为深入推进人工智能与专业课程教学深度融合，提升新学期课程建设质量和课堂教学实效，2026年8月26日，leyu乐鱼中国体育官网商学院金融科技专业在商学院304室召开2026—2027学年第一学期磨课研讨会。金融科技专业主任程飞副教授、副主任于英含及专业教师参加会议。会议围绕人工智能赋能课程建设、课堂教学改革、教学智能体开发及课程应用案例等内容展开交流研讨，进一步探索人工智能技术与金融科技专业人才培养相结合的实施路径。

会上，程飞主任首先围绕人工智能融入课程教学进行了专题分享。他结合当前生成式人工智能和智能体技术的发展，介绍了基于DeepSeek Harness开展课程教学设计与软件开发的方法，并分享了teach-skill教学技能包及相关技能资源平台。程飞指出，人工智能融入教学不应局限于备课、问答、课件生成等辅助环节，而应逐步进入教学设计、实践训练、学习反馈和教学评价全过程。教师可以结合不同课程特点，将知识内容、学习任务、实践要求和评价标准进行模块化设计，通过技能包和智能体增强课程的交互性与实践性，使人工智能真正服务于学生知识掌握和能力培养。

随后，于英含副主任结合新学期教学工作，就人工智能赋能课堂教学进行了交流。她提出，AI应用应始终围绕课程目标和学生学习成效展开，在积极探索新技术、新工具和新模式的同时，更加重视技术应用与教学内容、教学场景和学生认知规律之间的适配。教师在人工智能赋能课堂中仍应发挥教学设计、过程组织和学习引导作用，通过合理设置问题、任务和实践环节，引导学生在使用人工智能工具的同时保持独立思考、主动分析和自主探究，避免简单依赖AI直接获取结论。她同时提出，要及时总结课程实践中的有效做法，逐步形成具有专业特色的人工智能教学应用案例，为后续课程建设和教学改革研究积累经验。

在课程交流环节，与会教师结合各自承担课程，分别介绍了人工智能融入教学的思路和实践方案，内容涵盖教学内容优化、课堂活动设计、实践任务开发、智能反馈、学习诊断和过程评价等多个方面。不同课程根据自身知识结构和实践特点探索AI应用方式，体现了从单纯使用人工智能工具向教学过程深度融合转变的课程建设思路。

其中，《人工智能与机器学习》课程展示了AI智能教学实验室教学原型系统。该系统以机器学习真实任务为载体，将学生预测、AI诊断、模型实验、参数调整、智能反馈和形成性评价贯通起来。学生首先根据已有知识对模型结果作出预测和判断，随后在AI辅助下发现知识理解或分析过程中的问题，再通过实际运行模型、调整参数和比较实验结果验证自己的判断。AI根据学生操作过程和实验结果给予针对性反馈，并为后续学习提供改进建议。这一教学设计不是由AI直接给出答案，而是突出学生先思考、再实验、再修正的学习过程。通过模型运行和参数调整，学生能够更加直观地理解机器学习模型的基本原理、参数变化对结果的影响，以及Accuracy、Precision、Recall、F1、AUC、混淆矩阵等评价指标在模型分析中的实际意义。与此同时，AI参与学习过程诊断和反馈，也有助于教师及时了解学生的知识薄弱点和学习进展，为开展形成性评价、实施差异化教学提供新的技术支持。

此次磨课会进一步明确了金融科技专业推进人工智能赋能课程建设与教学改革的实践方向。与会教师认为，人工智能进入课堂的关键不在于简单增加一种教学工具，而在于围绕人才培养目标优化教学任务、学习活动、实践过程和评价方式，使教师教学、学生学习与AI辅助形成更加有效的协同关系。

下一步，金融科技专业将持续推进生成式人工智能、教学智能体与专业课程的深度融合，进一步完善课程教学案例，探索形成可实施、可评价、可推广的人工智能赋能教学模式，并加强课程建设实践与教学改革研究之间的衔接，不断提升金融科技专业课程教学的数字化、智能化水平，为培养具有金融素养、数据思维、人工智能应用能力和实践创新能力的高素质应用型人才提供有力支撑。

稿件来源：商学院金融科技教研室

撰文：吴员福

图片：于英含

初审：程飞

复审：胡炜

终审：张娜