CURRICULUM

课程体系

18年深耕,构建国际先进、实践驱动、协同人工智能的批判性思维教育新标准。智能时代的四大新型通识、学科结合和应用课程,加上经典基石版通识课,构成完整的课程体系。

Four New Courses

智能时代四大新型高阶思维课程

五组课程构成从通识 → 智能升级 → 学科嵌入 → 实践应用的完整思维能力体系,以思维能力应对 AI 风险、支撑教学转型与提升创新能力。

Significance

智能时代四大新型高阶思维课程意义

直接对准"创新人才培养""人机协同""工程教育认证""高质量就业"四大核心目标。

1. 学科融合型批判性思维跨学科创新引擎

痛点 · 学科壁垒是创新瓶颈

受学科阉割的认知,难以产生跨界创新。

精华 · 文理融合的思维重装备

研习问题探究、实证驱动、科学推理、立体思考、跨域综合的方法来促进原创。

价值 · 文理+科技双驱动人才

以拓展智力结构的方式升级理工学生创新能力培养,响应国家对创新人才的战略急需。

2. 智能时代的批判性思维AI时代思维支柱

痛点 · "智能荒原化"风险

过度依赖AI导致认知、思维等能力退化。

精华 · AI的防火墙和增强器

通过系统的探究、理解与反思的问题矩阵,让AI成为激发高阶思维的工具。

价值 · 智能时代+以人为本

批判性思维不但协同AI发展,也是守住并强化人在智能时代的自主和安全的基本手段。

3. 工程技术的批判性思维工程综合决策力

痛点 · 工程教育与实战脱节

学生面对复杂、模糊的问题情境束手无策。

精华 · 复杂工程问题的手术刀

为工程认证量身定制,聚焦复杂问题情境下的分析、建模、权衡与最优解优选方法。

价值 · 卓越工程师+教育认证

解决复杂工程问题,终身深度学习应对技术迭代,助力学院通过工程教育认证。

4. 问题分析与解决的方法真实问题解决力

痛点 · 难解复杂、不确定问题

现实和职场上盲目者多,理智明辨决策者少。

精华 · 解决问题的操作系统

学习问题分析、因果推理、辩证等系统方法,洞察问题本质,开创和锁定终极解决方案。

价值 · 高质量就业+职场胜任力

让学生具备"毕业即上手"的职场竞争力,能在解决问题工作中以明辨和效率脱颖而出。

5. 大学生批判性思维通识课历史的标杆 · 升级的基座

痛点 · 纯粹知识教育导致"思维断层"

学生习惯标准答案,缺乏学术开拓精神与严谨规范,不善读、写、研究。

精华 · 学术精神的成人礼

将"自我反思、不断求真"内化为理智品德。

价值 · 建立理性和探究实证意识

为专业学习构筑精神和认知底座。

Comparison

五大课程方案横向对比表

对照课程内容,决定所需。

能力维度 1:学科融合型通识课(综合旗舰版) 2:从提问到反思(AI迭代通识版) 3:工程技术学科(16h精华/师资版) 4:问题分析与解决(应用/职场版) 5:大学生批判性思维(经典基石版)
核心定位 全体系重构+跨学科应用 人机协同与深度学习 工程认证与科研加速 实战决策与职场胜任 学术规范与思维基石
问题能力 最全面:界定复杂学科问题,涵盖二元分析法。 提出探究、理解、反思三类核心问题。 精准界定复杂工程问题,识别技术矛盾。 穿透表象,分析疑难反常问题的成因。 明确问题来源,拆解论题构成。
AI协同 系统级:系统提问与深度反思,协同AI解决任务。 核心级:遵循"先思维、后AI",强化反思核查。 辅助级:辅助科研探索,评估技术方案。 工具级:利用AI生成方案并进行修正。 基础级:辅助资料搜索。
方案/决策 全向:多维度评估体系,实现理性权衡与最优选择。 评估信息真伪,进行价值判断与反思性决策。 特色:结合可行性、成本、可持续性优选方案。 特色:构造竞争性方案,科学筛选最优路径。 基于证据和逻辑判断提议合理性。
学科融合 最高:深度集成科学、工程、管理等应用模块。 跨学科通用,适配文理基础教学。 深度:直接对接工程与科研场景。 职业:对接职场、管理与业务场景。 学术通用,侧重人文社科阅读。
终身学习 以研究性深度学习贯穿始终,应对技术变革。 形成"以思维学知识"的自演化学习模式。 建立研究性学习机制,适配技术半衰期。 培养在多变职场中的持续适应力。 养成求真、开放、谨慎的理智品德。
产出结果 学科深度读写报告、复杂问题解决方案。 AI协同下的高质量反思报告。 创新方案、科研论文阅读报告。 决策分析报告、疑难问题诊断。 批判性阅读分析与正反论证文。

Self-Check

课程选择自测

决策:怎么选择智能时代新型高阶思维课程?可用下面场景需求帮助决定。

场景 A:应对人工智能冲击

  • 学生/员工是否存在大量滥用 AI 润色或生成作业,导致"思维偷懒"?
  • 您是否担心 AI 生成的错误(幻觉)会影响科研、学习的准确性?
  • 您是否想将 AI 转化为提升人类思考能力的"陪练",而非简单"外挂"?

建议选择:智能时代批判性思维:从提问到反思

场景 B:工科认证与科研突破

  • 您的学院是否面临"工程教育专业认证",需要提升学生复杂问题解决能力?
  • 您的学生做科研时,是否表现出"逻辑硬、思路窄",难以突破隐含假设?
  • 您是否需要一个短平快(16学时)、能迅速嵌入现有专业体系的模块?

建议选择:工程技术学科批判性思维

场景 C:培养科技创新人才

  • 您是否致力于打造"拔尖创新人才",需要完整、系统的思维底座?
  • 您是否希望课程能同时横跨科学、工程、管理等多学科维度?
  • 您是否需要一套集"路线图、工具箱、AI 协作"于一体的全能旗舰方案?

建议选择:学科融合型批判性思维通识课

场景 D:职场胜任力与实战产出

  • 您的受众(学生或员工)是否即将步入职场、解决真实世界的复杂麻烦?
  • 他们在面临多方案抉择时,是否缺乏科学的评估标准和决策框架?
  • 您是否希望培训后能直接产出"问题诊断书"或"决策分析报告"?

建议选择:问题分析和解决的思维方法

场景 E:稳健的通识教育地基

  • 您是否需要一套成熟、稳定、有 15 年成功案例支撑的"金课"范本?
  • 您是否强调学生学术人格的养成(如求真、谨慎、反思)?
  • 您是否需要一套包含标准化大纲、教材、小班教学法的交钥匙方案?

建议选择:大学生批判性思维(现行经典版)

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