào)以________為中心，通過解決真實問題來驅(qū)動學(xué)習(xí)。5.實踐教學(xué)環(huán)境的安全管理不僅包括設(shè)備安全，還應(yīng)關(guān)注________和數(shù)據(jù)隱私保護。6.評價AI實踐教學(xué)效果時，除了技能掌握，還應(yīng)關(guān)注學(xué)生的________能力和創(chuàng)新意識。7.在指導(dǎo)學(xué)生進行AI實踐項目時，教師應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的________和調(diào)試能力。8.“計算思維”是人工智能教育的重要目標(biāo)之一，它包含分解、模式識別、抽象和________等核心要素。9.對于涉及敏感數(shù)據(jù)的人工智能實踐項目，必須遵守相關(guān)的________規(guī)定。10.跨學(xué)科主題式教學(xué)是整合AI與其他學(xué)科知識，例如將AI應(yīng)用于________、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域的一種有效實踐方式。三、簡答題1.簡述在大學(xué)階段設(shè)計人工智能實踐教學(xué)內(nèi)容時，應(yīng)遵循的基本原則。2.如何在人工智能實踐教學(xué)中融入安全倫理教育？3.比較項目式學(xué)習(xí)（PBL）與傳統(tǒng)的實驗教學(xué)模式在培養(yǎng)學(xué)生能力方面的異同。4.簡述在人工智能實踐教學(xué)中，教師指導(dǎo)學(xué)生進行代碼調(diào)試的基本策略。5.描述形成性評價在人工智能實踐教學(xué)過程中的幾種常見方式。6.為了提升學(xué)生在人工智能實踐項目中的協(xié)作能力，教師可以采取哪些具體措施？四、論述題1.論述人工智能實踐平臺（如在線編程環(huán)境、機器人平臺）的選擇對實踐教學(xué)效果的影響，并說明選擇時應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵因素。2.結(jié)合具體實例，論述如何設(shè)計一個既符合教學(xué)目標(biāo)又能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的人工智能實踐項目。五、案例分析題某大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)開設(shè)了一門人工智能導(dǎo)論實踐課程，課程目標(biāo)是讓學(xué)生初步體驗機器學(xué)習(xí)的基本流程。一位教師計劃組織學(xué)生使用一個簡單的數(shù)據(jù)集，通過圖形化界面工具（如TensorFlowLiteforMobile的簡化版）進行一個圖像分類項目的實踐。請分析該實踐教學(xué)方案可能存在的優(yōu)勢與潛在問題，并提出改進建議。試卷答案一、名詞解釋1.人工智能教育實踐教學(xué)：指在人工智能教育過程中，通過設(shè)計、實施和評價具有實踐性質(zhì)的教學(xué)活動，使學(xué)生動手操作、應(yīng)用所學(xué)知識解決實際問題，從而加深理論理解、提升技能能力和創(chuàng)新思維的教育環(huán)節(jié)。*解析：此題考察基本概念。答案需包含實踐性、動手操作、應(yīng)用知識、解決問題、提升能力（技能、創(chuàng)新思維）等核心要素，并點明其在AI教育中的作用。2.項目式學(xué)習(xí)（PBL）：一種以學(xué)生為中心的教學(xué)方法，通過讓學(xué)生在一個較長時間內(nèi)合作解決一個復(fù)雜的、真實的、具有挑戰(zhàn)性的問題或完成一項任務(wù)，從而學(xué)習(xí)相關(guān)知識和技能。*解析：此題考察PBL的定義。答案需突出其核心特征：學(xué)生中心、真實復(fù)雜問題、合作、長時間、學(xué)以致用。3.計算思維：一種涵蓋計算概念、思想方法以及應(yīng)用這些方法解決實際問題的思維方式，包括分解、模式識別、抽象、算法設(shè)計等要素。*解析：此題考察計算思維的定義。答案需包含其本質(zhì)（思維方式）、核心要素（分解、模式識別、抽象、算法等）。4.形成性評價：在教學(xué)過程中，教師和學(xué)生為了改進教學(xué)和學(xué)習(xí)而進行的系統(tǒng)性評價活動，旨在及時提供反饋，調(diào)整教學(xué)策略和學(xué)生學(xué)習(xí)行為。*解析：此題考察形成性評價的定義。答案需強調(diào)其發(fā)生時間（教學(xué)過程）、目的（改進教學(xué)和學(xué)習(xí)）、方式（系統(tǒng)性評價、反饋）。5.算法偏見：指在人工智能系統(tǒng)（尤其是算法）的設(shè)計、訓(xùn)練或應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)偏差、設(shè)計者主觀意識或其他因素，導(dǎo)致系統(tǒng)對特定群體產(chǎn)生不公平或歧視性對待的現(xiàn)象。*解析：此題考察AI倫理中的關(guān)鍵概念。答案需說明偏見的來源（數(shù)據(jù)、設(shè)計、因素）和表現(xiàn)（不公平、歧視）。二、填空題1.技能實踐*解析：考察AI實踐教學(xué)的核心目標(biāo)。實踐教學(xué)重在讓學(xué)生獲得實際操作能力（技能）和應(yīng)用知識解決實際問題的能力（實踐）。2.年級*解析：考察教學(xué)設(shè)計原則。設(shè)計教學(xué)內(nèi)容必須適應(yīng)學(xué)生的認知發(fā)展水平，即不同年級學(xué)生的特點不同。3.Python*解析：考察常用AI開發(fā)工具的編程語言背景。TensorFlow和PyTorch是目前主流的AI框架，主要使用Python語言進行開發(fā)。4.項目*解析：考察PBL的核心特征。PBL是以具體的項目任務(wù)為驅(qū)動力的。5.數(shù)據(jù)*解析：考察AI實踐教學(xué)的安全管理范圍。除了物理設(shè)備安全，數(shù)據(jù)安全和隱私是AI領(lǐng)域特別重要的安全議題。6.問題解決*解析：考察AI實踐教學(xué)的評價維度。除了硬技能，解決實際問題的能力是AI人才的重要素質(zhì)。7.邏輯*解析：考察教師指導(dǎo)的關(guān)鍵能力。調(diào)試代碼本質(zhì)上是邏輯推理和問題分析的過程，教師需要指導(dǎo)學(xué)生培養(yǎng)這種能力。8.工具*解析：考察計算思維的核心要素。計算思維不僅包括分解、模式識別、抽象，還包含設(shè)計有效解決方案的步驟，即工具（算法）的設(shè)計與實現(xiàn)。9.法律*解析：考察AI實踐中的合規(guī)性要求。處理敏感數(shù)據(jù)必須遵守國家法律法規(guī)，如《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》等。10.歷史文化*解析：考察AI跨學(xué)科應(yīng)用實例。AI可以應(yīng)用于歷史文化領(lǐng)域的文本分析、圖像識別、虛擬復(fù)原等，是常見的跨學(xué)科結(jié)合點。三、簡答題1.在大學(xué)階段設(shè)計人工智能實踐教學(xué)內(nèi)容時，應(yīng)遵循的基本原則包括：目標(biāo)導(dǎo)向原則，內(nèi)容先進性與實用性相結(jié)合原則，理論與實踐并重原則，學(xué)生主體性與教師引導(dǎo)相結(jié)合原則，創(chuàng)新性與開放性原則，以及安全與倫理教育原則。教學(xué)內(nèi)容應(yīng)緊密圍繞培養(yǎng)目標(biāo)，反映AI領(lǐng)域的發(fā)展前沿，同時確保內(nèi)容的實用價值；既要讓學(xué)生掌握核心理論和基礎(chǔ)技能，也要鼓勵學(xué)生動手實踐、學(xué)以致用；教學(xué)中應(yīng)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性，同時教師需提供必要的指導(dǎo)和啟發(fā)；內(nèi)容設(shè)計應(yīng)鼓勵創(chuàng)新思維，并提供一定的開放空間；必須將安全意識和倫理規(guī)范貫穿于實踐教學(xué)始終。*解析：此題考察教學(xué)設(shè)計原則。答案應(yīng)列舉并簡要解釋幾個關(guān)鍵原則，如目標(biāo)導(dǎo)向、先進實用、理論實踐、主體引導(dǎo)、創(chuàng)新開放、安全倫理，體現(xiàn)對教學(xué)設(shè)計規(guī)律的掌握。2.在人工智能實踐教學(xué)中融入安全倫理教育，可以通過以下方式：在課程介紹中明確安全倫理的重要性，樹立學(xué)生的基本意識；在案例教學(xué)和項目實踐中，引入包含數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、模型安全、公平性等倫理問題的真實案例或設(shè)計任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生進行分析和討論；組織專題講座或工作坊，系統(tǒng)講解AI相關(guān)的法律法規(guī)、倫理規(guī)范和社會責(zé)任；要求學(xué)生在實踐項目中進行倫理風(fēng)險評估，并制定相應(yīng)的應(yīng)對措施；將安全倫理表現(xiàn)納入實踐項目評價體系，鼓勵學(xué)生自覺遵守。*解析：此題考察倫理教育的實施路徑。答案應(yīng)提出具體的方法，如課程導(dǎo)入、案例教學(xué)、專題講座、風(fēng)險評估、評價引導(dǎo)等，體現(xiàn)將抽象概念轉(zhuǎn)化為教學(xué)行為的思路。3.項目式學(xué)習(xí)（PBL）與傳統(tǒng)的實驗教學(xué)模式在培養(yǎng)學(xué)生能力方面的異同：相同點在于都強調(diào)實踐操作和知識應(yīng)用，旨在提升學(xué)生的動手能力和解決問題的能力。不同點在于，傳統(tǒng)實驗教學(xué)模式通常圍繞特定的知識點或技能點，學(xué)生按照固定步驟完成操作，問題相對封閉，目標(biāo)明確，側(cè)重于驗證性學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)技能訓(xùn)練；而PBL則以一個復(fù)雜的、真實的問題或項目為核心，學(xué)生需要自主探究、合作學(xué)習(xí)，過程更為開放，目標(biāo)多元，不僅培養(yǎng)技能，更注重培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力，如問題定義能力、信息搜集與分析能力、團隊協(xié)作能力、溝通表達能力、創(chuàng)新思維能力等。*解析：此題考察對兩種教學(xué)模式的比較理解。答案需首先指出相同點（實踐、應(yīng)用），然后重點闡述不同點（核心載體、學(xué)生角色、問題性質(zhì)、目標(biāo)側(cè)重、能力培養(yǎng)），突出PBL的綜合性優(yōu)勢。4.在人工智能實踐教學(xué)中，教師指導(dǎo)學(xué)生進行代碼調(diào)試的基本策略包括：首先，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會閱讀錯誤信息（ErrorMessages），理解其含義和指向的位置；其次，教給學(xué)生分治法，即將大問題分解為小問題，逐一排查；再次，利用打印語句（PrintDebugging）或調(diào)試工具，逐步跟蹤代碼執(zhí)行過程，觀察變量值變化，定位問題所在；鼓勵學(xué)生編寫單元測試，對代碼的某個小部分進行驗證，縮小問題范圍；最后，培養(yǎng)學(xué)生耐心細致、積極思考的習(xí)慣，鼓勵他們嘗試不同的解決方案，并從錯誤中學(xué)習(xí)。*解析：此題考察調(diào)試技能的培養(yǎng)。答案應(yīng)列舉具體的調(diào)試方法和技巧，如讀錯誤信息、分治法、打印調(diào)試、單元測試、培養(yǎng)習(xí)慣，體現(xiàn)解決問題的實踐方法。5.形成性評價在人工智能實踐教學(xué)過程中的幾種常見方式包括：課堂觀察，教師觀察學(xué)生的實踐操作過程、互動交流，及時給予反饋；提問與討論，通過提問了解學(xué)生的理解程度，引導(dǎo)學(xué)生深入思考；實踐作業(yè)或小測驗，布置小型、具體的任務(wù)或測驗，檢驗學(xué)生對知識和技能的掌握情況；代碼審查（CodeReview），組織學(xué)生互相檢查代碼，學(xué)習(xí)規(guī)范和發(fā)現(xiàn)潛在問題；項目中期檢查，對項目進展、遇到的問題、解決方案進行評估和指導(dǎo)；學(xué)生自評與互評，引導(dǎo)學(xué)生反思自己的學(xué)習(xí)過程和成果，評價同伴的表現(xiàn)，培養(yǎng)元認知能力和協(xié)作精神。*解析：此題考察形成性評價的具體形式。答案應(yīng)列舉多樣化的評價方式，涵蓋過程觀察、互動反饋、任務(wù)測驗、同行評議、階段性評估、自我反思等多種手段，體現(xiàn)形成性評價的多樣性和持續(xù)性。6.為了提升學(xué)生在人工智能實踐項目中的協(xié)作能力，教師可以采取以下具體措施：在項目開始前，明確團隊分工，確保每個成員都有明確的職責(zé)，但同時也要鼓勵成員間的交叉合作；建立有效的溝通機制，如定期召開團隊會議，使用協(xié)作工具（如在線文檔、項目管理軟件），確保信息暢通；設(shè)置共同的團隊目標(biāo)，并分解為可執(zhí)行的子任務(wù)，增強團隊凝聚力；在項目過程中，教師定期介入，觀察團隊協(xié)作情況，提供必要的指導(dǎo)和協(xié)調(diào)；在評價時，將團隊協(xié)作表現(xiàn)作為評價指標(biāo)之一，并鼓勵成員進行互評，強化協(xié)作意識；組織團隊建設(shè)活動，增進成員間的了解和信任。*解析：此題考察協(xié)作能力的培養(yǎng)策略。答案應(yīng)從分工、溝通、目標(biāo)、教師指導(dǎo)、評價、團隊建設(shè)等多個角度提出具體措施，體現(xiàn)對學(xué)生軟技能培養(yǎng)的重視。四、論述題1.人工智能實踐平臺（如在線編程環(huán)境、機器人平臺）的選擇對實踐教學(xué)效果具有顯著影響。選擇合適的平臺能極大地提升教學(xué)效率，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，促進知識內(nèi)化和能力提升；而選擇不當(dāng)?shù)钠脚_則可能導(dǎo)致教學(xué)困難，效果低下。選擇時應(yīng)考慮以下關(guān)鍵因素：首先，平臺的功能是否滿足教學(xué)目標(biāo)，能否支持所教內(nèi)容的實現(xiàn)；其次，平臺的易用性和用戶界面是否友好，是否適合學(xué)生的認知水平；第三，平臺的穩(wěn)定性、可靠性和技術(shù)支持是否到位，能否保證教學(xué)活動的順利進行；第四，平臺的成本和獲取方式是否可行，是否有足夠的許可和支持；第五，平臺是否提供豐富的學(xué)習(xí)資源和文檔，便于教師備課和學(xué)生自學(xué)；第六，平臺是否支持不同操作系統(tǒng)的兼容性；最后，考慮平臺的安全性，特別是涉及學(xué)生數(shù)據(jù)時。綜合考慮這些因素，選擇最適合特定教學(xué)階段和內(nèi)容的平臺，是保證AI實踐教學(xué)成功的關(guān)鍵。*解析：此題要求深入論述平臺選擇的重要性及考量因素。答案需首先闡述影響（正面/負面），然后詳細列出選擇時需要權(quán)衡的關(guān)鍵因素（功能、易用性、穩(wěn)定性、成本、資源、兼容性、安全性），并進行簡要說明，體現(xiàn)分析的深度和全面性。2.設(shè)計一個既符合教學(xué)目標(biāo)又能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的人工智能實踐項目，需要綜合考慮多方面因素。例如，可以設(shè)計一個“智能垃圾分類助手”項目。該項目可以設(shè)定為教學(xué)目標(biāo)，讓學(xué)生了解分類算法的基本原理（如KNN、決策樹），學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與評估、簡單的用戶界面設(shè)計等知識和技能。同時，該項目選題貼近生活，具有現(xiàn)實意義，容易引發(fā)學(xué)生的興趣。在項目實施過程中，可以分解為數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注、算法選擇與實現(xiàn)、界面設(shè)計與交互、系統(tǒng)測試與優(yōu)化等階段，讓學(xué)生經(jīng)歷完整的項目開發(fā)流程。可以鼓勵學(xué)生進行個性化創(chuàng)新，如嘗試不同的分類算法，優(yōu)化界面設(shè)計，增加語音識別等功能。在項目初期，教師可以提供引導(dǎo)和必要的資源支持，但在過程中逐步放手，鼓勵學(xué)生自主探索和解決問題。項目完成后，可以組織展示和交流，讓學(xué)生分享成果和經(jīng)驗。通過這樣的設(shè)計，項目既達到了教學(xué)目標(biāo)，又通過真實、有趣、富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)動機和創(chuàng)造力。*解析：此題要求結(jié)合實例論述項目設(shè)計。答案需包含項目設(shè)計的原則（目標(biāo)導(dǎo)向、興趣激發(fā)）、實例選擇（如智能垃圾分類）、項目內(nèi)容分解（流程、階段）、創(chuàng)新鼓勵、教師角色、成果展示等要素，清晰地展示一個完整且有效的項目設(shè)計思路，并說明其如何兼顧教學(xué)和興趣。五、案例分析題該實踐教學(xué)方案的優(yōu)勢在于