一、地学教学团队基本情况
专任教师:9人
学历情况:博士6人,硕士3人
职称情况:教授3人,副教授5人,讲师1人
党员情况:教授党员2人、副教授党员3人
授课对象:地球科学学院、地球探测与信息技术学院、建设工程学院、
新能源与环境学院、仪器与电气程学院
二、承担本科教学任务情况
序号 |
课程编号 |
课程名称 |
授课对象 |
开课学期 |
1 |
ae22962001 |
大学计算机 |
地科学院、地探学院 |
第1学期 |
2 |
ae22962026 |
大学计算机(拔尖) |
黄大年班 |
第1学期 |
3 |
ae22962051 |
人工智能基础(H) |
李四光班、黄大年班 |
第1学期 |
4 |
ae22962043 |
高级语言程序设计基础 |
李四光班、黄大年班 |
第1、2学期 |
5 |
ae22962002 |
C语言程序设计基础 |
地探学院、建工学院、新能源学院、仪电学院 |
第2学期 |
6 |
ae22962007 |
Python程序设计基础 |
地科学院 |
第2学期 |
7 |
ae22962009 |
VB语言程序设计基础 |
新能源学院 |
第2学期 |
8 |
ae22962050 |
计算机程序设计实践 |
黄大年班 |
第2学期 |
9 |
ae22962020 |
Python语言程序设计基础 |
仪电学院 |
第3学期 |
10 |
ae22962010 |
Matlab程序设计 |
地探学院、建工学院、新能源学院 |
第3学期 |
11 |
ae22962028 |
Matlab程序设计(拔尖) |
黄大年班 |
第3学期 |
12 |
ae22962014 |
机器人及人工智能基础 |
建工学院 |
第4学期 |
13 |
ae22962015 |
Python数据分析基础 |
地探学院 |
第4学期 |
14 |
ae22962013 |
大数据分析 |
地探学院 |
第5学期 |
15 |
ae22962018 |
人工智能基础 |
地探学院 |
第5学期 |
16 |
ae22962016 |
云计算及管理 |
地探学院 |
第6学期 |
三、服务本科人才培养的特色举措、教学特色
参与专业培养方案的制定:
专业培养方案是本科人才培养的重要纲领性文件。在制定培养方案的过程中,积极与各学院保持沟通,根据各学院的专业需求和团队教师的授课能力,协助地学部各学院完成2022版和2024版培养方案制定。
与授课学院建立沟通渠道:
2022年初,创建团队与地学部各学院教学沟通微信群。在制定教学计划、学生选课、期末考试等重要教学环节,遇到问题及时沟通解决。
服务专业培养方案需求,团队积极开设新课:
在2024版专业培养方案中,团队累计开设专业选修类新课5门,分别是人工智能基础、机器人及人工智能基础、Python数据分析基础、大数据分析、云计算及管理。团队教师勇于挑战,迎难而上,根据教师个人意愿积极组建课程小组,撰写课程大纲、制作教案和教学课件、实验课程资源、习题库、考试题库等相关教学资源。
人工智能基础、机器人及人工智能基础课程组:刘威、魏唯、孙冰怡
Python数据分析基础课程组:白洪涛、吕颖达
大数据分析课程组:金龙海、姜楠
云计算及管理课程组:苏莉蔚、丁继红
探索“课程-项目-竞赛”教学模式,服务本科人才培养:
团队依托计算机公共必修课程本科教学、以计算机类公共选修课程为有效补充、以大学生创新创业训练项目和开放性创新实验项目作为课外实践训练、以计算机类学科竞赛作为检验实践能力开拓眼界的平台,构建可持续发展的教学实践育人模式。
2018年9月,地学与理学团队合作成果“创新实践教学体系可持续发展的研究与实践”荣获校级教学成果二等奖。
围绕立德树人根本任务,积极开展课程思政建设:
2019年5月,团队获校课程思政“学科育人示范课程”项目支持,2021年1月顺利结项。团队积极总结项目建设和实践经验,鼓励和引导团队教师开展团队其余课程的思政建设工作,成效显著。
探索“一德、二卓、三创”程序设计类课程教学模式:
地学团队联合中心理学、文学、工学、医学各团队骨干教师,探索“以立德树人为课程教学的根本任务,以拔尖人才培养为卓越引领,以专业需求的“程序设计类”课程建设为主线,以产教融合协同育人为拓展,以大学生创新创业训练项目、开放性创新实验项目和学科竞赛为创新实践,全面提升本科人才培养质量”可持续发展的教学模式和教学理念。
2023年6月,各团队合作成果“一德、二卓、三创”程序设计类公共课程教学模式的创新与实践,荣获校级教学成果二等奖。
下一步教学规划
人工智能基础及相关课程建设规划:
(1)团队将积极参与我校人工智能通识课程体系建设。组织团队教师加入学校人工智能通识课程虚拟教研室,积极人工智能实训营、讲座和培训,开展学习交流,快速提升教学能力和教学水平,为我校全面开设人工智能通识课做好准备。
(2)根据学校人工智能通识课程虚拟教研室设计的最新教学方案,开展团队集体备课,任务分工,编写相关教学文件,建设相关教学资源。
(3)在团队承担本科教学任务过程中,在课前备课与课件制作、课中研讨、课中演示、生成练习和测验题目,批阅作业等环节逐步融入大模型技术。
地学李四光试验班、黄大年试验班下一步教学规划:
(1)组建试验班课程小组,承担试验班课程的教学任务。
(2)秉承我校“厚基础、重实践、严要求”的教学传统,坚持立德树人根本任务,以“高阶性、创新性和挑战度”基本要求,持续开展小班课程的教学改革与实践。
(3)联合中心各团队,积极开展“人工智能基础(H)”课程实验教学环境的设计与筹建。
(4)选择基础扎实、动手能力强的学生,指导学习积极参与学科竞赛和大创项目,培养学生的计算思维能力、团队协作、科学精神、工匠精神,爱国精神,为学生步入专业学习阶段打好基础。