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关于开展全校“人工智能基础”系列课程教师招募的通知
关于开展全校“人工智能基础”系列课程教师招募的通知
消息日期：2025/5/08
各学院、全体教师：
为落实《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》及教育数字化战略，推动“人工智能+学科”交叉融合育人，学校拟组建跨学科人工智能基础课程教学团队，开展人工智能基础课程教学。现面向全校招募对人工智能有一定研究基础、且有意于参与人工智能基础课程教学的优秀教师。具体通知如下：
一、课程总体介绍
人工智能基础系列课程旨在为学生提供全面的人工智能知识体系、技能集合和发展素养，助力学生在人工智能与本学科的交叉领域进行深入学习和研究，为未来的学术和职业生涯打下坚实基础。
课程以“场景化案例驱动、代码和工具实训、跨学科能力培养”为核心，覆盖全校不同学科新生，依据学科特点设置差异化培养方向：
理工类（A类）：2学分、32学时，面向有编程基础的理工类新生，侧重机器学习、深度学习技术原理与Python 编程实践，培养AI问题建模与模型开发能力。
人文/经管/艺术类（B/C/D类）：2学分、32学时，面向零编程基础的人文、经管、艺术类新生，聚焦领域专属场景（如人文文本分析、商业决策支持、艺术创作生成），强化AIGC工具在专业中的应用能力。目标是帮助学生理解AI核心逻辑，掌握适配本学科的AI工具与方法，提升“AI+专业”的跨学科素养，为未来学术与职业发展奠定基础。
理工类/艺术类（A/D类)课程负责人朱频频，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，小i机器人创始人，上海大学创新创业学院执行院长，国务院政府特殊津贴专家，“上海市领军人才计划”获得者。朱频频教授同时也是人工智能基础系列课程的总负责人。
人文类（B类）课程负责人李卫民，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，日本早稻田大学客座研究员。
经管类（C类）课程负责人高洪皓，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，连续两年入围全球高被引学者。上海大学计算机工程与科学学院基础教学中心主任，获宝钢优秀教师奖，获上海市高层次人才青年项目。
二、课程教学团队教师招募条件
（一）基本条件
1. 具有高校教师任职资格，对人工智能领域有一定研究基础；
2. 具有良好的思想政治素质，近5年无重大教学事故和师德师风相关问题，有意于从事人工智能基础课程教学工作；
3. 能积极主动参与课程建设与教学改革工作，具有创新能力与良好的团队合作精神；
4. 具有良好的沟通表达能力，能胜任相关课程的教学。
（二）课程核心条件
人工智能基础 A（理工类）
1. 具备Python语言程序设计基础；
2. 熟悉至少1种深度学习主流框架（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle等）的环境配置与部署；
3. 掌握高等数学、线性代数、概率论等公式推导能力，能清晰讲解算法原理。
满足以下条件之一优先考虑
1. 近三年在计算机领域核心期刊/会议以第一作者发表AI相关论文；
2. 近五年获批省部级及以上AI关键技术研究项目；
3. 主力参与企业级AI项目研发（如算法优化、模型部署）；
4. 在开源社区提交AI算法成果（累计访问量≥100次）；
5. 独立承担过AI技术相关课程，且评教结果B+及以上。
人工智能基础 B（人文类）
1. 熟悉人文领域典型AI应用场景（如新闻文本分类、社会群体分析、谣言检测等）；
2. 能熟练操作AI工具（如DeepSeek/Kimi/豆包/Coze等），熟悉提示词工程；
3. 理解统计学基础概念（如回归分析、分类算法），无需编程即可开展案例教学；
4. 具备问题导向教学设计能力，能通过分层案例（基础层：文本分类；进阶层：文物鉴定；综合层：谣言传播模型）拆解技术逻辑与应用价值。
人工智能基础 C（经管类）
1. 熟悉经管领域AI应用场景（如市场预测、客户分群、智能定价、财务审计等）；
2. 能熟练操作商业分析工具（含AIGC工具），讲解技术在供应链预测、智能营销等场景中的应用边界与价值；
3. 理解统计学基础概念（如回归分析、聚类算法），无需编程即可指导学生使用工具完成商业模型构建；
4. 具备案例教学设计能力，能通过分层案例（基础层：财务报表自动化分析；进阶层：供应链需求预测；综合层：行业竞争格局模拟）展现AI对商业模式的影响。
人工智能基础 D（艺术类）
1. 理解AI生成技术（图像生成、音乐生成、视频生成等）的基本原理，熟练使用过至少一种生成式工具（如Mid-Journey、Stable Diffusion、AIVA等）；
2. 具备艺术专业领域AI作品评价能力，能从创意性、艺术表现、感染力等维度指导学生创作；
3. 能结合艺术实践设计教学案例（如AI绘画创作、音乐生成、个性化智能体搭建），展现科技与艺术的融合路径。
三、岗位职责
1. 承担人工智能基础课程教学；
2. 按时参加相关课程的集体备课会、教学研讨会等；
3. 积极参加课程教学团队组织的相关活动。
四、教学支持与保障
1. 人工智能基础课程组将提供统一的教材、课件并组织统一备课培训等；
2. 根据上海大学岗位绩效管理改革方案，课程类型系数为1.2；
3. 学校为课程的开设配备必要的助教岗位。
五、材料提交
请有意从事人工智能基础课程教学的教师于5月17日（周六）前将报名材料发送至zhangyuanjian@shu.edu.cn。
报名材料可包含但不限于以下内容：
1. 个人简历（含姓名、学院、职称、联系方式、学科背景、教学经历、相关成果）；
2. 优选条件佐证材料（学评教情况、督导听课情况、教材、教改论文、科研项目、获奖等电子版，建议提供）。
邮件主题：《课程名》课程申报-课程类别-姓名-学院
（例：《人工智能基础》课程申报-B-张三-**学院）
联系人：66135312 张老师
上海大学教务部
上海大学计算机工程与科学学院
上海大学人工智能基础课程组
2025年5月8日 各学院、全体教师：
为落实《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》及教育数字化战略，推动“人工智能+学科”交叉融合育人，学校拟组建跨学科人工智能基础课程教学团队，开展人工智能基础课程教学。现面向全校招募对人工智能有一定研究基础、且有意于参与人工智能基础课程教学的优秀教师。具体通知如下：
一、课程总体介绍
人工智能基础系列课程旨在为学生提供全面的人工智能知识体系、技能集合和发展素养，助力学生在人工智能与本学科的交叉领域进行深入学习和研究，为未来的学术和职业生涯打下坚实基础。
课程以“场景化案例驱动、代码和工具实训、跨学科能力培养”为核心，覆盖全校不同学科新生，依据学科特点设置差异化培养方向：
理工类（A类）：2学分、32学时，面向有编程基础的理工类新生，侧重机器学习、深度学习技术原理与Python 编程实践，培养AI问题建模与模型开发能力。
人文/经管/艺术类（B/C/D类）：2学分、32学时，面向零编程基础的人文、经管、艺术类新生，聚焦领域专属场景（如人文文本分析、商业决策支持、艺术创作生成），强化AIGC工具在专业中的应用能力。目标是帮助学生理解AI核心逻辑，掌握适配本学科的AI工具与方法，提升“AI+专业”的跨学科素养，为未来学术与职业发展奠定基础。
理工类/艺术类（A/D类)课程负责人朱频频，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，小i机器人创始人，上海大学创新创业学院执行院长，国务院政府特殊津贴专家，“上海市领军人才计划”获得者。朱频频教授同时也是人工智能基础系列课程的总负责人。
人文类（B类）课程负责人李卫民，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，日本早稻田大学客座研究员。
经管类（C类）课程负责人高洪皓，计算机工程与科学学院教授、博士生导师，连续两年入围全球高被引学者。上海大学计算机工程与科学学院基础教学中心主任，获宝钢优秀教师奖，获上海市高层次人才青年项目。
二、课程教学团队教师招募条件
（一）基本条件
1. 具有高校教师任职资格，对人工智能领域有一定研究基础；
2. 具有良好的思想政治素质，近5年无重大教学事故和师德师风相关问题，有意于从事人工智能基础课程教学工作；
3. 能积极主动参与课程建设与教学改革工作，具有创新能力与良好的团队合作精神；
4. 具有良好的沟通表达能力，能胜任相关课程的教学。
（二）课程核心条件
人工智能基础 A（理工类）
1. 具备Python语言程序设计基础；
2. 熟悉至少1种深度学习主流框架（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle等）的环境配置与部署；
3. 掌握高等数学、线性代数、概率论等公式推导能力，能清晰讲解算法原理。
满足以下条件之一优先考虑
1. 近三年在计算机领域核心期刊/会议以第一作者发表AI相关论文；
2. 近五年获批省部级及以上AI关键技术研究项目；
3. 主力参与企业级AI项目研发（如算法优化、模型部署）；
4. 在开源社区提交AI算法成果（累计访问量≥100次）；
5. 独立承担过AI技术相关课程，且评教结果B+及以上。
人工智能基础 B（人文类）
1. 熟悉人文领域典型AI应用场景（如新闻文本分类、社会群体分析、谣言检测等）；
2. 能熟练操作AI工具（如DeepSeek/Kimi/豆包/Coze等），熟悉提示词工程；
3. 理解统计学基础概念（如回归分析、分类算法），无需编程即可开展案例教学；
4. 具备问题导向教学设计能力，能通过分层案例（基础层：文本分类；进阶层：文物鉴定；综合层：谣言传播模型）拆解技术逻辑与应用价值。
人工智能基础 C（经管类）
1. 熟悉经管领域AI应用场景（如市场预测、客户分群、智能定价、财务审计等）；
2. 能熟练操作商业分析工具（含AIGC工具），讲解技术在供应链预测、智能营销等场景中的应用边界与价值；
3. 理解统计学基础概念（如回归分析、聚类算法），无需编程即可指导学生使用工具完成商业模型构建；
4. 具备案例教学设计能力，能通过分层案例（基础层：财务报表自动化分析；进阶层：供应链需求预测；综合层：行业竞争格局模拟）展现AI对商业模式的影响。
人工智能基础 D（艺术类）
1. 理解AI生成技术（图像生成、音乐生成、视频生成等）的基本原理，熟练使用过至少一种生成式工具（如Mid-Journey、Stable Diffusion、AIVA等）；
2. 具备艺术专业领域AI作品评价能力，能从创意性、艺术表现、感染力等维度指导学生创作；
3. 能结合艺术实践设计教学案例（如AI绘画创作、音乐生成、个性化智能体搭建），展现科技与艺术的融合路径。
三、岗位职责
1. 承担人工智能基础课程教学；
2. 按时参加相关课程的集体备课会、教学研讨会等；
3. 积极参加课程教学团队组织的相关活动。
四、教学支持与保障
1. 人工智能基础课程组将提供统一的教材、课件并组织统一备课培训等；
2. 根据上海大学岗位绩效管理改革方案，课程类型系数为1.2；
3. 学校为课程的开设配备必要的助教岗位。
五、材料提交
请有意从事人工智能基础课程教学的教师于5月17日（周六）前将报名材料发送至zhangyuanjian@shu.edu.cn。
报名材料可包含但不限于以下内容：
1. 个人简历（含姓名、学院、职称、联系方式、学科背景、教学经历、相关成果）；
2. 优选条件佐证材料（学评教情况、督导听课情况、教材、教改论文、科研项目、获奖等电子版，建议提供）。
邮件主题：《课程名》课程申报-课程类别-姓名-学院
（例：《人工智能基础》课程申报-B-张三-**学院）
联系人：66135312 张老师
上海大学教务部
上海大学计算机工程与科学学院
上海大学人工智能基础课程组
2025年5月8日