为夯实教师教学基础，优化课程教学质量，确保新学期教学工作平稳有序开展，今日上午，人工智能学院组织教师开展了一场针对性极强的磨课活动。多位教师围绕不同课程核心内容进行现场授课展示，学院数据科学与大数据系主任及课程负责人金教授分别进行点评与指导，为新学期教学工作筑牢根基。

本次磨课活动覆盖多门专业核心课程与实验课程，8 位教师结合课程特点与教学目标，呈现了各具特色的教学片段。黄明华老师以《网络应用编程》为主题，聚焦 NIO（非阻塞 I/O）内容展开讲解。NIO 作为网络编程中的关键技术，对提升程序并发处理能力具有重要意义，黄老师在授课中条理清晰地拆解技术原理，结合实际应用场景解析核心概念，帮助听课教师进一步明确该知识点的教学重点与突破方向。

唐豪老师则围绕 C 语言中的数组知识点进行教学展示。数组是 C 语言程序设计的基础数据结构，也是学生后续学习复杂算法的重要前提，唐老师从数组的定义、初始化、访问方式等基础内容入手，通过代码示例与易错点分析，细致讲解了数组教学的关键环节，为低年级学生夯实编程基础提供了清晰的教学思路。

在高阶专业课程方面，唐海祎老师针对《深度学习》中的卷积神经网络展开授课。卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的核心模型，唐老师通过直观的结构示意图与案例演示，将复杂的网络原理转化为易于理解的教学内容，重点解析了卷积、池化等核心操作的作用与实现逻辑，为后续课程的深度学习教学提供了优质示范。

实验教学是工科专业培养学生实践能力的关键环节，本次磨课中多位教师聚焦实验课程设计与讲授。余春林老师主讲 HTML 实验，围绕网页结构搭建、标签应用等实操内容，展示了实验教学的步骤设计与指导方法；郭丹丹老师则以《分布式数据库》中的 MongoDB 实验为核心，详细讲解了 MongoDB 数据库的安装配置、数据操作等实验要点，强调了分布式数据库与传统数据库在实验操作中的差异与注意事项；薛景熙老师专注于 VMware 虚拟机创建实验教学，从虚拟机安装、系统配置到环境调试，完整呈现了实验教学的全流程，为学生后续开展各类软件实验奠定环境基础；周先成老师针对 Spark 内存计算实验进行授课，结合大数据处理场景，讲解了 Spark 环境搭建、内存计算模型应用等实验内容，突出了大数据实验教学中理论与实践的结合要点。

新学期开学磨课活动圆满落幕，此次活动不仅全面检验了大数据系教师的教学能力，更精准指明了后续教学改进方向。依托专家专业指导与教师的持续打磨，未来大数据系必将涌现更多优质课堂，以更扎实的教学质量为新学期学生成长强效赋能！

此外，杨芯琳老师围绕《数据结构》中的 “栈” 展开教学，从栈的定义、特性到入栈、出栈等基本操作，再到栈在表达式求值、括号匹配等实际问题中的应用，层层递进地呈现了知识点的教学逻辑，为数据结构课程的基础教学提供了参考。

磨课展示结束后，数据科学与大数据系主任对每位教师的授课情况进行了逐一点评。系主任充分肯定了各位教师在课程准备、内容讲解等方面的亮点，同时针对教学节奏把控、案例选择适配性等细节提出了优化建议。考虑到下周将迎来新学期第一周，系主任特别强调，全体教师需提前进入实验室，全面检查并熟悉实验设备与软件环境，确保实验教学顺利开展；同时要求教师在上课前提前到达教室，做好课前准备工作，以良好的状态迎接学生，保障课堂教学有序启动。

课程负责人金教授则从教学规范与教学技巧两个维度进行了专项指导。在课程大纲编写方面，金教授明确了大纲内容的完整性、逻辑的严谨性、目标的清晰性等规范要求，强调大纲需充分体现课程的知识体系与能力培养目标，为教学实施提供明确指引；在讲课技巧上，金教授结合各位教师的授课表现，分享了如何通过互动设计调动学生注意力、如何用通俗语言解释复杂概念、如何合理分配知识点讲解时间等实用技巧，帮助教师进一步提升课堂教学效果。

此次磨课活动不仅为教师提供了交流学习、展示提升的平台，更通过针对性的点评与指导，明确了新学期教学工作的重点与要求。人工智能学院全体教师将以此次磨课为契机，结合反馈建议优化教学方案，不断提升教学水平，为新学期培养高素质数据科学与大数据专业人才奠定坚实的教学基础。

 

稿件来源:人工智能学院

初审:黄顺贤

复审:方书靓

终审:李顺

图文排版 | 黄顺贤  

        供稿 | 陈智勇

        审稿 | 方书靓

        审核 | 李   顺