关于印发《温州市中小学推进人工智能教育实施方案》的通知
各县（市、区）教育局（社会事业局）、瓯江口产业集聚区社会事务综合服务局、浙南产业集聚区文教体局，市局直属各学校（单位）：
现将《温州市中小学推进人工智能教育实施方案》印发给你们，请认真贯彻落实。
温州市教育局
2022年2月28日
温州市中小学推进人工智能教育实施方案
为全面贯彻落实《中国教育现代化2035》《新一代人工智能发展规划》《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》《关于新时代推进普通高中育人方式改革的指导意见》等精神和《温州市创建国家“智慧教育示范区”实施方案》有关部署，推进温州市中小学新一代人工智能教育体系建设和创新人才培养，结合温州“未来教育”和创客教育发展实际，特制定本行动计划。
一、总体要求
（一）指导思想
全面贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，落实新时代推进教育现代化、建设教育强国战略部署，以推进人工智能教育课程普及为核心，以培养创新人才为根本，加快构建温州人工智能领域人才培养体系和科技创新体系，推进人工智能与教育相互赋能、深度融合，促进教育高质量发展，推动育人模式变革，大力推进未来创新人才培养，打造温州教育高地、打响“学在温州”品牌。强化基础教育阶段数字人才支撑，助推温州“千年商港、幸福温州”城市高质量发展。
（二）基本原则
坚持育人为本。全面落实立德树人根本任务，推进人工智能发展的工具性与价值性融合，以人工智能引领构建以生为本的创新教育生态，满足面向未来的人才培养需求。
坚持协同开放。深化体制机制创新，推动基础教育与高校、科研院所、人工智能企业的协同合作，创新产学研合作的模式和机制，扩展人工智能与教育融合的广度与深度。
坚持系统推进。以温州创客教育“五个一”工程实施完成及全国“青少年创客教育生态区域”成效为基础，加强新时期创客教育迭代升级顶层设计，系统推进人工智能教育生态建设。
坚持引领发展。充分发挥温州创客教育人才和资源汇聚的优势，按照统筹规划、试点先行、特色发展总体思路，加快人工智能在教育领域的创新应用，加强人工智能教育研究，引领人工智能与教育融合发展的理论创新、技术突破与应用示范。
二、主要目标
准确把握人工智能时代的教育发展方向，持续推动温州创客教育迭代升级发展，打造区域普及人工智能教育的“温州模式”。启动实施温州市中小学校人工智能教育“五个一”工程，即打造“一校一AI课程、一校一AI团队、一校一创新项目、一校一智能空间、一校一品牌活动”的人工智能教育生态体系，推动人工智能与基础教育深度融合。
到2023年，培育700所人工智能教育实验学校、60所人工智能教育示范校，构建形成区域特色鲜明的“基础普及类、社团拓展类、综合提升类”校园人工智能教育三阶课程体系，学校人工智能教育师资队伍完备；到2025年，培育1000所人工智能实验学校，100所人工智能教育示范校。全市中小学实现人工智能课程全普及、人工智能实验室全覆盖，融合应用研究不断加强，创新人才培养能力和水平显著提升。温州人工智能教育区域普及的“温州模式”在全省形成示范引领辐射效应，在全国具有影响力、知名度。
三、主要任务
（一）打造全市人工智能教育云平台
1.统一构建人工智能教育教学平台。依托一线AI企业在人工智能的核心技术能力和业界领先的人工智能平台与课程，集人工智能教育备授课、教学资源中心、编程创作中心、AI训练中心、智能师训等功能于一体，全市普及推广人工智能教育。
2.特色开发区域人工智能教育管理平台。汇聚人工智能教学平台上的数据，可视化呈现全市AI教学及资源数据，实现全市人工智能教学资源和开展情况进行统筹，常态化监管。线上展示学生优秀作品，实现优质资源、优秀师资、教育数据的有效共享，人工智能教育相关活动线上线下相结合，打造全方位的人工智能教育生态社区。
（二）推进人工智能教育课程的实施
3.构建人工智能课程体系。区域层面组织相关专家，制定人工智能教育课程纲要，明确课程定位，根据不同学段特征，确定不同层次课程目标，建立科学的知识结构体系。构建温州区域基础普及类课程、社团拓展类、综合提升类三阶课程体系。按照“感知AI-理解AI-应用AI-创造AI”设计循序渐进，学前教育和小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，小学高段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，高中阶段侧重项目创作和前沿应用。
4.推进人工智能课程普及。将人工智能教育课程纳入各县（市、区）教育发展规划与学校教学计划，列入中小学课程内容中，在信息技术、通用技术、综合实践等已有课程和教学创新活动中适当增加人工智能教学内容。促进人工智能课程顺利开展，确保课程开设制度化、教学实施规范化、活动开展常态化。
5.开发项目化学习资源。结合地方特色、学校文化、特色培育与多样发展，以深化课程改革和育人模式创新为重要突破口，坚持推进多样化有特色的人工智能项目化体系建设。依托学校拓展类课程，整合、优化教学资源，开发基于校本的人工智能项目化学习资源。组织举办创新项目评比，培育一批人工智能创新项目。依据浙江省编信息技术教材人工智能模块内容，开发各级段普及类课程辅助资源包和创新教具，促进人工智能教育在K12年级的普及化、常态化开展。
（三）加强人工智能教育师资建设
6.培育三层次人工智能教师队伍。将人工智能教育师资建设纳入全面深化新时代教师队伍建设改革重要内容，制订人工智能教育师资培养培训计划，增设人工智能（创客）专兼职教育教研员岗位，师训部门开展人工智能师资专项培养。分层次培养人工智能教育师资队伍，设立名师工作室、骨干教师研修班、AI教学能力提升班，逐步培育一批有引领示范作用的名优教师，多途径、多形式、高水平促进教师专业化成长。针对普及性人工智能师资进行人工智能知识技能体系化培训，并进行培训评价和考核认证。
7.培育指导师教研团队。市县教研部门要把人工智能教育纳入教研范围，建立人工智能教育教研组，以项目化、跨学科整合等方式组成教研团队，积极组织开展人工智能教学研究活动。各校要积极开展课题研究，结合各自优势和资源特点，借助人工智能专业领域的专家力量和技术支持，努力探索新课程环境下的人工智能教育教学方式，构建以项目式学习和以问题为导向的教学新模式，不断提高人工智能教育教学质量。
8.建立健全指导师激励机制。贯彻《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》文件精神，深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，引领教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极开展人工智能教育，积极有效开展教育教学。引领教师深化教育教学和课程教材创新，将“动手操作、实践体验”理念融入学科教学，促进创客教育、人工智能教育与学科教育教学深度融合。
（四）推进人工智能基础建设和示范引领工程
9.创新人工智能空间建设标准体系。以促进育人模式变革、培养未来创新人才为逻辑起点，以学生为中心，以互动性、启发性、探究性为导向，打造“基于创造”的学习空间，服务人工智能课程建设与实施，促进技术与教育深度融合，实现师生深层次的合作学习和分享。
10.多路径实施人工智能空间建设。有条件的学校新建“人工智能实验室”，场地不足的学校升级迭代学校创客空间、创新实验室，整合形成人工智能实验室、人工智能学习空间、人工智能体验馆等。依托智慧校园建设推进，构建包含课程资源、实验硬件、网络平台、学习空间等人工智能教育生态体系，为开展人工智能教育提供有力保障。
11.培育认定人工智能示范校100所。按照“统筹规划、试点先行、特色发展”的原则，组织创新意识强、软硬件条件相对好的学校，开展人工智能实验校创建，开设系统的人工智能课程，组织学生社团活动，促进人工智能在学校管理及教学中的应用，形成鲜明的人工智能教学及应用特色。以人工智能示范校为中心，成立若干个人工智能教育联盟校，积累可推广的先进经验和优秀案例，探索新时代下人工智能教育推进策略、创新人才培养的典型途径。
12.促进人工智能与教育融合发展。突出人工智能教育在推进温州创建国家智慧教育示范区的内涵发展要义，促进人工智能与中小学教育教学和管理领域的深度融合，推进教育全方位变革。基于人工智能、学习过程数据及分析技术，推进教学智能化和学习个性化。利用人工智能建立线上线下相结合、灵活多样、科学有效的校本教研模式，即时提出、诊断并解决教学问题，助推教师专业成长。加强教育管理的数据融通和整合应用，实现基于大数据和分析技术的教育治理。全方位构建对学校、教师、学生的评价指标体系和评估模型，实施大数据支持的智慧测评。
（五）促进学生人工智能素养提升
13.建立素养评估体系。建立健全学校、教师、学生的素养评价方式，建立评估指标模型，完善评价量表和指标体系，实施人工智能素养评估，实现“以评促教、以评促学、以评促用”。
14.搭建师生创新教育平台。各校要积极为学生创设良好的人工智能学习环境，打造贯穿校内校外、线上线下、创业创新的育人生态闭环模式。积极开展形式多种的人工智能拓展活动、组织不同层级的交流、竞赛活动，举办优秀教学成果展等，创设多元化的探索主题和实践环境，进一步激发学生参与人工智能领域学习、研究的积极性，全面培养学生探究、沟通、创新和协作能力。鼓励学生对人工智能进行深入探索和学习发展，支持参与各项有品牌影响力的人工智能教育类竞赛，发现和培养人工智能优秀创新人才。
（六）打造人工智能教育品牌
15.成立人工智能教育研究中心。深化体制机制创新，由温州市教育局发起，从高等院校、科研院所、高新企业、各中小学等机构遴选优秀人员组建温州市人工智能教育专家智库和工作团队，指导全市各中小学开展人工智能课程研发、师资培训、实验室建设、课题研究、融合应用等工作，为一线教师提供理论和实践支持。
16.树标杆育亮点。按照“统筹规划、试点先行、特色发展、典型引路”的思路，培育亮点，树立标杆，以点带面推进人工智能教育普及发展，做亮温州人工智能教育品牌。成立人工智能教育联盟，搭建人工智能教育交流共享平台。建设跨区域高水平交流平台，开展多层次国际、国内交流合作。积极参与“长三角”创客教育展示活动、人工智能夏令营等活动，筹办人工智能教育研讨会、人工智能联赛，高质量办好青少年创客文化节、科创春“玩”等活动，打造创新型文化品牌。
四、保障措施
（一）加强组织领导。各级教育部门要高度重视，完善组织领导机构，适度超前、注重创新、兼顾特色，统筹推进创客教育迭代升级和人工智能教育普及工作。各地要结合实际制定具体实施方案和推进计划，基教、人事、教研、师训、技术等部门协同合作，全力做好课程开发、师资培训、空间建设和软硬件配备，全面加强要素保障。
（二）加强经费保障。各地要切实落实国家关于财政经费可用于购买信息化资源和服务的政策，加大财政经费投入，设立人工智能教育专项预算，确保人工智能实验校建设发展经费，用于课程开发、耗材添置、师生教学实践和应用研究等。
（三）加强督导考核。将学校人工智能教育纳入智慧教育工作重点工作，并纳入教育科学和谐发展考核，将人工智能教育开展情况列入各级各类教育创新建设重要内容，纳入相应评估认定指标。及时做好经验总结提炼，创新推广手段，加大宣传力度，营造良好的工作氛围。
北京邮电大学人工智能学院 本科毕业设计（论文）工作实施细则
第一章总则
第一条本科毕业设计（论文）是培养方案要求的重要内容，也是本科毕业即学士学位资格认证的重要依据。为加强人工智能学院本科毕业设计（论文）过程管理，保障毕业设计（论文）质量，依据《北京邮电大学本科毕业设计（论文）管理办法》（校发〔2020〕3号），特制定本实施细则。
第二章组织管理
第二条学院成立毕业设计（论文）工作组，工作组由分管本科实践教学工作的副院长、学院教学督导组成员、专业负责人、教研中心主任、本科教务科老师组成，由分管本科实践教学工作的副院长担任组长。职责包括：
（一）拟定学院毕业设计（论文）的工作计划和实施细则；
（二）选派毕业设计（论文）指导教师并对其工作进行有效监督；
（三）组织专家对论文（设计）题目进行审核；
（四）组织专家对论文（设计）任务书、开题报告进行抽查；
（五）组织答辩小组对毕业设计（论文）进行中期检查、答辩工作、成绩评定；
（六）推荐优秀毕业设计（论文）及优秀指导教师；
（七）组织专家对毕业设计（论文）进行学术诚信鉴定；
（八）根据学校要求，做好毕业设计（论文）的存档工作。
第三章主要环节
第三条本科毕业设计（论文）工作过程管理主要包含选题、任务书、开题、中期检查、查重、论文（设计）答辩六个环节。
第四章毕业要求支撑点
第四条依据本科培养方案，人工智能学院本科毕业设计（论文）方面的教学活动，支撑的指标点不同。人工智能大类毕业设计支撑（信息工程、智能科学与技术、人工智能专业）12项毕业要求中的10个指标点。自动化大类（自动化、测控技术与仪器专业）毕业设计支撑12项毕业要求中的8个指标点。详见附录：各专业培养方案指标点。
第五章选题
第五条本科毕业设计（论文）选题要求：
（一）毕业设计（论文）题目应符合本专业的毕业要求，注重综合运用所学知识分析和解决问题能力的训练。题目应富有创新性，体现前沿性，具有科学研究或实际应用价值，能够反映国家经济建设、科技进步和社会发展中的实际问题，具有一定的学术水平；
（二）提倡毕业设计（论文）与科研训练、学科竞赛、创业计划及校内外“产学研”合作教育等实践项目相结合；
（三）指导教师与学生采取双向选择，原则上一人一题。如需由两（含）名以上学生共同完成，应由指导教师提出，工作组批准，每位学生必须独立完成其中所承担部分的工作，并独立撰写毕业设计（论文）。
第六条学院对本科毕业设计（论文）指导教师所报题目实行三
级审核制：教研中心主任、专业负责人、分管实践教学工作的副院长。
（一）教研中心主任
审核本教研中心教师所报毕业设计（论文）题目，发现问题通知相关教师进行修改，填写《本科毕设审题记录表》纸版和电子版，报送学院教务科存档；审核通过的毕业设计（论文）题目报送专业负责人审核。
（二）专业负责人
审核由教研中心主任所报送的毕业设计（论文）题目，发现问题通知教研中心主任返回修改，填写《本科毕设审题记录表》纸版和电子版，报送学院教务科存档；审核通过的毕业设计（论文）题目报送学院分管实践教学工作的副院长审核。
（三）分管实践教学工作副院长
审核学院所有毕业设计（论文）题目，包括本院、跨院、校外、境外毕业设计（论文）题目，发现问题转交学院本科教务科相关管理人员，并通知专业负责人、教研中心主任，由指导教师在系统中修改；填写《本科毕设审题记录表》纸版和电子版，由学院本科教务科存档。
第六章任务书、开题报告
本科根据毕业设计（论文）任务书（以下简称“任务书”）要求，在指导教师指导下开展文献综述、外文翻译和开题工作，撰写《任务书》和《开题报告》。
（一）学院收集学生任务书、开题报告，进行抽查并送交学校教务处，抽查比例一般为20%，具体比例根据教务处当年相关要求；
（二）凡任务书、开题报告不合格者责令整改，两周内重新提交整改后的任务书、开题报告给学院毕业设计（论文）工作组检查。
第七章中期检查
（一）对在本院和校外进行毕业设计（论文）的所有学生，各答辩组自行组织交叉中期检查。每个检查小组由3-5名指导教师组成，设组长一名，秘书一名，组长一般应具有高级（含）以上职称，组员应具有中级（含）以上职称。中期答辩环节实行指导教师回避制度；
（二）跨院学生中期答辩由学院组织安排；
（三）中期检查不通过者两周内完成整改，重新申请中期检查，由指导教师负责组织。第一次组织的中期检查中未通过者将参加学院组织的毕业设计（论文）答辩；
（四）在境外进行本科毕业设计（论文）的学生，其中期检查由学院协同指导教师一起组织；
（五）学院组织院级教学督导开展检查，检查结果作为总评成绩的重要参考依据。
第八章论文查重
（一）使用“中国知网”大学生论文抄袭检测系统是本科生毕业设计（论文）的辅助检查手段，检测结果须作为学生毕业设计（论文）评价的参考依据之一；
（二）查重要求：
（1）学院将在答辩前两周内组织学生完成全体论文查重检测；
（2）学生在查重检测前须由指导老师把好关，指导老师同意后，
学生方可在系统上传查重检测；
（3）每篇毕业设计（论文）有两次查重机会。第一次查重通过
的学生，原则上不允许进行第二次查重检测；
（4）所有论文均应参加检测，不能按时提交检测材料的学生，
需提交说明，无故不提交检测材料的学生，取消当次毕业设计（论文）答辩资格；
（5）指导教师应及时审核学生论文查重情况给出评语，强调论
文纪律，对学生进行学术道德、学术规范教育，杜绝学术不端行为的发生；
（6）论文查重标准及查重结果处理：根据查重结果，文字复制
比为25%(含)以下的为合格，可进入论文答辩环节；文字复制比为25%以上的为重度重复，须学生认真修改后经指导教师审查并确认，方可再进行二次查重，待检测通过后方可进入答辩环节。第二次查重未通过的学生，原则上不允许参加答辩；
（7）根据查重结果，对于文字复制比高于25%的毕业设计（论文），学院工作组会重点审查，并决定其是否进入答辩环节；
（8）推荐为校级以上等级的优秀毕业设计（论文）首次查重检测结果“总文字复制比”应≤10%，不达标的不予推荐。
第九章论文（设计）答辩
（一）学生有以下情况之一者，将参加学院统一组织的毕业设计（论文）答辩：
（1）第一次组织的中期检查未通过；
（2）跨院进行毕业设计（论文）；
（3）位于学院随机抽查的10%的名单中；
（4）在境外进行毕业设计（论文）；其余学生由指导教师自行组织毕业设计（论文）答辩。
（二）毕业设计（论文）答辩需成立答辩小组，每个答辩小组由3-5名指导教师组成，设组长一名，秘书一名，组长一般应具有高级（含）以上职称，组员应具有中级（含）以上职称；
（三）毕业设计（论文）工作组安排学院督导参加由答辩小组组织的答辩，不定期抽调部分毕业设计（论文）送外校复评，抽查和复评结果返回相关指导教师。
第十章跨院、校外、境外毕业设计（论文）管理
跨院毕业设计（论文）是指学生在校内选择并完成非人工智能学院指导教师申报的课题。校外毕业设计（论文）是指学生在境内选择并完成非校内指导教师申报的课题。境外毕业设计（论文）是指学生在境外选择并完成非校内指导教师申报的课题。
具体要求如下：
（一）跨院毕业设计（论文）在选题前，由学生本人提出申请，填写《北京邮电大学跨院完成本科毕业设计（论文）审批表》，提供证明材料，学院分管实践教学工作的副院长审批论文（设计）题目并交教务处备案。中期检查和毕业论文（设计）答辩在学生所在学院进行；
（二）校外、境外毕业设计（论文）在选题前，由学生本人提出申请，填写《北京邮电大学校外完成本科毕业设计（论文）审批表》，提供证明材料，由学院分管实践教学工作的副院长审批论文（设计）题目并交教务处备案；校外、境外毕业设计（论文）学生必须购买人身意外伤害保险，并签署《北京邮电大学人工智能学院校外毕设协议》；
（三）校外、境外毕业设计（论文）采用双导师制，在过程管理上以本院指导教师为主，外单位指导教师为辅的合作管理模式；
（四）校外、境外毕业设计（论文）随本院指导教师参加开题、中期检查、毕业设计（论文）答辩；
（五）论文（设计）实施过程中出现的其它问题，由学院和外单位协商解决，如有必要，签订相关协议。
第十一章毕业设计（论文）的成绩评定及评优
（一）毕业设计（论文）成绩由中期检查成绩、指导教师评阅成绩、论文（设计）答辩成绩三部分组成。
（二）中期检查成绩占30%，指导教师评阅成绩占20%，论文（设计）答辩成绩占50%。
（三）论文（设计）答辩成绩和最后论文（设计）总成绩均需通过（成绩≥对应总分*60%），毕业设计（论文）才视为通过；有一项不通过则视为不通过。
（四）人工智能学院毕业设计（论文）成绩评定参考标准：
1)优秀（100-90分）：选题符合专业培养目标,结合生产、工程、科研、教学及社会实际。题目有一定难度,工作量饱满。学生能力完全达到相关毕业要求指标点的要求。按时完成任务书规定的任务；能熟练地综合运用所学理论和专业知识；立论正确，计算、分析、实验正确、严密，充分考虑了相关非技术因素，结论合理，独立工作能力强，毕业设计（论文）有自己的见解，水平高。能熟练运用现代信息获取手段和方法，了解人工智能领域的最新进展，自主学习能力强。外文翻译资料通顺、正确。论文条理清楚，论述充分，语句通顺，英文摘要翻译流畅，无语法和用词错误，文本符合规范要求，图表完备、整洁、正确。答辩时，思路清晰，论点正确，回答问题有理论根据，基本概念清楚，问题回答正确，有一定创新。
2）良好（89-80分）：选题符合专业培养目标，结合生产、工程、科研、教学及社会实际。题目难易适当，工作量符合要求。学生能力足以达到相关毕业要求指标点的要求。能够按期完成任务书规定的任务；能够运用所学理论和专业知识；立论正确，计算、分析、实验正确、严密，充分考虑了相关非技术因素，结论合理，较好地完成了任务，毕业设计（论文）有一定的水平。能较熟练运用现代信息获取手段和方法，了解人工智能领域的最新进展，自主学习能力较强。外文翻译资料正确、通顺。论文条理较清楚，论述较充分，语句通顺，英文摘要翻译流畅，无语法和用词错误，文本符合规范要求，图表完备、整洁、正确。答辩时思路清晰，论点基本正确，能抓住重点，较好地回答主要问题。
3）中等（79-70分）：选题符合专业培养目标，基本结合生产、工程、科研、教学及社会实际。工作量符合要求。学生能力达到了相关毕业要求指标点的要求。能够按期完成任务书规定的任务；能够较好地运用所学理论和专业知识；立论正确，计算、分析、实验正确、严密，考虑了相关非技术因素，结论合理，完成了毕业设计（论文）任务。能运用现代信息获取手段和方法，了解信息通信领域的最新进展，具备了自主学习能力。外文翻译资料基本正确和通顺。论文语句通顺，论述清楚，英文摘要翻译流畅，无语法和用词错误，文本基本符合规范要求，图表完备、基本正确，质量尚可。答辩时回答主要问题基本正确。
4）及格（69-60分）：选题符合专业培养目标，基本结合生产、工程、科研、教学及社会实际。工作量符合要求。学生能力基本达到了相关毕业要求指标点的要求。能按期完成任务书规定的任务；能较好地运用所学理论和专业知识；立论基本正确，计算、分析、实验正确，基本考虑了相关非技术因素，结论基本合理，完成了毕业设计（论文）任务。能运用现代信息获取手段和方法，了解人工智能领域的最新进展，基本具备了自主学习能力。外文翻译资料基本正确和通顺。论文语句基本通顺，论述基本清楚。英文摘要翻译基本流畅，语法、用词基本正确，文本基本规范，图表基本完备、正确，质量基本符合要求。答辩时，主要问题基本能够答出。
5）不及格（60分以下）：未按期完成任务书规定的任务，基本概念和基本技能未掌握，在运用理论和专业知识中出现不应有的错误；在整个方案立论分析、实验工作中独立工作能力差。运用现代信息获取手段和方法方面欠缺，了解人工智能领域的最新进展不足，自主学习能力较差。外文翻译资料有错误、不通顺。论文语句基本不通，英文摘要翻译不流畅，有语法和用词错误，文本质量差、图表不全或有错误。答辩时不能清楚阐述设计（论文）的主要内容，基本概念模糊，对主要问题回答错误或回答不出。
第十二章附则
（一）本实施细则由人工智能学院负责解释。
（二）本实施细则自公布之日起执行。除本实施细则所规定内容外，其余内容参照学校教务处相关规定执行。
人工智能学院
2021年6月
附录：信息工程、智能科学与技术、人工智能、自动化专业毕业设计支撑指标点
一、信息工程专业毕业设计支撑指标点
毕业要求
指标点
3.设计/开发解决方案——能够设计针对人工智能和网络中复杂工程问题的解决方案，针对特定需求进行软硬件模块或系统的设计与开发，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
3.1了解信息领域技术发展的现状与趋势，在人工智能和信息网络复杂工程问题解决方案的设计环节中，体现创新意识，并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
3.3综合考虑各种工程因素，给出人工智能和信息网络整体方案，能够利用软硬件模块，进行信息系统的整体设计与开发；给出解决方案。
4.研究——能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能和信息网络中的复杂工程问题进行研究，设计实验方案，获取、分析处理与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1能够针对人工智能和信息网络中的复杂工程问题明确其研究目标，根据目标确定需要的实验数据，完成实验方案的设计。
4.3能正确观察、记录实验数据，并对数据实验结果进行解释，通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具——针对人工智能和信息网络中的复杂工程问题，能够合理地选择开发工具，恰当地使用资源，运用于复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性
5.1能熟练运用文献检索工具，获取人工智能和信息网络领域理论与技术的最新进展。
6.工程与社会——基于信息工程专业相关背景知识，能够合理分析和评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解因实施解决方案可能产生的后果及应承担的责任。
6.2能够理解、评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案等可能对社会、健康、安全、法律以及文化带来的影响。
10．沟通——具有良好的表达能力，能够就人工智能和信息网络中的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流；熟练掌握一门外语，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.1具有良好的表达能力，能够与业界同行及社会公众进行有效的沟通和交流。
10.2 熟练掌握一门外语，具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通、交流与合作。
10.3 能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，撰写报告和设计文稿、陈述发言等。
12.终身学习——具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪信息通信领域发展动态，具备不断学习及适应发展的能力
12.1能认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径。
二、智能科学与技术专业毕业设计支撑指标点
毕业要求
指标点
2.问题分析——能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达并通过文献研究分析智能科学与技术领域的复杂工程问题，以获得有效结论。
2.1针对智能科学与技术领域的复杂工程问题进行问题识别，分析其功能需求与非功能需求，识别其面临的各种制约条件，对人物目标给出需求描述。
2.2根据智能科学与技术领域复杂工程问题的需求描述，运用数学、自然科学和工程科学原理及方法进行分析，建立解决问题的抽象模型。
2.3针对已建立的智能科学与技术领域的复杂工程问题的抽象模型，论证模型的合理性；并通过文献研究，针对改进的可能性进行分析，确定解决方案，获得有效结论。
4.研究——能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能和信息网络中的复杂工程问题进行研究，设计实验方案，获取、分析处理与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1能够采用科学方法，通过文献研究和应用案例分析等方法，调研和分析智能科学与技术领域复杂工程问题的解决方案。
5.使用现代工具——具有开发、选择和使用信息技术工具多渠道获取智能科学与技术领域相关信息的能力；能够合理地开发、选择技术开发工具和资源，用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中。
5.1掌握信息技术工具的使用方法，具有信息获取能力，能够针对智能科学与技术领域复杂工程问题选择和使用信息技术工具，并对获取的信息具有分析和综合能力。
5.2了解智能科学与技术领域常用的技术开发工具和资源的使用方法，能够合理选择并将其用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中，并能够理解其局限性。
6.工程与社会——针对智能科学与技术领域相关的工程实践和复杂工程问题解决方案，能够合理分析和评价其可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解因实施解决方案可能产生的后果及应承担的责任。
6.2能够合理分析和评价智能科学与技术领域相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解因实施解决方案可能产生的后果及应承担的责任。
10．沟通——具有良好的表达能力，能够就智能科学与技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流；具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.1能够以撰写报告、设计文稿、口头陈述等方式，针对智能科学与技术领域复杂工程问题，与业界同行及社会公众进行有效的沟通和交流。
11.项目管理——掌握工程项目管理和经济决策方法，能够对智能科学与技术领域的开发项目进行有效的组织实施和管理，并能在多学科环境中应用。
11.2 能够在多学科环境下，在设计开发智能科学与技术领域复杂工程问题解决方案的过程中，运用工程项目管理与经济决策方法。
12.终身学习——具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪信息通信领域发展动态，具备不断学习及适应发展的能力。
12.1能认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径。
三、人工智能专业毕业设计支撑指标点
毕业要求
指标点
2.问题分析——掌握人工智能技术与系统分析的基本原理，能够应用其基本方法，识别、表达并通过文献研究分析复杂工程问题，以获得有效结论。
2.1针对人工智能领域的复杂工程问题进行问题识别，分析其功能需求与非功能需求，识别其面临的各种制约条件，对人物目标给出需求描述。
2.2根据人工智能领域复杂工程问题的需求描述，运用数学、自然科学和工程科学原理及方法进行分析，建立解决问题的抽象模型。
2.3针对已建立的人工智能领域的复杂工程问题的抽象模型，论证模型的合理性；并通过文献研究，针对改进的可能性进行分析，确定解决方案，获得有效结论。
4.研究——能够基于科学原理并采用科学方法对智能系统中的复杂工程问题进行研究，设计实验方案，获取、分析处理与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1能够采用科学方法，通过文献研究和应用案例分析等方法，调研和分析人工智能领域复杂工程问题的解决方案。
5.使用现代工具——具有信息获取能力，能够根据需要选择和使用信息技术工具和检索工具；能够合理地选择技术开发工具和资源，运用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中，并能够理解其局限性。
5.1掌握信息技术工具的使用方法，具有信息获取能力，能够针对人工智能领域复杂工程问题选择和使用信息技术工具，并对获取的信息具有分析和综合能力。
5.2了解人工智能领域常用的技术开发工具和资源的使用方法，能够合理选择并将其用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中，并能够理解其局限性。
6.工程与社会——基于人工智能系统工程的相关背景知识，能够合理分析和评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解因实施解决方案可能产生的后果及应承担的责任。
6.2能够合理分析和评价人工智能领域相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解应承担的责任。
10．沟通——具有良好的表达能力，能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流；熟练掌握一门外语，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.1能够以撰写报告、设计文稿、口头陈述等方式，针对人工智能领域复杂工程问题，与业界同行及社会公众进行有效的沟通和交流。
11.项目管理——掌握工程项目管理方法，理解工程活动中设计的重要经济与管理因素，并能在多学科环境以及创新创业实践中加以应用。
11.2 能够在多学科环境下，在设计开发人工智能领域复杂工程问题解决方案的过程中，运用工程项目管理与经济决策方法。
12.终身学习——具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪人工智能领域发展动态，具备不断学习及适应发展的能力。
12.1具有自主学习的意识，能够阅读和理解专业文献，学习专业知识和应用技术，具有拓展有更新知识的能力。
四、自动化专业毕业设计支撑指标点
毕业要求
指标点
3.设计/开发解决方案——能够设计针对自动化领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的自动化单元(部件)和系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等制约因素。
3.1掌握自动化领域工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术，了解影响设计目标和技术方案的各种因素。
4.研究——能够基于科学原理，运用科学的理论和实验方法对自动化领域复杂工程问题进行研究，通过设计和开展实验、分析和解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1能够通过文献研究和应用案例分析等方法，调研和分析自动化领域复杂工程问题的解决方案。
4.3能够根据自动化领域复杂工程问题的实验方案，采用科学方法构建实验系统，并安全地开展实验，正确地观察、采集、整理实验数据。
4.4能对实验结果或其他途径获取到的数据进行分析和解释，通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具——能够针对自动化领域的复杂工程问题，开发、选择并使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术，对问题进行预测和模拟，并能够理解和解释其局限性。
5.3能够针对自动化领域具体的复杂工程问题，开发或选用满足特定需求的现代工具，进行模拟和预测，并能够分析其局限性。
10.沟通——能够就自动化领域复杂工程问题与本领域国内外同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计方案等各类文稿、陈述发言、清晰表达及回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.2具有英语听说读写的基本能力，理解并尊重世界不同文化的差异性和多样性，具备一定的国际视野，能够进行跨文化的国际交流。
11.项目管理——理解并掌握自动化领域的工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
11.2能在多学科环境下(包括模拟环境)，在设计开发自动化领域工程解决方案的过程中，合理运用工程管理与经济决策方法。
12.终身学习——关注自动化专业前沿和发展趋势，具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
12.2具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解能力、归纳总结的能力和提出问题的能力等。