第三部分：教学内容重构（25-40题）（目的：聚焦教学核心——内容的重构方向、重点与难点）

1. 未来教学内容重构，应最突出以下哪一导向？（单选）

   □ 前沿性与前瞻性：快速纳入AI等前沿科技知识

   □ 整合性与跨学科性：打破专业壁垒，围绕问题组织知识

   □ 高阶性与思维性：侧重方法论、批判性思维与创新思维

   □ 基础性与经典性：强化数理基础与学科核心经典理论

2. 在专业课程中，应如何处理传统经典知识与新兴智能技术知识的关系？（单选）

   □ 用新兴技术知识替换部分过时的经典知识

   □ 以经典知识体系为骨架，将新技术作为案例或工具嵌入

   □ 围绕复杂问题或项目，重新组织二者，形成新知识模块

   □ 分立并行，学生需同时掌握两套体系

3. 是否应设置独立的“人工智能通识”或“AI+X”模块课程，作为所有学生的必修内容？（单选）

   □ 非常必要，是新时代的核心素养

   □ 有必要，可作为限定选修

   □ 必要性不大，融入专业课程即可

   □ 完全没必要

4. 项目式学习（PBL）应在新教学内容体系中占据何种地位？（单选）

   □ 应作为主导教学模式，串联大部分知识点

   □ 作为重要补充，每学期设置1-2个综合项目

   □ 作为可选的教学方法之一

   □ 实施困难大，不宜过分强调

5. 以下哪些内容应成为所有专业学生教学内容重构的“公共基础层”？（多选，不超过4项）

   □ 数据科学基础与数据分析工具

   □ 人工智能原理与机器学习基础

   □ 设计思维与创新方法论

   □ 数字伦理、科技伦理与AI安全

   □ 沟通、协作与领导力

   □ 可持续发展与工程伦理

   □ 批判性思维与系统性思维

   □ 写作与表达（包括数字叙事）

6. 在教学内容重构中，如何体现“地方性”与“产业需求”？（多选，不超过3项）

   □ 开发与地方主导产业、新兴产业结合的特色课程模块

   □ 将地方真实产业问题作为项目式学习课题

   □ 邀请地方产业专家共同参与课程设计与教学

   □ 使用地方产业数据、案例作为教学素材

   □ 不必刻意体现，应更注重学科普遍性

7. 您认为在重构教学内容时，最大的困难或阻力将是什么？（开放题）