《人工智能基础》学习指引
《人工智能基础》课程指引
广东开放大学教学模式是采用现代远程教育技术手段，应用网络结合广开教学平台开发的课程，建设课程资源。学生利用课程平台和课程资源来进行学习。
一、课程简介
《人工智能基础》课程是广东开放大学大数据与会计专业学生的专业选修（拓展）课程，该课程的开设主要从以下几方面来考虑：
1．适用对象
《人工智能基础》是广东开放大学远程开放教育大数据与会计专业（专科）的专业选修（拓展）课，本门课程2学分，36学时，开设1学期，一般建议安排在第五学期开设。本课程是面向非计算机专业专科学生的人工智能通识课程，也是学生进入互联网和人工智能世界的专业拓展课程。本课程以人工智能的知识传递、技能提升、思维训练和AI应用为目的，旨在培养学生的人工智能素养、计算思维能力和人工智能应用能力，尤其是不同的职业岗位所需要的带有普遍性的信息处理能力、问题解决能力和人工智能技术应用能力。
2．开设目标
通过本课程的学习，使学生达到下列要求：
1）了解人工智能历史、定义和应用场景；
2）理解利用计算机进行问题求解的一般过程；
3）掌握结构化程序设计的基本结构；
4）了解图像识别、人脸识别、自然语言处理和机器学习的基本原理和应用场景；
5）了解大数据和商业智能的定义、原理和应用场景；
6）掌握各种不同的云 AI 的调用过程；
7）掌握数据挖掘技术的基本流程；
8）掌握机器学习的基本流程。
3．学习建议
开放大学教学模式主要是采用网络教学平台结合一定的面授混合式教学模式，学习中可以从以下几个方面展开：
（1）借助平台资源学习。广东开放大学教学平台采用的是Moodle平台，与以往的在线平台有很大的区别。该平台可以容纳多种形式的教学资源，例如：文字资源、视频资源、课程不同模块的互动区域等等，学习者完全可以通过平台上课程资源的学习达成学习目标。所以，学习者一定要养成借助平台资源进行学习的意识和习惯。
（2）借助面授老师的课程学习。学习者的学习还可以通过面授老师的授课来达成目标，授课老师会按照学科的特点安排多次面授，以帮助学生对内容的学习掌握，建议学习者尽量安排时间参加老师的授课，解决学习过程的疑难问题。
（3）借助单元测试题学习。每单元内容都有单元测试供学生复习巩固知识，测试题一般涵盖了各单元的相关知识点，题型一般为单选、判断、多选等客观题。
（4）学习活动。由于采用的是网络课程平台的学习模式，面对面沟通的机会相对较少，所以，课程安排了多次讨论课，包括实时和非实时讨论，学习者需按要求至少参与两次讨论，以解决学习过程中的疑难问题。
（5）课程考核。本课程的考核方式采用形成性考核加终结性考试相结合的方式，考核内容涵盖考试的重难点，所以，各位学习者一定按照辅导老师的节奏安排学习和练习，及时完成按照内容进度设定的4次形考，期末综合成绩由形成性考核和期末终结性考试组成，既达到学科的学习目标要求，同时也能够全面掌握学科知识。
二、课程考核
（1）形成性考核（50%）
本课程考核为50%形成性考核+50%终结性考核。形成性考核总成绩按百分制计算，满分为100分。每完成一次形考任务，满分为100分，按一定的比例折算计入形考总成绩。形成性考核总体上安排了2次课程讨论、4次形成性综合考核、8次课程单元练习。
单元讨论，各教学点辅导教师组织学生参加有主题的两次讨论，每次须参与讨论且最少发有效贴1个，单元讨论占形成性综合成绩的20%；
形成性综合考核，必须完成4次形考任务，占总成绩的80%；
单元练习，旨在学生对单元知识的巩固，不参与形成性综合成绩的评定。
（2）终结性考核（50%）
《人工智能基础》课程终结性考核是对学生最终学习效果的检验，采用网络闭卷考试的方式进行，期末考试的具体时间和考试平台等教务处统一通知。
三、学习活动
由于采用的是网络课程平台的学习模式，面对面沟通的机会相对较少，所以，课程安排了多次讨论课，包括实时和非实时讨论，学习者需按要求至少参与两次讨论，以解决学习过程中的疑难问题。
《人工智能基础》课程资源团队
2023-9-1