人工智能通识基础与应用+教学计划
中国经济管理大学 美华管理传播网工商管理实战班：接轨数字时代全新职场课程：企业员工晋级管理者实操课AI与企业数智化工商管理研修班（学习资料包）美华管理传播网人工智能通识基础与应用+教学计划
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教师学期授课计划教师所属院（部）：**学院 授课专业：各专业 课程：人工智能通识基础 班级：各班级 2026年 月 日
序号项目名称与内容教学方法学时数项目教学目标重点与难点备 注
理论实践
第1章 AI与大模型基础1.1 AI概述1.2 AI的核心能力1.3 生成式AI模型1.4 提示词工程 教学一体33【知识目标】• 掌握AI的定义、核心特征，明确AI与机器学习、深度学习的包含关系及各自的核心内涵。• 了解AI的发展历程（五个关键阶段），掌握新一代AI三要素的内涵、作用及相互关系。• 掌握AI四大核心能力（感知、认知、决策、创造）的具体内容、分类及典型应用场景。• 掌握提示词工程的核心知识，包括提示词的构成要素、构建方法、交互式提问技巧、常用框架及使用误区。【技能目标】• 能运用提示词的构成要素和构建方法，设计规范、有效的提示词，规避常见使用误区。• 能运用交互式提问技巧，通过多轮对话优化提示词，引导AI生成符合需求的内容。【素养目标】• 树立对AI技术的正确认知，明确AI的工具属性，理性看待AI的优势与局限，培养科技理性思维。• 培养主动探索AI技术的兴趣，提升对AI相关知识的自主学习能力和知识应用能力。• 关注AI技术的伦理与安全问题，树立正确的科技伦理观，规范使用AI工具。• 培养逻辑思维和精准表达能力，能清晰、准确地传递需求，提升与AI高效协作的素养。重点：AI 定义与四大特征；新一代 AI 三要素；AI 四大核心能力；生成式 AI 模型；提示词构成与使用方法。 难点：AI、机器学习、深度学习的层级关系；AI 四大核心能力的区别与应用；提示词工程的结构化设计。教材：中国人民大学出版社《人工智能通识基础与应用》吴武清 毛佳昕 郑 宇 编著
第2章AI与信息处理 2.1对话式交互2.2 AI 搜索2.3智能阅读2.4 AI翻译教学一体42【知识目标】
• 了解AI技术在信息爆炸时代对信息处理的变革价值与整体应用方向 • 理解对话式交互、AI搜索、智能阅读、AI翻译四类AI信息处理技术的核心原理与支撑技术。• 掌握对话式交互中连续追问、文档问答与总结、多文件分析、多模态交互的核心应用逻辑与注意事项。• 掌握AI搜索的精准引用与追问、结构化结果生成、学术文献检索、移动端扫描搜索的功能特点与操作要点。• 掌握智能阅读领域中文本智能摘要、文本对话式解读、图像与图表解析、音视频纪要、多模态转换与个性化推荐的功能类型与适用场景。• 熟悉AI翻译中文档翻译、自定义术语库、沉浸式网页翻译、视频字幕翻译的应用场景与技术实现逻辑。【技能目标】 • 能够使用DeepSeek完成对话式连续追问、文段分析润色与文档翻译任务。 • 熟练使用通义AI完成文档上传解析、问答总结、多文件分析及音视频纪要生成操作。 • 掌握豆包的多模态交互、移动端扫描搜索、网页划词翻译功能的使用方法。 • 能够利用秘塔AI搜索完成学术文献检索与结构化结果整理，使用文心一言完成图像与图表解析。 • 具备结合实际信息处理需求，选择对应AI工具并规范完成全流程任务的综合应用能力。 【素养目标】 • 培养智能时代的信息处理思维，提升利用AI技术优化信息筛选、整合与价值挖掘的核心能力。 • 发展严谨规范的实操能力，建立批判性验证AI输出结果、避免盲目依赖的科学态度。 • 树立跨语言信息交流的开放意识，尊重专业术语规范与知识产权保护要求。 • 养成自主探究AI工具应用的学习习惯，提升适配智能社会的终身学习与信息素养。 • 增强信息安全与隐私保护意识，规范处理敏感信息，防范AI应用中的数据泄露风险。重点：1.对话式交互（连续追问、多模态交互）的实操流程。2.AI 搜索结构化输出与智能阅读文本摘要的核心技巧。 难点：1.多模态信息的协同处理与指令精准设计。2.专业场景下 AI 翻译的术语一致性把控。
第3章 AI与写作3.1 短文案写作3.2 长文档写作教学一体44【知识目标】 • 了解生成式AI的发展现状及AI写作的多场景应用潜力。 • 理解新媒体文案、电子邮件文案、社团招新文案的概念、核心特征与分类方式。 • 理解课程结业报告、实习实践报告、商业报告书的概念、典型特征与类型划分。 • 掌握AI辅助短文案写作的全流程步骤，包括主题确定、大纲设计、内容生成与优化。 • 掌握AI辅助长文档写作的各阶段应用方法，涵盖框架搭建、资料整合、内容创作与格式规范。 • 熟悉AI辅助各类写作的通用注意事项，包括提示词工程、内容审核、多版本对比等。 【技能目标】 • 能够使用主流AI写作工具（豆包、DeepSeek、通义、Kimi等）完成基础写作辅助操作，如主题推荐、大纲生成、资料检索。 • 熟练使用AI工具独立完成新媒体推文、正式商务电子邮件、社团招新文案的初稿生成与初步优化。 • 掌握AI辅助课程结业报告、实习实践报告、商业报告书的框架搭建、内容填充、润色优化的完整流程。 • 具备人机协同的综合写作能力，能够对AI生成内容进行审核、修正与个性化调整，确保内容符合场景需求与专业标准。 • 能够根据不同传播场景、受众特征与写作目标，选择适配的AI工具与写作策略完成定制化创作。 【素养目标】 • 培养数字化写作的系统思维，掌握人机协同的创作方法，适应数字化办公的内容创作需求。 • 提升信息筛选、整合与批判性审核的能力，树立内容真实性、原创性与合规性的写作意识。 • 发展严谨规范的职业态度，养成明确需求、合理借助AI工具提升效率的专业习惯。 • 培养自主适配新兴技术的学习能力，形成终身学习、紧跟行业发展趋势的职业素养。 • 增强场景化沟通表达能力，能够根据不同受众调整写作风格与内容重点，提升传播效果。重点：短文案（新媒体、电子邮件、社团招新）AI 应用步骤；长文档（课程结业报告、实习实践报告、商业报告书）AI 应用流程；各类写作注意事项。 难点：精准提示词设计；AI 生成内容的人工审核与优化；人机协同边界的把握。
第4章 AI与通用技能4.1 AI与文字处理4.2 AI与演示文稿4.3 AI与表格分析教学一体44【知识目标】• 了解AI在现代办公环境中的应用价值，理解其在提升办公效率与质量方面的基本作用。• 理解AI在文字处理中的主要功能，掌握文档总结、文档问答、文本续写与文本润色的基本原理与适用场景。• 掌握AI生成演示文稿的主要方式，理解根据主题、文档、大纲生成演示文稿以及模板美化的核心逻辑与操作思路。•理解AI在表格分析中的主要应用方向，掌握对话式数据处理、自然语言分析、图表生成与数据洞察预测的基本概念。•了解数据洞察与预测中常见的方法类型及其适用场景，理解不同分析方法对数据类型和业务问题的适配关系。【技能目标】• 能够使用AI工具完成文档上传、内容总结与问答提取等基础文字处理任务。• 能够运用AI工具完成文本续写与语言润色，对生成结果进行初步判断与优化。• 掌握使用AI工具根据主题、参考文档或大纲生成演示文稿的基本操作流程，并能结合需求进行模板选择与美化调整。• 能够通过自然语言指令完成表格数据的筛选、整理、分析与图表生成。• 能够借助AI工具对表格数据进行初步洞察与趋势预测，并对输出结果进行基本核查。【素养目标】•培养利用AI优化日常办公任务的意识，提升数字化办公环境下的工具应用能力。•树立人机协同的工作观念，认识AI在办公中的辅助属性，避免将其结果直接等同于最终成果。•提升信息整合、内容判断与结果验证能力，形成对AI输出进行审读、核查与修正的良好习惯。•增强数据意识与分析意识，能够从办公数据中提炼信息、发现问题并辅助决策。•强化批判性思维与规范使用意识，在提升效率的同时兼顾内容质量、准确性与可靠性。重点：文档总结、问答、续写与润色的核心应用方法；根据主题、文档和大纲生成演示文稿的操作流程；对话式数据处理、自然语言分析与图表生成的基本方法；AI在办公场景中的综合应用思路。 难点：不同办公任务中提示词要求的准确表达与合理设计；AI生成演示文稿时内容结构、版式风格与实际需求的匹配；表格数据分析中自然语言需求向分析任务的准确转化；数据洞察与预测结果的理解、验证与合理使用。
第5章 AI与多媒体创作5.1 AI图像生成5.2 AI视频生成5.3 AI音频生成教学一体44【知识目标】• 了解AI在多媒体创作领域中的应用价值，理解其在图像、视频、音频创作中的作用与发展趋势。• 理解AI图像生成的基本原理，掌握艺术风格生成、开源模型应用及精细化控制的核心方法与实现逻辑。• 掌握AI视频生成的主要类型，包括文生视频、图生视频与数字人视频的概念、特点及适用场景。• 理解AI音频生成的核心机制，掌握歌词创作、文生音乐、文本转语音及音色设计的基本原理。• 了解多媒体生成过程中提示词设计、参数控制及内容生成逻辑之间的关系。 【技能目标】• 能够使用AI工具完成图像生成任务，包括艺术风格图像生成、参考图像生成及图像编辑优化。• 掌握基于提示词进行图像精细化控制的方法，实现局部修改、图像扩展、抠图与修复等操作。• 能够使用AI工具完成文生视频、图生视频及数字人视频的基础制作流程。• 掌握通过文本描述生成音乐、歌词及语音内容的基本操作方法。• 能够根据实际需求调整语音参数与音色，实现音频内容的优化与定制• 具备根据不同创作场景选择合适AI工具并完成多媒体内容生成的综合能力。 【素养目标】• 培养多媒体创作中的数字化表达能力，提升视觉、听觉内容的综合创作素养。• 树立人机协同创作意识，合理利用AI提升创作效率与内容质量。• 提升审美判断能力与内容筛选能力，对AI生成结果进行有效评估与优化。• 增强版权意识与合规意识，规范使用AI生成内容，避免侵权风险。• 培养跨媒介表达能力，能够根据不同传播场景进行内容形式的合理选择与转换。重点：AI图像生成与精细化控制的核心方法；文生视频、图生视频与数字人视频的应用流程；文本生成音频与语音合成的基本操作；多媒体内容生成的提示词设计与参数控制方法。 难点：多媒体生成中提示词的精细化设计与表达控制；图像与视频生成过程中的内容一致性与可控性；音频生成中参数调整与效果匹配的理解与应用；AI生成内容的质量评估与版权合规判断。
第6章 AI智能体与AI编程6.1 AI 智能体6.2 AI 编程 教学一体22 【知识目标】• 了解AI智能体的发展背景、定义及与传统AI工具、大语言模型的核心差异。• 理解AI智能体的核心构成模块（大语言模型、规划能力、记忆机制、工具调用）及协同运行逻辑。• 掌握创建专属AI智能体的全流程：人设与回复逻辑设计、大语言模型选型配置、插件配置、知识库构建、调试与发布。• 理解AI辅助编程的核心概念、Vibe编程的模式升级优势及Web开发基础知识（HTML/CSS/JS、集成开发环境、项目部署）。• 掌握主流AI编程工具的分类标准、适用场景及各类工具的核心特点。• 了解RAG技术的原理及知识库在减少AI幻觉、提升回答准确性中的核心价值。 【技能目标】• 能够完成扣子空间平台的注册登录、AI智能体的创建与基础信息配置。• 熟练使用万能四要素框架与Markdown语法设计AI智能体的人设与回复逻辑，掌握扣子空间自动优化提示词的操作方法。• 掌握为智能体匹配适配的大语言模型、配置任务必需插件的方法，能完成知识库的创建、文档预处理与挂载操作。• 能够通过多轮对话完成AI智能体的功能调试（人设一致性、技能调用准确性、边界可靠性测试）与体验优化，掌握智能体的发布与迭代流程。• 熟练使用AI原生编程工具（如Trae）完成Web项目的需求描述、功能迭代与完整代码生成。• 掌握Web项目的本地构建与通过GitHub Pages、Vercel等平台完成部署的基本流程。【素养目标】• 培养AI应用思维与结构化问题解决能力，掌握从目标到落地的工程化开发方法。• 发展严谨规范的项目开发素养，建立关注信息可靠性、主动规避AI幻觉的科学态度。• 树立技术赋能学习与工作的价值意识，提升自主探究与工具创新应用的能力。• 养成持续迭代优化的职业习惯，增强团队协作与需求沟通的职业素养。• 增强AI技术应用的伦理责任意识，理解AI工具使用的边界与合规性要求。重点：1.AI 智能体人设设计、插件配置与知识库搭建全流程。2.Vibe 编程模式下需求描述与 Web 项目功能迭代技巧。难点：1.智能体四大模块（模型、规划、记忆、工具）的协同适配。2.AI 生成代码的优化与项目部署的环境配置。
第7章 AI与职业发展7.1 AI与考研7.2 AI与考公7.3 AI与求职 教学一体33【知识目标】• 掌握AI在考研、考公、求职三大职业发展场景中的核心应用逻辑与实操框架• 理解AI辅助职业决策的底层原理，包括信息整合、数据分析、智能匹配的内在关联• 掌握各场景下AI工具的具体使用方法，如考研择校评估、考公岗位筛选、求职简历优化与面试模拟• 了解AI在职业发展领域的应用现状与典型案例 【技能目标】• 能够使用AI工具完成考研方向初步评估、考公招考政策对比分析等基础职业规划操作• 熟练使用AI完成考研目标院校梯度筛选、考公岗位匹配分析、求职简历优化与模拟面试复盘等核心实操任务• 具备结合个人职业背景与需求，使用AI生成个性化职业发展规划方案的综合应用能力• 能够尝试使用新型AI工具拓展职业发展路径，完成前沿职业场景的初步探索 【素养目标】• 培养数据驱动的职业决策思维，提升利用AI工具科学规划职业发展的核心能力• 发展理论结合实践的职业规划能力，建立严谨规范、理性客观的职业选择态度• 树立合法合规使用AI工具的信息安全与伦理意识，增强职业发展中的信息素养• 养成自主探究职业发展路径、持续学习AI应用工具的习惯，为长期职业发展奠定基础• 培养理性判断与独立决策的职业素养，提升职业规划的科学性与个人适配性 重点：1. AI 在考研、考公、求职三大场景的核心应用环节与基础操作方法；2. 三大场景中核心的 AI提示词设计思路与实操技巧；3. 考研院校筛选、考公岗位分析、求职简历优化的 AI实操要点。 难点：1. 结合自身职业规划需求，灵活运用 AI 工具完成对应的备考 / 求职实操任务；2. 设计贴合个人需求的AI 提示词，让 AI 输出有效且适配的职业发展相关信息；3. 把握 AI 的辅助性定位，避免过度依赖，理性甄别 AI 输出的信息。
第8章 AI的伦理与未来8.1伦理与治理8.2前沿趋势8.3人机协同 教学一体33【知识目标】• 掌握AI伦理的核心议题（隐私与安全、偏见与公平、算法黑箱、风险可控）的本质特征与表现形式• 理解AI伦理问题的成因（如数据偏见、算法设计缺陷、商业机密保护等）及应对路径的核心逻辑• 掌握AI for Science、具身智能、通用人工智能的核心原理、关键技术与应用场景• 理解人机协同的未来工作模式及所需的核心素养要求• 了解我国AI领域相关政策法规（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》）及发展背景 【技能目标】• 能够识别AI应用中的典型伦理问题并分析其产生原因• 熟练运用AI伦理问题的应对路径，对具体案例提出合规的解决方案• 能够清晰阐述AI前沿技术（AI for Science、具身智能、通用人工智能）的核心技术与应用场景• 具备结合人机协同的要求，分析职业能力需求并制定学习调整方向的能力 【素养目标】• 培养辩证看待AI技术发展的思维能力，提升理性分析AI伦理问题的核心能力• 树立科技伦理与社会责任意识，建立尊重隐私、公平公正、安全可控的价值观念• 发展人机协同所需的元认知、创造性思维、伦理判断、情感智能等AI难以替代的核心素养• 养成终身学习的习惯，适应AI技术快速迭代的职业发展需求，增强未来职业竞争力 重点:1.AI 伦理与治理：隐私安全、算法偏见、算法黑箱、技术风险四大核心问题及基本应对措施；2.AI 前沿趋势：AI forScience、具身智能、通用人工智能的核心概念、应用场景；3. 人机协同：AI 时代未来工作模式的核心变化、必备核心素养、终身学习的核心要求。 难点:1.结合实际场景理解算法黑箱、AI 偏见等伦理问题的本质，形成初步的风险判断思维；2. 区分具身智能、通用人工智能的核心差异，客观认知 AI 前沿技术的发展边界；3. 把人机协同的素养要求与自身发展结合，建立简单的能力提升认知。
课程标准（名称、版本）：院课程标准 教材（名称、版本）：《人工智能通识基础》说明：1.本授课计划一式四份，经教研室主任审查、院长批准后，交教务处、院（部）、教研室各一份；一份自存。学期授课计划于开学后两周内交。2.教学参考书、课外作业可在备注栏中填写。3.表中的“序号”为校历表中的自然周数，如1、2、3……请教师自行填写。
教师（签名）： 教研室主任（签名）： 院长（签名）：
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