随着人工智能（AI）技术在工业、医疗、交通等领域的快速应用，AI 教育在工科中的重要性日益凸显。然而，当前传统的教学体系和内容仍然存在一定滞后，亟需进行系统性的教学改革与实践创新。本文结合近年来的教学改革探索，尝试总结人工智能课程在工科教育中应如何设计与实施，以培养具有实际工程能力、跨学科理解和创新思维的 AI 工程人才。
一、为何在工科中推进人工智能课程改革？
- 产业需求：AI 已逐渐成为现代工程技术不可分割的一部分，从智能制造到智慧城市建设，工科毕业生越来越需要 AI 相关的基本能力。
- 技术融合：AI 与力学、材料、电气、土木等传统工程学科正在深度融合，需要教育体系进行配套改革。
- 学习兴趣与认知模式：AI 更注重实践、项目驱动和跨领域融合，这与传统工科“重理论、轻数据”形成对比，倒逼教学方法创新。
二、教学改革的核心理念与目标
- 以能力为导向：强调“数据理解 + 算法实现 + 工程应用”的综合能力培养。
- 以项目为驱动：通过真实工程案例与跨学科课题激发学习兴趣与实际动手能力。
- 强调融合与落地：鼓励学生将 AI 应用于力学分析、结构检测、系统优化等工程实际问题。
三、课程内容与结构设计
模块化课程设计：
- 基础模块：Python编程、数据结构、线性代数、概率统计
- 算法模块：机器学习、深度学习、图神经网络
- 工程应用模块：AI+结构健康监测、AI+材料性能预测、AI+交通控制等
教学方式创新：
- 引入微项目（mini-project）与开放性课题（open-ended problems）
- 使用可视化工具与仿真平台（如 TensorBoard、MATLAB Simulink）
- 融合 ChatGPT、Copilot 等AI辅助工具进行辅助教学
四、教学资源与模板包推荐
开源教材与课程平台：
- 《Dive into Deep Learning》（动手学深度学习）：https://d2l.ai/
- CS231n（斯坦福视觉课程）：https://cs231n.stanford.edu/
- CMU 10-601/10-607：机器学习基础课程
- 《机器学习实战》、吴恩达《Machine Learning》、MIT 6.S191
教学模板与资源包（适用于教师和学生）：
- Jupyter 教学模板（含章节目录、作业集成、自动评分）
- 课程设计指导模板（项目选题、任务书、评分标准）
- 自动批改工具（nbgrader）、AI实验环境部署脚本（基于Colab/本地）
- 学生自我评估表与课程反思表格
五、实践案例分享
以“AI+交通路面裂缝检测”为课程结题项目，学生需要完成如下任务：
- 数据集采集与标注（无人机或移动机器人）
- 模型训练与测试（使用UNet或Segment Anything）
- 部署与后处理（模型剪枝、Web可视化系统）
该项目打通了从传感器数据采集、图像处理、AI模型设计到部署落地的完整工程流程，是 AI 工科课程实践教学的良好范式。
六、大模型时代的教育革新：挑战与机遇并存
近年来，随着ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问等多种大语言模型（LLM）的广泛应用，人工智能正以前所未有的速度进入教育领域，重塑教师与学生的角色关系、知识获取路径、教学组织结构与评价机制。
- 大模型在教育中的典型应用
• 智能助教与个性化辅导
基于大模型的教育助手可以为学生提供即时答疑、作业反馈和学习建议。例如，ChatGPT可以充当数学题目的“逐步引导者”，帮助学生理解解题思路，而不是直接给出答案。
• 辅助教学设计与备课
教师可以利用大模型生成教学PPT、教学大纲、习题、案例研究材料，极大提升教学资源准备的效率与质量。
• 评估与反馈自动化
教师可借助大模型进行主观题评阅、论文初评，结合Rubric（评分量规）进行自动打分与反馈，减轻重复性劳动。
• 跨模态知识理解与生成
如Sora等多模态大模型正推动教育资源从文本向视频、图像、3D交互等形式拓展，实现真正的沉浸式、个性化学习体验。 - 教师如何应对这场深刻变革
面对大模型带来的结构性冲击，教师不应只是“工具使用者”，更应成为教育范式变革的引领者。
• 从知识传授者转向学习设计者与引导者
随着知识获取变得高度便捷，教师的角色将更多转向“学习路径的规划者”“元认知能力的培养者”与“复杂问题解决的引导者”。
• 与大模型协同共创内容
教师不再独立备课，而是与AI共创课程内容。比如将复杂课程结构交给大模型初步生成，再由教师优化润色，提升效率。
• 重视批判性思维与AI素养教育
学生需要被引导意识到大模型生成内容的局限、偏见与幻觉问题，教师要在课程中渗透AI伦理、信息检索与批判性思维训练。
• 参与教育AI工具的共建与改进
工科教师可结合自身专业背景，参与开发面向课堂的AI插件、可控对话框架或数据增强型学习平台，形成学科特色的“AI助教系统”。
七、未来展望与建议：迈向AI赋能的工科教育新范式
随着以GPT、Claude、文心一言等为代表的大模型持续进化，人工智能技术正逐步融入教育的底层逻辑之中。工科教育的未来，不再只是传授知识点或编程技巧，更应致力于培养学生与AI共创、共生的能力，构建人机协同的学习生态。 - 教育范式的重构
未来的工科教育将更加注重“从会用AI到会合作AI”。大模型可作为“辅助教师”“启发引擎”与“认知伙伴”，深度参与课程内容生成、个性化反馈、跨学科建模等环节。课程内容应适应这一趋势，从孤立知识传授转向复杂问题解决与跨界创新。 - 教学组织方式的智能升级
教学场景将更加多样化：基于大模型的智能问答、代码纠错助手、学习路径生成器等将极大提升学习效率。教师应主动引入这些工具，并在教学中帮助学生理解其局限性、风险与伦理挑战，建立“会用但不依赖”的认知策略。 - 教师角色的再定义
教师不再是“唯一的知识源”，而是学生探索的“引导者”和“同理的观察者”。他们需要不断更新自己的AI素养，与学生一起探索未知技术，转向教学与科研双轮驱动下的创新型教育实践。 - 教学研究的深入拓展
建议未来围绕以下几个方向加强教学研究：
• 基于大模型的教学资源自动生成与评估机制
• AI参与下的工程伦理教育模式
• 跨模态、多学科融合的教学评估指标体系
• 面向元认知训练的AI引导策略设计 - 政策与资源支持的配套建设
教育管理者与高校需加快制定AI教学工具使用规范，推动资源共建共享平台建设，保障教育公平与教学质量。高校内部也应设立教师AI能力提升工作坊，持续培养具备前瞻思维的“新型教育者”。
总结：在大模型浪潮中重构教学与教师角色
随着大模型技术的迅猛发展，人工智能不仅在产业应用中产生深远影响，也正重塑教育的边界与方式。对于工科类院校的AI课程而言，这不仅是一次技术升级，更是一次教育理念的革新。
大模型带来了更强的知识生成能力、语言理解能力与多模态交互能力，为教学设计、智能辅导、个性化学习路径规划等方面提供了新的可能。但与此同时，教师的角色也正从“知识传授者”向“学习引导者”“认知教练”转变。
面对这一深刻变革，教师应主动拥抱技术，增强教学设计与教学研究能力，探索如何与大模型协同设计课程内容、如何利用模型提升学生的元认知与问题解决能力。我们需要在“教会学生使用AI”的同时，更“教会学生与AI共生”，培养他们的批判性思维、创造性表达与跨学科协作能力。
教育改革从不是一蹴而就，但大模型的涌现为工科AI教学打开了新的窗口。在不确定性中积极试错、在探索中坚持教育初心，是每一位教育工作者共同的时代使命。