为精准回应学生学习需求，持续优化课程教学质量，教育学院教育人工智能微专业教研组以“学生反馈为锚点，互听互评为抓手”，深入探讨课程教学的优化方向。
10月10日，教育人工智能微专业教研组组织学生开展期中座谈会，全面听取学生的意见与感受。同学们普遍认为微专业课程实用性强、贴近教育实际，多位学生提到“课程内容设计合理，能够结合实际教育场景，教师在教学过程中注重因材施教，学习体验良好”。与此同时，大家也期待进一步弱化纯理论讲授，强化实践操作环节，并增加更多与教育学深度融合的实训任务，使知识运用更加贴合未来职业场景。
（图片1：韩苏曼副院长讲话）
为切实回应学生期待，教研组于10月24日围绕课堂教学组织专题教研活动，并同步启动教师互相听课机制，聚焦“观察课程亮点与不足、探索实践教学路径”展开深入交流。参与本次活动的领导老师有教育学院副院长韩苏曼、小学教育专业主任叶彬恩、学前教育专业副主任张宁与教研组成员李漠野、冯旼、谷玥姣、王欣然。
（图片2：各位老师听课照）
教育数据分析与可视化
李漠野老师在课堂练习中手把手指导学生运用函数筛选目标数据，将代码操作与教育场景深度融合，精准呼应了学生在座谈会上提出的“侧重实践、增加教育类实操机会”的需求。
（图片3：李漠野老师讲话）
教研组走进课堂，细致观察李老师的课程设计、教学方法与学生互动情况。大家既记录了课堂中实操案例讲解、实践任务开展等亮点，也围绕“理论推导与实际应用衔接不足、教育实践场景覆盖较浅”等问题展开研讨。教师在互相听课中取长补短，进一步推动人工智能技术学习与教育场景的贴合，为后续教学调整明确了方向。
（图片4：李老师讲课过程1）
（图片5：李老师讲课过程2）
智能教学工具开发与应用
冯旼老师紧扣学生座谈会需求，以“理论+实践”开展课程：先拆解“扣子智能体”核心模块，解析“大模型多智能体系统”特点；课后引导学生参与“Aivilization”实操，实现理论向教育场景的转化。
（图片6：冯旼老师讲课1）
教研组听课后认为，冯旼老师的课程精准回应了学生“强化实践操作”需求，“理论拆解-概念延伸-实操落地”的教学节奏兼顾了知识系统性与实践导向，为平衡课程理论与实践提供了范例。大家围绕丰富实操任务的教育学场景、调整教学节奏等细节交流，积累优化经验，进一步提升课程实践性与专业贴合度，助力教学质量提升。
（图片7：冯旼老师讲课2）
（图片8：冯旼老师讲课3）
教育人工智能热点与前沿
谷玥姣老师讲授AI在教育中的应用，涵盖智慧校园等场景。课程呼应学生“增加教育实践”的需求，通过视频展示、调研作业等方式教学，帮助学生掌握AI教育应用要点。
（图片9：谷玥姣老师讲话1）
课后，教研组集中研讨，一致认可谷老师课程中“视频直观化教学”“校园AI调研实践作业”的设计，认为其精准回应了学生“强化实操、增加教育学实践”的诉求，紧密贴合教育场景。这为教研组后续优化微专业课程实践模块、提升教学与教育学场景的贴合度，提供了具体可落地的参考。
（图片10：谷玥姣老师讲话2）
（图片11：谷玥姣老师讲话3）
至此，教研活动顺利结束。本次活动以学生反馈为起点，以课堂互听互评为路径，聚焦教学实践中的关键问题，明确了课程优化的具体方向。教研组将继续围绕“实践导向、教育融合”持续推进教学改进，不断提升教学质量与育人成效。
教育学院（处）供稿