### **高校非计算机专业人工智能课程开设情况调研问卷**

**尊敬的课程负责人:**您好！本问卷旨在了解贵校面向非计算机专业学生开设人工智能相关课程的现状，包括学分学时、教学内容、算法深度等。感谢您的支持！

#### **一、单选题（15题）*

1. 贵校目前是否面向非计算机专业单独开设了人工智能相关课程?

A. 已开设

B. 计划一年内开设

C. 计划两年内开设

D. 暂无计划

2. 该课程在培养方案中的课程性质是?

A. 必修课

B. 限选课

C. 任选课（通识选修）

D. 其他

3. 课程总学分为?

A. 1学分

B. 2学分

C. 3学分

D. 4学分及以上

4. 课程总学时为?

A. 16学时及以下

B. 24-32学时

C. 36-48学时

D. 48学时以上

5. 理论教学与实验/实践学时的比例大约是?

A. 全理论，无实践

B. 理论为主（实践≤25%）

C. 理论与实践均衡（实践25%-50%）

D. 实践为主（实践>50%）

6. 课程是否讲授人工智能的基本定义、发展历程与主要流派?

A. 是，详细讲授

B. 是，简要介绍

C. 基本不涉及

D. 完全不讲

7. 课程是否讲授机器学习的基本概念（监督/无监督/强化学习）?

A. 详细讲解

B. 简要介绍

C. 基本不涉及

D. 完全不讲

8. **课程是否涉及具体机器学习算法的原理讲解（如线性回归、决策树、KNN等）?*

A. 深入讲解数学原理与推导

B. 讲解算法思路但不做数学推导

C. 仅提算法名称和作用

D. 完全不涉及算法

9. 课程是否讲解深度学习基础（神经网络、CNN/RNN等）?

A. 详细讲解原理

B. 简要概念介绍

C. 仅提及其应用

D. 不涉及

10. 课程是否包含编程或工具实现环节?

A. 是，使用Python + 常见库（如Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow）

B. 是，但仅使用无代码/低代码平台（如Teachable Machine、ModelArts）

C. 仅教师演示，学生不实际编程

D. 无任何实现环节

11. 课程中是否讲授生成式人工智能（AIGC，如大语言模型、文生图等）?

A. 重点讲授，包含原理与应用

B. 选择性介绍应用

C. 仅简单提及

D. 不涉及

12. 课程考核方式主要是?

A. 理论考试（闭卷）

B. 项目/作业/报告

C. ː理论与实践结合考核

D. 仅考勤与课堂表现

13. 您认为目前非计算机专业学生学习人工智能课程最大的困难是?

A. 数学基础不足（线性代数、概率论等）

B. 编程能力弱

C. 课时少，内容无法深入

D. 缺乏合适教材

14. 贵校是否有计划（或已经）将人工智能作为计算机基础课程的必选模块?

A. 已经实施

B. 正在规划

C. 讨论中但无时间表

D. 暂无计划

15. 您是否认为非计算机专业的人工智能课程应独立于“大学计算机”或“Python程序设计”开设?

A. 完全赞同，应独立开设

B. 可融合进“大学计算机”课程

C. 可融合进“Python程序设计”课程

D. 不建议开设，应专业自学

#### **二、多选题（5题）*

16. **课程目前的模块内容包括哪些?**（多选）【多选题】

18. **实验/实践环节主要采用什么形式?**（多选）【多选题】

A. 不设置实践环节

B. 使用Jupyter Notebook编写简单代码

C. 使用现成AI平台拖拽式实验（如百度AI Studio、阿里云PAI）

D. 调用现成大模型API（如文心一言、ChatGPT API）

E. 完成小型AI应用项目（如图像分类、情感分析）

19. **课程选用的主要教学资源是?**（多选）【多选题】

A. 自编讲义

B. 正式出版教材（请填空题注明书名）

C. 在线开放课程（MOOC）

D. 开源教程（GitHub等）

E. 厂商提供的教学平台（如华为、百度、谷歌）

20. **您认为非计算机专业人工智能课程最应侧重哪些能力?**（多选）【多选题】

A. 理解AI基本原理与思想

B. 使用AI工具解决本专业问题

C. 能够编写简单AI模型代码

D. 培养AI伦理与批判思维

E. 了解前沿技术（如大模型、多模态）

F. 能够调优现有模型

#### **三、填空题（1题）*

21. 您目前使用（或推荐）的非计算机专业人工智能课程教材或主要参考书是:（请填写书名或资源名称）*

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