现代产业学院模式下计算机网络课程教学改革与探索

项目：教育教学改革研究与实践项目

随着当今社会经济与科技的飞速发展，产业结构不断优化升级，对高素质、复合型专业人才的需求日益增长，在此背景下，现代产业学院模式应运而生。它是产学研深度融合的创新组织形式，是在新工科建设背景下，以服务产业需求为导向，多主体共建共治，集人才培养、科学研究、技术创新、企业服务、学生创业等多种功能于一体的新型育人平台。与此同时，随着新一代信息网络数字化、智能化发展，对计算机网络人才的培养提出了更高的要求。社会对计算机网络相关专业人才的需求量持续攀升，各行各业的数字化转型都依赖于计算机网络技术的支撑，这为计算机网络教育提供了广阔的发展空间和大量的实践应用场景。

在此情形下，在现代产业学院模式下探讨计算机网络教育改革就显得十分必要。通过结合现代产业学院的多主体协同育人、产教深度融合等优势，有望进一步优化计算机网络教育的课程体系、教学方法以及实践环节等，更好地培养出适应产业发展需求、具备扎实专业技能和创新能力的人工智能专业人才，使计算机网络教育更好地契合时代发展的脉搏，满足社会对相关人才的迫切需要。

一、课程教学现状与问题分析

计算机网络课程涉及的知识面广、概念繁多、理论复杂、技术更新快。传统的教学方法难以取得理想的教学效果。现代企业对计算机网络人才所掌握的技术与知识的广度、深度及创新能力的要求也在不断提高。计算机网络课程主要面临以下几个方面的问题。

（一）教学内容与人工智能专业人才的培养目标不匹配

传统的计算机网络的教学是针对专业的计算机人才的培养，这种培养模式使得教学内容与课程体系，侧重于计算机网络的基础理论、协议原理和组网技术等方面。例如在课程设置上，大量的学时被分配给TCP/IP 协议栈解析、网络拓扑结构设计、路由交换技术等内容，旨在让学生深入掌握计算机网络的运行机制，能够胜任网络架构搭建、网络运维管理等专业计算机岗位工作。然而，人工智能专业对计算机网络的需求具有独特性。人工智能应用场景往往涉及海量数据的传输与处理，如数据中心间的大规模模型训练数据交互，要求网络具备高带宽、低延迟特性；边缘计算场景下，人工智能设备与云端的实时数据通信，需要网络具备强大的稳定性与快速响应能力。传统计算机网络教学内容，难以满足人工智能专业在数据传输优化、分布式计算网络协同等方面的专业需求，在课程深度和广度上与人工智能实际应用存在脱节，无法为人工智能专业人才提供契合其专业特性的网络技术知识体系，进而影响人工智能专业学生对复杂网络环境下专业应用能力的培养。

（二）教学方式方法创新不足，智慧教育技术应用不够

理论授课还是以教师主导的单向知识传播的方式进行，学生处于相对被动接受的状态。这种教学方法缺乏互动性和创新性，难以激发学生主动探索知识的积极性，也不利于培养学生的创新思维和解决实际问题的能力。而且，由于教学场景较为单一，不能很好地满足不同学习能力和学习风格学生的需求，导致部分学生跟不上教学进度，或者觉得所学知识枯燥乏味。不能使学生持续保持学习计算机网络技术知识的兴趣。当下人工智能技术已经成为科技发展的一种潮流，各种人工智能工具层出不穷，所有人都对人工智能工具的使用有着极大的兴趣，对于人工智能产业学院的学生，他们朝气蓬勃，对各种新奇的工具有着天然的好奇心，他们有一种责任感和使命感，要比其他人更熟练应用AI 工具，因此将 AI 工具融入计算机网络教学也是势在必行。

（三）实践内容与实际产业应用脱节，评价体系不够合理

实践环节的强化也至关重要。实践课程占总课程的比重相对较低，通常是理论课程讲授完后，安排少量的实验课让学生进行操作练习。实验内容也大多是验证性实验，例如按照既定的步骤配置一个简单的局域网，验证网络连通性等，缺乏综合性、创新性的实践项目。

实践教学资源有限，很多学校的计算机网络实验室设备陈旧、数量不足，无法模拟真实复杂的网络环境，使得学生接触到的实践场景与实际产业应用存在较大差距。比如在实际的企业网络环境中，可能会涉及大规模的网络架构、多种网络安全防护设备等，而学生在学校实验室很难有机会体验和操作。

当前计算机网络教学实践部分的评价体系仍存在诸多不合理之处。一方面，评价标准过于单一，多以项目最终成果或实验报告的完成度作为主要评分依据，忽略了学生在实践过程中的创新思维、团队协作能力以及解决实际问题的能力。一方面，评价主体较为局限，主要由教师进行评定，缺乏企业导师、团队成员等多元主体的参与，使得评价结果难以全面反映学生在真实实践场景中的表现。此外，评价方式偏向于终结性评价，过于注重实践项目的最终结果，对实践过程中的阶段性成果和学生的成长进步缺乏动态跟踪与反馈，不利于学生及时发现问题、改进不足。

综上所述，传统计算机网络教育模式下理论与实践脱节、课程更新滞后等问题，迫切需要借助现代产业学院模式等创新形式来进行改革优化，以提升教育质量，更好地服务于产业发展和人才培养需求。

二、人工智能产业学院下计算机网络课程教改思路与目标

针对人工智能产业学院中计算机网络教学中存在的问题，围绕着精湛匹配培养目标、深度融合智慧教育技术、强化实践与产业衔接等方面制定改革方案，改革内容包括课程教学大纲的调整、教学内容、教学形式、实验内容、实验评价体系等方面。

通过教学内容改革，形成一套涵盖人工智能网络前沿技术、融合跨学科知识的特色课程体系，使学生系统掌握支撑人工智能应用的计算机网络核心技术，为专业发展奠定坚实基础。借助智慧教育技术应用，实现教学模式从传统讲授向互动式、探究式、个性化学习转变，显著提升教学质量与学生学习效果，培养学生自主学习与创新思维能力。通过实践教学改革与评价体系完善，增强学生实践能力与职业素质，使学生能够快速适应企业工作环境，实现与人工智能产业岗位的无缝对接，提高学生的就业竞争力与行业认可度，为产业发展输送高素质应用型人才。

三、人工智能产业学院下课程教学改革的具体举措

（一）针对于人工智能专业的培养目标，修订课程教

知识目标：深入理解计算机网络体系结构、TCP/IP 协议栈、网络通信原理等核心知识，熟悉网络分层模型，融会贯通数理科学与工程科学基本原理，为解决人工智能应用领域复杂网络问题奠定理论基础。熟练掌握网络设备配置与管理、网络安全防护等技术知识，了解工程管理基本原理。学习人工智能及相关领域前沿网络技术，如边缘计算网络、智能网络管理等知识，拓宽专业知识领域。

能力目标：能够针对人工智能数据传输、分布式计算等场景中的网络需求，结合专业知识设计系统级或单元级的解决方案，具备解决复杂工程问题的能力，胜任算法工程师、算法测试工程师等岗位的技术要求。通过企业真实项目、校企合作实验室等实践平台，将计算机网络知识应用于人工智能产品开发与生产实践，如参与智能安防系统的网络架构设计，实现视频数据的高效传输与处理，培养运用现代工具从事产品设计、开发和生产的能力。

以创新性思维跟踪前沿技术，并将新技术应用于工程实践，推动网络技术与人工智能的深度融合，具备算法研究员、架构师等岗位所需的技术创新与应用能力。

在网络项目实践中，具备协调团队成员、管理项目进度、与各方有效沟通的能力，为胜任产品经理、项目经理等管理岗位奠定能力基础。

素质目标：依托产业学院丰富的实践资源与企业文化浸润，培养健康的身心和良好的人文素养，在工程实践中能够综合考虑多方面因素，平衡工作与生活，形成适应产业发展的职业心态。借助产业学院与企业的深度合作关系，增强社会责任感，理解并坚守社会伦理与职业道德规范，在计算机网络工程实践中坚持公众利益优先，保障人工智能网络应用的安全性与合规性，树立正确的职业价值观。利用产业学院定期开展的行业专家讲座、企业技术分享会等活动，掌握行业最新动态与技术发展趋势，拥有自主学习、终生学习的习惯和能力，积极主动适应不断变化的产业形势和环境，实现个人能力和技术水平的不断提升，成为契合产业需求的高素质人才。

以人工智能产业需求与产业学院模式为导向，对计算机网络课程教学目标进行优化。知识目标聚焦网络核心理论、前沿技术与多学科融合，为解决复杂工程问题筑牢基础；能力目标依托产业学院实践平台，强化学生在人工智能产品开发、技术创新及项目管理中的应用能力，契合岗位需求；素质目标结合产业学院特色资源，通过企业文化浸润、行业活动交流，着重培养学生职业心态与价值观，以及自主学习和适应产业变化的能力。通过对三类目标的针对性调整，突出产教融合特色，确保课程目标与人工智能产业发展需求紧密对接，致力于培养理论扎实、实践能力强、职业素养高的复合型人才。

（二）紧跟产业需求，调整教学内容

基于企业走访调研获取的岗位需求，对课程模块进行系统性重构。例如，在数据链路层中，精简共享式以太网的理论篇幅，聚焦交换式以太网的实现原理，着重强化虚拟局域网（VLAN）技术的深度教学。通过剖析VLAN 在企业网络隔离、流量优化、安全防护等实际场景中的典型应用，帮助学生熟练掌握 VLAN 规划、配置及管理技能。淘汰内部网关协议 RIP 等应用场景萎缩的陈旧内容，强化OSPF 等主流技术的教学深度。确保学生所学知识与企业网络建设、运维需求高度契合。

建立与东软集团、华为等头部企业的深度合作机制，通过实地走访、座谈研讨等方式，精准把握人工智能产业技术发展脉搏。与企业核心网开发工程师、网络运维专家开展深度交流，将边缘计算网络、智能网络管理、AI 驱动的网络优化等领域的前沿技术成果，融入计算机网络课程知识体系。例如，结合东软在智能交通系统中基于边缘计算的网络架构设计案例，讲解网络架构设计知识，让学生在课堂中接触行业一线技术，确保知识传授与产业发展同频共振。

（四）借助智慧教育工具，创新教学模式

1）知识图谱提供结构化和可视化的学习体验

借助 AI 技术，夯实基础知识，培养思维能力。针对计算机网络体系结构、IP 协议等计算机网络基本理论与专业技术知识，利用知识图谱将知识点进行可视化的关联、耦合与延展，让分散的知识点“系统化”，为学生规划个性化学习路径，帮助学生形成结构化的知识体系，培养学生的系统性思维。

2）AI 助教，打造贯穿全程的 AI 学伴

掌握计算机网络新知识是一个循序渐进的过程，学生可以随时产生阶段性的困惑，及时解决困惑有益于课程学习。通过计算机网络 AI 助教，能随时随地的互动答疑，辅导学生自主学习计算机网络课程内容，提高学生的知识衍生能力。

（五）多种实验平台协同教学

针对学生实践动手能力差，实验设备老旧，问题频出，挫伤学生学习热情的问题，以及网络设备国产化的大背景下，引入了eNSP 和Wireshark 仿真实验平台。eNSP 是华为公司开发的网络仿真平台，深度契合华为设备实际配置命令与操作逻辑。在人工智能产业中，华为网络网络设备广泛应用于数据中心、5G 网络等场景，选用 eNSP 能让学生学习的网络配置技能无缝对接企业实际需求。例如，学生在 eNSP 上学习的 OSPF 协议配置方法，与华为真实设备操作高度一致，毕业后可快速适应企业网络工程师岗位。此外，eNSP 支持大规模复杂网络拓扑搭建，可模拟 VRP 系统，涵盖交换、路由、安全等全系列网络功能，适用于人工智能网络部署、网络安全防护等复杂场景的模拟。例如，在模拟 AI 数据中心网络架构时，eNSP 能精确实现 VLAN 划分、链路聚合等技术部署。

（六）构建形式多样化的课程评价体系

在教育教学改革不断深入的背景下，为切实提升人才培养质量，契合人工智能产业发展需求，从考核过程、内容、形式、主体及标准等多维度进行创新，构建科学完善的考核评价体系。

（1）探索课程考核过程全程化

建立“N+1”考核模式，打破传统单一的期末考核局限，强化对学生学习过程的全方位记录与评价。“N”代表学习过程中的多次阶段性考核，如课堂表现、单元测验、作业完成情况等， "1^′′ 则是期末考核。通过这种模式，实现对学生知识掌握及能力应用的实时监测与反馈，让学生在学习过程中及时发现问题、改进不足，教师也能根据反馈动态调整教学策略，确保教学质量稳步提升。

（2）推进考核内容综合化

以计算机网络课程目标为指引，紧密对接人工智能专业领域的知识、技能与素质要求。考察内容包括理论知识、实验操作、AI 工具的使用等内容。

（3）实施考核形式多样化

根据计算机网络课程内容特点，灵活采用多种考核形式。对于理论性知识，采用传统的闭卷笔试考查基础知识掌握程度，利用线上考试平台（如学习通）进行单元测试，方便快捷且能及时反馈成绩；让学生构建计算机网络的智能体，合理使用大模型，考察学生 AI 工具的使用能力。

（4）构建多元化的评价主体

改变单一的教师评价模式，引入同伴互评、自我评价和行业专家评价。邀请来自东软集团的企业教师参与考核评价，对学生的网络项目方案、实践成果等进行评估，从行业实际需求与前沿视角提出专业意见，使评价结果更贴合行业标准，形成多维度、全方位的学生能力评估体系。

四、实践成效

学生初步掌握了计算机网络的基本技术技能，对计算机网络产生了极大的热情，积极参加创新创业项目和实践项目小组等，学生对计算机网络在人工智能产业中的应用与实践能力得到了显著提升，积极参与各级各类竞赛，在过去的两年中，学生在中国计算机设计大赛中荣获国家级三等奖三项、省级一、二、三等奖多项，计算网络课程入选了线上线下混合式一流课程、入选校级课程思政典型案例、课程教