专业大类

（代码）

专业类

（代码）

对应行业

（代码）

主要职业类别（代码）

主要岗位类别

（或技术领域）

职业技能

等级证书

电子信息大类（51）

计算机类（5102）

软件和信息技术服务业（65）

计算机与应用工程技术人员（2-02-13）

人工智能应用工程师、人工智能数据工程师、人工智能集成测试工程师、平台运维工程师

人工智能训练师、人工智能应用工程师、人工智能机器视觉应用、Python技术开发专业资格证书

序号

课程名称

课程目标

主要内容与教学要求

1

思想道德与法治

了解思想道德与法治的基本理论、核心概念和时代价值；

掌握道德修养、法治思维的基本方法和实践路径；

学习运用马克思主义立场观点方法分析和解决人生发展、道德建设、法治建设中的现实问题，培养学生成为有理想、有道德、有文化、有纪律的新时代高素质技术技能人才。

【主要内容】本课程主要内容包括思想道德修养（人生价值、理想信念、道德规范、个人品德等模块）、法治教育（宪法法律、民法、刑法等相关章节，以及法治思维与法治方式等项目）。

【教学要求】主要采用“理论讲授+案例分析+实践教学”的教学模式，使用多媒体课件、法治案例库、思政实践基地等教学方法，借助线上学习平台、模拟法庭场景、道德实践活动等教学环境或教学资源，通过过程性考核与终结性考核相结合的考核方式，完成学生思想政治素质提升、道德修养强化、法治观念树立等能力的培养。

2

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

了解马克思主义中国化的历史进程、两次历史性飞跃及对应的两大理论成果的形成背景与发展脉络；

掌握毛泽东思想活的灵魂、中国特色社会主义理论体系各重要思想的核心要义与基本内涵，明晰新时代坚持和发展中国特色社会主义的总任务、总布局等关键内容；

学会运用马克思主义中国化的理论成果分析国家发展中的现实问题与行业发展相关的政策导向，坚定在中国共产党领导下走中国特色社会主义道路的理想信念，增强投身新时代社会主义现代化建设和行业高质量发展的责任感，成长为拥护党的领导的高素质技术技能人才。

【主要内容】本课程以马克思主义中国化为主线，分为两大核心模块。一是毛泽东思想模块，涵盖新民主主义革命理论、社会主义革命和社会主义建设理论，以及关于革命军队建设、政策和策略、思想政治工作等重要思想，重点解析实事求是、群众路线、独立自主的活的灵魂。二是中国特色社会主义理论体系模块，包含邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想，系统讲授社会主义本质、改革开放理论、新发展理念、中国式现代化、全面从严治党等核心内容，同时融入乡村振兴、科技创新、产业升级等与高职专业相关的政策理论内容。

【教学要求】主要采用“理论精讲+案例研讨+实践研学”的教学模式，结合高职学生特点优化教学。借助红色教育基地研学、行业政策解读会、新时代发展成就纪录片等资源，运用线上学习平台发布拓展资料，组织模拟政策解读汇报、行业发展与理论政策关联分析等活动。教学中注重对接专业，选取与学生所学领域相关的产业政策、发展案例开展分析，如面向制造类专业讲解制造业转型升级相关政策。考核采用过程性考核与终结性考核相结合的方式，过程性考核涵盖课堂发言、实践报告、政策分析作业等，终结性考核侧重理论应用能力考查，全面达成学生理论素养提升与政治认同强化的教学目标。

3

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

掌握习近平新时代中国特色社会主义思想，主动推动其进教材、进课堂、进头脑，提高学习和运用党的创新理论的主动性、自觉性，在形成理论思维基础上实现从学理认知到信念生成的转化，增进政治认同、思想认同、情感认同，切实做到学思用贯通、知信行统一，努力成为德智体美劳全面发展的中国特色社会主义建设者和接班人

【主要内容】新时代坚持和发展中国特色社会主义、以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴、坚持党的全面领导与全面从严治党、坚持以人民为中心、全面深化改革开放、推动高质量发展、社会主义现代化建设的教育、科技、人才战略、发展全过程人民民主、全面依法治国、建设社会主义文化强国、以保障和改善民生为重点加强社会建设、建设社会主义生态文明，维护和塑造国家安全、建设巩固国防和强大人民军队、坚持“一国两制”和推进祖国完全统一、中国特色大国外交和推动构建人类命运共同体、结语及四次实践课程。

【教学要求】主动参与线上线下学习、完成任务驱动项目、参与翻转课堂与讨论交流、完成实践互动任务，提升理论素养，学会运用马克思主义的立场、观点、方法分析和解决问题

4

形势与政策I

了解国内外形势、党和国家大政方针及行业发展动态，知晓抗战历史、农业强国建设等核心知识；

掌握马克思主义分析方法、形势政策解读逻辑，能辩证看待经济热点与全球治理问题；

践行社会主义核心价值观，厚植家国情怀与国际视野，提升辨别是非、实践应用能力，坚定理想信念与责任担当，为技能报国、服务社会奠定思想基础。

【主要内容】本课程主要内容包括纪念抗战胜利与民族信念培育、农业强国建设与乡村振兴、中国经济热点问题解读、多边主义与全球治理等模块。

【教学要求】主要采用“专题讲授+互动探究”教学模式，使用讲授法、案例教学法、视频教学法、小组研讨法等，借助多媒体设备、线上学习平台、红色教育资源，通过过程性考核与期末考查相结合的方式，完成学生政策解读、辩证思维、实践应用、责任担当等能力的培养。

5

形势与政策II

了解国内外形势、党和国家大政方针及行业发展动态，知晓抗战历史、农业强国建设等核心知识；

掌握马克思主义分析方法、形势政策解读逻辑，能辩证看待经济热点与全球治理问题；

践行社会主义核心价值观，厚植家国情怀与国际视野，提升辨别是非、实践应用能力，坚定理想信念与责任担当，为技能报国、服务社会奠定思想基础。

【主要内容】本课程主要内容包括纪念抗战胜利与民族信念培育、农业强国建设与乡村振兴、中国经济热点问题解读、多边主义与全球治理等模块。

【教学要求】主要采用“专题讲授+互动探究”教学模式，使用讲授法、案例教学法、视频教学法、小组研讨法等，借助多媒体设备、线上学习平台、红色教育资源，通过过程性考核与期末考查相结合的方式，完成学生政策解读、辩证思维、实践应用、责任担当等能力的培养。

6

学习筑梦I

掌握理想信念的内涵，树立科学信仰，将成长成才的青春梦融入中国伟大复兴的中国梦，争做新时代中国特色社会主义合格建设者和可靠接班人

【主要内容】共分四个专题，即大国工匠梦、文化强国梦、美丽中国梦、青春报国梦。

【教学要求】主要采用线上与线下混合式教学模式，采用讲授法、案例法、情境教学法等教学方法，借助超星学习通等线上平台，通过灵活多样的方式，厚植学生家国情怀，为实现伟大复兴的中国梦贡献青春力量。

7

学习筑梦II

课程目标：学生需了解大国工匠梦、文化强国梦、美丽中国梦、青春报国梦的核心内涵与时代要求，知晓各领域榜样的奋斗事迹，树立家国责任意识；掌握工匠精神的核心特质、文化传承创新路径、绿色生活实践方法，学会将个人理想融入国家发展，结合专业规划报国路径；通过多元形式学习榜样的奋斗精神、使命担当与报国情怀，激发精益求精的学习态度，增强文化自信与生态保护自觉，树立“强国有我”志向，在知行合一中锤炼品格、增长才干，成长为担当民族复兴大任的时代新人。

【主要内容】本课程设四大模块：大国工匠精神解读与榜样案例分析、文化强国视域下的文化传承与创新、美丽中国建设实践与生态责任担当、青春报国与个人理想家国融合。

【教学要求】采用“理论讲授+案例研讨”教学模式，运用情景模拟、小组合作等方法，借助红色资源、行业实训基地、线上学习平台等资源，通过过程性考核与成果展示相结合的方式，培养学生的职业素养、文化自信、生态意识与家国情怀，助力学生将报国志向转化为实践行动。

8

国家安全教育

掌握国家安全的基本概念、内涵及重要性，同时明确我国当前面临的国家安全形势、主要威胁，以及各领域安全的具体内容与维护方法，在此基础上建立总体国家安全观，进而具备识别和分析国家安全威胁的能力，能够应对复杂安全问题。

【主要内容】模块一：国家安全观基础认知包含总体国家安全观核心要义、国家安全基本概念与内涵、重要性，及我国当前国家安全形势与主要威胁分析。模块二：传统与重点领域安全解析涵盖政治、国土、军事、经济、文化、社会、生态、资源、核安全的具体内容与维护逻辑，聚焦各领域核心风险点。模块三：新型与海外领域安全探究涉及网络安全（信息防护）、海外利益安全（公民与资产保障）、新型领域（太空、深海等）安全的特征、风险与应对要点。

【教学要求】教学中需准确解读国家安全法规政策，结合高职学生专业关联安全要点，按“基础-领域-新型”设计递进逻辑，强化认知盲区；引导学生参与案例讨论、结合生活思考安全风险，完成课后梳理以明确职责义务；采用“讲授+线上资源”“案例+情景模拟”“小组研讨”模式，依托学校资源开展教学。

9

军事理论

了解中国国防历史、国防战略及国防法规，掌握国家安全知识、现代战争知识与信息化装备相关内容，熟悉军事思想核心要点；

树立正确的国防观、安全观与战争观，初步具备运用所学知识认识、分析一般性军事问题的能力。

【主要内容】模块一：中国国防认知项目涵盖中国国防发展历史、现行国防战略布局、国防法规体系及国防建设重要意义。模块二：国家安全知识解析项目聚焦国家安全核心范畴、与军事相关的安全风险及基础应对认知。模块三：军事思想探究项目梳理中外经典军事思想、现代军事理论发展及我国军事思想核心要义。模块四：现代战争知识学习项目包含现代战争特点、作战模式、战争伦理及典型现代战争案例分析。模块五：信息化装备认知项目介绍信息化装备分类、核心功能、发展趋势及在现代战争中的应用。【教学要求】教学中需以问题解决为导向，结合高职学生认知特点设计教学，注重引导学生独立思考以培养思维能力；采用讲授、对比分析、案例研讨等方法，依托信息技术、慕课、微课、军事视频等资源开展教学；考核采用卷面成绩、平时作业、考勤情况与课堂表现综合评定的方式，最终实现学生自我教育与自我发展能力的提升。

10

军事技能

了解中国人民解放军三大条令主要内容、格斗/防护/战备基本知识，掌握队列动作、射击动作、单兵战术基础动作，熟悉卫生与救护基本要领；

掌握顽强的战斗作风与强烈的战场意识，具备实战条件下对各项技能的实战综合应用能力。

【主要内容】模块一：共同条令教育与训练项目包含中国人民解放军三大条令（内务条令、纪律条令、队列条令）核心内容解读，及队列动作（立正、稍息、行进与停止等）的实操训练。模块二：射击与战术训练项目涵盖射击动作（据枪、瞄准、击发等）基础训练，及单兵战术基础动作（卧倒、匍匐前进、利用地形地物等）的实操演练。模块三：防卫技能与战时救护训练项目涉及格斗基础技能、防护（防暴、防突袭等）方法训练，及卫生常识、战场救护（止血、包扎、搬运等）基本要领的实操练习。模块四：战备基础与应用训练项目包含战备基本知识（战备等级、物资准备等）学习，及结合前序模块技能的实战场景综合应用演练（如模拟战场战术配合、应急救护等）。

【教学要求】以理论与实践有机结合为核心，聚焦技能实操培养，采用讲解示范、个人体会、组织练习、小结讲评等适配技能训练的教学方式，依托信息技术、慕课、微课、技能实操视频等教学资源辅助训练；通过动作考核、平时训练表现、考勤情况综合评定学习效果，最终实现学生对各技能科目的实战综合运用能力培养

11

心理健康教育I

掌握自我认知与情绪管理知识，培养积极应对生活压力与挑战的心态与技能；

结合在线测评、虚拟情境模拟等数字化手段，参与个性化学习，促进心理健康素养全面发展。

【主要内容】心理健康课程主要内容包含心理健康基础知识、自我认知与情绪管理、压力应对与心理调适、人际关系与沟通技巧等。课程旨在帮助学生建立正确的心理健康观念，掌握有效的心理调适方法，提升心理韧性，促进个人全面发展，为未来职业生涯打下坚实基础。

【教学要求】系统讲解心理健康理论，结合实际案例深化理解；注重实践操作，通过角色扮演、小组讨论等形式组织教学；结合数字化资源，提供个性化学习支持；强调积极预防与干预，营造积极向上的校园心理健康氛围。

12

心理健康教育II

掌握压力应对与非理性信念调整方法；

明晰职业角色内涵，构建职场心理适应认知，学会职业倦怠预防技巧；

提升职场沟通与人际冲突处理能力，建立合理人际边界；

熟练运用正念训练等心理保健方法，构建个人心理支持系统，培养积极职业心态，为衔接职场、实现可持续发展筑牢心理根基。

【主要内容】四大核心模块：一是情绪管理进阶，含复杂情绪识别、非理性信念调整及压力源分析与应对策略；二是职业心理准备，涵盖职业角色认知、职场心理适应及职业倦怠预防基础；三是人际冲突化解，聚焦职场沟通礼仪、冲突处理步骤及边界感建立技巧；四是心理保健实操，包括正念训练、放松技巧练习、心理支持系统构建及常见心理问题自助方法，强化理论落地与技能实操。

【教学要求】

教师需紧扣内容模块，结合高职职业导向特色，采用情景模拟、职场案例研讨、技能实操训练等互动模式，选取真实职场心理案例，引导学生沉浸式学习与技能迁移。学生需主动参与课堂实操与案例分析，完成正念练习、冲突处理模拟等任务；积极参与小组协作，提升沟通与问题解决能力；主动运用所学技能解决实际困扰，养成心理保健习惯，确保知识吸收与技能落地。

13

劳动教育

提升尊重、崇尚、热爱劳动的观念，理解劳动价值与意义；

结合专业掌握实用劳动技能，提升动手与解决问题能力；

养成吃苦耐劳、精益求精、安全规范等良好劳动习惯；

将劳动教育与职业岗位要求对接，增强团队协作、创新与就业竞争力；

在实践中学会学习与创造，促进全面发展与终身学习。

【主要内容】

1.劳动观念与职业精神：劳动价值、职业道德、工匠精神、劳模精神

2.通用劳动技能：工具使用、安全规范、质量意识、基础操作能力

3.专业岗位劳动：结合专业实训、生产实践、岗位模拟操作

4.社会实践与志愿服务：社区服务、公益劳动、产教融合项目

5.创新创业劳动：小发明、技术改良、创业模拟

【学习要求】

1.态度端正：尊重劳动、遵守纪律、安全第一

2.技能达标：掌握基本操作，能完成岗位相关任务

3.质量意识：注重细节，追求效率与品质统一

4.团队协作：能与同伴有效沟通，共同完成任务

5.反思提升：通过总结不断改进方法与技能

14

体育与健康I

了解体育（田径）的基本理论，发力方法；

掌握田径各项课程的实操，且可以熟练运用。

掌握身体机能以及发力技巧解决生活中的现实问题，养成有责任心、不气馁、有活力、有担当的新时代。

【主要内容】基础跑类：掌握慢跑、中速跑的正确姿势（挺胸抬头、步伐均匀、呼吸节奏配合），学习30米加速跑、100米跑的基础技术（起跑预备姿势、加速阶段动作衔接），通过趣味接力跑（4×100米、混合接力）提升协作能力。

基础跳类：学习立定跳远（预摆、蹬地、腾空、落地缓冲动作）、台阶跳（提升下肢力量），了解跨越式跳高的基本技术（助跑方向、起跳点选择、过杆动作）。

基础投类：掌握实心球前掷（持球姿势、蹬地转体发力顺序）、软式标枪投掷（安全姿势、初步发力技巧），重点培养动作协调性与发力连贯性。

体质提升训练：结合有氧训练（2000米慢跑、快走）、力量训练（徒手深蹲、俯卧撑、平板支撑）、柔韧性训练（关节拉伸、静态拉伸），帮助学生达到国家学生体质健康标准要求。

【教学要求】理论教学采用“案例+互动”模式，结合视频（如奥运会经典比赛片段、技术动作慢放）、小组讨论（如“如何避免跑步时膝盖受伤”），避免纯理论灌输。

实践教学注重“安全第一”，课前强调安全规范（如投掷项目的安全区域划分、跨栏项目的护具佩戴），课中全程监督动作规范性，课后指导放松拉伸。

建立“课上教学+课下指导”机制，通过线上平台（如微信群、学习通）发布训练视频、答疑解惑，跟踪学生自主锻炼情况。

15

体育与健康II

了解篮球运动的历史发展、基本规则与核心战术体系；

掌握两次重要篮球技术演进阶段及其对应的战术理念创新；

掌握篮球基本技术动作要领、团队战术配合方法，理解身体素质训练、团队协作与篮球意识之间的内在联系；

学会在实战场景中灵活运用篮球技战术，提升对比赛节奏、攻防转换的理解，增强团队合作精神和体育道德素养；

了解羽毛球运动的起源、发展历史及现代羽毛球运动的特点与规则，掌握核心击球技术的原理与分类；

掌握羽毛球运动的基本步法、握拍方法及高远球、吊球、网前球等核心技术的动作要领，理解单打、双打的基本战术思路；

学会在实战中合理运用技战术，具备基本的羽毛球比赛组织、临场裁判和赛事欣赏能力；

培养勇于拼搏的体育精神、良好的体育道德和团队协作意识，树立终身锻炼的健康观念，成长为具备较高羽毛球素养和运动习惯的全面发展人才。

【主要内容】

本课程以“篮球技术+战术意识”双主线展开，分为两大核心模块：

篮球基础技术模块：包括运球、传球、投篮、防守步法等基本动作规范，以及体能训练方法、运动损伤预防等内容，重点解析动作结构、发力原理与实战应用场景。

篮球战术与实战应用模块：涵盖进攻战术（如挡拆、快攻、阵地战配合）、防守战术（如人盯人、区域联防），并融入团队配合意识、比赛心理调控、裁判规则解读等内容。结合高职院校特点，引入篮球赛事组织、体育公共服务的相关知识，拓展学生的体育综合素养。

【教学要求】

采用“技术精讲+战术演练+实战模拟”相结合的教学模式，结合大学生身体素质和认知特点进行分层教学。

利用校内篮球场馆、赛事录像分析、高校篮球联赛案例等资源，通过线上平台推送经典比赛解析、训练视频等拓展资料；

组织小组战术模拟、裁判实操、赛事策划等活动，增强学生对篮球运动系统性的理解；

注重因材施教，针对不同基础的学生设计差异化训练内容，例如为有基础的学生加强战术角色训练，为零基础学生夯实动作基础；

考核采用过程性考核与终结性考核相结合：过程考核包括课堂训练表现、战术执行报告、小组实战表现等；终结考核重点测试技能综合运用能力，如实战表现、裁判模拟考核等，全面促进学生篮球技能与体育素养的协同发展。

【主要内容】

本课程以“技术基础+战术意识+竞赛素养”为主线，分为两大核心模块：

羽毛球技术基础模块：涵盖握拍法、基本站位与步法（并步、交叉步、米字步等）、核心击球技术（高远球、平抽球、吊球、网前挑球、放网、搓球）以及发球与接发球技术。本模块重点解析各项技术的动作结构、发力链条和关键难点。

羽毛球战术与竞赛实践模块：涵盖单打战术（控制四方球、拉吊结合、前后场调动）、双打战术（轮转站位、攻防转换、前后场分工配合），并融入羽毛球竞赛规则解读、临场裁判法基础、比赛心理调控以及运动损伤预防与处理等内容。结合大学体育特点，引入羽毛球赛事组织、大众羽毛球推广等拓展知识。

【教学要求】

采用“技术分解+多球练习+战术对抗+竞赛实践”的教学模式，根据学生羽毛球基础水平进行分组分层教学。

教学资源：充分利用羽毛球场地、多媒体视频（国际顶级赛事录像、技术慢动作解析）、线上学习平台（推送技术教程、规则讲解视频）等资源。

教学活动：组织多球训练、步法接力、单项技术比赛、小组战术模拟演练、班级内部擂台赛和裁判轮岗实践等活动，提升课程的趣味性与实践性。

因材施教：针对基础不同的学生设定差异化的学习目标与考核标准。对初学者重在动作规范性和稳定性，对有基础的学生则侧重战术组合运用和比赛能力的提升。

考核方式：采用过程性考核与终结性考核相结合。

过程性考核（占比60%）：包括课堂练习参与度、技术动作达标测试（如发球落点、高远球到位率）、战术配合演示、裁判实践报告等。

终结性考核（占比40%）：以单打或双打实战比赛的形式进行，综合考查学生的技术运用、战术意识、比赛作风和规则理解能力，全面达成技能掌握与素养提升的教学目标。

16

美育I

理解美育的基本概念、内涵、功能与价值，掌握美学基础理论知识，如美的本质、形态、范畴等；

养成对美的感知、欣赏和评价能力，能够敏锐地发现生活中的美，提升审美敏锐度和鉴赏水平；

塑造个人高尚的审美情趣和人文素养，培养其对真、善、美的追求和热爱。

【主要内容】

本课程主要包括美育理论、自然美和生活美。美育理论主要包括认识美、了解美育和审美活动。自然美主要包括自然美的形态、自然美的要素和自然美的特点。生活美主要包括多姿多彩的服饰、异彩纷呈的美食和返璞归真的器物。

【教学要求】

本课程主要采用“赏践融合”教学模式，将审美欣赏与实践创作紧密结合。在教学过程中，先引导学生进行丰富多样的艺术作品和现实美景观赏，让学生积累审美经验、提升审美感知，随后立即安排与之相关的实践创作活动，促使学生将观赏所得转化为实际创作能力，在实践中深化对美的理解与感悟，实现从理论到实践、从欣赏到创造的全面提升。

17

美育II

了解不同艺术门类的特点、历史发展和审美特征；

掌握艺术表现与创造能力，运用各种艺术形式进行自我表达和创意实践；

提升在审美活动中的沟通与交流能力，能够清晰地表达自己的审美见解，并理解他人的审美观点；

树立正确的审美价值观，以审美的眼光看待世界和人生，促进其全面发展。

【主要内容】

本课程主要包括艺术美、书法美、文学美和影视美。艺术美包括古老的绘画艺术、永恒的雕塑艺术、自然的建筑艺术、优雅的音乐艺术、多彩的舞蹈艺术和独特的戏剧艺术。书法美包括中国书法发展概况和中国书法的审美标准。文学美包括中国古典文学概览和文学的审美要点。影视美包括电影之美和电视之美。

【教学要求】

本课程主要采用“赏践融合”教学模式，使用讲授法、欣赏法、讨论法、实践法等多元化教学方法，借助校内多媒体教室、艺术工作室、图书馆美学文献资源，以及校外艺术展览馆、剧院等社会艺术资源，通过过程性与终结性相结合的考核方式，完成学生审美感知能力、艺术鉴赏能力、创意实践能力、审美表达能力、跨文化交流能力等综合审美素养的培养。

18

职场通用英语I（专科英语）

掌握职场基础词汇及基础时态、简单从句等语法，了解职场基础礼仪与跨文化常识；

聚焦听辨职场简单对话及指令、进行基础职场交流、读懂招聘信息等基础文本、撰写简单求职邮件与简历等核心能力，同时养成诚信职业观与文化认同感。

【主要内容】本课程主要内容以“职场入门全流程”为逻辑主线，包含六大核心模块：一是职场初识与自我展示，涵盖见面问候、个人信息介绍、职业规划简述等基础表达；二是求职信息获取与应用，聚焦招聘网站信息检索、招聘广告关键信息提取方法；三是面试流程与应答技巧，包含自我介绍、常见问题应答（如职业优势、求职动机）等模拟内容；四是办公室日常事务沟通，涉及办公设备使用咨询、会议通知传达、日程协调等实用场景；五是基础职场文书写作，系统讲解求职信、个人简历、办公便条、简易通知的格式与撰写要点；六是职场礼仪与跨文化交际，介绍日常办公礼仪及中外职场沟通习惯差异。

【教学要求】主要采用“基础夯实+场景入门”的双轨教学模式，核心运用任务教学法、情景模拟法、示范演练法等适配基础阶段的教学方法，借助多媒体课件（含场景对话视频）、职场英语基础语料库、标准化语音室、简易职场模拟道具（如工位牌、文件袋）等教学资源，构建沉浸式入门环境。考核方式实行“过程性+终结性”双维度评价，最终完成学生职场英语基础词汇与语法的灵活运用、简单职场场景的顺畅交流、规范基础文书的独立撰写、职场礼仪规范的准确认知等核心能力的培养。

19

职场通用英语II（专科英语）

聚焦“职场发展”并兼顾英语AB级考试需求，知识上需新增商务相关进阶词汇及复合句、虚拟语气等语法，深入了解行业跨文化知识与AB级考试要点；

能力上侧重听辨商务会议等场景的较长对话与独白、精准捕捉关键信息，同时提升商务沟通、文书撰写等综合能力。

【主要内容】本课程主要内容围绕“复杂职场场景应用”展开，包括五大核心模块：一是商务会议组织与沟通，涵盖会议筹备通知、议程讲解、会议纪要撰写等全流程内容；二是商务旅行服务与交流，涉及出行预订、酒店入住、商务宴请等场景的实用表达；三是电子商务英语应用，聚焦线上产品描述、客户咨询应答、订单处理等电商核心场景；四是职场问题协商与解决，包含投诉处理、纠纷调解、工作失误致歉等应对性内容；五是AB级考试题型专项突破，针对听力理解、词汇与结构、阅读理解、写作翻译四大题型进行技巧讲解与强化训练。

【教学要求】主要采用“场景模拟+任务驱动”的进阶教学模式，综合运用情境教学法、案例分析法、小组合作学习法、项目教学法等教学方法，借助职场英语在线学习平台（含题库资源）、商务英语实训软件、真实企业商务案例库等多元化教学资源，打造贴近实际工作的实训环境。考核方式注重“能力导向+应试衔接”，平时表现包含课堂参与积极性、小组商务项目任务完成质量；阶段性测试每单元结束后开展，侧重模块知识的综合应用；期末综合考核融合综合应用能力与AB级应试能力，最终完成学生商务英语听说应用的精准性、专业文书撰写的规范性、跨文化商务交际的灵活性、AB级考试解题的高效性等进阶能力的培养。

序号

课程名称

课程目标

主要内容与教学要求

1

AI+数据分析

掌握数据分析的基本原理和操作方法，能够灵活地开展商务数据分析与应用，最终培养受企业欢迎的商务数据分析处理人才。

本课程面向岗位：初级智能数据分析师、AI辅助办公专员、数据可视化工程师、办公室行政人员，学生在学完之后能够直接上岗就业。AI数据分析的课程目标

【主要内容】核心模块：Excel商务数据清洗与处理、Tableau数据处理与可视化展示。其中Excel模块涵盖数据抓取与清洗、高级图表应用、函数分析、数据透视表操作、VBA自动化办公；Tableau模块涵盖数据导入处理、动态交互图表制作、仪表盘设计、故事板制作。

【教学要求】教的要求：采用“理论+实践”理实一体化教学，运用任务驱动、案例教学、项目教学、小组合作等多种方法；借助多媒体教学系统、计算机、在线课程、视频资源、微信教学群等教学手段；实施“平时表现成绩（40%）+过程性考核成绩（60%）”的考核方式，过程性考核以实操+上交作品为主要形式，通过教师评价检验学习效果；培养学生数据分析处理、数据可视化、自动化办公等核心技能，以及细致认真的工作态度、自主学习能力、执行力等职业素养。学的要求：完成Excel和Tableau相关模块的实操任务及作品提交，通过过程性考核夯实知识与技能基础，提升智能数据分析、数据驱动决策支持、AI辅助办公等岗位适配能力。

2

人工智能导论

掌握人工智能的基本概念、历史发展及其在现代社会中的应用；理解并运用搜索技术解决特定问题；学习机器学习的基础理论，掌握常用算法的选择与应用；初步了解深度学习的核心原理，能够搭建简单的神经网络模型；对自然语言处理有基本的认识，能够处理文本数据并进行简单的情感分析；了解计算机视觉的基本任务，如图像识别、物体检测等，并能实现基础的应用；掌握强化学习的基本框架，理解智能体如何通过与环境交互来学习；培养对人工智能伦理和社会影响的敏感性和批判性思维，能够从多角度评估人工智能技术的影响；关注人工智能领域的最新进展，具备追踪学习新知识的能力，为将来深入研究或就业打下坚实的基础。

【主要内容】

1.人工智能概论;

2.搜索技术;

3.机器学习基础;

4.深度学习入门;

5.自然语言处理;

6.计算机视觉;

7.强化学习;

8.人工智能伦理与社会影响;

9.人工智能前沿技术;

【教学要求】主要采用混合式教学模式，使用案例分析、实践操作、小组讨论等教学方法，借助多媒体教室、在线学习平台及实验室（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目实践、期中与期末考试考核方式，完成学生对人工智能基本原理的理解、算法实现的能力、解决实际问题的能力以及对人工智能伦理和社会影响的批判性思考等能力的培养。

3

Python编程基础与应用

具备扎实的Python语言基础知识和编程逻辑思维能力，培养良好的代码编写规范意识和问题解决能力，提高数据分析、自动化脚本编写及简单应用开发方面的职业素质，为后续专业课程学习和未来从事软件开发、网络应用、数据处理等相关岗位打下坚实基础。

【主要内容】本课程主要针对初级软件开发、数据处理分析及自动化脚本编写等岗位开设，主要任务是讲解Python语言基础语法、数据结构、函数与模块使用，以及简单的面向对象编程思想。通过理论讲授结合大量实例操作，使学生能够熟练运用Python解决实际问题，培养学生的算法设计、逻辑思维、代码调试及版本控制等职业技能，为学生步入职场或继续深造打下坚实的编程基础。

【教学要求】主要采用项目驱动与问题导向的教学模式，使用案例分析法、代码实操演练、互动式问答与讨论等教学方法，借助配备Python编程环境的计算机实验室、在线编程学习平台及丰富的教学案例库（教学环境或教学资源），通过日常编程作业、项目实践报告、在线编程测试及期末综合项目考核等考核方式，完成学生Python编程语言掌握、逻辑思维与问题解决能力、代码编写与调试技能、团队协作与项目管理能力、以及持续学习与创新能力等能力的培养。

4

数据集处理

掌握人工智能数据集的全流程处理技术，包括数据采集、清洗、标注、转换、存储与管理的核心方法；能够运用专业工具（如Python数据处理库、标注平台）解决数据质量问题，构建符合模型训练要求的标准化数据集；理解不同场景（计算机视觉、自然语言处理）下的数据集设计原则，培养数据敏感度与工程化处理思维，为人工智能模型开发与优化提供高质量数据支撑。

【主要内容】1.数据集基础（数据类型、格式规范、质量评估指标）；2.数据采集技术（网络爬虫、公开数据集获取、传感器数据采集）；3.数据清洗（缺失值处理、异常值检测与修正、数据去重与标准化）；4.数据标注（图像标注、文本标注、语音标注的方法与工具应用）；5.数据转换与特征工程（数据格式转换、特征提取、数据降维）；6.数据集存储与管理（数据库存储、版本控制、权限管理）。

【教学要求】采用理论讲授与实践操作深度结合的教学模式，使用任务驱动法、项目实战法、工具实操演练等教学方法，借助Python编程环境、LabelImg标注工具、公开数据集平台（教学环境或教学资源），通过数据处理作业、数据集构建项目、工具操作考核、期末综合实训报告等考核方式，完成学生数据集处理全流程技能、工具应用能力、问题解决能力、数据质量把控意识等能力的培养。

5

Linux操作系统

掌握Linux操作系统的核心原理与常用命令，能够熟练进行系统安装、配置与维护；具备在Linux环境下进行软件开发、环境部署、进程管理、网络配置的实践能力；熟悉人工智能开发常用的Linux工具与服务（如Shell脚本、Docker、SSH），能够搭建稳定、高效的人工智能开发与运行环境，为后续机器学习、深度学习项目的部署与运维奠定基础。

【主要内容】1.Linux系统基础（系统安装、文件系统、用户与权限管理）；2.常用命令与Shell脚本编程（文件操作、进程管理、自动化脚本编写）；3.系统配置与优化（网络配置、服务管理、性能监控）；4.软件开发环境搭建（Python、Java、深度学习框架安装配置）；5.容器技术与虚拟化（Docker基础、镜像构建与容器部署）；6.人工智能项目部署与运维（日志分析、故障排查、远程访问）。

【教学要求】主要采用“理论+实操”一体化教学模式，使用演示法、任务驱动法、项目实训法等教学方法，借助Linux虚拟机、云服务器、实训操作台（教学环境或教学资源），通过命令操作考核、脚本编写作业、环境搭建项目、期末综合运维案例等考核方式，完成学生Linux系统操作技能、开发环境搭建能力、自动化运维思维、问题排查与解决能力等能力的培养。

6

机器学习技术与

应用

能够全面理解机器学习的基本原理与核心算法，熟练掌握监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等技术；能够运用Python及其相关库（如Scikit-learn,TensorFlow,Keras等）实现机器学习模型的构建与优化；掌握数据预处理、特征工程、模型评估等关键步骤，具备解决实际问题的能力；了解机器学习在各个行业的应用案例，增强对新技术发展趋势的敏感性；培养良好的科研习惯和团队合作精神，为未来从事机器学习领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.机器学习概述;

2.监督学习：分类与回归;

3.非监督学习：聚类与降维;

4.半监督学习与迁移学习;

5.强化学习基础;

6.特征选择与工程;

7.模型评估与选择;

8.机器学习算法的优化技术;

9.机器学习在推荐系统、金融、医疗等行业的应用案例;

【教学要求】主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、案例分析、实验操作、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、实验成绩、课堂表现、期末考试等方式，完成学生机器学习基础知识的掌握、技术技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。

7

人工智能技术实训

掌握人工智能技术的核心知识与实践技能，包括机器学习、深度学习的基本算法与模型构建；具备运用人工智能技术解决实际问题的能力，能够熟练使用相关工具和框架完成项目开发；深入了解人工智能在各行业的应用场景，培养创新思维与工程实践能力；同时，通过团队协作与项目实战，提升学生的职业素养与沟通协作能力，为未来从事人工智能相关工作积累实践经验。

【主要内容】

课程共分为人工智能基础理论模块、机器学习算法与应用模块、深度学习框架与实践模块、人工智能项目开发模块、行业应用与前沿技术模块五个模块，旨在帮助学生系统掌握人工智能技术的全链路知识，提升实践开发能力，拓宽行业视野。

【教学要求】

采用项目驱动教学与小组协作开发相结合的方式，以实际项目案例为载体，确保每位学生都能深入参与实践操作。邀请企业资深工程师和人工智能领域专家进行技术指导与项目评审，增强课程的实战性和行业对接度。运用实践操作、案例分析、项目实战、技术分享等多种教学方法，激发学生的学习兴趣和创新意识，提高学生的团队协作能力和解决复杂问题的能力。

8

数据库技术

具备软件开发与维护职业岗位的通用能力；掌握计算机程序员、数据库管理员和ERP实施工程师等岗位的专用技术能力（数据库设计、数据库访问、数据库编程、数据库管理）及低代码平台下的数据库操作能力；具备科学精神、创新意识和团队精神，拥有良好的数据库开发与维护职业能力和职业素养。

【主要内容】基础原理模块：涵盖数据库基本原理、设计原理；操作模块：包括数据库基本操作语法、查询基本语法、视图应用原理、索引使用、常用数据库优化技术；低代码模块：涉及低代码平台下的可视化数据库设计与SQL优化实践；实践模块：包含数据库设计、编程、管理等实操任务。

【教学要求】以行动为导向，以学生为主体，基于工作过程组织项目化教学内容，系统讲解数据库技术理论与实操要点；主动参与项目实践，独立完成数据库设计与操作任务，注重团队协作与创新；采用项目化教学法，结合平时考核与期末考核相结合的方式，全面检验学习效果。

9

数据处理与标注

了解数据标注的基本概念、原理及重要性，掌握常见的数据标注类型、方法及工具，具备独立进行数据标注的能力。

提升数据处理能力：培养学生进行数据清洗、数据整理、数据校验等数据处理技能，确保数据标注的准确性和完整性。

增强团队协作与沟通能力：通过团队合作进行数据标注项目，培养学生的团队协作精神和沟通能力，以适应实际工作中的团队合作需求。

培养创新思维与问题解决能力：鼓励学生探索新的数据标注方法和工具，培养创新思维和问题解决能力，以应对不断变化的数据标注需求。

了解行业标准与职业素养：使学生了解数据标注行业的规范和标准，培养良好的职业素养，为未来的职业发展打下基础。

【主要内容】本门课程的主要内容包括以下几个方面：

1.数据标注技术基础；

2.数据标注工具与平台；

3.数据标注流程与规范；

4.数据处理与质量控制；

5.团队协作与项目管理；

6.案例分析与实战演练；

【教学要求】主要采用理论与实践深度融合的教学模式，使用案例分析法、实操演练法、互动讨论法等教学方法，借助专业数据标注软件、在线数据标注平台及真实项目数据集（教学环境或教学资源），通过日常作业、实操技能测试、项目实践报告及期末综合考核等考核方式，完成学生数据标注技术精通、数据处理与质量控制能力、数据标注工具应用能力、团队协作与沟通能力、以及持续学习与创新能力等能力的培养。

10

智能产品营销与

服务

掌握AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）大模型的基本原理与应用技术，特别是以国产大模型“文心一言”为例，熟练运用这些模型进行文本生成、对话系统、创意写作等任务；理解AIGC技术在媒体、广告、教育、娱乐等行业的应用前景；具备独立完成AIGC项目的开发能力，能够处理文本生成、内容审核、情感分析等实际问题；了解模型的训练、优化与部署方法，提升模型在实际环境中的表现；培养良好的代码习惯和团队合作精神，为未来从事AIGC领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.AIGC技术概述;

2.国产大模型“文心一言”介绍;

3.大模型的架构与原理;

Transformer模型;

BERT、GPT等模型的演变;

4.文本生成技术;

生成式模型与判别式模型;

文本生成的常见应用场景;

5.对话系统开发;

6.创意写作与内容生成;

7.模型训练与优化;

8.模型部署与应用;

9.伦理与法律考量;

【教学要求】

主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、实操练习、案例分析、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、代码评审、课堂展示、期末考试等方式，完成学生对AIGC技术理论知识的掌握、实践技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。特别强调在真实项目中的应用，以确保学生能够将所学知识转化为解决现实问题的能力。

11

深度学习技术与

应用

掌握深度学习的基本原理与PyTorch框架的核心技术，熟练运用PyTorch进行深度学习模型的设计、训练与优化；理解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等常见模型的结构与应用场景；具备独立完成深度学习项目的开发能力，能够处理图像识别、自然语言处理、时间序列预测等典型问题；了解模型部署与优化的方法，提升模型在实际环境中的表现；培养良好的代码习惯和团队合作精神，为未来从事深度学习领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.深度学习概述;

2.PyTorch框架介绍;

张量（Tensor）与自动求导;

3.构建神经网络模型;

4.卷积神经网络（CNN）及其应用;

5.循环神经网络（RNN）及其应用;

6.Transformer模型及其应用;

7.模型训练与优化技术;

8.数据预处理与增强;

9.模型部署与优化;

【教学要求】主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、实操练习、案例分析、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、代码评审、课堂展示、期末考试等方式，完成学生对深度学习理论知识的掌握、PyTorch框架技术技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。

12

智能感知技术与

应用

掌握计算机视觉的基本原理与OpenCV框架的核心技术，熟练运用OpenCV进行图像处理与视觉分析任务；理解卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，能够结合PyTorch框架进行深度学习模型的设计与训练；具备独立完成计算机视觉项目的开发能力，能够处理图像识别、目标检测、图像分割等典型问题；了解计算机视觉在不同行业中的应用案例，提升解决实际问题的能力；培养良好的代码习惯和团队合作精神，为未来从事计算机视觉领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.计算机视觉概述;

2.OpenCV框架介绍;

3.图像处理基础;

4.特征检测与描述;

5.目标检测与跟踪;

6.图像分割技术;

【教学要求】主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、实操练习、案例分析、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、代码评审、课堂展示、期末考试等方式，完成学生对计算机视觉理论知识的掌握、OpenCV与PyTorch框架技术技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。

13

计算机视觉技术

实训

掌握计算机视觉技术的核心知识与实践技能，包括图像处理、目标检测、图像识别与分类等关键技术；具备运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，能够熟练使用相关工具和框架完成项目开发；深入了解计算机视觉在各行业的应用场景，培养创新思维与工程实践能力；同时，通过团队协作与项目实战，提升学生的职业素养与沟通协作能力，为未来从事计算机视觉相关工作积累实践经验。

【主要内容】课程共分为计算机视觉基础模块、图像处理技术模块、目标检测与识别模块、计算机视觉项目开发模块、行业应用与前沿技术模块五个模块，旨在帮助学生系统掌握计算机视觉技术的全链路知识，提升实践开发能力，拓宽行业视野。

【教学要求】采用项目驱动教学与小组协作开发相结合的方式，以实际项目案例为载体，确保每位学生都能深入参与实践操作。邀请企业资深工程师和计算机视觉领域专家进行技术指导与项目评审，增强课程的实战性和行业对接度。运用实践操作、案例分析、项目实战、技术分享等多种教学方法，激发学生的学习兴趣和创新意识，提高学生的团队协作能力和解决复杂问题的能力。

14

AI模型前后处理技术

掌握当前AI领域的最新技术及其应用，包括但不限于大模型技术、生成对抗网络（GAN）、强化学习、联邦学习等；理解这些新技术在不同行业中的应用场景，如医疗、金融、教育、娱乐等；具备独立完成AI新技术项目的开发能力，能够处理图像生成、自然语言生成、个性化推荐等实际问题；了解模型的训练、优化与部署方法，提升模型在实际环境中的表现；培养良好的代码习惯和团队合作精神，为未来从事AI新技术领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.AI新技术概述;

2.大模型技术及其应用;

3.生成对抗网络（GAN）及其变种;

4.强化学习及其应用;

5.联邦学习与隐私保护;

【教学要求】

主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、实操练习、案例分析、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、代码评审、课堂展示、期末考试等方式，完成学生对AI新技术理论知识的掌握、实践技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。特别强调在真实项目中的应用，以确保学生能够将所学知识转化为解决现实问题的能力。

15

自然语言处理技术与应用

掌握自然语言处理（NLP）的基本原理与核心技术，熟练运用Python及其相关库（如NLTK、spaCy、Transformers等）进行文本数据的处理与分析；理解词向量、句法分析、情感分析、机器翻译等常见NLP任务的实现方法；具备独立完成NLP项目的开发能力，能够处理文本分类、命名实体识别、问答系统等实际问题；了解深度学习在NLP中的应用，尤其是Transformer模型及其变种（如BERT、GPT等）；培养良好的代码习惯和团队合作精神，为未来从事自然语言处理领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。

【主要内容】

1.自然语言处理概述;

2.Python NLP库介绍（NLTK, spaCy, Transformers等）;

3.文本预处理;

4.词向量与语义表示Word2Vec/GloVeFastText;

5.句法分析与依存关系;

6.信息检索与文本挖掘;

7.情感分析;

8.机器翻译

9.问答系统与对话模型;

10.深度学习在NLP中的应用;

【教学要求】主要采用理论与实践相结合的教学模式，使用讲授、实操练习、案例分析、小组项目等教学方法，借助多媒体教室、在线编程平台、实验室环境及丰富的数据集资源（教学环境或教学资源），通过平时作业、项目报告、代码评审、课堂展示、期末考试等方式，完成学生对自然语言处理理论知识的掌握、Python NLP技术技能的提升、解决实际问题能力的培养，以及创新意识和团队协作能力的增强。特别强调在实际项目中的应用，以确保学生能够将所学知识转化为解决现实问题的能力。

16

AIGC应用与实践

掌握AIGC技术的核心知识与应用技能，了解其在文本生成、图像创作、视频制作等领域的应用原理与实际操作；具备运用AIGC工具和平台进行创意内容创作的能力，能够独立完成高质量的生成内容；深入理解AIGC在各行业的应用场景与发展趋势，培养创新思维与实践能力；同时，通过项目实战和团队协作，提升学生的职业素养与团队合作精神，为未来从事相关工作或进一步学习奠定坚实基础。

【主要内容】

课程共分为AIGC技术基础模块、文本生成应用模块、图像与多媒体创作模块、AIGC项目开发实践模块、行业应用与发展趋势模块五个模块，旨在帮助学生系统掌握AIGC技术的应用要点，提升创意创作能力，拓宽行业应用视野。

【教学要求】

采用项目驱动教学与实践操作相结合的方式，以实际案例和项目任务为载体，确保每位学生都能深入实践。邀请企业专家和技术工程师进行技术指导与项目分享，增强课程的实践性和前沿性。运用实践操作、案例分析、项目实战、创意工作坊等多种教学方法，激发学生的创造力和学习积极性，提高学生的团队协作能力和解决实际问题的能力。

17

人工智能应用开发综合实训

掌握人工智能应用开发的完整流程和关键技术，具备独立开发人工智能项目的实践能力；熟练运用机器学习、深度学习算法及框架解决实际问题，完成模型构建、训练与优化；深入理解人工智能技术在各行业的应用场景，能够进行需求分析并设计合理的解决方案；同时，通过团队协作与项目实战，提升学生的职业素养、沟通能力和团队合作精神，为未来从事人工智能应用开发工作积累丰富经验。

【主要内容】

课程共分为人工智能基础与开发环境搭建模块、机器学习应用开发模块、深度学习应用开发模块、人工智能项目实战模块、行业应用拓展与优化模块五个模块，旨在帮助学生系统掌握人工智能应用开发的关键技术，积累项目实战经验，拓宽行业应用视野。

【教学要求】

采用项目驱动教学与小组协作开发相结合的方式，以实际项目案例为载体，确保每位学生都能深入参与实践操作。邀请企业资深工程师和人工智能领域专家进行技术指导与项目评审，增强课程的实战性和行业对接度。运用实践操作、案例分析、项目实战、技术分享等多种教学方法，激发学生的学习兴趣和创新意识，提高学生的团队协作能力和解决复杂问题的能力。

18

专业英语

运用英语进行有效沟通、阅读专业文献、撰写技术文档以及参与国际交流合作的能力，为学生未来从事IT相关领域的国际化工作或深入学习奠定坚实的语言基础。它不仅是对通用英语的深化与拓展，更是将英语语言技能与IT专业知识紧密结合的重要桥梁，有助于学生更好地适应全球化背景下IT行业对复合型人才的需求。本课程衔接前修课程大学英语，共同夯实学生英语语言基础；衔接后续IT相关专业实践课程，助力学生将专业英语能力应用于实际工作场景。

【主要内容】本课程内容旨在提升学生的：阅读能力：能熟练阅读IT专业文献（学术论文、技术报告、产品说明书等），阅读速度达每分钟50词以上，理解准确率60%以上，可准确提取关键信息、总结主旨要点；能借助工具读懂复杂技术文档中的核心内容。听力能力：能听懂IT行业相关英文内容（讲座、会议发言、技术讨论等），理解主要观点与重要细节，听力理解准确率60%以上，可记录关键信息。口语能力：能在IT工作场景（项目讨论、技术汇报、客户沟通等）用英语清晰表达想法，与他人有效互动，语音语调基本准确，表达流畅自然；可完成模拟职场情境中的英文对话与汇报。写作能力：能撰写IT相关英文文档（电子邮件、技术报告、项目提案等），格式规范，语言准确连贯，语法错误率控制在40%以内；可完成英文项目报告并进行成果展示。翻译能力：能对IT领域熟悉题材的文本进行英汉互译，译文基本流畅，可在翻译中准确运用专业术语，避免歧义。

【教学要求】确保语言学习与专业技术深度融合；推行任务驱动与情境模拟教学，组织学生完成英文技术文档精读、开源项目代码注释翻译、英文技术博客撰写及模拟技术面试等实战任务，强化专业英语的实际应用能力；建立术语库积累与代码审查中的语言规范检查机制，培养学生在变量命名、注释编写、版本控制中自觉使用准确、地道技术英语的职业习惯；采用小组协作与角色扮演方式，提升学生在真实技术环境中的听说读写综合素养与跨文化交际能力。

19

AIGC应用技术

【主要内容】本课程包括六个模块学习，个性化学习助手、主题创作、校园饮品店运营与支持、智能体(Agent)基础与类型、创新大赛创意与项目优化。通过实践，学生将学会如何编写有效的指令，以及如何运用参数后缀来优化设计。

【教学要求】课内主要采用多媒体网络教学手段，结合任务驱动法、案例教学法、讲授演示法、合作探究法等多种教学方法，培养学生的创新思维和实践能力，使他们能够在数字文化产业的各个领域中运用AI技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。通过这门课程，学生将能够掌握AI在数字文化产业中的前沿应用，提升自己的专业技能，成为该领域的创新者和领导者，课程的考核采取平时成绩与作品成绩相结合的方式。

序号

课程名称

课程目标

主要内容与教学要求

1

数字办公

了解职业发展的基本概念、理论和模型，包括职业生涯规划的步骤、职业兴趣和能力的探索方法等，掌握求职过程中的关键知识和技能。

提升职业规划能力，并能够结合自身特点和外部环境，制定合理、可行的职业生涯规划，并能根据实际情况进行调整。

提升综合素质和竞争力。具备适应职场变化和挑战的综合素质。

【主要内容】本课程主要包括四大模块：模块一职业规划能力建设包括职业认知、自我认知、职业生涯规划。模块二就业营销力建设包括就业信息的收集与处理、求职材料的制作与投递、求职礼仪、求职中的口语表达、面试以及求职的途径与技巧。模块三就业保护力建设包括职业道德、职业素质、就业政策和法律法规。模块四包括创新教育和创业教育。

【教学要求】本课程主要采用讲授法、案例分析法、小组讨论法、模拟演练法等多种教学方法相结合教学模式，使用讲授法、案例分析法、小组讨论法、模拟演练法等多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和参与度，提高教学效果。借助校内多媒体教室、职业指导实验室、就业信息平台，以及校外企业实习基地、校友资源等丰富的教学环境与资源，通过形成性考核与终结性考核相结合的考核方式，完成学生职业规划能力、求职营销能力、就业保护能力、信息处理能力、沟通协作能力、问题解决能力、职场适应能力等综合职业能力的培养。

2

人工智能大模型实践与应用

掌握人工智能基础实践技能，熟悉AI工具在教学场景中的应用方法，提升将人工智能技术融入教学的实操能力，助力教学创新与效率提升。

【主要内容】人工智能基础概念与常用工具（如Python基础、AI教学平台操作）、AI在教学场景中的应用案例（课件智能化制作、个性化教学资源生成）、人工智能教学实践项目设计（教学活动AI辅助方案、学情分析AI工具应用）、AI教学伦理与规范。

【教学要求】参与AI工具实操与教学实践活动，完成至少1个AI融入教学的实践项目；掌握AI教学工具的基础操作；具备将AI技术应用于日常教学的初步能力；遵守AI教学伦理规范，合理利用技术辅助教学。

3

职业生涯规划

了解职业发展的基本概念、理论和模型，包括职业生涯规划的步骤、职业兴趣和能力的探索方法等，掌握求职过程中的关键知识和技能。

提升职业规划能力，并能够结合自身特点和外部环境，制定合理、可行的职业生涯规划，并能根据实际情况进行调整。

提升综合素质和竞争力。具备适应职场变化和挑战的综合素质。

【主要内容】

本课程主要包括四大模块：模块一职业规划能力建设包括职业认知、自我认知、职业生涯规划。模块二就业营销力建设包括就业信息的收集与处理、求职材料的制作与投递、求职礼仪、求职中的口语表达、面试以及求职的途径与技巧。模块三就业保护力建设包括职业道德、职业素质、就业政策和法律法规。模块四包括创新教育和创业教育。

【教学要求】

本课程主要采用讲授法、案例分析法、小组讨论法、模拟演练法等多种教学方法相结合教学模式，使用讲授法、案例分析法、小组讨论法、模拟演练法等多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和参与度，提高教学效果。借助校内多媒体教室、职业指导实验室、就业信息平台，以及校外企业实习基地、校友资源等丰富的教学环境与资源，通过形成性考核与终结性考核相结合的考核方式，完成学生职业规划能力、求职营销能力、就业保护能力、信息处理能力、沟通协作能力、问题解决能力、职场适应能力等综合职业能力的培养。

4

就业指导

树立正确就业观与职业规划意识，了解就业形势与政策法规，掌握求职技巧与职业素养，提升自我认知与岗位匹配能力，培养创新创业精神与终身学习能力，促进顺利就业与职业发展。

【主要内容】

职业规划、自我认知、就业市场分析、求职材料制作、面试技巧、职业礼仪、劳动法规、创新创业基础、职场适应与发展。

【教学要求】

积极参与课堂活动与实训，完成职业测评与规划书；熟练制作简历并进行模拟面试；了解就业政策与权益保护；具备团队协作与沟通能力；遵守职业规范，保持职业诚信；能根据个人特点制定合理职业发展路径并持续学习提升。