2025年4月3日，大数据与人工智能学院在电北412教室举办了“教师教学设计优化方法与策略”专题沙龙活动。本次活动由数据科学与大数据技术教研室负责人张晶老师主持，学院全体专任教师共同参与研讨。

活动采用“问题导向-理论建构-案例解析-技术赋能”的递进式研讨框架。张老师首先基于政策文本分析，系统解读了《教育部人工智能赋能教育行动指南》的核心要义，并深入剖析了当前教学实践中存在的结构性矛盾，其中理论教学与实践应用的脱节率达到30%，智能教育工具的课堂渗透率不足50%。

在学科教学案例研讨环节，与会教师重点探讨了智能技术在专业课程教学中的创新应用。《机器学习》课程团队展示了基于TensorFlow框架开发的智能教学辅助系统。该系统通过参数优化算法，实现了KNN等经典机器学习模型的超参数自动调优；还通过可视化界面，直观展示不同参数组合对模型性能的影响，让抽象的算法原理变得具象可操作。《Hadoop系统开发》课程组则创新性地构建了云原生实验环境，并集成智能调试助手，能够实时分析学生编程过程中的常见错误，如MapReduce任务配置不当或HDFS文件操作异常等，并提供精准的修正建议。

研讨过程中特别关注了三大核心议题：一是如何运用知识图谱技术建立机器学习算法与Hadoop生态组件之间的关联网络，以帮助学生理解机器学习系统的整体架构；二是开发企业级项目案例的梯度化教学设计方案，将复杂的电商用户分析等实际应用场景分解为适合教学的阶段性任务；三是构建了多维度的学习效果评估体系，既考察学生Hadoop集群部署等工程能力，也评估其算法优化等理论水平。

本次专题沙龙活动是大数据与人工智能学院实施“教学质量提升工程”的重要举措，形成了“教育理论迭代-智能工具应用-教学实践创新”的三维发展路径。通过深度研讨，不仅提升了教师运用智能教育技术的能力，更推动了教学范式从“教师中心”向“学习者中心”的转型，为打造符合“两性一度”标准的金课提供了理论支撑和实践样本。未来，大数据与人工智能学院将持续推进教研活动系列化、常态化建设，深化产教融合机制创新，构建教育链、人才链与产业链有机衔接的协同育人体系。

(文\张 晶…图\行久红 审：乔圣宸)

v