为深化AI赋能教育改革，提升《机器学习》课程教学质量，推动数字化教材与课堂教学深度融合，12月2日，人工智能产业学院组织召开《机器学习》AI数字化教材教学研讨活动。教学副院长曲兴田主持会议，人工智能专业主任陈广秋、智能科学与技术专业副主任王朔及各专业骨干教师参会，共同为课程教学提质增效建言献策。
本次研讨会以“AI数字化教材赋能《机器学习》教学创新”为核心议题，聚焦数字化教材的内容优化、技术应用及教学适配三大关键方向展开深入研讨。曲兴田副院长在开场致辞中强调，《机器学习》作为人工智能专业的核心课程，其教学质量直接关系人才培养根基，而AI数字化教材是破解传统教学痛点、提升教学效能的重要载体，需立足学科特色与学生认知规律，做好教材与教学的协同创新。
研讨环节，陈广秋主任结合专业建设经验，提出“三维融合”教材建设思路。他指出，数字化教材需实现“理论知识体系+AI技术工具+行业应用案例”的深度融合，既要保留经典算法的核心讲解，更要嵌入AI交互演示模块，让学生通过动态模拟直观理解复杂模型。王朔主任则从学情适配角度补充，建议教材按“基础-进阶-创新”分层设计内容，配套差异化习题与实操任务，满足不同层次学生的学习需求。
各骨干教师结合教学实践各抒己见，分享了前期数字化教学试点经验，提出“课前预习用微课、课中探究用交互、课后拓展用项目”的三段式教学模式，建议强化教材的数据更新机制，对接行业前沿案例，确保教学内容的时效性。现场研讨氛围浓厚，形成多项兼具理论价值与实操性的教学改进方案。
曲兴田副院长在总结时强调，本次研讨会明确了《机器学习》AI数字化教材的优化方向与教学应用路径，为后续课程改革提供了重要支撑。学院将梳理研讨成果，推动教材内容迭代与教学模式创新，同时建立常态化教学研讨机制，持续提升核心课程教学质量。
此次研讨活动是人工智能学院推进AI赋能教学改革的重要举措，不仅凝聚了教学共识，更明确了实践路径，为培养高素质人工智能人才筑牢教学根基。后续，学院将持续深化教学研讨成果落地，打造更多优质课程与数字化教学资源。