智赋教改,迭代育人|我院召开人工智能赋能软件工程专业教学综改专题研讨会

Introduction

会议伊始，王伟院长围绕学校“人工智能先导计划”未来教学综改项目，全面介绍本次教学改革的政策背景、核心任务与整体思路。他指出，人工智能赋能专业教学不是简单的技术叠加，而是全方位、系统性的教学革新，核心要厘清“教师、学生、AI”三者的重构关系。

针对软件工程专业转型发展，王伟院长提出系统性改革思路：一是重塑教学闭环，明确AI时代学生怎么学、教师怎么教、人工智能如何赋能教学；二是优化教学内容，精准梳理原有教学体系中需要保留的核心根基、需要新增的智能内容、需要淘汰的滞后模块，推动AI技术、智能思维与专业教学深度融入、精准嵌入；三是健全评价体系，细化改革落地KPI指标，以量化标准倒逼教学改革落地、育人质量提升，全力支撑学校人工智能特色办学体系建设与软件工程专业高质量发展。

研讨环节中，与会教师结合自身授课领域、教学经验与科研实践，从平台建设、课程体系、能力培养、师生定位、理论实践融合等多个维度展开深入交流，提出多项极具针对性、实操性的改革建议，碰撞出丰富的教改新思路。

李垚辰副院长介绍了西安交通大学“人工智能先导计划”未来教学综改项目的相关开题材料，深入剖析了软件人在融入AI后的角色定位、工作方式、能力结构、服务价值等四重转变，并提出了面向AI时代软件工程人才培养需求，以“师—生—AI”协同育人为核心，两年内建成AI赋能的软件工程智慧课程群，实现教学培养方式转变，搭建AI辅助的软件工程实践平台，打造具有全国示范效应的软件工程专业AI教学综改方案。

针对上述方案，杜小智老师聚焦教学落地实效，提出AI教学改革需坚守“减负增效”原则，推进教学平台一体化建设。当前多平台切换的教学模式增加了师生教学负担，不利于教改常态化推进。同时，本次综改需明确阶段性、标志性预期成果，聚焦教学成果奖培育，以成果导向引领教学改革提质增效，让教改成果可落地、可展示、可推广。

王晨旭副院长从课程体系优化角度提出，要构建课程知识点一体化贯通体系。针对各课程知识割裂、技术断层等问题，建议组建专项课程组，对专业课程进行归类统筹、联动管理，建立常态化教研例会制度，实现课程知识、核心技术的纵向贯通、横向衔接。同时提炼可复制、可推广的AI融入教学方法论，不仅赋能本专业教学升级，更为全校各专业AI教学融合提供参考范式。

晋武侠老师强调，AI赋能教学要实现从“AI工具应用”向“AI思辨能力培养”的进阶升级。她结合自主研发的教学赋能工具，提出教改需紧扣专业核心知识点，将AI技术应用、智能项目实践与课堂教学深度绑定，以工具赋能课堂、以项目夯实知识，推动AI教改从形式创新走向内涵升级。

宋永红老师结合软件工程行业核心逻辑分析，人工智能大模型已可高效完成基础代码编写工作，新时代软件工程专业的核心能力重心已然转移。专业教学需聚焦行业本质，重点强化学生的需求分析、沟通协作、项目管理与质量把控核心能力，适配行业岗位能力新需求。

朱利老师针对行业普遍认知重点强调，AI赋能绝不意味着弱化编码能力，反而对学生的编程功底、代码优化、逻辑思辨能力提出了更高维度的要求。教学改革中必须坚守编码核心能力培养底线，在AI辅助开发的基础上，锤炼学生精准调优、创新开发、问题排查的硬核专业能力。

潘宗序老师从离散数学基础课程出发，认为即便是身处AI时代背景下，必须持续夯实学生理论基础与数理逻辑能力。大模型可高效完成基础代码开发，但系统建模、算法推理、问题溯源等高阶能力，仍依赖扎实的数理功底。

赵国帅老师从培养体系全局出发，提出要全面梳理软件工程全流程、全周期核心体系，精准界定现有培养方案、各门课程与专业全流程的对应关系，明确人工智能对各教学环节、能力模块的革新影响。基于变革内容动态调整课程设置与教学方案，打造一体化、紧耦合的智能化课程群，实现教学体系与AI时代行业需求精准适配。

田智强老师结合机器学习与视觉领域教学实践表示，AI赋能专业教学的同时，必须深耕垂直领域专业知识，做到通用智能技术与垂域专业能力双向融合，避免“重AI工具、轻专业内核”的片面化教学问题。

庞善民老师聚焦基础育人核心，强调机器学习等AI相关课程改革中，要扎实推进基础理论与实战任务深度结合。无论技术如何迭代，专业基础理论始终是人才培养的根基，教改需坚守理论底色，以扎实的理论支撑学生高阶智能实践能力成长。

田丽华老师以操作系统课程为例提出，AI融入传统课程并非单纯将AI作为教学辅助工具，核心是依托智能技术拓展课程知识边界、扩充前沿知识点，更新课程知识体系，实现课程内涵的迭代升级，真正让传统专业课程适配智能时代发展。

张玉龙老师聚焦学生主体视角，补全教改育人闭环。他提出，当前教改研讨多聚焦教师教学革新，需重点关注学生的AI应用能力培养。建议增设专项课程，系统化教会学生AI学习工具、科研工具的应用方法，构建AI4Study、AI4Science多元化通用能力体系，全面提升学生智能化学习、智能化科研的综合素养。