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随着生物制造、生物大数据与人工智能的快速发展，生命科学与信息技术的深度融合已成为驱动未来产业创新的核心路径。在此背景下，学生不仅需夯实专业基础，更需具备跨学科的综合理解与问题分析能力，以适应智能时代对复合型人才的迫切需要。为此，学校依托通识教育与创新拓展课程体系，面向全校学生开设“智能生物工程”微专业，搭建跨学科成长平台。
该微专业围绕“生命科学基础—数据与信息技术—智能化应用”的核心框架构建课程体系，实现多学科知识的有机融合。通过《合成生物学概论》《智能细胞工厂》等课程，帮助学生建立工程生物学的核心认知，洞悉生命科学与工程技术的融合逻辑；通过《生物大数据》《Python数据分析初探》《信息技术与大数据》等课程，强化学生的数据处理、技术应用与信息解读能力；同时引入智慧树·知到平台的《转基因的科学——基因工程》《Python语言程序设计基础》等线上课程，为学生提供灵活便捷的网络化学习渠道，兼顾学习效率与个性化需求。
该微专业聚焦跨学科素养培育，倡导学生融合生命科学思维、工程思维与信息技术能力，构建面向未来的综合分析与自主学习能力。课程采用案例式教学、小组研讨、线上线下联动等多元教学模式，让不同专业背景的学生在合理的学习负担下，搭建跨界知识体系、培育数据意识、深化技术理解、激发创新思维，为今后在健康医疗、生物制造、食品工程、环境治理、数据技术等领域的学习深造与职业发展筑牢基础。
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选择（修读）
智能生物工程微专业的
N个理由
1.构建“生命科学 × 信息技术 × 数据分析”的交叉知识体系
课程体系横跨生物工程、计算机技术与数据科学三大领域，助力学生多维度理解生命现象与智能技术的融合路径，形成系统完整的综合性知识框架，打破单一学科的认知边界。
2.入门友好易上手
无论学生未来投身健康产业、生物制造、食品工程、环境科学、人工智能等领域，还是从事管理、教育、公共服务等工作，多学科融合背景都是核心竞争力。该微专业可帮助学生初步洞悉未来新产业的底层逻辑，提前布局职业发展。
3.不限专业背景，入门友好易上手
该微专业相关课程均源于学校通识与创新拓展课程体系，内容循序渐进、由浅入深，聚焦基础概念解读与实际应用理解，适合各专业学生修读，无需具备生物或编程相关基础。
4.数据素养与技术能力同步提升
通过《Python数据分析初探》《信息技术与大数据》《生物大数据》等课程，学生可系统掌握基础数据处理、可视化呈现与信息分析技能，培育适用于各学科、各领域的通用“数据思维”。
5.线上线下联动，学习方式灵活便捷
多门课程依托智慧树·知到平台开展线上教学，如《转基因的科学——基因工程》《Python语言程序设计基础》等，学生可结合自身时间自主安排学习进度，轻松平衡主修课程与兴趣拓展。
6.多元教学模式，提升综合素养
将案例分析、小组展示、课堂研讨、线上任务等教学形式贯穿学习全程，助力学生提升沟通表达、文献阅读、团队协作与自主学习能力，适配未来职场与学术深造需求。
7.夯实跨专业发展与深造基础
为学生搭建跨学科的“认知与工具基础”，无论未来选择工程、生物、计算机、医药、创业等任一发展方向，都能提供坚实的知识支撑，拓宽发展路径。
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1.跨学院协同培养，师资力量雄厚
由生物工程学院与人工智能学院联合建设、共同实施，两院教师依托各自学科优势承担对应课程教学任务，确保学生在统一课程体系中系统性构建融合知识结构，充分彰显学校多学科协同育人的鲜明优势。
2.一体化课程体系，聚焦融合应用
课程围绕“工程生物学基础—细胞工厂概念—数据与信息技术—智能化应用”逐层展开，多维度解读生命科学与智能技术的融合方式，为学生适配未来新工科场景筑牢基础。
3.灵活规划学习路径，兼顾效率与个性需求
部分课程依托智慧树·知到平台开展线上教学，学生可结合个人时间自主规划学习进度，在提升学习灵活性的同时，培养自我规划能力。
4.聚焦核心能力培养，强化实用导向
通过Python编程、大数据应用等课程，帮助学生掌握各学科通用的基础数据素养，包括数据理解、处理与表达能力，提升知识应用的实用性。
5.注重基础认知构建，降低学习门槛
《合成生物学概论》《智能细胞工厂》等课程采用案例教学模式，生动呈现生命科学与人工智能结合的实际应用场景，帮助学生建立对未来技术趋势、绿色制造及智能生物产业的基本认知，无需掌握深度实验技能。
6.采用多样教学形式，培育综合能力
课程普遍采用课堂讨论、小组展示、案例分析、线上任务等多元形式，助力学生培养跨学科交流能力、团队协作能力与科学表达能力，实现全方位成长。
7.课程选择灵活，修读压力适中
该微专业最低修读6学分，学生可根据个人兴趣与发展需求，在多个课程方向中自由组合、灵活选择，充分满足不同专业学生的差异化学习需求。
往期回顾
“先锋计划”发布 |
“先锋计划”动员部署会 |
来源｜教务处 生物工程学院
排版编辑｜刘绍帆 徐广鑫