专业资源库建设研讨会

为进一步完善专业教学资源体系，提升课程教学质量与育人实效，2025年12月2日，人工智能教研室牵头组织专业教学资源库建设专题研讨会。人工智能、大数据、云计算、物联网等相关专业的教研室主任及骨干教师齐聚一堂，围绕教学资源库的建设思路、内容架构、实施路径及跨专业协同等核心问题展开深入交流与研讨。

会上，人工智能教研室主任率先发言，强调了教学资源库建设对深化教学改革、赋能专业发展的重要性。他表示，优质的教学资源库是衔接理论教学与实践应用的关键载体，能够为学生提供体系化、可复用的学习素材，也能为教师开展混合式教学、创新教学模式提供有力支撑。各专业应结合自身特色与行业需求，聚焦核心课程，共同打造兼具实用性、系统性与前瞻性的教学资源库，同时加强跨专业协作，打破资源壁垒，实现优质资源共建共享。

作为本次研讨会的核心分享内容，人工智能专业教师代表详细介绍了《机器学习》课程录课资源的建设规划与具体部署。该课程围绕机器学习核心知识与实践技能，精心设计了 18 个重点项目的录课任务，涵盖基础理论、工具应用、经典算法、前沿技术等多个模块；通过明确分工、细化任务，确保录课资源高质量、高效率落地，为人工智能专业教学资源库建设奠定坚实基础。

随后，大数据、云计算、物联网等专业的教研室主任及教师代表结合各自专业特点，依次分享了本专业教学资源库的建设思路。大家围绕资源库的内容筛选、呈现形式、更新机制、应用场景等问题展开热烈讨论，一致认为教学资源库建设应紧密对接行业岗位需求，融入新技术、新方法、新案例，确保资源的实用性与时效性；同时，各专业应在数据标准、技术架构等方面达成共识，加强跨专业资源整合与共享，避免重复建设，最大化发挥资源效益。

此次研讨会的召开，进一步明确了各相关专业教学资源库建设的方向与重点，凝聚了跨专业协同共建的共识。下一步，人工智能教研室将按照既定部署，稳步推进《机器学习》课程录课工作，确保教学资源按时高质量完成；各专业也将结合研讨成果，细化本专业资源库建设方案，加快核心课程资源开发进度。未来，各专业将持续加强沟通协作，以教学资源库建设为抓手，不断深化教学改革，提升专业人才培养质量。