疫情当前，人工智能学院教师坚持贯彻新工科发展理念，以课程建设引领专业建设，以新一代信息技术为手段，以一流课程建设为抓手，授课两周来各系部积极开展丰富多彩的教研活动，进行网上教学研讨、相互学习在线教学有效方法、交流心得经验，促进线上教学能力和授课水平不断提升，确保课程质量同质等效。
公共基础系本学期承担4门公共基础课共39个课程。为应对疫情导致的延期开学，系主任宁爱军老师带领两名毕业生紧急开发了“勤学课堂”过程性考核系统，任课教师可以利用该系统开展日常考勤、课堂表现、课堂笔记、平时作业、平时考核等七种过程性考核，学生可以提交作业、参加平时考核，学生可以及时查看成绩，从而督促学生加强平时学习过程，提高学习质量。同时要求每次课程，教师通过直播等形式明确教学内容、实验、习题要求等，下发相应学习材料，学生及时提交作业，教师及时批改并反馈作业成绩。每次课程教学形成教、学、练、检查、反馈的闭环，增加课程的吸引力，提高学生的学习兴趣。
计算机科学与技术系本学期承担了数据库原理及实验、操作系统、编译原理、数字图像处理、Web开发技术及实验、计算机专业英语、高级数据库应用(Oracle)及实验、嵌入式操作系统及实验、移动应用开发技术及实验、Python程序设计、物联网数据处理等33门课程，其中包含5门课程设计和10门独立实验课，共涉及12位老师和本学院2017、2018级所有专业的学生。计算机科学与技术系全体老师秉承“停课不停学”的原则，为顺利将线上的每一节课上好，他们提前准备齐全授课计划、PPT课件等相关教学资料，认真比较各类授课平台的利弊，采用直播 录播的形式进行授课，及时总结授课效果以及学生对知识的掌握程度，不断改进教学方式。课余也会通过微信群解答学生提出的问题，每节新课前，老师们会带着同学们回顾上节课重点内容，做到温故知新。
软件工程系将雨课堂作为首选授课平台，课前先后多次进行测试，同时，通过在中国大学MOOC网设置SPOC、智慧树平台发布学习任务及讨论问题全面帮助学生更好地理解知识。考虑到学生们在家手中没有新教材，软件工程系教师又进一步丰富了PPT、录制了小视频，尽量丰富同学们的学习效果。对于毕业生，软件工程系的老师们建议同学们以眼前的毕业事宜为重，暂停毕业实习的任务，并为工作实习而焦虑的同学进行交流疏导。
物联网工程系的老师们集中学习了雨课堂的安装及使用方法、主动了解各类教学直播直播平台，适应多种上课方式，以防网络问题所造成直播不顺畅等问题。由于使用WPS录课在非会员条件下有诸多不便，系支部副书记史艳翠老师自费办理会员，并将账号和密码共享给有需要录课的老师使用。在国外进修的陈亚瑞老师也时刻关注教研室的教学情况，组织老师们定期进行研讨，交流老师们遇到的困难，集思广益，带给同学们最好的线上学习模式。
智能科学与技术系本学期开设了人工智能导论、专业英语、Python课程设计、计算机组成原理、计算机网络、移动端程序设计、C#程序设计、C语言程序设计和实验、汇编语言、嵌入式系统和实验、高等数学等11门课程，其中计算机组成原理为学院内规模最大必修课课，授课班级达21个。智能科学与技术系将老师们分成人工智能核心课程组、计算机组成原理课程组、程序设计类课程组、嵌入式系统课程组等四个组，积极开展教学研讨，开学两周来，全系先后组织钉钉视频会议3次，课程组开展线上教学研讨20余次。通过线上研讨，老师们积极介绍线上教学的体会，探讨存在的问题，不断优化线上教学的举措。老师们采用慕课和直播互动平台的形式让课堂同样精彩。吴超老师的《移动端程序设计》课积极使用教育部推荐的Educoder官网和微信小程序、QQ远程桌面等，并亲自动手远程操作学生的界面，真正做到线上线下教学的“实质等效”、“提质增效”。老师们解决了软件类课程实践环节问题的同时，也使得软件类实验开出率达到100%。学生反馈理论与实践相结合的学习模式极大地提高了学生的实际动手能力和创新能力，效果优于线下实验课，值得研讨和推广，形成长效机制。王辉老师的Python课程设计面向2019级智能科学与技术专业新生，突出疫情数据可视化和文字相似度检测，凸显智能科学新专业新生的创新能力培养。
数据科学与大数据技术系本学期担任23门课程（含6门单设实验课）教学任务。开课前后，老师们在线上积极开展教研活动，以达到相互学习、相互帮助，提高线上教学能力和水平的目的。老师们利用智慧树、中国大学慕课、钉钉、QQ录屏、雨课堂签到、雨课堂作业等形式进行授课，采用课前发布平台资源供同学们预习和复习，课间梳理讲解重难点内容，讲练结合，充分利用线上已有的慕课资源，组织同学课前提前观看，并提前在微信群、腾讯会议中提出自己的疑问，教师提前收集学生的疑问。直播过程中，根据提前收集的疑问可以更有的放矢的对相关知识点的重点讲解。如何让学生真正参与进来提高学习效果，老师们最关注的，经过两周多的线上教学经验，老师们逐渐掌握了一些合适的方法，比如要上传充足的学习资料，包括电子版教材、课件、案例分析、教学视频、电子书籍等等。同时，还要帮助学生掌握知识点，强化其对知识的理解能力，切实提高参与度。介绍疫情数据每日变化正是大数据应用的一个生动案例，老师们通过对疫情数据的使用过程解析，让学生们知晓大数据处理的基本流程和技术方法。系主任李孝忠教授在备课和学生互动过程中融会贯通课程思政相关内容，通过播放新冠肺炎疫情各类视频等向同学们阐释国家制度的优越性，通过对白衣天使和各个阶层全民抗疫事迹的讲解与同学们一起分享国家在重大事件面前的团结一心、不怕困难、逆行而上的战斗精神，并一再嘱咐同学们做好个人防护，在家帮父母做力所能及的事情、在家努力学习科学知识。
人工智能学院拥有一支年轻的高学历的教师队伍，在新冠肺炎疫情期间，全体教师正以饱满的工作热情和高尚的道德情操，全身心地投入到一线的教育教学工作中。老师们认为新的授课模式，难免会遇到一些新问题新挑战，今后将不断调整并优化教学管理方式，以学生自主学习为核心，以新一代信息技术为手段，以优质课程建设为抓手，将更多的时间和精力投入线上教学中，将线上教学与学院学科特色相结合以达到更好的教学效果，推动人工智能各专业学科的全面改革，为打赢疫情防控的总体人民战争贡献属于自己的力量，为社会培养更多人工智能领域的杰出人才，为国家富强、民族复兴作出科大人应有的贡献。
本期编辑:科小星(苏薇)
本期审核:郑伊晴
文章来源于天津科技大学官网
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