"?内容系统性。依据大学生认知发展规律，采用循序渐进的教学设计，从基础概念(如人工智能原理)到高级应用(如多模态生成) 层层递进，深度融合商业化案例(如品牌营销策略)，提升对人工智能大模型技术应用的认知，通过深入浅出的课程案例实现理论教学与实践操作的技术闭环，确保知识结构完整且易于消化，帮助学生构建扎实的知识框架。

?学训融合性。每节采用理论学习、知识拓展、案例实训的三维架构，确保教学效果可验证，例如通过小组讨论和项目评审强化互动反馈，通过多元化案例练习(如数据可视化任务、社交媒体内容生成)实现学习质量综合评价，提升学生解决实际问题的能力，培养批判性思维。

?任务导向性。实战课程内容以项目任务为驱动，如设计一个AI生成内容方案，通过系列微案例验证理论模型的有效性，保障内容的真实性与可靠性，帮助学生在实际操作中掌握技术精髓。

?产教协同性。深度融合产业端技术平台，如与DeepSeek合作模拟企业环境，使学生通过课程学习实现技术能力的迁移应用，凸显教材的实践价值，促进教育与企业需求的无缝对接。"