2025年11月7日至9日，“高校‘人工智能+课程建设’暨‘智慧课程建设标准与分级认证要领’专题工作坊”在广州成功举办。计算机学院邓老师参加此次培训，沉浸式学习智慧课程建设前沿理念与实践方法，为学院后续推进AI与计算机类课程深度融合、提升课程建设质量奠定坚实基础。

聚焦前沿，解码AI+课程建设核心逻辑

本次工作坊由上海交通大学教务处课程建设负责人余建波教授主讲，围绕“人工智能+高等教育面向四个未来”主题，系统解读智慧课程建设的政策导向、标准体系与实践路径。培训中，邓老师重点学习了教育部智慧课程分级认定标准，深入理解从L0（无AI应用）到L5（自主进化）的五级建设梯度，尤其对计算机类课程如何实现“AI工具辅助（L1级）”向“课程全流程智能重构（L3级）”的跨越有了清晰认知。

在案例分享环节，余教授展示的上海交大“AI+计算机课程”实践成果让邓老师深受启发：从《人工智能基础》公共课的AI助教答疑系统，到《数据结构》课程的虚拟仿真实验平台，再到《机器学习》课程的“师-生-机”三元互动教学模式，一系列贴合计算机学科特色的应用案例，为邓老师后续优化课程设计提供了宝贵参考。此外，哈佛大学CS50课程的AI代码自动批阅工具、MIT Open Course Ware的智能资源建设经验，也为计算机类课程的AI赋能提供了跨校借鉴样本。

实操演练，掌握AI教学工具核心技能

工作坊设置“理论讲解+实操训练”双轨环节，邓老师积极参与AI工具实践，熟练掌握DeepSeek、Qwen2.5等大模型在计算机类课程中的应用技巧。在“AI辅助课程设计”实操任务中，邓老师以《Python编程及数据分析》课程为例，运用提示词工程生成课程知识图谱，借助AI工具自动生成课件案例与编程练习题，并设计基于AI的代码纠错、个性化辅导场景，有效解决了传统编程教学中“批改量大、个性化指导不足”的痛点。

交流共创，凝聚计算机类课程改革共识

培训期间，邓老师与来自全国多所高校的计算机专业教师围绕“AI赋能计算机课程建设”展开深度研讨。针对“如何平衡AI工具与学生编程能力培养”“智能算法课程的AI伦理融入”“计算机类课程智慧分级认证申报要点”等议题，吸收了其他高校在“AI+实验教学”“跨学科智慧课程共建”等方面的先进经验。

学用转化，锚定学院课程建设新方向

此次培训让邓老师满载而归，也为计算机学院的课程改革注入新动能。返程后，邓老师第一时间梳理培训成果，计划从三方面推进实践转化：一是对照智慧课程分级标准，制定“从L1辅助应用到L3系统重构”的阶梯式建设计划；二是开发计算机类课程AI教学工具包，整合代码自动批阅、算法可视化演示、实验数据智能分析等功能，助力教师提升AI教学能力；三是联合其他院系开展跨学科智慧课程共建，探索“AI+计算机+教育”、“AI+计算机+艺术”的融合课程模式，培养学生的跨学科AI应用能力。

图文：邓祥凯