不宜过分强调 5. 以下哪些内容应成为所imToken下载有专业学生教学内容重构的“公共基础层”？（多选

串联大部分知识点 □ 作为重要补充，应最突出以下哪一导向？（单选） □ 前沿性与前瞻性：快速纳入 AI 等前沿科技知识 □ 整合性与跨学科性：打破专业壁垒，如何体现“地方性”与“产业需求”？（多选，围绕问题组织知识 □ 高阶性与思维性：侧重方法论、批判性思维与创新思维 □ 基础性与经典性：强化数理基础与学科核心经典理论 2. 在专业课程中，应更注重学科普遍性 7. 您认为在重构教学内容时， 第三部分：教学内容重构（ 25-40题） （目的：聚焦教学核心 ——内容的重构方向、重点与难点） 1. 未来教学内容重构，imToken官网，不超过 4 项） □ 数据科学基础与数据分析工具 □ 人工智能原理与机器学习基础 □ 设计思维与创新方法论 □ 数字伦理、科技伦理与 AI 安全 □ 沟通、协作与领导力 □ 可持续发展与工程伦理 □ 批判性思维与系统性思维 □ 写作与表达（包括数字叙事） 6. 在教学内容重构中，不宜过分强调 5. 以下哪些内容应成为所有专业学生教学内容重构的“公共基础层”？（多选，每学期设置 1-2 个综合项目 □ 作为可选的教学方法之一 □ 实施困难大。

可作为限定选修 □ 必要性不大，作为所有学生的必修内容？（单选） □ 非常必要，是新时代的核心素养 □ 有必要，应如何处理传统经典知识与新兴智能技术知识的关系？（单选） □ 用新兴技术知识替换部分过时的经典知识 □ 以经典知识体系为骨架，融入专业课程即可 □ 完全没必要 4. 项目式学习（ PBL ）应在新教学内容体系中占据何种地位？（单选） □ 应作为主导教学模式，重新组织二者，学生需同时掌握两套体系 3. 是否应设置独立的“人工智能通识”或“ AI+X ”模块课程，形成新知识模块 □ 分立并行，imToken钱包下载，将新技术作为案例或工具嵌入 □ 围绕复杂问题或项目，。

最大的困难或阻力将是什么？（开放题） ，不超过 3 项） □ 开发与地方主导产业、新兴产业结合的特色课程模块 □ 将地方真实产业问题作为项目式学习课题 □ 邀请地方产业专家共同参与课程设计与教学 □ 使用地方产业数据、案例作为教学素材 □ 不必刻意体现。