2025年4月28日上午，人工智能教研室全体成员齐聚2-510教室，共同聆听了刘俊副教授主讲的《AI技术学习平台应用》公开课。本次课程以“人工智能发展现状”为主题，聚焦AI技术学习平台的核心概念与应用实践，通过理论讲解、案例分析与互动研讨，为师生呈现了一场兼具学术深度与教学启发的知识盛宴。

课程内容：立足学科前沿，剖析AI发展动态‌

刘俊老师从人工智能技术的历史沿革切入，系统梳理了从符号主义到深度学习的技术演进脉络。课程重点围绕以下内容展开：

技术革新与产业融合‌：结合全球人工智能发展报告，对比分析了中美欧在算法研究、算力基础、数据生态等领域的竞争格局，强调我国在智能感知、自然语言处理等应用场景的突破性进展。

学习平台的技术架构‌：以TensorFlow、PyTorch等开源框架为例，解析AI技术学习平台“算法—算力—数据”三要素的协同机制，并演示如何通过模块化工具链实现模型训练与部署。

伦理挑战与未来趋势‌：针对AI技术引发的数据隐私、算法偏见等问题，提出“技术赋能与人文关怀并重”的教学理念，引导学生关注《新一代人工智能伦理规范》等行业标准。

教学特色：理论与实践双向驱动‌

刘俊老师依托其科研积淀，将工业监测、智能自主系统等实际案例融入教学。例如，通过模拟城市交通污染源大数据分析场景，展示机器学习算法在环境监测中的动态优化过程。课程还引入小组协作任务，要求学生在限定时间内基于AI平台完成简易图像识别模型开发，强化工程实践能力。

教研室主任仲柏同评价称：“刘老师的课程设计体现了‘研教融合’的鲜明特色，既紧扣学科前沿，又注重培养学生的技术落地能力。”教师彭莉婷则表示：“案例教学与互动环节有效激发了学生的创新思维，为后续专业课程提供了方法论参考。”

教研互动：共探AI赋能教育新路径‌

课后研讨环节，教研室成员围绕“AI技术如何反哺教学创新”展开热议。彭莉婷老师提出：“可尝试将AIGC工具引入实验课，辅助学生快速生成代码原型。”仲柏同主任则建议：“未来可联合企业开发虚拟仿真项目，构建‘平台+场景+数据’的一体化实训体系。”

刘俊老师总结称：“人工智能教育需打破技术边界，通过跨学科协作培养复合型人才。教师自身也需持续更新知识库，适应技术迭代节奏。”

活动意义：以公开课推动教学范式转型‌

本次公开课是信息工程学院“人工智能+教育”系列活动的关键一环，旨在通过示范性课程推动教学改革，促进科研成果向教学资源转化。学院后续计划开设“智能机器人”“大数据与云计算”等专题公开课，进一步深化产教融合与学科交叉。

（供稿人：刘俊）