软件工程专业移动方向AI协同教学交流会简报

会上，各课程负责人依次分享 AI 协同教学实践方案。《面向对象程序设计》通过学生与 AI 对照完成编程任务，聚焦提示词设计与代码审辨能力训练；《Web 框架编程》《Node.js 入门及实践》采用 “AI 生成 + 人工优化” 模式，分别在源码研读、代码性能调优中培养学生工程思维。《跨平台移动应用开发》在保留原有知识体系前提下将 AI 融入开发全流程，着重防范学生产生 AI 依赖；《Vue/React 框架设计》依托外卖开发项目，要求学生先独立思考，再借助 AI 完成建模与架构设计，强化任务拆解与架构思维。《后端开发技术》将提示词工程贯穿教学，搭建 “会用 — 会判 — 会改 — 会悟” 阶梯式能力培养路径；《Web 安全技术》把 AI 协作融入实操作业，树立学生安全与合规开发意识。《Web 程序设计基础》允许 AI 辅助完成作业，同步增设 AI 使用记录，保障学生独立解题能力；《数据库系统原理》将教学重点转向业务驱动下的 SQL 方案设计与 AI 结果核验，避免过度依赖 AI。

本次交流会进一步明晰 AI 协同教学的价值定位。AI 已是软件开发工具链重要组成，人机协作训练能够更好对接行业岗位需求；教学重心从基础代码编写转向架构设计、方案取舍等 AI 难以替代的核心能力。“会用 — 会判 — 会改 — 会悟” 的递进培养范式可供各课程参考，同时教学过程必须坚守底线，夯实学生基础编程功底，严守数据安全与合规要求，杜绝 AI 工具依赖。开展 AI 协同教学，本质是推动课堂从 “教会学生编写代码” 升级为 “教会学生评判代码”，引导学生善用 AI 赋能开发，同时保持独立分析、工程把控的专业核心能力。

未来，课程组将持续探索 AI 赋能课堂教学新模式，不断优化人机协同培养方案，助力学生练就适配产业发展的工程素养与综合竞争力。

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