非计算机专业人工智能相关课程开设情况调查
1. 第一部分:基本信息（单选题）
您所在的学校属于以下哪种类型?
A.
综合性大学
B.
理工类院校
C.
师范类院校
D.
其他（请说明）
2. 您负责的计算机基础课程主要面向哪些非计算机专业学生?（可多选后归纳）
A. 经管类
B. 人文社科类
C. 理工类（非计算机）
D. 艺术类
E. 医药类
3. 您所在学校是否已面向非计算机专业开设人工智能方向课程?
A. 是，已正式开设
B. 正在规划中
C. 尚未计划
D. 不确定
4. 第二部分:课程设置情况（单选题）
若已开设课程，其学分一般为多少?
A.
1学分
B.
2学分
C.
3学分
D.
4学分及以上
5. 课程的总学时一般为多少?
A. 16学时及以下
B. 17-32学时
C. 33-48学时
D. 48学时以上
6. 课程的教学形式主要为?
A. 纯理论讲授
B. 理论+实验
C. 项目实践为主
D. 线上混合教学
7. 课程的先修要求通常包括哪些内容?
A. 无需先修知识
B. 基础编程（如Python）
C. 高等数学/线性代数
D. 计算机基础概论
8. 第三部分:教学内容与深度（单选题）
课程是否包含人工智能伦理与社会影响内容?
A.
是，专门章节讲授
B.
是，融入各模块讲解
C.
略有提及
D.
未涉及
9. 课程是否涉及具体的AI算法原理讲解?
A. 深入讲解算法推导与实现
B. 讲解算法思想但不涉及数学细节
C. 仅介绍算法功能与应用
D. 不涉及具体算法
10. 课程是否包含机器学习基础内容?
A. 是，包括经典模型（如回归、分类）
B. 仅介绍概念
C. 未包含
D. 仅作为选修模块
11. 课程是否包含深度学习相关内容?
A. 是，包括神经网络基础
B. 仅介绍概念与应用
C. 未包含
D. 作为进阶选修内容
12. 课程是否包含自然语言处理或计算机视觉等应用模块?
A. 是，至少包含一个方向
B. 是，包含多个方向
C. 未包含
D. 仅作为案例简介
13. 第四部分:教学资源与挑战（单选题）
当前课程面临的主要挑战是?
A.
学生基础差异大
B.
缺乏合适教材与案例
C.
实验平台或算力不足
D.
师资力量有限
14. 课程是否使用实验平台或云环境进行教学?
A. 是，有专门的AI实验平台
B. 是，使用通用编程环境
C. 未提供实验环境
D. 计划建设中
15. 课程考核的主要方式是?
A. 笔试
B. 实验报告或项目
C. 混合考核（笔试+实践）
D. 其他形式
16. 第五部分:教学模块内容（多选题）
课程已覆盖或计划包含以下哪些教学模块?（多选）
人工智能概论与发展史
搜索与推理基础
机器学习基础
深度学习与神经网络
自然语言处理
计算机视觉
知识表示与专家系统
机器人学基础
AI伦理与治理
行业应用案例（如医疗、金融）
17. 课程实践环节主要涉及哪些工具或平台?（多选）
Python
TensorFlow/PyTorch
国产框架（如飞桨、MindSpore）
数据可视化工具
在线AI开放平台（如百度AI、华为云）
其他（请说明）
18. 您认为非计算机专业学生最应掌握的AI能力是?（多选）
理解AI基本概念与原理
使用AI工具解决本专业问题
了解AI伦理与风险
简单模型训练与调优
算法编程实现
无需深入，仅作科普
19. 课程建设中最需要的支持是?（多选）
跨学科教学团队建设
适合非计算机专业的教材
实验案例与项目库
师资培训
企业合作与资源对接
政策与经费支持
20. 您认为影响课程效果的关键因素是?（多选）
学生兴趣与动机
教学内容与本专业结合度
教学资源与平台
教师专业背景
学时与学分设置
考核方式合理性
21. 第六部分:开放建议
对于非计算机专业开设人工智能课程，您的其他建议或希望分享的经验:
【填空题】
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