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教学协同体建设
[成都大学计算机学院]  发布时间:2022年06月16日
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成都大学计算机学院教学协同体建设实施方案

为了全面落实中共中央国务院印发的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》和《教育部等六部门关于加强新时代高校教师队伍建设改革的指导意见》,按照中国工程教育专业认证标准,以学生为中心,深化产出导向理念,进一步推动产教融合,全面加强高素质双师型教师队伍建设,打造一批高水平教师教学创新团队。为此,学院特组建教学协同体,为保证该项工作的顺利开展,特制定本方案。

一、建设思路

基于“以团队促个人,以课程促专业,以专业促学科”的原则,按照“四层架构,多角色深度参与,内外部协同”的总体思路,学院负责教学顶层设计,以学科为依托,按照专业必修课+专业方向课的思路组建教学协同体;系部主任负责专业建设;教学协同体负责课程体系开发和建设;在教学协同体内部,按照课程划分协同组,作为协同体的基本单元,协同组负责课程资源开发和规范教学活动。教学协同体由四个角色构成:专业教师、校友代表、企业专家和学生代表。协同体内部成员协同,规范教学活动,开发教学资源,丰富教学内容(包括实践教学内容);专业教师、校友代表和企业专家协同,推动培养体系设置与产业需求对接,课程内容与产业标准对接,教学过程与企业实践对接,推动产教融合进程;专业教师和学生代表协同,实现师生双向反馈,提升教学质量;企业专家和学生代表协同,以始为终,面向企业需求,有针对性培养学生应用实践能力;建立健全四层架构协同(外部协同)以及多角色协同(内部协同)工作机制,形成多角色深度参与和内外部协同的良性循环,建立团队长效合作机制,协同建设课程资源,深化面向产出的课程体系建设,改革教学内容和方式方法,提升教学活动效率,实现教学资源协同建设、共享和优势互补,推进教学工作的传、帮、带、老中青结合,优化教师梯队建设,加快一流课程建设步伐,实现教学模式、方法和内容的改革创新,培育双师型教学创新团队,为全面提高复合型技术技能人才培养质量提供强有力的师资支撑

二、组织形式

教学协同体由学院专业教师、校友代表、企业专家和学生代表构成。按照划定的教学协同体,学院专业教师可以根据自身教学经验和职业规划申请加入,学院将根据实际情况,最终确定教学协同体负责人及成员名单。在协教学协同体内部,按照课程划分协同组,由课程教学的骨干教师担任组长。企业专家由学院、系部主任和教学协同体负责人根据课程特点联系确定;学生代表由协同组组长根据教学班联系确定;校友代表根据各专业需要找相应专业毕业五年以上的有对口工作经验的毕业生,学院学工办或专任教师负责提供。

协同体内部将课程按照资源的建设难度分成三大类:基础课程,优势课程和特色课程。基础课程主要是指学院长期一直开设的课程,有丰富的教学资源和师资队伍;优势课程和特色课程主要针对新开设课程,其中优质课程主要是指课程内容和学院教师的研究方向比较契合,有意建设课程的师资较为充足;特色课程主要是指新开设课程难度较大,与学院教师的研究方向不一致,愿意建设的课程的师资数量较少,甚至没有师资愿意建设。

为保证课程的均衡建设和发展和课程间的深度融合,教学协同体内部根据上述课程的分类将基础课程优势课程和特色课程进行分组协同建设,基础课程和优势课程的建设师资需搭配特色课程共同建设,每个教学协同体的课程搭配由协同体负责人总体协调,具体课程类别见附件1。

(一)、基本原则

(1)专业教师至少一个加入教学协同体,最多不超过两个,以保证集中精力打造优势课程。

(2)专业教师加入教学协同体,不受系部和专业的限制,不同系部老师可以跨系部加入同一教学协同体;

(3)加入教学协同体的老师享有优先选择协同体内课程进行教学活动的权利。

(4)加入教学协同体的老师并参与课程资源开发的老师享有优先选择该课程教学的权利。

(5)对于跨学科课程,鼓励不同老师对同一课程同一班级协同建设教学资源,共同开展教学活动。

(6)新进博士(五年内)必须承担至少一门的特色课程的建设。

(二)、团队基本要求

为了提升教学协同体的凝聚力,协同体负责人和组长原则上应为从事相关课程教学的教师,热爱教学,品德高尚,治学严谨,具有改革创新意识、团结协作精神和较好的组织管理和领导能力。

1.协同体负责人职责

(1)根据学院的总体规划和系部专业建设目标,负责有计划,有目标,有步骤的进行教学协同体内部课程体系的建设。

(2)定期负责组织教研活动,并做好活动记录,每学期不得少于三次。

3)负责企业专家、校友代表、学生代表以及协同组的协调。

2.教学协同体组长职责

1)负责组织协调课程相关的教研和教改活动。

2)负责具体组织骨干教师开发课程资源、规范课程教学、制定课程考核方案和教学评价等。

3)定期负责组织教研活动,并做好活动记录,每学期不得少于三次。

3.协同组成员职责

1)专业教师

负责对协同体课程,进行课程资源建设。

2)企业专家

参与培养目标制定,人才培养方案,教学大纲,课程资源开发,教学评价等教学活动全流程;

3)校友代表

参与培养目标制定,人才培养方案,教学大纲,课程资源开发,实践教学内容指导,实践基地建设,教学评价等教学活动全流程。

4)学生代表

负责反馈学生教学活动效果,参与教学质量评价和教学过程督导。

三、建设内容

教学协同体的建设周期为两年。在建设周期内,教学协同组的建设内容应包含但不限于如下工作:

1教学活动:以学生为中心,对标中国工程教育认证标准,设计并规范教学活动, 提升教育质量;了解行业现状和需求,追踪学科(专业)前沿,及时更新教学内容;注重实验实践教学,引导学生进行自主性学习和创新性实验,培养学生发现、分析和解决问题的能力。

2产教融合:面向产出,联合企业专家,推动校企合作,深化产教融合,实现校企合作,共建、共享、共用人才和资源,推动学院与企业形成命运共同体,共建高水平双师型队伍和实训实训基地,让企业深度参与教学过程,在人员互聘,教师培训,技术创新,资源开发等方面开展全方位深度合作,切实提高应用型人才培养质量。

3教育教学研究:开展教育教学改革与研究。及时将前沿信息化手段和最新科技成果融入教学,推动信息技术与教育教学、科技成果和教学内容融合创新,创新教学方法,进行教学模式的改革和创新。

4教学资源建设:积极开展专业教学资源库建设、在线开放课程建设,课程建议、教材建设等,积极组织申报各类一流课程、课程思政。

5师资队伍建设:建立合理的教学梯队,采用老带新,重视青年教师的成长和双师型教师的培养,提高整体教学水平,打造教学名师。

6经验总结和成果凝练:积累教学教改经验,总结凝练协同体教学成果,积极申报各类教学成果,并进行转化推广以及,形成引领示范效应。

四、建设支持

为了保障教学协同体正常运行和快速成长,学院将配套经费和政策进行支持。为了激发协同体、协同组积极开展教研活动以及教师建设课程的积极性,学院特按照协同体和课程建设分别进行经费核算。课程建设费用的发放要求本年度正在开课的课程。

1.给予每个教学协同体基本活动经费5000/年,主要用于协同体内开展教研活动。

2.对于每门基础课程,基础建设经费为1000元,一个专业的建设系数为1,如果同一门基础课程(相同课程名),有多个专业开设,则每增加一个专业,建设系数增加0.05。如有课程在不同专业上课内容差异较大,可向学院申请增加专业建设系数。

3.对于每门优势课程,基础建设经费为1400元,一个专业的建设系数为1,如果同一门基础课程(相同课程名),有多个专业开设,则每增加一个专业,建设系数增加0.1

4.对于每门特色课程,基础建设经费为1800元,一个专业的建设系数为1,如果同一门基础课程(相同课程名),有多个专业开设,则每增加一个专业,建设系数增加0.2

5. 建设经费支持当前年度开设课程。某门课程的建设经费=基础建设经费*建设系数。经费使用遵守“谁建设,谁支配”的原则,若由协同组共同建设,则建设经费由协同组组长统一协调; 如果由单个教师单独建设,则建设经费由对应的建设教师支配。

五、目标考核

建设周期结束,学院对教学协同体进行考核。考核结果分为不合格,合格和优秀三个等级。在建设期内,无教学事故发生的前提下,提交教学协同体建设总结报告和课程建设资源,且完成如下两项以上的任务,则认定为合格;否则认定为不合格;如果完成如下三项以上的任务,认定为优秀。对于建设期满不合格的教学协同体,学院将对教学协同体的师资进行调整优化;

1、至少建设一门学院认可符合OBE理念的示范性课程及完整课程资源(包含但不限于教学大纲,教案,课程考核资料,课程形成性评价,持续改进报告),具有至少两个周期完整的教学过程性数据;

2、协助学院积极参与教学相关工作和教学平台建设,包括但不限于专业认证、一流专业建设、本科教学评估、产业学院建设和申报等。

3、获批校级教学改革研究项目至少2项;或获得校级教学成果(包括但不仅限于优秀教学成果奖、一流课程或精品教材建设项目、思政课程、校级教学名师奖、优秀教师、校级教学竞赛等)至少1项。

4、指导本科生获批省级及以上大学生创新创业训练计划项目至少1项并顺利结题;或指导“互联网+”创新创业大赛或全国大学生挑战杯比赛中获得省级三等奖及以上;

5、其他经学院鉴定能客观反映教学团队建设的优秀成果;

若有省级及以上教学相关成果(包括但不仅限于教改项目,教学成果奖,教学名师,教学竞赛,一流课程,思政课程,教材等),或指导“互联网+”创新创业大赛/全国大学生挑战杯获得国家三等奖及以上,直接认定为优秀。

六、奖励机制

1、对于评价结果合格的教学协同体,学院给予5000元的奖励;对于评价结果优秀的教学协同体,学院给予1万元的奖励。

2、为了加大对教学资源建设的支持力度,对于新开设课程(优势课程和特色课程),每建设一门学院认可符合OBE理念的示范性课程及完整课程资源(包含但不限于教学大纲,教案,课程考核资料,课程形成性评价,持续改进报告),直接认定为微课题的重点项目;对于基础课程,鼓励进行课堂改革,针对课程内容进行特色化和个性化建设,将作为微课题的优先资助项目。

3、对于通过考核的教学协同体,学院的优势资源将针对性倾斜和重点支持,如年终评优,岗位评定,教学团队打造,教改项目申报,课程建设,微课题立项等。

4、对于建设成效较好的教学协同体,学院将打造成院级教学示范团队,进行引领推广。

5、其他未尽事宜,解释权归学院教学指导委员会。





附件1:课程类别

大数据协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

数据库原理与应用



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2

数据库原理

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3

应用统计学



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优势课程

1

数据仓库与数据挖掘



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2

数据挖掘实践



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3

数据可视化技术与应用



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4

数据分析与可视化

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5

数据建模



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特色课程

1

大数据技术基础




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2

大数据技术原理






3

大数据技术应用



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4

大数据系统设计与部署



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5

分布式系统与云计算



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6

云计算实践



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7

行业数据分析



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8

云计算原理与应用


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9

nosql数据库应用


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10

容器原理与应用


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11

容器编排管理


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12

mysql数据库云架构实践


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13

微服务应用实践


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其它课程

1

时间序列分析





2

大数据融合技术






网络安全协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

计算机网络

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2

网络编程技术


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3

linux操作系统应用与开发(shell



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4

Linux系统管理与程序设计




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5

Linux程序设计


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6

linux系统管理(含shell应用开发)


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优势课程

1

密码学与信息安全

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2

网络渗透实践


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3

物联网安全





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特色课程

1

数据安全与隐私保护


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2

网络安全与数据安全

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3

计算机系统安全实践






4

网络攻防综合实践


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5

网络安全原理


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6

漏洞原理与挖掘


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物联网协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

逻辑代数与数字电路

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2

计算机组成原理

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3

数字电路实践


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优势课程

1

感知技术





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2

感知技术综合实践





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3

Qt开发


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4

anylogic仿真技术





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5

QT开发综合实践


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6

物联网通信技术





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7

物联网应用系统设计





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特色课程

1

单片机基础





2

嵌入式技术





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3

物联网工程规划与设计





4

嵌入式技术实践





5

机器人导论





6

数字信号处理




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7

信息与系统




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8

物联网应用系统开发





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9

嵌入式系统






产品开发协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

Web前端开发技术

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2

Web前端开发技术实践

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3

Java框架编程

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4

Web开发技术





5

Java程序设计





6

Javaweb编程

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优势课程

1

Web应用程序开发


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特色课程

1

互联网产品设计与开发

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2

移动开发技术

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开发基础协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

计算机科学导论

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2

面向对象程序设计

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3

数据结构

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4

数值计算方法

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5

C语言程序设计基础

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6

C语言程序设计应用

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7

文献分析与写作

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特色课程

1

算法分析与设计

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软件工程协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

软件工程

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2

软件工程经济学

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3

软件测试技术实践

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4

软件开发工程与项目管理

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5

IT新技术

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6

软件工程与项目管理


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优势课程

1

软件工程实践

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2

人机交互设计实践

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3

虚拟现实开发与应用

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特色课程

1

软件体系结构

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人工智能协同体

类别

编号

课程名称

开课专业

软件工程

计算机科学与技术

数据科学与大数据

人工智能

物联网工程

基础课程

1

操作系统原理

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2

Python程序设计

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3

Python程序实践



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优势课程

1

机器学习




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2

机器学习基础



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3

神经网络与深度学习

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4

机器学习实践




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5

深度学习实践




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6

深度学习方法与应用



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特色课程

1

人工智能数学基础




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2

智能系统应用开发实践




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3

智能推荐系统实践





4

最优化方法





5

自然语言处理



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6

图像处理与计算机视觉




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7

人工智能软件开发

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8

工业人工智能





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9

人工智能前沿技术




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10

智能优化技术




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11

装备健康管理技术





12

智能语音识别




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13

群体智能





14

知识图谱





15

医学信息处理




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16

机器人技术与应用






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表示必开课程

表示不开课程