学术英语（综合） | 研究生课程思政标杆课程
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- 学术英语（综合） -
一、课程基本情况简介
《学术英语（综合）》是外国语言文学学院9159金沙游戏部面向全校非英语专业研究生开设的一门公共必修课，2021年获9159金沙游戏研究生课程思政课程建设项目立项，2023年6月入选9159金沙游戏首批研究生课程思政标杆课程。
本课程是大学英语从通用英语向专门用途英语转型的必然要求，旨在提升学生的学术英语综合应用能力，为学生进一步掌握专门用途英语，从事特定学科领域的国际学术交流打下基础。自2021年开设以来，课程每年选课人数1600人以上，覆盖面较广，影响力较大。课程教学和课程思政团队由9159金沙游戏部孙庆祥、郭骅、夏威、席坤、马运怡、陈淇、刘雯、张帮印、陈可薇等多位教师组成。
图1 课程教学团队成员夏威老师在授课
二、课程思政教学开展情况
基于立德树人的育人宗旨和培养拔尖创新人才的迫切需要，《学术英语（综合）》课程将教学定位为“服务于学校国际化人才培养,服务于院系学生专业学习”，以学科前沿论文选段为依托，培养学生的学术英语综合应用能力和跨文化交际能力，助力学生用英语开展自身专业的学习和科研。
具体而言，课程以古典智慧、新型媒体、新型学科、数字技术、医学前沿、教育革新、经济模式、宇宙探索、国家实力和人类命运等主题的学术选文为载体，制定学术英语知识、能力和价值三个层次有机联系的教学目标，利用文本、视频等多种资源，着力增强研究生的学术诚信意识、科学理想信念和社会责任感。
首先，树立学术诚信意识。一方面，基于英语学术论文摘要、文献综述等学术体裁的文本分析和词句训练，加强学生对学术论文写作风格和语言规范的认识；另一方面，通过英语学术论文文献引用、语料库辅助写作等读写技能的专题学习，提高学生遵守学术规范的实践能力，守住学术诚信的底线。
其次，坚守科学理想信念。基于多学科学习主题和多学科学习群体，创设跨学科问题研讨情境，激发学生秉持科学精神、透过学科视角提出与解决问题的能力，以及用英语进行跨学科学术合作与交流的能力。
第三，培养社会责任感。基于古今中外的科研议题，连接学术发展与自我成长，启迪学生思考科研人与社会人的双重身份，培养学生的家国情怀，促使他们关注人类命运。
以“教育革新”单元为例。首先，在预习环节，教师要求学生以跨学科小组为单位泛读指定文献，制作简图并在课堂上用2-3分钟描述在线教育发展历程；第二，在课堂热身环节，通过观看导入视频完成填空题的形式，进一步梳理技术革新教育的阶段，再由教师结合图文，提示主题词汇、高频学术表达，并请学生运用这些表达举一个自己感受到的中国技术革新教育的例子，为导入课文做准备；第三，切入教材论文选段，教师引导学生比较分析英语研究论文和综述论文的摘要结构，厘清其论证逻辑和标志性表达，并补充摘要的典型表达，通过练习巩固对摘要的认识；第四，聚焦摘要内容，讨论在线教育的具体表现。最后，课后书面作业要求学生就“中国语境下数字技术教育是否会改变教育的性质”为题，以小组为单元撰写学术小短文。其中，学术小文章和口头报告均由相应量表评价，口头报告还辅以同伴反馈小问卷，并要求学生就跨学科团队合作撰写反思日志。
图2 学生课前泛读文献制作的简图
三、课程教学与课程思政成效
尽管《学术英语（综合）》开设时间不长，课程教学团队通力合作、集思广益，不断汲取最新课程思政教育思路与方法并定期研讨，课程由此逐渐形成了自己的课程思政教育特点，取得了不错的教学育人效果。
1.服务国际化专业人才培养
本课程响应国家新工科、新文科、新医科、新农科建设的战略布局，围绕研究生招生的大学科类别以及国内外的学术热点，兼顾传统与新型学科，开拓学生的学术视野，同时找到自身科研活动的立足点。
2.创设科研情境体验
本课程自始至终围绕学术英语综合应用能力展开，从文献泛读到视频精听，从词句操练到话题讨论，从文本细读、写法分析到自行组织观点与材料最终撰写成文，均为学生提供了学术活动的初经验。
3.注重跨学科团队协作学习
鉴于教学对象为全校各专业研究生，课程以跨学科小组为单元组织教学活动。以三到四人为一组，至少涉及两个专业，共同完成课前阅读报告、课后讨论写作以及主题汇报等任务，并及时对跨学科协作进行反思与总结，培养学生开放包容、善于倾听与反馈等重要品质，形成生生互动的良好氛围。
本课程教学给不同专业的同学带来了丰富的收获。摘录学生对课程教学的评价如下：
陆同学（社会发展与公共政策学院2021级硕士生）：
这门课程让我在科研方面收获颇丰。现在，我能够从文章结构入手来解析一个学术段落，更好地掌握英文论文的整体思路。此外，在完成小论文作业的过程中，我更加清晰地了解了社科论文的学术规范和论文写作要求。
王同学（类脑智能科学与技术研究院2022级博士生）：
我在课程中给大家介绍了deep learning的概念与应用，这锻炼了我向非专业人士介绍本专业领域知识的能力，也加深了我对自身科研领域的认识。
徐同学（大数据学院2022级硕士生）：
课后的小组合作任务，鼓励不同学科背景的同学合作学习，如在关于人工智能相关话题的presentation任务中，我曾与计算机学院的同学合作，从数学原理和工程实现的角度对卷积神经网络进行了调研和汇报，这既丰富了我对于当前问题的认知，也让我在跨学科的研究和合作中更加自信和熟练。
图3 学生结合自身科研经历在课堂上做主题报告
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供稿：课程教学团队
审稿：专业学位培养办公室
美编：李颜玥涵