2026年4月14日，AI工程师学院人工智能教研室顺利开展磨课活动，围绕课程内容、逻辑推导、课堂呈现、教学优化等方面展开交流，以磨课促成长，以教研提质效，共同探索课堂教学优化路径。
郑桂能老师教授《机器学习》课程，聚焦线性模型核心内容，系统讲解线性回归数学表达式、最小二乘法推导过程等关键知识点。郑老师以严谨的逻辑层层拆解数学原理，从模型假设到公式推导，再到实际应用场景，逐步引导学生理解线性模型的核心思想与计算方法。授课过程中，郑老师注重理论推导与逻辑梳理相结合，板书清晰规范，充分展现扎实的专业功底，帮助学生掌握机器学习基础。
吴淼淼老师讲授《算法设计与分析》课程，围绕动态规划展开细致讲解，从动态规划的核心思想、适用场景入手，结合经典案例拆解最优子结构、重叠子问题等关键概念，通过步骤化分析、思路推演，将抽象的算法知识具象化。课堂注重思路启发与逻辑引导，兼顾理论深度与易懂性，贴合学生学习规律，有效提升学生对复杂算法的理解与应用能力，课堂节奏把控得当，教学呈现流畅自然。
教研室主任刘红英组织全体教师开展研讨，各位教师围绕课程设计、理论讲解、课堂节奏、学情适配等方面展开交流，肯定亮点的同时，提出针对性优化建议，氛围热烈且务实。
教学副院长胡垂立作补充讲话，对本次磨课活动成效予以充分认可，强调磨课是提升教学质量、锤炼教师基本功的重要抓手。胡院长指出，教师要深耕课程内容，强化理论讲解的逻辑性与通俗性，注重知识传递与能力培养相结合，持续优化教学方法，将教研成果融入日常课堂，不断提升人工智能专业课程的教学水平与育人实效。
此次磨课活动为教研室教师搭建互学互鉴、共同提升的优质平台，助力教师打磨精品课程、提升教学能力。未来，人工智能教研室将持续推进磨课活动常态化、规范化开展，以高质量教研赋能人才培养。
稿件来源：AI工程师学院
初审：刘记伟
复审：刘红英
终审：胡垂立
