面向外语院校的《人工智能概论》课程内容重构

摘要

外语院校近年陆续将《人工智能概论》纳入通识选修，但课程设计多套用理工科框架，与外语专业学生的
知识结构及职业需求存在错位。算法原理课时占比过高，行业应用场景却鲜有涉及；编程训练作为核心考核，忽视
了学生普遍缺乏代码基础的现实；知识覆盖面虽广，却难以与翻译、本地化等核心能力对接。本文以语言服务场景
为切入点，重新定位AI通识课程的功能。教学内容不再追求技术体系全面覆盖，而是围绕学生可参与的语言任务展
开：建立语言数据认知，理解自然语言处理基本逻辑，通过工具实操建立人机协同意识，并讨论算法偏见、数据隐
私等伦理议题。教学方法引入项目式场景化教学与跨专业协同，以降低学习门槛。文章阐述了培养目标、内容模块、
教学策略及评价方案，并针对师资短缺与资源不足提出了具体建议。