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教评(教发)字〔2025〕31号,关于举办仲恺农业工程学院人工智能教学比赛 校级决赛的通知

发布日期:2025年06月20日 16:06    作者:     来源:     点击:


关于举办仲恺农业工程学院人工智能教学比赛

校级决赛的通知

 

各学院:

为推动我校人工智能教学水平提升,促进教师之间教学交流与经验分享,选拔和培育优秀教师,我校将开展人工智能教学比赛校级现场决赛。现将有关事项通知如下:

一、比赛主题

“智启教育,赋能未来”——人工智能与学科教学深度融合

二、参赛对象

经各二级学院选拔推荐的教师(详见附件1)。

三、比赛时间与地点

时间:6月25日(周三)9:00开始

地点:海珠校区教学楼401智慧教室

四、比赛流程

每位参赛教师的比赛时间为17分钟,具体流程如下:

1)说课环节(5分钟):参赛教师需简要阐述所授课程的授课对象、教学目标、教学内容、教学方法以及课程特色等,重点突出人工智能在教学中的设计与安排。

2)正式讲课环节(12分钟):在说课基础上进行课堂教学展示,选取课堂节段展示人工智能技术与教学内容的融合。要求教学内容准确、逻辑清晰、方法得当、互动良好,充分展现人工智能教学的实际效果和教师的教学风采。

五、评审安排

学校将组织专业评审团队,从教学目标、教学内容、教学方法、教学效果、教师素养等方面对参赛教师进行评审(详见附件2),确保比赛公平、公正、公开。

六、奖项设置

本次比赛设一等奖2名、二等奖3名、三等奖5名,获奖教师将获得荣誉证书及相应奖励,同时进入我校教学比赛种子选手库,享有优先培训资源。决赛成绩优异的学院将被授予“优秀组织奖”。

七、其他事项

(一)请各二级学院通知本院参赛教师提前准备,并按时到达比赛地点。

(二)比赛期间,欢迎各二级学院组织教师观摩学习,共同提升我校人工智能教学水平。

(三)参赛教师请于6月24日上午10:00前将参赛PPT电子版发送至邮箱zkjfzx2023@163.com,以保障比赛顺利开展。

 

联系人:冯一丹,13650981716/企业微信

 

附件:

1.人工智能教学大赛校级决赛参赛人员名单

2.人工智能教学大赛校级决赛评分标准

 

 

                  教学质量监测与评估中心   教务部

                     (教学发展中心)   (招生办公室)

                             2025年6月20日


附件1

人工智能教学大赛校级决赛参赛人员名单

序号

学院

教师姓名

1

城乡建设学院

于磊

2

管理学院

凌连新

3

机电工程学院

胡宏男

4

轻工食品学院

仲芸芸

5

人工智能学院

许海霞

6

人文与社会科学学院

王傅

7

数学与数据科学学院

徐应祥

8

体育学院

赵乐

9

外国语学院

陈姗姗

10

何香凝艺术设计学院

周以谋

11

园艺园林学院

崔晓丽

12

资源与环境学院

姜红涛

13

自动化学院

赵乐

14

化学化工学院

梁振浩

15

马克思主义学院

余封亮

16

经贸学院

颜小挺

 

 

附件2

人工智能教学大赛校级决赛评分标准

评价维度

关键要点

分值

评分标准

教学目标

明确性

(目标清晰,契合大纲)

5

目标具体明确,涵盖知识、技能、素养,符合学生认知水平。

高阶性

(培养高阶思维,能力提升)

5

注重分析、综合、创造等高阶思维培养(如问题解决、批判性思考)。

教学内容

准确性

(科学严谨,逻辑连贯)

10

概念、算法、案例准确可靠,知识体系完整且逻辑清晰。

挑战度

(任务难度,思维深度)

5

内容设置适度挑战性(如开放性问题、复杂案例),能激发学生深度思考。

技术可行性

(实施难度,资源适配)

10

AI技术实施难度符合学生水平,资源(如工具、数据)可支撑教学需求。

教学方法

多样性

(方法丰富,适配内容)

5

综合运用讲授、讨论、案例、项目驱动等,灵活切换教学方式。

AI融入恰当性

(技术与目标契合,自然融合)

10

AI工具/技术与教学目标、内容紧密结合,应用自然不生硬(如用生成式AI辅助创作)。

AI工具多样性

(多类型工具,场景覆盖)

10

使用多种AI工具(如虚拟实验室、AI助教、数据分析工具等),覆盖不同教学环节。

教学效果

参与度

(主动学习,气氛活跃)

10

学生积极回答问题、参与实践,注意力集中,课堂互动良好。

达成度

(目标完成,AI能力表现)

10

通过课堂表现、作业或测试体现目标达成度高(如AI工具操作、算法逻辑应用)。

教师素养

专业知识

(概念透彻,解答深入)

10

AI理论、算法理解深刻,能清晰解答专业问题(如模型原理、伦理争议)。

教学能力

(设计合理,评价科学)

10

教学方案严谨,评价多元化(如过程+结果),课堂组织有序且节奏把控得当。