摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，计算机科学与技术专业面临前所未有的挑战和机遇。传统的教育模式和课程设置逐渐难以满足新时代对高素质计算机专业人才的需求。本文从人工智能的崛起背景入手，分析了当前计算机科学与技术专业所面临的挑战，特别是传统教育的局限性和行业需求的变化，并提出了相应的转型策略，具体涵盖了新的人才培养模式、课程体系构建、教学方法创新、学生创新活动体系和产教融合等方面，为计算机科学与技术专业在人工智能背景下的转型发展提供了理论支持和实践指导。

关键词：人工智能；计算机科学与技术；人才培养；课程体系；教学创新；产教融合

引言

在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）技术已经深刻影响着社会的各个层面。计算机科学与技术作为AI发展的基础学科，肩负着培养高素质技术人才的使命。然而，随着人工智能的应用场景不断扩展，行业对计算机专业人才的需求也发生了显著变化，对传统的计算机科学与技术专业提出了新的要求，迫切需要进行课程改革和教学创新，以培养适应新时代发展的综合性人才。

一、人工智能的崛起与大学计算机专业的变革

（一）人工智能专业的兴起

近年来，随着大数据、云计算等信息技术的迅猛发展，人工智能（AI）逐渐从理论研究走向实际应用，不仅深刻改变了人们的日常生活方式，也在很大程度上重塑了高等教育的格局。特别是在计算机科学领域，AI技术的突破性进展正引领着新一轮的教育改革。据统计，截至2024年，全国已有接近500所高校开设了“人工智能”本科专业，另有超过200所高校完成了“智能科学与技术”专业的备案或申报[2]，2024年全国共有618所高职院校备案人工智能技术应用（服务）专业，占全国1547所高职院校的近40%。2023年10月，教育部职业教育与成人教育司印发的《关于做好2024年职业教育拟招生专业设置管理工作的通知》，其中提到，各地、各职业院校要紧密围绕建设现代化产业体系，重点服务制造业高端化、智能化、绿色化发展，“鼓励人工智能应用技术相关专业点的设置”，数据清晰地反映出，高校对于人工智能领域的关注和投入达到了前所未有的水平。基于此，要培养合格的人工智能专业人才，高职院校必须在课程设计、教师团队建设、实验设施配备等方面做出全面而深入的调整。

（二）高校与产业界的联动

为了进一步提升教学质量，国家层面也在积极推动“人工智能产教融合创新平台”的建设。该平台旨在促进高校与企业之间的深度合作，共同开发教学资源和实践项目，实现教育与产业的无缝对接。例如，清华大学、浙江大学等知名学府已经与阿里巴巴、腾讯等科技巨头建立了长期合作关系[2]，通过共建实验室、联合培养研究生等形式，将企业的实际需求转化为教学内容，不仅提高了学生的实践技能，也为他们未来的就业提供了更多的可能性。

（三）教学模式的创新

在大学计算机专业的教学中，AI技术的应用不仅极大地丰富了课程内容，还催生了一系列新的教学模式。以北京大学为例，该校通过与科技企业的紧密合作，将最新的人工智能研究成果直接融入到课程体系之中，使学生能够第一时间接触到行业最前沿的技术动态。例如，北京大学等顶尖高校通过与科技企业合作，将最新的研究成果直接应用于教学中，让学生有机会接触到最前沿的技术和项目[3]，这种“顶层设计”的教学模式，不仅有助于提升学生的综合素养，也为他们今后的职业生涯打下了坚实的基础。

二、计算机科学与技术专业面临的挑战

（一）传统计算机科学与技术教育的局限性

传统计算机科学与技术教育在培养专业人才方面发挥着重要作用，但其局限性也日益凸显。首先，课程内容更新滞后是一个显著问题。许多新兴技术如机器学习、数据挖掘、区块链等不断涌现，而传统教育课程往往侧重于基础编程和算法设计，对这些新技术的关注不足，导致学生在毕业后难以迅速适应市场需求，需要花费额外的时间和精力进行自我学习和技能提升。其次，教学方法的单一性也限制了学生实践和创新能力的培养，传统的课堂教学和考试评估方式往往侧重于理论知识的传授，而忽视了实践操作和创新能力的重要性，难以激发学生的学习兴趣和创新思维，导致学生在面对实际问题时缺乏解决问题的能力和创造力。此外，教育资源分配不均也是传统教育面临的一个严峻挑战，一些地区和学校由于经济条件和地理位置的限制，缺乏高质量的教学资源和实验设施，不仅限制了学生的发展空间，还加剧了教育资源的不平等现象，使得一些地区的学生在起点上就处于劣势。

（二）大数据和人工智能对专业技能要求的变化

大数据和人工智能技术的快速发展对计算机科学与技术专业人才的知识技能提出了新的要求。在大数据方面，学生需要掌握数据采集、清洗、分析和可视化等技能，以应对日益复杂的数据环境，不仅要求学生具备扎实的数据处理基础，还需要具备强大的逻辑思维和问题解决能力。同时，人工智能技术的兴起也要求学生具备编程语言和工具的多样性，具备快速学习和适应新技术的能力，学生不仅需要拥有扎实的编程基础，同时还需要不断地学习，培养创新精神。此外，跨学科的知识和能力也变得越来越重要，计算机科学与技术专业的学生需要具备一定的数学、统计学和相关领域专业知识，以更好地理解和应用大数据和人工智能技术，帮助学生在面对复杂问题时能够运用多学科的知识和方法进行解决。

（三）行业对计算机科学与技术专业人才的新需求

随着技术的不断进步和行业的发展，企业对计算机科学与技术专业人才的需求也在发生变化。首先，企业更加重视创新能力和解决复杂问题的能力，在快速变化的技术环境中，能够快速适应并提出创新解决方案的人才备受青睐，学生在掌握基础知识和技能的同时，还需要具备创新思维和解决问题的能力。其次，团队协作和沟通能力也变得至关重要，在跨学科团队中，计算机科学与技术专业的学生需要与其他领域的人员进行有效沟通和协作，以推动项目的顺利进行，学生具备良好的沟通技巧和团队合作精神，能够与他人共同解决问题并实现共同目标[4]。此外，对道德和法律意识的要求也在提高，在处理大量数据和应用人工智能技术时，相关人员需要了解相关的数据保护法规和伦理标准，确保技术的合理和负责任的使用，学生在掌握技术的同时，还需要具备法律意识和道德观念，能够遵守相关法律法规和道德规范。

三、人工智能背景下计算机科学与技术专业的转型策略

（一）创新“人工智能+”信息类人才培养新模式

在人工智能背景下，计算机科学与技术专业需要对课程体系进行重构，以智能技术为引领，创新学科交叉设计。通过引入“人工智能+”的概念，重塑产教融合生态，构建面向未来的专业人才培养体系，包括增设人工智能相关课程，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并与其他学科如数学、统计学、医学、法学等进行交叉融合，形成“人工智能+X”的跨学科课程模式。同时，需要积极探索和实践新的教学模式和方法，如体验式教学、协作式教学、网络式教学和开放式教学等，强调以学生为中心，注重学生的参与性和探究性，通过线上线下融合的方式，为学生提供更加灵活和个性化的学习体验[5]。为了提升学生的实践能力和创新能力，计算机科学与技术专业需要积极建设新工科实践平台，如人工智能实验室、大数据处理中心等。同时，与政府部门、行业协会、企业等合作，建立政产学研协同的产教融合示范基地，为学生提供更多的实践机会和实习岗位，促进理论与实践的深度融合。

（二）构建一流课程体系

积极开展一流课程建设，如国家级社会实践一流课程、跨学科课程等，紧密结合人工智能技术的发展趋势和市场需求，注重培养学生的实践能力和创新能力，加强课程思政建设，将思政元素融入专业课程中，激发学生的爱国情怀和使命感。利用慕课平台，建设一批高质量的在线开放课程，特别是中英文双语慕课，以满足不同学习者的需求，课程内容需要涵盖人工智能领域的核心知识和前沿技术，为学习者提供便捷、高效的学习途径。积极探索课程教学与科创竞赛的深度融合模式，将科创竞赛作为课程教学的延伸和拓展，通过组织学生参加各类国家级、省级科创竞赛，提升学生的实践能力和团队协作能力，同时激发学生的创新思维和创业精神。

（三）迭代教学新模式新方法

1. 混合式教学模式：采用慕课、课堂翻转、分组讨论等混合式教学模式，将线上学习与线下实践相结合，为学生提供更加灵活多样的学习体验。这些新模式注重学生的自主学习和合作学习，通过线上资源的共享和线下实践的互动，提升学生的综合素质和创新能力。

2. 个性化定制学习内容：基于人工智能技术的个性化学习平台，为学生提供定制化的学习内容和学习路径。通过分析学生的学习行为和兴趣偏好，为每个学生推荐适合的学习资源和课程，提高学习效果和学习满意度。

3. 新工科教学新模式：构建AI专业教育与AI赋能教育双轮驱动的新工科教学新模式。在AI专业教育中，注重培养学生的专业技能和创新能力；在AI赋能教育中，注重将人工智能技术应用于其他学科领域，推动学科交叉融合和创新发展。

（四）构建层次递进的学生创新活动体系

加强科创竞赛指导团队的建设和管理，选拔具有丰富经验和创新能力的教师担任指导教师，通过定期组织培训和交流活动，提升指导教师的专业素养和指导能力，建立激励机制，鼓励教师积极参与科创竞赛指导工作。按照“巩固理论知识、训练实践技能、培养创新精神”的层次化指导原则，为学生构建逐级递进式的科创培养计划。通过组织各类科创竞赛、实习实训、毕业设计等活动，提升学生的实践能力和创新能力，注重培养学生的团队协作精神和跨学科思维能力。通过参与各类国家级、省级科创竞赛和实践活动，学生的科创能力得到显著提升，不仅锻炼了学生的实践能力和创新思维，还为学生提供了展示自我和锻炼能力的平台。同时，通过获奖经历和荣誉证书的获得，也为学生未来的就业和升学提供了有力的支持。

（五）推进产教协同融合

1. 协同育人项目合作：积极参与教育部高等教育司组织的协同育人项目合作，与国内外顶级IT企业建立合作关系。通过共同开发课程、共建实验室、联合培养等方式，推动产教协同融合和人才培养模式的创新。

2. 产学研一体发展：加强产学研一体发展，推动科研成果的转化和应用。通过与企业合作开展科研项目和技术研发，提升教师的科研能力和水平。同时，将科研成果及时转化为教学内容和教学资源，为学生提供更加前沿和实用的学习体验。

3. 产教融合示范基地建设：积极参与产教融合示范基地的建设和管理工作。通过与企业合作共建示范基地，为学生提供更多的实践机会和实习岗位。同时，通过示范基地的建设和运营，推动产教融合的深入发展和人才培养模式的创新。

（六）构建“评估-反馈-改进”教学质量监控及持续改进机制

1. 教学质量监控及保障体系：建立完善的教学质量监控及保障体系，包括校外和校内两个方面、多级闭环反馈结构，通过定期对用人单位和毕业生进行调查和反馈收集，了解教学质量和人才培养效果。同时，通过校内专家、教师、学生对教学过程各环节开展不同形式的质量评价活动，获取反馈信息并进行分析统计。

2. 课程目标达成评价体系：建立课程目标达成评价体系，对每门课程的教学目标进行明确和量化，通过定期对学生学习成果进行测评和分析，了解课程目标达成情况。同时，根据测评结果对课程内容和教学方法进行调整和优化。

3. 毕业要求达成及评价体系：建立毕业要求达成及评价体系，对毕业生的综合素质和能力进行全面评估。通过制定明确的毕业要求和评价标准，对毕业生的学业成绩、实践能力、创新能力等方面进行综合评价。同时，根据评价结果对人才培养方案和教学模式进行持续改进和优化。

四、结语

在人工智能迅速发展的时代背景下，传统的计算机科学与技术专业教育已无法有效满足市场需求。通过更新教育理念、提升课程体系、创新教学模式和促进产教融合，能够为学生培养出更具竞争力的综合性人才。对于高校而言，及时响应社会变革，灵活调整教学策略，将是确保计算机科学与技术专业持续发展的关键。只有不断适应变化，才能为学生创造更为广阔的的发展前景，同时也为社会培养出符合时代要求的优秀技术人才。

参考文献：

[1]夏商晋.大数据和人工智能背景下计算机科学与技术专业的转型发展[J].数字通信世界，2024，（09）：206-208.

[2]黄显武，王静宇，张继凯，等.基于产教融合的计算机科学与技术专业人才培养模式探索与实践[J].大学教育，2024，（15）：135-138.

[3]曹水莲，柳佳刚.基于“产教融合、校企合作”计算机科学与技术专业应用型创新人才培养模式分析[J].经济师，2023，（10）：209-210+262.

[4]李金忠.新工科视域下计算机科学与技术专业大数据方向培养体系探索[J].台州学院学报，2021，43（03）：85-92.

[5]姚汝贤，刘栓，陈萍，等.基于新工科背景下的计算机科学与技术专业建设与实践[J].中国多媒体与网络教学学报（上旬刊），2020，（08）：103-105.

作者简介：梁智杰，男（1991.09），汉族，籍贯 广东肇庆，在读研究生。

研究方向：软件工程，模式识别及算法，Java程序设计