为深入推进人工智能与生命科学、材料化学等学科专业的交叉融合，进一步提升人工智能交叉课程建设质量，7月14日生命科学与材料化学学院组织召开人工智能交叉课程线上说课交流会，特邀浙江树人学院牛丽丽教授进行点评指导。学院相关课程负责人、课程团队教师及教务部有关人员参加会议。

会上，三位课程负责人分别围绕课程建设背景、教学目标、内容设计、教学模式、实践安排及考核评价等方面进行了说课汇报。

褚备围绕《生态环境大数据与人工智能》课程，介绍了以真实环境监测数据和工程项目为载体，培养学生数据获取与处理、可视化表达、机器学习预测及工程报告撰写能力的课程建设思路。课程构建“师生机”三元协同教学模式，将人工智能贯穿课前预习、课中实践、课后优化和学习评价全过程。牛丽丽教授充分肯定了课程将生态环境大数据与人工智能相融合的定位，认为课程突出上机实践和项目驱动，学时分配合理，并建议进一步加强真实项目数据、教材建设与学科竞赛之间的衔接。

逄媛媛就《人工智能与化学应用》课程进行了汇报。课程面向应用化学专业学生，构建理论认知、工具实操和产业应用三层递进式教学体系，围绕化学数据处理、分子表示、性质预测和实验数据智能分析等内容开展教学，同时将人工智能伦理、科研诚信和绿色化学理念融入课程。牛丽丽教授指出，课程应进一步明确人工智能服务应用化学专业人才培养的核心目标，突出人工智能在材料设计、化学合成等具体专业场景中的应用特色，避免课程内容偏向单纯的人工智能技术训练。

邱士优围绕《智能生物测定技术》课程，介绍了利用零代码、低代码人工智能平台降低生物技术专业学生编程和建模门槛的课程设计。课程涵盖人工智能基础、生物数据分析、生物图像识别、蛋白质结构预测和组学数据分析等内容，着力培养兼具生物实验设计能力和人工智能数据分析能力的复合型人才。牛丽丽教授建议进一步厘清课程名称与课程内容之间的关系，准确体现课程侧重高通量生物数据后端分析的定位，并将人工智能进一步应用于项目管理、作业批改和教学评价，完善“师生机”协同教学模式。

会议还围绕跨专业“黑灯实验室”平台建设进行了专题交流。牛丽丽教授结合建设成本、使用效益和人才培养需求，建议学院审慎评估大规模自动化平台建设的必要性，可优先建设具有教学展示功能的自动化实验流水线，在降低投入成本的同时，帮助学生理解智能实验室的运行流程和基本原理。

本次说课交流进一步明晰了三门人工智能交叉课程的建设定位和优化方向。下一步，各课程团队将认真吸收专家意见，持续完善教学大纲、教学内容、实践项目和考核评价体系，加快推进课程资源建设，探索形成具有专业特色、突出实践应用的人工智能交叉课程建设模式，为培养复合型、创新型人才提供有力支撑。