在当前乡村振兴战略与“双高计划”协同推进的背景下，农业高职院校推进教学智能化转型，已成为培育新型职业农民、支撑农业农村现代化发展的关键举措。国务院发布的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明白准确地提出，应“面向数字化的经济和未来产业高质量发展，加强课程教学体系改革”，“深化人工智能助推教师队伍建设”，并“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”，为农业职业教育的数字化转型提供了明确指引。与此同时，“双高计划”进一步强调“加快智慧校园建设，促进信息技术和智能技术深度融入教育教学和管理服务全过程”，要求职业院校将智能技术全面嵌入人才培养全流程。由此可见，人工智能教育已成为国家推动教育现代化、服务乡村振兴的重要着力点，构建契合智慧农业需求的新型课程教学体系，也成为当前职业教育改革的核心任务。
在这一趋势下，农业高职院校应积极做出响应政策号召，大力推进人工智能通识课程建设，通过创新“AI+农业”跨学科教学模式、开发虚拟仿真实训项目、搭建智慧农业教学平台等举措，系统培养兼具数字素养与三农情怀的复合型人才，为乡村振兴提供坚实的智力支持与技术保障。
在乡村振兴战略引领下，农业高职院校的人工智能通识课程应立足“技术扎根乡土、能力服务产业、伦理关怀民生”的核心理念，构建“基础知识—场景应用—责任实践”三位一体的课程教学体系。课程旨在培养既掌握智能技术，又理解乡村发展规律，并能推动农业产业振兴的新型人才。考虑到计算机与非计算机专业学生在知识基础与学习目标上的差异，课程教学体系应明确划分为“通识教育”与“专业教育”两个层级。
面向畜牧兽医、宠物医疗、食品加工、药品检测等非计算机专业学生，农业高职院校的人工智能通识课程应聚焦“行业认知赋能与技术普惠应用”两大目标，构建“轻理论、重实践、强工具”的教学体系。课程内容需紧密契合农业产业链数字化升级的实际的需求，系统阐释AI在相关领域的基础理论与典型应用场景，例如畜牧养殖中的智能体征监测、宠物疾病的AI辅助诊断、食品安全质量的视觉识别等，引导学生形成“识别技术特征—分析行业痛点—提出解决方案”的系统认知框架。
在教学设计上，采用“模块化行业适配”思路，根据不同专业方向精选AI应用案例。如畜牧专业重点解析智能饲喂算法的逻辑架构，药品专业则聚焦AI在成分分析中的应用流程。同时，依托百度AI Studio、腾讯云TI平台等国产化工具链，开展图像分类、语音识别等“零代码”实训，强化学生的实操能力]。课程最终目标是塑造具备“技术敏感度”与“工具驾驭力”的复合型农业人才，使其深入理解人工智能对农业增效的核心价值，熟练运用行业通用AI平成数据上传、参数配置与结果分析，为未来“人机协同”的职场环境奠定基础。
在乡村振兴战略持续深化与农业数字化转型的双重推动下，农业职业院校计算机类专业的人工智能课程，应确立“技术深融行业、教学精准对接”的理念，构建涵盖“算法理解—工具掌握—项目实践”三维能力的培养体系。课程以农业智能化改造过程中的真实场景为依托，聚焦畜牧、宠物、食品、药品等关键领域，重点突破行业特定情境下的技术实现路径。
在基础教学阶段，系统解析监督学习、目标检测等核心算法原理，例如YOLO模型在宠物皮肤病识别中的具体应用与参数调优方法，并指导学生基于OpenCV、PyTorch等框架，完成养殖图像分类模型的训练与实际部署。
在应用拓展阶段，围绕食品产线缺陷检验测试、药品包装字符识别等典型任务，引导学生运用国产化平台，熟练掌握农业数据清洗、模型轻量化以及API接口开发等关键技术。
在工程实践层面，课程对接智能饲喂系统开发、畜禽行为识别边缘设备部署等真实项目，构建从数据标注、模型加速到服务端集成的全流程实战体系。教学实施突出“行业知识嵌入式”特色，依托校企共建的智慧养殖数据标注中心、农产品质量检验AI实验室等平台，培育学生掌握农业场景下的数据标注规范、模型迭代优化与系统运维能力。
最终，课程旨在塑造“懂农业业务逻辑、精AI开发工具、能实施行业项目”的复合型技术人才，为农业数字化转型输送具备扎实工程落地能力的人工智能实施者。
面向非计算机专业的人工智能通识课程（16学时，第2学期开设），以“AI助力乡村振兴”为主线，紧密围绕农业典型场景展开教学。课程从AI基础概念引入，有机融合智慧农场实践、畜禽疫病智能预警等乡村振兴案例，生动阐释技术对农业现代化的推动作用。教学重点引导学生掌握主流平台的基础操作，通过畜牧饲喂智能决策、农产品标签精准识别等实训任务，使学生亲身体验AI在农业领域中的实用价值。
课程精选生猪行为智能监测、宠物X光片AI诊断等贴近农业实际的案例，运用可视化方式解析图像识别技术怎么样才能解决生产难题，并适时引入AI下乡过程中涉及的隐私保护、算法公平等伦理议题，深化学生对“科技为农”责任的理解。通过“学用一体”的教学设计，培育学生运用智能工具优化农业产业链的能力，为乡村发展输送懂AI、善用AI的新农人。
计算机专业的人工智能通识课程（48学时，第3学期开设）面向具备一定专业基础的学生，以“技术扎根农业、能力贯通产线”为导向，围绕畜牧、宠物、食品、药品等重点领域，构建“原理认知—工具开发—工程落地”三位一体的教学内容体系。
在原理层面，系统讲解监督学习中的损失函数与梯度下降机制、目标检测中的锚框生成与NMS（非极大值抑制）原理，结合YOLO模型在猪只行为识别中的实际应用，深入解析特征提取与参数调优策略，指导学生基于PyTorch框架完成畜牧图像分类模型的训练与评估。
在工具开发层面，聚焦农业数据特点，讲解数据清洗中的异常值检测的新方法，以及模型轻量化中的剪枝与量化技术，借助平台实现食品缺陷检测模型的通道压缩，并开展分布式训练实践。
在工程实施层面，依托智慧养殖数据标注中心的真实数据，指导学生完成从畜禽行为视频标注、边缘设备模型部署到智能饲喂系统API联调的全流程项目实践。课程同步设置农业伦理模块，探讨算法偏见对养殖效益评估的影响及数据隐私保护路径，最终培育学生形成“原理透彻、工具娴熟、工程稳健”的农业AI实施能力，为乡村振兴输送可以应用AI技术推动农业生产转型的技术骨干。
课程采用“分层-混合”教学法，依据专业属性与培养目标差异，设计并实施不相同的教学路径。
对于非计算机专业学生，以线上学习为主导。教学侧重于AI工具的轻量化应用，引导学生利用平台的可视化界面，完成生猪红外测温图像标注等任务，或通过平台开发宠物X光片诊断小程序。教学中嵌入“智能饲喂方案AIGC生成”“农产品标签OCR识别”等模块化实训任务，并借助虚拟仿真技术模拟智慧农场环境，让学生通过拖拽式操作，直观体验AI在畜禽疫病预警、农机调度等场景的效果。同时，组织“养殖场监控数据隐私边界”“疫病预测算法公平性”等在线主题研讨，同步强化学生的科技伦理认知[7]。
对于计算机专业学生，则以线下项目教学为核心。教学紧密围绕校企共建的智慧养殖数据标注中心的真实需求，实施“三阶递进”式实践：
算法层：聚焦PyTorch框架下的畜牧养殖图像分类模型训练，并深入解析YOLOv8模型在生猪识别中的锚框参数优化策略。
工具层：利用平台实现食品缺陷检测模型的通道压缩，并完成模型的分布式训练与轻量化部署。
工程层：借助TensorRT技术加速畜禽行为分析模型的推理速度，同时运用Flask框架开发智能饲喂系统的RESTful API接口，最终串联从畜禽行为视频标注、边缘设备部署到系统联调的全流程。
在整个教学过程中，同步融入“算法偏见对养殖效益评估的影响”等伦理沙盘推演，确保技术实践与农业伦理素养的双向贯通。
线上考核面向非计算机专业学生，以 “AI+农业工具应用” 为核心导向，构建由单元测试、课程作业与在线讨论组成的三维评价体系。
单元测试：侧重于验证对平台基础操作的掌握程度，例如生猪体温监测图像标注的流程规范性。
课程作业：注重跨专业融合，要求学生提交结合本领域需求的AI应用方案（如畜牧饲喂AIGC生成流程图）。
在线讨论：嵌入伦理维度，围绕“养殖场数据脱敏”等案例，引导学生就科技向善开展深度思辨。
此考核体系覆盖宠物医疗影像分类、农产品分拣等真实涉农项目，旨在递进式地评估学生的工具运用熟练度、场景应用能力及伦理认知水平。
线下考核面向计算机专业学生，围绕 “农业AI工程链闭环” 设计，强调技术指标的达成与工程落地能力。
项目完成度：重点考核YOLOv8行为预警系统等项目的实际部署与应用效能。
过程性考核：将考勤与课堂参与度和智慧养殖数据标注、模型加速方案设计等实操任务挂钩，利用标注规范掌握度等数据实时跟踪学习成效。
期末考试：采用“理论+实战”双模块设计，既检验对农业场景损失函数设计等原理的理解深度，又通过限时部署养殖场监控模型等任务评估技术转化效率。
考核案例覆盖从畜禽行为分析到智能饲喂系统开发的完整技术链条，全面强化对农业物联网场景下全流程工程实施能力的验证。
优先选用具备农业与 AI 交叉学科背景的教师，或组建由养殖专业教师与 AI 模型开发专家构成的跨学科教学团队。要求教师深度参与农产品智能分拣、养殖物联网等产业项目开发，或通过校企合作引入农业科学技术企业工程师组建混编团队，确保教学团队兼具学科融合能力与产业实践经验。
为农业教师开设 AI 研习营，组织计算机教师深入养殖场开展场景化实训；联合农业伦理机构开展专题研修，重点强化 AI 下乡中的数据加密技术、疫病预测模型公平性评估等伦理能力，形成产教融合型师资培养闭环。
通过 “双师联动” 模式与项目化团队运作实现深度融合：农业技术专家与 AI 工程师协同开发课程模块，依托 “农业 AI 协同创新中心” 承接畜禽疫病预警系统开发等真实项目，驱动团队完成 “算法调优 - 模型轻量化 - 生产联调” 全流程协作，构建 “需求分析 - 技术开发 - 成果转化” 的闭环创新链条。
以双导师制与动态知识更新为核心，农业科技公司技术骨干与校内教师联合指导农产品标签 OCR 识别、智能饲喂系统等产业级项目；基于校企共建的 “农业 AI 案例库” 持续更新教学资源，定期组织教师参与企业技术培养和训练，确保教学内容与行业技术迭代同步。
创设 “农业 AI 教学贡献值” 指标，将智慧农业教学案例开发数量、学生参与产业项目指导比例、农业数据伦理教学创新度纳入职称评审量化标准，形成 “教学 - 科研 - 服务” 融合的评价体系；配套 “教学成果孵化基金”，对教师主导的畜禽疫病识别算法等原创成果进行知识产权转化后，按商业化收益实施阶梯式奖励，激发创新内生动力。
优先资助教师参与农业 AI 开发者峰会等行业会议，要求通过技术趋势变化分析报告、企业级 API 二次开发等成果反哺课程升级，形成 “参会学习 - 成果转化 - 教学迭代” 的闭环链路，构建产教互哺的职业发展生态。
在乡村振兴战略与职业教育数字化转型的双重驱动下，农业高职院校人工智能通识课程的构建既是时代需求，也是教育创新的重要实践。本研究通过系统规划课程定位、内容架构与教育学生的方式，形成 “分类分层、场景驱动” 的课程教学体系：以 “通识普及” 与 “专业深耕” 双轨路径实现 AI 技术与农业产业的精准对接，构建 “工具应用 - 技术开发 - 伦理实践” 的梯度化培养模式，为复合型农业人才教育培训提供可行路径。未来可从三方面深化探索：扩大课程试点范围以验证模式可推广性、开发农业专用 AI 工具降低技术门槛、探索 “1+X” 证书制度与课程的有机衔接。研究成果将为农业职业院校数字化转型提供参考，助力乡村振兴战略深度实施。
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