专业介绍
1、基础技术课程
（1）编程与算法：Python程序设计、机器学习基础、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
（2）教育技术理论：人工智能教育原理、智能教学系统设计、教育数据挖掘与分析。
（3）工具应用：AI辅助教学工具开发（如智能学伴、AI教研助手）、多模态大模型（如AIGC）的应用。
2、跨学科融合课程
（1）“AI+X”模式：结合教育心理学、学科教学法，开发AI赋能的学科课程（如“AI+数学教学”“AI+语言学习”。
（2）伦理与安全：人工智能伦理、数据隐私保护、生成式AI的合理使用。
3、实践与项目训练
（1）校企合作项目：如达内教育的实战项目库（覆盖金融、医疗、游戏等领域），近屿智能的“AI销售代理”“智能NPC开发”等案例。
（2）教育场景应用：设计AI驱动的教学管理系统、开发智能评测工具，参与中小学AI课程开发与实施。
4、师资培养与教学创新
（1）高校如兰州资环大学通过“Python程序设计”课程实现跨学科协同，培养既能教授技术又能融合教育场景的复合型教师。
（2）教育部推动“百千种子计划”，培养专业名师与骨干教师，提升AI教育师资水平。
专业课程
1、基础技术课程
（1）编程与算法：Python程序设计、机器学习基础、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
（2）教育技术理论：人工智能教育原理、智能教学系统设计、教育数据挖掘与分析。
（3）工具应用：AI辅助教学工具开发（如智能学伴、AI教研助手）、多模态大模型（如AIGC）的应用。
2、跨学科融合课程
（1）“AI+X”模式：结合教育心理学、学科教学法，开发AI赋能的学科课程（如“AI+数学教学”“AI+语言学习”。
（2）伦理与安全：人工智能伦理、数据隐私保护、生成式AI的合理使用。
3、实践与项目训练
（1）校企合作项目：如达内教育的实战项目库（覆盖金融、医疗、游戏等领域），近屿智能的“AI销售代理”“智能NPC开发”等案例。
（2）教育场景应用：设计AI驱动的教学管理系统、开发智能评测工具，参与中小学AI课程开发与实施。
4、师资培养与教学创新
（1）高校如兰州资环大学通过“Python程序设计”课程实现跨学科协同，培养既能教授技术又能融合教育场景的复合型教师。
（2）教育部推动“百千种子计划”，培养专业名师与骨干教师，提升AI教育师资水平。
发展方向
1、政策与需求驱动
国家将AI教育纳入“数字新基建”，2030年目标建成世界AI创新中心，中小学普及率持续提升。
人才缺口显著：我国AI工程师缺口超百万，教育领域复合型人才需求激增。
2、区域发展差异
一线城市：北京、深圳等率先布局，薪资高（如算法工程师年薪30-100万元）。
中西部：受限于资源与师资，需通过校企合作（如兰州资环大学）缩小差距。
3、挑战与建议
课程优化：避免“泛而不精”，需加强项目制学习（如近屿智能的实战项目）。
师资短板：通过“双师制”（高校教师+企业导师）提升教学实用性。
伦理风险：需在课程中强化AI伦理教育，避免技术滥用。
