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基于大语言模型的C语言程序设计课程教学改革
杨晓贤;张凯淇;石林祥;陈林;针对C语言程序设计课程教学中存在的个性化支持不足、课程与实际编码紧密结合困难等问题，分析传统教学模式的局限性，提出基于大语言模型辅助教学的“AI+教师”双轨制教学模式，融合生成式AI与教师教学的优势，依托AI助教实现课程内容的智能生成与推送、学生提问的即时响应与个性化辅导。通过线上线下融合教学，面向不同程序设计能力的学生提供差异化支持，促进学生批判性思维与创新能力的培养。教学实践结果表明，采用该模式的教学班在课程成绩、编程能力、课程目标达成度等方面均明显优于传统教学班，同时学生的学习积极性也显著提升，对知识的掌握也更加深入。
AI赋能教育的探索与实践
黄河燕;高扬;毛先领;孟佳娜;鉴萍;袁长森;史树敏;袁燕;分析AI技术在教育中的应用现状与面临的挑战，提出AI赋能个性化教育思路，通过AI学伴、代码助理、在线课堂和虚拟教研室4个典型案例介绍课程教学实践，旨在为智能技术与教育深度融合提供系统性解决方案。
人工智能赋能大数据实验课程改革与实践
王晓燕;黄岚;王岩;邹淑雪;针对当前高等教育领域中传统教育模式向智能化、个性化模式转型过程中存在的问题与状况，分析如何有效地将人工智能技术与大数据实验课程相结合，特别是在大数据实训这门课程中，提出并阐述通过融合人工智能工具与大模型技术来提升教学质量和学生学习体验的观点。
基于ICAP框架的高中编程人机协同教学模式应用研究
李保航;逯洋;针对高中信息技术教育中存在的学生参与度不足、编程能力培养欠缺、教师工作负担过重等问题，基于ICAP认知参与理论框架，探讨GenAI工具与教师的协同教学机制，提出“学生主体——双引导四阶段”人机协同教学模式，通过教学实例说明该模式能够有效提升学生学习参与度与编程能力，增强学生对技术工具规范使用的自觉性，显著减轻教师的重复性工作负担，为人机协同教育模式的广泛应用提供可推广的实践范式。
大语言模型驱动的程序设计教学变革
姜毅;陈建海;巫英才;邓水光;纪守领;在大语言模型对高校人才培养体系与课堂教学方式带来深刻变革的背景下，分析大语言模型在现代程序设计领域中的影响，梳理当前程序设计课程教学中普遍存在的问题，围绕高校程序设计课程的教学目标、教学内容、教学手段与考核方式4个维度，提出具有可操作性的教学变革方案，以期为程序设计教学的优化与升级提供参考。
基于多模态与检索增强生成的数据库知识问答系统
梅忆寒;王琳琳;王鹏飞;戴思龙;岑黎彬;蔡琰;倪伟聪;王晓玲;陈红;杜小勇;探讨大语言模型(Large Language Model，LLM)作为一种新型辅助教学的技术，在数据库课程教学中的应用，基于多模态与检索增强生成(Retrieval Augmented Generation，RAG)技术阐述数据库知识问答系统开发及模块构建过程，最后介绍系统功能演示应用。
生成式人工智能背景下的弱监督学习教学法探索
刘江;聂秋实;王星月;肖尊杰;章晓庆;针对生成式人工智能技术的快速发展与广泛应用给计算机专业课程教学带来的巨大挑战，提出教育智能弱监督学习教学法，介绍具体的教学实践，最后通过学生问卷反馈结果说明教学效果。
面向生成式人工智能的计算机网络课程建设
江炳城;宋静;韩桂明;何倩;针对生成式人工智能在教育实践中的可行性以及应用于计算机网络课程中的潜在风险，提出利用生成式人工智能重塑课程建设，通过案例分析，验证生成式人工智能在辅助编程与写作方面的应用效果，通过基于生成式人工智能教学改革的案例成效，说明生成式人工智能对于促进学生自主学习与创新能力提升的积极影响。
《面向学生的人工智能能力框架》指导下的“人工智能+”大学计算机基础课程改革
李培;刘擎;白琳;面对如火如荼的“人工智能+”教育热潮，针对现在“人工智能+”大学计算机基础课程改革存在的诸多问题，以联合国教科文组织推出的《面向学生的人工智能能力框架》为改革指导思想，提出贯彻5个关键原则的教学改革思路，以及针对4项核心能力的评估方案，通过课程改革实践说明效果。
面向人工智能的数学基础课程教学改革
杜少毅;汪建基;张栋;刘宇颖;辛景民;郑南宁;针对计算机科学与人工智能领域数学基础教学与前沿应用脱节、课程知识碎片化、能力培养不足及教学科研割裂的现状，分析体系割裂、课程内容滞后、教学方法单一的问题，提出重构课程体系，构建“基础理论—模型算法—实践应用”三位一体教学链条，旨在通过创新教学方法实现科研反哺教学，提升学生的数学应用能力与编程实践能力。
