2026年7月15日，智能系统应用系数据分析与处理课程组举行专题教研活动，围绕“AI赋能下的课程转型与教学质量提升”展开深入交流。会议重点探讨了在生成式AI普及背景下，如何重构教学内容、优化考核方式以及加强师资梯队建设，旨在培养学生不可替代的核心竞争力。

重塑教学目标：从工具操作转向业务逻辑

与会教师一致认为，AI技术已能高效完成函数编写和图表制作，传统教学中对工具操作的过度强调需向“数据思维”转变。教学重点应聚焦于引导学生理解数据指标背后的业务意义，识别潜在风险与机会，并学会利用AI辅助梳理报告逻辑、优化可视化呈现，从而更专业地传递分析结论。

创新教学手段：规范AI使用与全过程管控

针对学生普遍存在的“AI依赖”及报告质量低的现象，课程组分享了多项实战策略。课前利用AI辅助备课与出题，课中借助WPS AI等工具快速纠错公式语法，课后引导学生用AI生成报告初稿并进行人工复核。并提供标准化报告范例，明确各章节撰写要求，设定初稿截止节点，教师逐组检查并反馈修改意见，杜绝期末突击应付。对视频学习、作业提交等环节进行严格监控，对“双零”学生及时预警。

深化团队传承：鼓励青年教师深耕课程

考虑到课程建设的长期性，会议建议青年教师保持授课稳定性，积极申报教改项目。同时，建立了项目申报沟通机制，鼓励年轻教师担任第一负责人，在继承原有成果基础上探索新方向，实现课程团队的可持续发展。

本次教研活动明确了课程在AI时代的改革路径，为提升学生数据分析实战能力与职业素养奠定了坚实基础。