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）
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