2024年度智能学院课程思政建设工作总结
一、课程思政建设总体方案
2024年，自动化与智能学院以《高等学校课程思政建设指导纲要》和学校相关文件精神为指引，全面推进课程思政建设，落实立德树人根本任务。学院的总体目标是将思政教育融入人才培养体系，构建全员、全过程、全方位育人的工作格局，实现知识传授、能力培养与价值塑造的有机统一。
为实现这一目标，学院制定了以下建设方案：
1.系统推进课程思政建设
明确专业课程的育人功能，在学院所有本科生和研究生课程中融入思政教育元素，推动思政教育与专业教育协同发展。
2.构建课程思政案例库
以轨道交通、智能控制等专业核心课程为重点，深入挖掘课程蕴含的思政元素，建设具有学院特色的课程思政案例库。
3.加强课程思政师资队伍建设
通过专题培训、经验交流和教学观摩提升教师课程思政意识与能力，鼓励教师主动挖掘课程思政资源。
4.完善教学评价机制
优化课程评价体系，将课程思政纳入教师教学质量评价体系，推动课程思政建设长效化。
二、课程思政建设具体措施
1.邀请国家万人计划教学名师戴胜华，北京市青年教学名师李艳凤等专家，与学院青年教师围绕课程思政主题展开交流。通过示范课、主题讲座、教学研讨等形式，强化教师课程思政意识。结合“课程思政与教学创新”主题，组织教师开展培训及观摩活动，全面提升教师的课程思政教学设计和实施能力。
2.积极推进虚拟仿真实验教学课程建设，如《智能车控制虚拟仿真实验》等，利用人工智能和虚拟现实技术丰富课程内容，增强课程思政渗透力。
3.将课程思政建设纳入年度教学工作重点，通过定期检查、专项督导和教学工作会议确保课程思政工作落实。
4.在每学期初召开的专业负责人、研究所本科教学负责人工作交流会上传达持续开展课程思政建设的要求。
5.动员、支持课程思政建设基础较好的课程开展课程思政有关专项的申报。组织动员申报校级教改项目课程思政建设类项目。
6.2024版本科专业培养方案修订工作中，强调立德树人，并对培养目标、毕业要求以及指标点分解进行修订完善。
三、建设成效及推广应用
1.课程思政案例库日益完善，开发建设了涵盖《铁路行车调度指挥自动化》《单片机原理与应用设计》《概率论与数理统计》等多个课程的思政案例，为专业教育注入价值引领的内涵。
2.李润梅牵头建设的课程思政案例“自动控制原理 I---应用系统性能优化方法设计无人驾驶 PID 控制系统”入选新华网思政育人优秀案例。
3.学院积极参与校级、省部级课程思政交流活动，课程组通过教改论文、教改项目、公开课等形式，与兄弟院校分享建设经验，推动课程思政成果辐射更广泛的教育体系。
4.完成2024版培养方案修订，继续将“培养具有社会主义核心价值观，德智体美劳全面发展”等作为各专业培养目标的重要内容；将“品德修养：理解并掌握科学的世界观和方法论，具有良好的思想品德和社会公德，具有家国情怀和社会责任感，能够践行社会主义核心价值观”作为各专业毕业要求第一点。
四、课程思政建设特色与创新
1.以项目驱动深化课程思政
以国家重大工程为载体，将轨道交通信号、智能控制等领域的最新研究成果融入课程教学，构建“科研-教学-思政”融合的教学模式。
2.数智赋能提升教学效果
依托智能车控制等虚拟仿真实验教学平台，打造具有互动性和实用性的教学场景，使课程思政更加生动直观。
3.校企协同共育人才
学院与华为、Mworks等企业开展合作，通过引入真实工程案例，促进学生专业能力与社会责任感的同步提升。
4.课程体系全面覆盖
从本科生基础课程到专业核心课程，学院构建了覆盖全学段的课程思政体系，实现专业教育与思政教育的深度融合。
五、课程思政建设典型案例
知行合一：自动控制原理I课程思政教学案例
完成人：李润梅 苗宇 刘峰
一、课程和案例的基本情况
课程名称：自动控制原理I
授课对象：自动化、轨道交通信号与控制、智能装备与系统
课程性质：专业核心课
课程简介：简要写课程内容、课程特点、课程所获奖项等课程基本情况
教学内容：主要包括：系统在三域（时域、复域、频域）中的数学模型、系统分析的三要素（稳定性、稳态特性、动态特性）、以及控制系统的设计方法。具体教学内容包括自动控制系统概述及系统结构框图的绘制合化简、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的复域分析（根轨迹法）、控制系统的频域分析（频率响应法）、控制系统的校正以及采样控制系统的分析等。
课程特点：自动控制原理I课程具有完备而严密的理论体系，同时也和控制应用问题紧密结合，其教学目标是使学习者建立线性反馈控制系统的基本体系和基本概念，掌握自动控制的基本理论及其分析和设计方法。学会利用经典控制理论方法来分析、设计单输入/单输出控制系统。培养学习者运用基本理论解决工程实际问题的能力。
课程所获奖项：2020年北京交通大学课程思政示范课；北京交通大学首批线上线下一流金课
案例简介：案例基于控制系统时域分析和根轨迹分析方法在智能车控制算法设计中的应用进行设计，主要内容为：探讨将时域分析中的PID算法应用于智能车控制，并利用根轨迹方法进行算法优化，依托智能车控制虚拟仿真实验，利用生动的实验界面展示设计效果。从而获得控制系统分析与设计方法的真实感知，有助于强化学生对这部分知识掌握。同时结合对无人驾驶相关知识的讲解，带领学生理解科技热点应用问题，通过应用专业知识解决社会问题，增强专业自信，培养理论联系实际能力培养、塑造知识为社会服务的主体价值观，实现知行合一，学而会用，学而能用的教学目标。
二、案例蕴含的思政元素分析
课程案例依托自动化专业自主开发“智能车控制虚拟仿真实验”项目，面向无人驾驶社会科技热点问题，结合教学内容，带领学生开展智能车控制实际工程问题分析及设计时间。探索以学生为中心，以自动化行业新科技人才需求为培养驱动力，结合自动化热点问题，开发课程思政教学案例，从而让课程理论知识鲜活起来，养学生良好的科学思维能力和分析控制领域工程问题能力。
该案例创新点包括：
1、将理论知识应用于社会热点科技问题，强化理论联系实际；
2、将虚拟仿真实验有机融入课程讲授，拓展了虚拟仿真实验项目的应用面；
3、带领同学了解无人驾驶中的控制问题，并利用Matlab等数学分析工具，展开理论分析，建模实践和计算优化，实现知行合一、学以致用的教学目标。
三、案例教学整体设计
（一）教学设计
课程组在教学过程中，探讨如利用课程思政案例建设，增强同学们知识获得感，践行知行合一校训主题，主动挖掘社会热点科技问题，找准课程知识对标点，建设了依托智能车控制虚拟仿真实验的课程思政案例。该案例结合对无人驾驶相关知识的讲解，带领学生理解科技热点应用问题，通过应用专业知识解决社会问题，增强专业自信，培养理论联系实际能力培养、塑造知识为社会服务的主体价值观，实现知行合一，学而会用，学而能用的教学目标。教学案例的设计体现了理论知识、仿真验证和实际应用的有机结合，如图1所示：
图1 教学案例的设计架构图
（二）教学实践
1.知识掌握：系统性能改善的基本方法
（1）二阶系统的性能分析
欠阻尼二阶系统的数学模型如式（1）所示。
在输入为阶跃信号时，它的输出如式（2）所示，其输出曲线如图1所示。
则其动态性能指标主要可以由调节时间和超调量表达，如式（3）（4）所示：
（2）问题提出及解决方案
在控制系统设计时，通常，都希望控制系统有较快的响应时间，即具有较小的
因此引入了PID控制算法，如公式（5）所示，其控制结构图如图3所示。
图3 PID控制系统结构图
2.知识拓展：无人驾驶控制系统认知及综合理解
经研究表明，在控制系统设计中，PID控制占所有控制方式的比例90%左右。该方法特别适用于结构复杂性、大惯性、强噪声、高负载等系统。在车辆自动驾驶中，有着及其广泛的应用。
在人工智能和无人驾驶技术快速发展的今天，智能车已经成为各大高校新工科专业人才培养的重要实验载体。对该载体的研究，可以结合自动控制原理I授课内容，从问题分析、建模实践，智能车基本结构认知、控制系统设计、采样方法及实现、检测反馈及执行机构在应用中的具体设备、控制输出信号的驱动方式等问题展开讲解，抽丝剥茧，提取控制问题，另一方面，带领学生感受到实际控制系统中具象化的实际设备及应用方法，让课本里的理论、模型鲜活起来。
通过具体应用案例的学习，学生能够深化理解自动化专业相关课程的基础理论知识并掌握其应用机理。实现学有所悟、学有所得、学有所用，夯实学生控制系统建模、分析和设计能力，激发学生创新实践的兴趣，培养学生勇于创新的素质。
3.能力培养：依托智能车控制虚拟仿真实践PID算法
智能车控制虚拟仿真实验是北京交通大学电子信息工程学院自主研发的虚拟仿真实验项目，被评为校级一流课程（虚拟仿真实验课程），并上线iLAB实验空间，至今已经开课4轮，用于自动控制原理I，智能控制，自动化专业综合实验等课程开展实验教学，用于大学生智能车竞赛赛前培训，受到学生广泛好评。
学生登陆实验平台后，进入智能车循迹单变量PID控制模块，可以灵活设置不同的PID参数，观察智能车运行状态，如图4所示，并结合实验给出的智能车二阶循迹数学模型，依托Matlab进行数值仿真分析，如图5所示，总结PID三参数对系统性能的影响。
图4 智能车控制虚拟仿真实验界面
图5 不同参数下Matlab进行数值仿真结果
同时利用根轨迹方法，研究因为参数设置不同，带来特征方程的变化，同时基于Matlab数值实验和数据分析，从而得到满足性能要求的PID参数取值。这一过程，通过虚拟仿真实验的操作，可以得到直观的画面显示，如图6所示。
图6 优化后智能车控制效果界面
Matlab数值分析，可以得到量化指标，从而实现了从理论到实际的跨越；教师讲解，使得学生既能在理论上掌握控制系统性能优化的方法，特别是掌握PID控制算法的基本原理和实际应用；实验操作，能在实践上通过对智能车巡航控制这一典型控制问题的研究，理解控制理论实际的应用。培养学生良好的科学思维能力和解决控制领域工程问题能力。
（三）教学反思
对教学效果进行简要分析，总结存在的实际困难与问题，提出改进思路等。
在人工智能和无人驾驶技术快速发展的今天，智能车已经成为各大高校新工科专业人才培养的重要实验载体。在这样一个大型综合性实验中，学生需要完成从智能车架构设计到算法调试的复杂过程。这一过程，体现了理论基础与应用需求的结合，培养了学生理论联系实际，将所学课程知识用于实际工程问题的能力。本研究对智能车控制虚拟仿真实验进行了初步探讨和应用，在课程讲解中，极大的激发了学生对智能车开发的兴趣。但因为该实验复杂度问题，目前案例建设仅限于依托虚拟仿真项目开展实践，在如何将实际智能车控制系统开发引入课程这一问题中，尚需继续积累教学实践经验。未来课程组也将进一步挖掘其它应用，建设丰富的课程案例，为自动化专业建设和课程建设提供更多优质素材。
六、工作反思
学院课程思政建设仍存在以下问题：
1.思政元素挖掘深度不足
部分课程在思政元素的挖掘与融入上仍显浅显，与课程内容结合的自然度和深度有待进一步提高。
2.教师参与广度不够
个别教师对课程思政的理解和实践仍存在偏差，未能完全体现课程育人功能。
3.评价体系需进一步完善：
现有课程思政评价指标偏重形式性，难以全面反映课程思政建设的实际成效。
学院2025年工作方向：
1.深化课程思政元素挖掘
加强学科专家与思政教师的协作，围绕专业知识点深入挖掘思政元素，提升课程思政内涵。
2.强化教师培训与激励
继续组织多层次、多形式的培训活动，并在教学考核中增加课程思政建设权重，激励教师主动参与。
3.优化课程思政评价机制
引入多维度评价指标，结合学生反馈、学习效果和社会影响力，全面评估课程思政实施效果。
4.推进精品课程与案例建设
打造更多具有示范意义的课程思政优秀案例，推动课程建设水平整体提升。