摘要：新工科建设强调以产业需求为导向，培养跨学科、复合型创新人才，为传统工科专业改革提供了核心指引。建筑行业作为国民经济支柱产业，建筑安全管理面临施工环境复杂、风险 点分散、监管难度大等突出问题，人工智能技术的应用成为破解这些行业痛点的有效路径之一。本文基于新工科建设理念，针对安全工程专业《建筑安全人工智能应用》课程的教学现状与问题， 从课程目标定位、内容体系重构、教学模式创新、考核机制改革等方面开展了探索与实践，为新工科背景下安全工程专业课程体系优化提供了可行参考。关键词：新工科；安全工程；建筑安全；人工智能应用

一、引言

2017 年以来，教育部持续推进新工科建设，提出“复旦共识”、“天大行动”、“北京指南”等系列文件，明确新工科建设以“面向产业需求、强化跨界融合、突出创新能力”为核心导向，旨在培养适应新一轮科技革命和产业变革的高素质工程技术人才[1]。新工科建设强调打破传统学科壁垒，推动工科专业与人工智能、大数据、物联网等新兴技术深度融合，构建“厚基础、宽口径、强实践、重创新”的人才培养体系，为传统工科专业转型升级提供了明确方向[2-3]。建筑行业是我国安全生产的重点领域，传统建筑安全管理依赖人工巡查、经验判断，存在隐患识别不及时、风险预警滞后、监管效率低下等问题，难以适应现代建筑工程规模化、复杂化、智能化的发展趋势。

人工智能技术的崛起为建筑安全管理带来革命性突破，计算机视觉、机器学习、大数据分析等技术已在施工人员不安全行为识别 [4]、安全状态监测 [5]、施工安全评价 [6]、建筑火灾应急疏散路径优化 [7] 等场景中得到广泛应用。例如，基于深度学习的视频监控系统可实时识别未佩戴安全帽、违规动火等不安全行为；通过传感器采集结构振动、沉降数据，结合机器学习模型可实现建筑结构安全隐患的提前预警。建筑行业对安全工程与人工智能复合型人才的需求日益迫切，成为安全工程专业课程改革的直接驱动力。安全工程专业作为培养安全生产领域专门人才的核心专业，传统课程体系多侧重于安全科学基础、安全管理、风险评价等传统内容，人工智能相关课程设置不足，导致学生缺乏新兴技术应用能力，与行业实际需求存在脱节。

《建筑安全人工智能应用》课程的开设，正是响应新工科建设要求，弥补传统课程体系短板的举措。该课程通过整合安全工程专业基础、人工智能核心技术与建筑安全应用场景，旨在培养学生运用人工智能技术解决建筑安全实际问题的能力。课程建设不仅有助于提升安全工程专业人才培养质量，增强毕业生就业竞争力，更能推动安全工程专业与建筑行业技术变革同频共振，为建筑安全生产领域的智能化转型提供人才支撑，具有重要的理论价值和实践意义。

二、课程改革思路与方案

（一）明确课程定位，锚定人才培养目标

基于新工科“跨学科融合、产教协同、创新驱动”的核心理念，结合安全工程专业人才培养方案和建筑行业需求，明确课程定位：以建筑安全领域的实际问题为导向，以人工智能技术应用为核心，培养具备安全工程基础、人工智能技能与建筑行业认知的复合型人才。课程设置了三方面的培养目标：

（1）知识目标：掌握人工智能核心技术（机器学习、计算机视觉、大数据分析）的基本原理，理解建筑安全管理的核心流程和风险点，熟悉人工智能在建筑全生命周期安全管理中的应用场景和技术路径。

（2）能力目标：具备运用人工智能工具解决建筑安全实际问题的能力，包括数据采集与处理、模型选择与训练、系统开发与部署等；具备跨学科思维和团队协作能力，能够参与建筑安全人工智能项目的设计与实施。

（3）素质目标：树立“科技兴安”的理念，培养安全生产责任意识、创新意识和工程伦理素养，适应建筑行业智能化转型的发展需求。

（二）重构内容体系，强化跨学科融合

课程遵循理论基础够用、实践核心突出、工程应用导向的原则，建立模块式与阶梯化的课程内容体系，具体内容如下：

（1）基础理论模块，该模块为跨学科学习奠定基础，兼顾安全性和技术性，课程内容包括：安全工程基础（建筑安全管理流程、核心风险点识别、安全法规与标准）；人工智能导论（机器学习、深度学习、计算机视觉的基本原理与应用）；行业技术背景（建筑行业智能化转型趋势、人工智能在建筑安全领域的应用现状与前景）。

（2）核心技术模块，包括：数据处理技术（建筑安全数据的采集、标注、预处理方法）；模型应用技术（PyTorch、目标检测、图像分割等算法）；系统开发技术（简单人工智能应用系统的设计、开发与部署流程）。

（3）应用场景模块，结合建筑全生命周期，覆盖关键应用场景，强化“技术- 场景”对接，包括：施工过程安全（施工人员不安全行为识别、施工设备安全状态监测）；结构安全监测（沉降数据的智能分析，裂缝识别与风险评估）；消防安全管理（火灾隐患智能识别、疏散路径优化）；运营维护安全（建筑设备故障预测、能耗安全监测、老龄化建筑安全评估）。

（4）实践创新模块，构建多层次、递进式实践体系，实现理论与实践的融合，包括数据预处理实验、简单机器学习模型训练实验、目标检测算法基础实验，巩固理论知识。

（三）创新教学方法，提升教学效果

以建筑安全实际问题为导向，设置贯穿课程的核心项目，如基于计算机视觉的施工现场隐患智能识别系统。学生分组围绕项目开展学习，从需求分析、方案设计、技术实现到成果展示，全程参与项目开发，在解决实际问题的过程中整合理论知识、提升实践能力。

使用PyTorch Hub 等开源框架，利用Coursera 平台的人工智能精品课程，拓展学习资源。同时，搭建课程学习通在线学习平台，上传教学视频、案例资料、实验指导书等，支持学生自主学习和个性化发展。

（四）改革考核机制，完善评价体系

构建过程性考核、终结性考核与实践创新考核的多元化考核体系，总评成绩中过程性考核占 40%、终结性考核占 30% 、实践创新考核占 30%，全面评价学生的知识掌握、实践能力和创新水平。

（1）过程性考核（40%）

侧重对学生学习过程的动态评价，包括：课堂表现（10%）：考勤、课堂互动、小组讨论参与情况；作业完成（15%）：理论作业、案例分析报告、数据处理作业的完成质量；实验实训（15%）：基础实验、综合设计实验的操作规范性、实验报告质量。

（2）终结性考核（30%）

采用“理论 + 实践”结合的考核形式：理论部分（15%）：通过作业考查人工智能基础理论、建筑安全核心知识；实践部分（15%）：要求学生独立完成一个小型建筑安全人工智能应用项目，如简单的施工人员安全帽佩戴识别），提交项目报告和运行结果。

（3）实践创新考核（30%）

鼓励学生参与学科竞赛、科研项目和企业实际项目，具体包括：学科竞赛（15%）：参与“互联网 “挑战杯”等竞赛中建筑安全人工智能相关项目，根据获奖情况给予相应加分；创新实践（15%）：参与教师科研项目、企业横向项目，或自主开发建筑安全人工智能应用原型，根据项目参与度和成果给予评分。

三、课程改革存在的问题与改进方向

尽管课程改革取得了一定成效，但课程内容更新速度有待加快，人工智能技术和建筑行业发展迅速，部分前沿内容（如生成式 AI 在建筑安全中的应用）未能及时纳入课程。此外，实训平台建设仍有短板，高性能计算资源不足，部分复杂场景的虚拟仿真效果有待优化。师资队伍的跨学科背景仍需加强，缺乏人工智能实践与建筑行业背景的专任教师队伍。

针对上述问题，未来将持续优化课程内容，建立行业需求调研与课程内容调整的常态化机制，及时纳入数字孪生、生成式 AI 等前沿技术和应用案例，保持课程的先进性和实用性。为解决实训平台建设不足的问题，计划升级实训平台建设，争取专项经费支持，增加 GPU 服务器、数据标注设备等硬件资源，开发更贴合实际的建筑安全人工智能虚拟仿真场景，完善数据集建设。加强师资队伍建设，鼓励教师到企业挂职锻炼，参与人工智能相关培训和科研项目，引进具有建筑安全和人工智能交叉背景的高层次人才，打造双师双能型教学团队。

四、结论

新工科背景下，《建筑安全人工智能应用》课程的改革与实践是安全工程专业适应建筑行业智能化转型、培养复合型人才的必然要求。本文通过明确课程定位、重构内容体系、创新教学方法、搭建实践平台、改革考核机制，形成了跨学科融合、产教协同、实践导向的课程改革方案。未来，随着人工智能技术和建筑行业的持续发展，课程改革将不断深化，持续优化课程内容和教学模式，着力培养更多适应新工科要求、满足产业需求的复合型建筑安全人才，为建筑安全生产领域的智能化转型和高质量发展提供坚实的人才支撑。

参考文献：

[1] 钟登华 . 新工科建设的内涵与行动 [J]. 高等工程教育研究 , 2017, (03): 1-6.

[2] 胡波 , 冯辉 , 韩伟力 , 等 . 加快新工科建设 , 推进工程教育改革创新——“综合性高校工程教育发展战略研讨会”综述 [J]. 复旦教育论坛 , 2017, 15 (02): 20-27+2.

[3] 陆国栋, 李拓宇. 新工科建设与发展的路径思考 [J]. 高等工程教育研究, 2017,(03): 20-26.

[4] 范冰倩 , 董秉聿 , 王彪 , 等 . 基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用 [J]. 中国安全科学学报 , 2023, 33 (01): 41-47.

[5] 黄惠峰 , 张献州 , 张拯 , 等 . 基于 BP 神经网络与变形监测成果的隧道安全状态评估 [J]. 测绘工程 , 2015, 24 (03): 53-58.

[6] 苑帅帅. 基于BP 神经网络模型的地铁施工安全评价[D]. 沈阳建筑大学, 2016.

[7] 杨栋 . 大型公共建筑火灾应急疏散路径优化及仿真研究 [D]. 沈阳建筑大学 ,2022.

基金项目：湖南省教育科学“十四五”规划2022 年度课题（ND229134）；教学改革项目（2019ZD-XJG01）；

2024 年湖南省普通本科高校教学改革研究重点项目（202401000808）；湖南省学位与研究生教学改革研究项目（2025JGYB276）