自强要闻 | 自强书院召开AI教学研讨会

6月3日下午，自强书院AI教学研讨会在南区学生公寓10号楼南楼B112会议室召开。自强书院院长姚强、副院长赵彪，教务处副处长曹柳星，航天航空学院程彬，电机工程与应用电子技术系章鹏程，智能课程咨询工作组成员郭庆来、孙凯、张树卿、钟海旺、刘超、李哲、燕达、董哲、李江海、帅石金、方宇娟、宋伟泽以及自强书院定制课教师代表朱桂萍、郭鸿业、曹海山、王兴建、任东生参会。

赵彪老师介绍了自强书院培养方案及AI教学改革推动计划。他提到，自强书院以培养“大能源”领域的战略引领者与变革驱动者为目标，依托9大支撑院系，设置“四个传统工程学位＋六大交叉工程学位”的专业出口，以价值线、知识线、能力线“三位一体”重构培养体系，推动从专业竞争转向培养模式竞争。在AI教学改革方面，他强调，需要将AI能力与素养浸润到每一门课程中，而非简单增设智能课程。改革采取“先试点、后推广”方式，先在“能源导论”“能源经济导论”“化学基础”等课程试点，除此之外，借助全校的AI课程资源，推动支撑院系新开设11门AI能源课程。未来将逐步形成一批AI辅助教学课程、AI能源新课，以及可复制推广的教学案例、精品课程和专题。为保障改革落地，书院拟组建AI咨询顾问组、AI改革工作组和AI改革支撑组，提供系统性组织支撑。

程彬老师介绍，面对“人人用AI”的学习新常态，行健书院创新推出“理论力学AI挑战赛”与期末考试AI协助通道，旨在系统评估AI赋能教学的实际成效，并探索其可量化的影响路径。其中，挑战赛题目被精心划分为三类：一是凸显人类在判断与创新中不可替代作用的题目，二是AI在复杂计算和经典问题变体上更具优势的题型，三是模拟真实科研场景的人机协作任务。测试结果显示，部分学生表现优于AI，部分题目中AI出现错误，也有题目人机均未给出理想答案，反映出当前AI能力的边界。在期末考试AI协助测试中，13名重修学生选择AI协助通道，平均得分达60分；而26名选择传统通道的学生平均仅41分。程彬老师表示，未来教学改革的关键在于厘清人机协作边界，聚焦培养“AI做不到而人能做”的核心能力。

章鹏程老师分享了本学期“电磁场”课程与AI深度融合的教学探索。他指出，该课程物理内涵深厚、工程属性鲜明，但内容高度抽象、数学推导繁复。传统教学虽然理论体系严谨，却容易使学生陷入公式推演，对物理本质的理解和工程意义的把握不够充分，学习过程中缺少直观、可验证的认知入口。为此，他引入AI工具助力教学:一方面通过图像化呈现、生活化类比和动态动画，将抽象概念变得直观可感;另一方面针对课堂中常被简略的关键推导步骤，利用AI生成补充材料，并辅助梳理教学逻辑。章老师表示，希望将AI贯穿教学全过程，不仅提升学习效率，更引导学生迈向更高层次的理解与创造性思维。

在集中交流研讨环节，与会教师围绕 AI 时代的教学融合问题展开深入探讨。大家普遍认为，AI 时代 “会做” 和 “能做” 的内容极大丰富，关键在于深入思考其融入教学的程度与环节，才能真正实现与 AI 的有效对话与引导，核心是要让学生在与 AI 的互动中保持主动思考，使 AI 成为协助而非替代的工具。结合自强书院立足工程化的育人定位，与会教师提出书院人才培养可逐步摆脱偏重抽象理论的授课模式，聚焦实操落地、锤炼学生工程动手能力。研讨现场，各位老师结合自身授课案例分享了 AI 嵌入课程的落地方式，实践中不少学生已能对 AI 输出进行判断与取舍，切实获得学习助力，但也存在部分同学过度依赖 AI、独立思考能力弱化的问题。对此，老师们强调，若将 AI 视作教学赋能的工具，应常怀审慎之心把控使用边界，立足工程场景发挥 AI 优势，补齐传统软件短板，实现技术与专业学习的深度融合。未来需在教学中进一步引导学生合理使用 AI，在人机协同中提升学生的思辨与创造能力。

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最后，姚强老师对本次交流研讨活动作总结讲话。他充分肯定了各位教师的精彩分享与扎实探索，并指出当前AI技术迭代发展速度极快，行业与教育场景持续革新，也让师生面临新的困惑：在人工智能普及的当下，究竟哪些知识技能可依托AI辅助完成、无需过度深耕，哪些核心内容必须扎实掌握，成为现阶段教学研究的重要命题。他强调，自强书院各类课程都可以主动探索与AI的深度融合，积极挖掘教学、科研、实践工作中的优质落地案例。此外，书院将推进18个学分的定制化课程建设，覆盖“能源经济导论”“能源化学”等核心课程，全面鼓励AI辅助教学，不设固化限制、鼓励师生大胆探索创新。

姚强老师总结

摄影丨张增磊

编辑丨朱晓琦

审核 丨姚强 赵彪