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利用系统论的理论框架，以计算机视觉为具体案例，围绕全局性、动态性和层次性原则，提出构建从底层视觉特征到高层语义理解的综合知识体系和多元综合评价体系，阐述如何利用智能工具参与课程内容优化与评价体系动态调整，形成闭环反馈系统，以适应学生需求和教育环境的实时变化，推动人工智能与工科教育的深度融合。
Abstract：[1]杨逸云,宋时磊.Chat GPT时代国外高校学术教育的应对策略及其启示[J].高教探索,2024(2):98-105.
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基本信息:
DOI：10.16512/j.cnki.jsjjy.2025.06.008
中图分类号:G642.3;TP391.41-4
引用信息:
[1]董子昊,蔺永政,丛润民.系统论视角下新工科课程优化与评价体系重构——以计算机视觉课程为例[J].计算机教育,2025,No.366(06):168-172+177.DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2025.06.008.
基金信息:
教育部产学合作协同育人项目(202102535001); 山东大学本科教育教学改革研究一般项目(2024Y181);山东大学本科教育教学改革研究重点项目(2024Z12);山东大学控制学院研究生教育教学改革项目(31400061220000)
2025-06-09
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