【2】66144+AIGC应用基础+课程标准

PAGE1PAGE附件1《AIGC应用基础》课程标准课程概况课程名称AIGC应用基础课程代码课程类别通识课课程性质必修课课程学时32理论学时8课程学分3学分实践学时24适用专业大数据与会计、大数据与财务管理、统计与会计核算、电子商务、市场营销等财经商贸大类专业适用对象三年制高职、三校学生1.前言1.1课程性质《AIGC应用基础》是面向人工智能时代的一门通识性核心课程，旨在培养学生掌握人工智能生成内容（AIGC）的基本理论、技术工具及实践应用能力。课程聚焦AIGC在内容创作、商业营销、数据分析等领域的创新应用，通过理论讲解与实操训练相结合的方式，帮助学生理解AIGC技术的核心逻辑，并能熟练运用主流工具（如DeepSeek、ChatGPT、Midjourney等）完成实际任务。课程直接对接财务、大数据分析、数字营销、客户管理、新媒体运营、创意设计等岗位需求，为学生适应智能化职业环境奠定基础。1.2课程设计思路总体设计思路：以AIGC技术应用需求为导向，以实际场景为驱动，深入分析AIGC技术的典型应用场景，设计出相应的学习任务。通过情境模拟、任务驱动和项目实践的方式，培养学生在AIGC技术应用中的职业能力。课程设计目标：以培养学生AIGC技术应用能力为核心，通过理论学习与实践操作相结合的方式，使学生掌握AIGC技术的基本原理、工具使用方法及其在实际场景中的应用。课程内容涵盖人工智能基础、大模型技术、提示词设计、AIGC工具的应用等，帮助学生在真实或仿真的环境中完成各类任务。课程设置依据：本课程设置依据人工智能技术在各行业的广泛应用需求，结合高职院校学生的职业发展特点，旨在培养既懂技术又具备创新能力的复合型人才。课程内容的设计参考了AIGC技术的最新发展动态，以及行业对AIGC技术应用的实际需求。2.课程目标通过本课程的教学，学生将掌握AIGC技术的基本理论和应用方法，能够熟练使用AIGC工具解决实际问题，并具备创新思维和批判性思维能力。知识目标：1．理解人工智能的定义、特点及其发展历史，掌握大模型技术的基本原理和应用场景；2.掌握AIGC的核心技术框架，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、深度学习（DL）及其在内容生成中的应用逻辑。3.理解大模型的预训练、微调（Fine-Tuning）及强化学习人类反馈（RLHF）等训练机制。4.熟悉AIGC产业链各环节（基础层、技术层、应用层）的典型技术与代表性企业（如DeepSeek、文心大模型）。5.掌握主流AIGC工具的功能边界与适用场景（如DeepSeek用于文本生成、Midjourney用于图像创作、剪映用于视频生成）。6.了解AI伦理的核心原则（公平性、透明性、隐私保护）及法律风险，熟悉《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策法规对AIGC应用的合规要求。能力目标：1.能够设计有效的提示词以引导AIGC工具生成高质量内容（1）文本生成。撰写新闻稿、商业计划书、营销文案，并优化提示词以提高生成质量；（2）图像创作。设计品牌Logo、宣传海报，控制生成风格；（3）数据分析。利用AI辅助工具（如Excel插件、Python库）完成客户行为分析、财务报表处理；（4）能够通过多轮对话优化AI输出。2.能够运用大模型设计方案解决场景化问题（1）教育场景。设计个性化学习路径（如英语口语训练计划），生成模拟试题与答案解析；（2）医疗场景。基于患者数据、健康管理需要等生成健康管理方案；（3）营销场景。策划AI驱动的活动方案（如中秋节促销策略），预测市场反应并生成执行脚本；（4）财务场景。利用AI工具完成固定资产折旧计算、投资决策分析（如净现值法）；（5）计算机编程场景。利用AI生成代码，检验代码，结合Python、Excel等工具解决实际问题。3.具有大模型应用的批判性评估与优化能力（1）能够评估AI生成内容的准确性、逻辑性及合规性（如检测虚假信息、版权风险）；（2）能够通过数据反馈优化模型交互策略（如调整提示词结构、增加上下文信息）。素质目标：1.形成技术敏感性与终身学习的习惯主动关注AIGC技术动态（如GPT-5、Sora视频生成技术的迭代），通过行业报告、技术论坛更新知识库；养成利用AI工具辅助学习的习惯（如使用AI摘要工具快速提炼文献重点）2.形成创新思维，拓宽解决问题思路在跨学科项目中提出创新性AI应用方案（如结合VR与AIGC设计沉浸式教育产品）；通过“设计思维”方法论（共情-定义-构思-原型-测试）解决复杂业务问题。3.形成伦理意识，遵守职业道德，担负职业责任在AI应用中严格遵守隐私保护原则（如匿名化处理用户数据）；在团队协作中主动倡导伦理审查（如审核生成内容是否含有偏见或歧视）。4.形成团队协作与沟通能力在模拟企业项目中担任多角色（如项目经理、数据分析师、创意设计师），高效分工并整合成果；能够向非技术人员清晰解释AI技术原理与应用价值（如向客户演示智能客服系统的优势）。3.课程内容与要求本课程在第1学期或第2学期开设。总课时为32学时，其中理论8学时，实践24学时。其次，根据专业人才培养方案安排设计课程工作任务的知识内容和要求、技能内容和要求。课程内容框架与要求及学时分配如下表所示：序号章节内容知识内容和要求技能内容和要求学时理论8实训241第1章智慧之源：人工智能1.掌握人工智能的定义、特点、核心技术；2.了解其发展阶段、工作原理及工作流程；3.理解人工智能在不同产业链层（基础层、技术层、应用层）的作用思政融入：牢固树立终身学习的理念，以适应人工智能技术的快速迭代；激发创新思维和创造力，不断探索新技术的应用潜能1.能够深刻理解人工智能技术在特定行业领域的应用过程；2.能够运用AI大模型进行简单的数据分析、模式识别、图像生成、文案创作等。22第2章创想引擎：大模型与AIGC1.理解大模型的定义、特征，熟悉AIGC的定义和核心价值；2.了解大模型的分类、发展，掌握大模型的工作原理；3.理解预训练模型、上下文学习、模型微调和RLHF训练等概念；4.熟悉常用AIGC工具的类型和应用思政融入：培养创新思维，对新兴的人工智能技术和工具保持开放态度；养成持续学习的习惯，快速适应并掌握最新人工智能技术的应用1.能够利用AIGC工具进行内容创作，生成文本、图像、视频等内容；2.能够评估AIGC生成内容的准确性、创造性和适用性。23第3章驭机有术：AI对话法则1.了解AI对话系统的基本特征，掌握AI对话与人类对话的差异；2.了解提示词的作用、构成元素及设计意义；3.熟悉提示工程的概念、实践方法和提示词工程师的职责思政融入：培养批判性思维，对AI的输出进行准确判断和评估；在与AI交互中保持文明和尊重的态度；强化隐私保护意识，确保在对话中保护个人和他人的隐私安全1.能够根据具体需求设计清晰、精确的提示词，以引导AI产生预期的输出；2.能够把握与AI对话的有效策略，评估和选择适合的AI对话工具，并根据对话情境调整交互方式；3.能够运用提示工程的技巧优化AI对话系统的性能和用户体验。24第4章智行有道：AI伦理道德1.了解AI伦理道德范畴应遵循的原则；2.掌握AI责任范畴中的法律责任和教育监管责任；3.了解AI应用的伦理风险，掌握AI应用的道德准则和伦理要求。思政融入：积极推广和维护AI伦理标准，促进技术的可持续发展，提升社会的整体福祉；增强底线思维和风险意识，培养具有高度责任感和道德水准的AI技术应用“数字公民”。1.能够识别和评估AI应用中的伦理问题，制定和执行符合伦理标准的操作流程；2.能够运用伦理准则指导AI应用，确保技术使用的合规性。25第5章连环思维者：实时交流1.理解AI大模型的工作原理；2.了解如何将AI技术与特定领域的知识有效结合，创造有价值的智能服务思政引入：注重AI应用伦理，培养终身学习的态度，形成始终以用户需求为核心的设计思维能够引导多种AI大模型工具在心理疏导、情感联结、采购推荐、旅行助手等多场景下实现即时、高效的交流46第6章学海导航员：智慧学伴1.理解AI大模型的工作原理；2.掌握在学习与就业场景下提示词的设计技巧思政引入：诚实守信，尊重原创，重视知识产权；培养批判性思维，养成对大模型生成内容进行独立验证、理性吸纳的习惯能够引导多种AI大模型工具在专业选择、学习提升、考试模拟、职业规划及面试模拟等方面提供个性化服务47第7章文字魔术师：创意工场掌握如何将AI技术与市场营销、文案创作等专业知识结合，生成有价值的创意思政引入：培养创新思维和批判性思维，对大模型生成的内容进行理性评估和批判性采纳，确保符合AI伦理道德规范能够引导多种AI大模型工具在市场推广、内容创作等场景下进行品牌创设、海报设计、视频制作、活动策划、故事编创、文档生成等48第8章私人百科全书：知识解语掌握提示词的设计技巧，了解如何将AI技术与统计、法律、财务等专业领域知识结合，提供专业咨询服务思政引入：培养严谨的学习作风和认真勤勉的工作态度，善于运用新技术强化前沿知识的学习研究及普及应用能够选择适当的AI大模型工具在主题研究、专业咨询等场景下实现专业问答、政策咨询和文献综述49第9章数据猎手：信息处理掌握引导AI进行数据处理的提示技巧，了解如何将AI技术与Excel、Python等数据处理工具结合，实现快速数据分析与可视化操作思政引入：培养数据思维，形成以信息工具为辅助、以数据分析为支撑的经营管理习惯，高效分析，科学决策能够在行业调研、人事管理、客户分析、财务分析、辅助编程等多种场景下应用AI大模型工具，提升数据获取、统计汇总及分析的工作效率84.实施建议4.1教学方法结合本课程的特点与实际教学内容采用分组教学、角色扮演、任务驱动、情境式教学方法。4.1.1启发式教学法

设置情景，提出任务，通过对已掌握内容的复习、回顾，启发引导出新的知识和问题，循序渐进，水到渠成。4.1.2情境教学法

在教学过程中，根据工作过程，将教学内容分为不同的教学情境，使学生熟悉各电算会计岗位职责，掌握建立账套、日常业务处理、期末处理、财务报告等工作流程，从而掌握企业基本工作内容，增强学生的实践操作能力。4.1.3开放式教学定期安排教师到校外一线工作岗位以及其他学校进行考查，提高和丰富教师的业务经验；聘请其他院校教师和会计专家来校开设讲座，进行实践指导。4.1.4案例分析讨论式教学法将在培训中和实践中收集来的各个丰富多彩的案例进行适当的有机整合，提炼出学生容易在实际工作中易犯的经典性错误，进行典型案例教学。4.1.5角色体验教学法在教师指导下，学生模拟扮演某一角色进行技能训练，掌握相应角色的技能与思考方法的一种教学方法。通过校内模拟教学，为学生提供仿真的训练环境，提高学生的职业技能。4.1.6工作过程导向法工作过程导向法即按照企业会计工作的过程设置教学顺序和内容。每一个工作过程设置一个小案例，通过教学让学生掌握会计工作流程，把抽象概念的知识具体化，便于学生学习、掌握实际会计工作技能。灵活运用多种恰当的教学方法，有效地调动学生学习兴趣，促进学生积极思考与实践；适时地开展体验性学习，促进学生职业能力发展，教、学、做相结合，强化学生能力培养；同时，充分运用代化教学手段和教学设备，逐步建设起系列化的多媒体课件库、网上试题库，努力提高教学效率，提升教育质量；再有充分利用网络课程资源，引导学生自主学习，提升业务技能。4.2教学评价本课程考核采用过程性评价和终结性评价相结合的方式。1.过程性评价（50%）过程考核内容包括有平时出勤、品格与工匠精神评价、课堂作业三个方面情况的考核。平时出勤考核学生参与课程的频率及课堂质量，包括出勤、课堂纪律、课上实操情况以及学习通上各项课堂活动的参与情况；品格与工匠精神评价主要考察学生的家国情怀、社会责任感和诚信意识以及严谨、敬业、精益求精、坚持到底等职业素养；课堂作业评估学生对课程内容的理解程度、应用能力和创新能力，作业形式可多样化，包括但不限于调研报告、AI生成成果、数据分析报告、操作视频等。2.终结性评价（50%）考试类型为流程化操作试题，覆盖了课程全部工作任务的主要技能点，着重考察学生知识的具体应用能力。4.3教学资源的开发和应用根据课程建设内涵，设计课程教学资源建设标准，包括：教材编写：尽可能根据本课程标准编写或选择教材。如果选择教材，鉴于本课程教材种类繁多，而且不乏规划教材和优秀教材，可根据学院教学实际，建议本课程使用已有的规划教材或优秀教材。可使用由北京邮电出版社出版的《AIGC应用基础》（含案例库、指令设计模板）；数字资源：在线教学平台：北京正保科技“生成式AI财务应用教学平台”（提供视频教程、实训数据集、AI工具试用账号）；教学资源：完善与教材配套的电子教学资料和多媒体课件、视频、教案、案例库、试题库等教学资料，并熟练应用于课堂教学之中。已建成用于本课程教学的实训环境，配备与课程高度匹配的AIGC（如DeepSeek、通义千问、文心一言、Midjourney等）软件，使之具备现场教学、实验实训的功能，实现教学与实训合一，满足教、学、做一体化的要求。网络资源：建设课程教学资源网站，将