人工智能背景下高校计算机教学改革探索 

引言：

人工智能正以前所未有的速度穿透高校教育体系，尤其对计算机专业构成了知识结构、教学范式与育人目标的多重挑战。课程内容亟需更新，教学方式面临重塑，而评价标准则陷入模糊与失效的危机。与其被动应变，不如主动求变。本文将构建一套适应 AI 技术逻辑的计算机教学改革路径，强调理念先行、结构革新与机制重建的有机协同，力图回应“教什么”“怎么教”“如何评”的核心命题。

一、人工智能对高校计算机教学的现实冲击

（一）课程内容更新压力加剧

计算机专业课程原有的“工具—语言—算法”链条正面临结构性松动。人工智能技术，尤其以深度学习、自然语言处理和大模型为代表的新范式，正快速替代传统知识体系的核心地位。近年来，国内“双一流”高校纷纷将Transformer、生成式模型、AI 安全等内容纳入课程大纲，而多数普通高校尚未形成系统性响应机制，课程内容更新滞后、教学资源匹配不足成为普遍难题。这种更新不只是“加内容”，而是一次底层架构的重组，涉及教学逻辑、先修顺序与能力路径的整体调配。如果仅依赖传统教师主导式课程设计，显然难以应对技术周期对教学的高频冲击。

（二）学习方式的变化

人工智能的普及已悄然改变学生的知识获取方式。AI 工具不仅提供“标准答案”，更在一定程度上重构了解题思路本身。学生通过自然语言与 ChatGPT、文心一言等模型对话，完成编程任务、生成实验报告乃至理解抽象概念，显著提高学习效率。然而，这种便利也悄然削弱了逻辑推演与故障定位能力的积累。教师面对的已不再是“无知的学生”，而是“信息过载却判断力薄弱的使用者”。教学的重心因而被迫迁移，从“知识讲解”转向“能力甄别”与“方法矫正”。学习方式变了，教学内容和节奏却未必同步，这种错位正在吞噬课程的实际育人效果。

（三）教学评价面临重构

考试不再能区分真实水平，这是人工智能给教学评价带来的最直观冲击。依托 AI 工具生成答案已成常态化行为，传统闭卷考试的权威性与公平性被深刻削弱。以往的“知识记忆 + 题型训练”模式在大模型面前失效，教学评价必须转向过程性、开放式与个性化的综合方式。部分高校尝试以项目成果、代码仓库贡献、思维过程追踪等多维度组合进行评价，虽仍处试水阶段，却已反映出“评什么”“怎么评”“谁来评”的根本变化。未来，教学评价将不再是课程尾声的总结性动作，而是教学设计内在的一环，必须与学生学习路径深度绑定，形成动态调整的反馈闭环。

二、人工智能背景下高校计算机教学改革路径

（一）教学理念的重塑：以“生成力”替代“记忆力”导向

教学理念的转向应直面 AI 技术的认知置换效应。传统教学重记忆、重规范，而当信息几乎“零门槛”获取，“再现性知识”的训练已难以体现专业价值。改革应确立“生成力”核心地位，即强化学生的知识迁移、工具整合与问题定义能力。教学中不再强调标准答案，而以“问题如何提出”“AI 如何配合”“解法是否可信”为评价导向。在内容设置上，可将“Prompt 设计”“模型偏差分析”“语义验证”等环节嵌入算法类课程，引导学生在人机互动中锤炼认知张力。同时，应明确区分“技术使用者”与“思维操控者”的角色边界，避免学生成为工具流程的被动接受者。理念重塑的关键，在于让AI 成为思维训练的催化剂，而非求解路径的终点。

（二）课程体系的重构：主干稳定、模块灵活、交叉融合

课程体系改革不应“推倒重来”，而应在稳定结构中引入弹性增长点。计算机专业的核心能力依旧依赖数据结构、操作系统、编译原理等“硬功”，这些主干不容削弱。然而，人工智能背景下的知识演进呈现高度非线性，课程设置需引入模块化机制，使前沿内容可以在不干扰主线的前提下快速嵌入。如设置“智能算法实训”“大模型应用入门”模块，依据教学周期进行动态轮换；同时引入跨专业联合选修课程，将 AI 应用于金融、医学、传媒等领域，打通学科边界。建议采用“1+N”课程结构：1 条核心主线支撑基础，N 个方向自由延展，鼓励学生依据兴趣与职业定位选择组合路径，形成兼顾系统性与适应性的教学结构。

（三）教学方式的重构：构建“人- 机- 师”三元协同课堂

教学方式的革新不能停留于技术接入，更应重塑课堂交互的底层机制。“人-机- 师”三元协同，是构建新型学习空间的有效模型：学生自主借助AI 进行初步探究，教师基于学生与 AI 交互过程进行诊断反馈，AI 工具则负责提供即时支持与多轮修正。具体做法如引入嵌入式 AI 助教（如 CodeGeeX、ChatGLM）嵌入课程平台，辅助代码审核、设计建议与语义提示；同时，教师应专注于非线性任务的组织与知识结构的再构建，如引导学生比较不同模型输出的偏差与路径差异，培养其系统性判断力。此类教学方式要求教师掌握AI 辅助教学的“调度能力”，实现从“讲授者”向“交互导演”的身份转型，形成灵活而富有张力的学习生态。

（四）评价体系的优化：过程性评价 + 作品式展示为核心

单一终结性考试已无法真实衡量 AI 背景下学生的综合能力，评价机制必须回应实践性与生成性并存的教学目标。教学改革应以过程性评价为主轴，建立“任务分段—行为跟踪—反馈修正”的多元评分系统。具体可设置学习日志记录 AI 交互逻辑、代码版本迭代历史与 Prompt 构建演变等关键指标，用以反映思维过程与工具使用质量。在结课成果呈现方面，应鼓励学生以作品集、可复现项目或问题导向型解法作为主要考核形式。评分机制可引入同伴评价与教师双维权重设计，确保评价既具专业深度也兼顾多角度反馈。此类机制不仅提升课程挑战度，也有效规避了 AI 生成内容直接复制的问题，使评价真正回归能力判断而非结果检验。

三、结语

教学改革的本质不是技术替代，而是育人逻辑的重构。在 AI 持续渗透的背景下，高校计算机教育必须摆脱经验路径依赖，确立以能力迁移、批判性使用技术与跨界协同为导向的教学新范式。理念更新是基础，结构调整是支撑，机制变革是保障。未来的课堂，既不应被算法主导，也不该停留在传统讲授，而应成为一个动态协商的认知共同体。以“生成”为核、以“重构”为径，是高校应对AI 浪潮的必由之路。

参考文献：

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[2] 叶志琳 . 人工智能背景下高校计算机教学改革探索 [J]. 佳木斯职业学院学报 ,2025,41(4):146-148.

[3] 李冉 . 人工智能引入高校计算机编程类课程实践教学模式改革研究[J]. 才智 ,2025(8):89-92.