从“粉笔灰”到“算力云”：大连高校借AI＋驱动人才培养新引擎
“同学们，在微视频里我们学到了‘莫拉维克悖论’和‘AI常识鸿沟’。但你们可能也发现了，如果现在你去问最新的大模型‘能不能把2升的铁球塞进1升的杯子’，它不仅不会上当，还会给你科普物理密度。随着联网搜索和安全对齐机制的完善，它们似乎变得‘无懈可击’了。但这仅仅是表象。今天，我们的第一个挑战不是听我讲案例，而是大家一起来‘找茬’……”
在大连理工大学未来技术学院的“深度学习”课堂上，学院副院长郭艳卿正引导学生设计提示词，目标是让大模型给出一本正经却荒谬的答案。“当AI面对高度复杂的真实系统时，它的高谈阔论往往会掩盖其在底层逻辑上的盲区。AI时代，我们需要用人类特有的系统性思维，去识破AI的高级幻觉。”
信息化浪潮奔涌，人工智能正以雷霆万钧之势重塑各个领域。AI岗位需求“井喷式”增长，复合型人才备受市场追捧。当下，人工智能已成为发展新质生产力的重要引擎。在大连高校的课堂，如何发挥人的独特优势，成为“指挥官”，让AI为自己赋能，正成为越来越多大学生的必修课。
于高校而言，从知识生产方式的颠覆性变革，到教学组织形态的灵活性重塑，再到学习空间的无限拓展与虚实融合，都对新时代人才培养模式提出了新的要求和挑战。近日，教育部联合多部门印发《“人工智能＋教育”行动计划》，旨在一体推进人工智能人才培养和应用创新，将“人工智能＋教育”的“蓝图”转化为“施工图”。如何推动人工智能全面融入教育全要素、全过程、全场景？人工智能如何更好赋能人才培养、科学研究和高校治理？记者走进大连多所高校，探索技术变革后的教育方式与理念革新。
思维重塑：
从“学知识”到“练思维”
对于人工智能时代的到来，郭艳卿感到兴奋：“以前我想做却因能力或精力限制而无法完成的事，现在有了AI的协助，都可以实现了。”
“深度学习”这门课程是郭艳卿对未来课堂的一种尝试，旨在培养学生在AI赋能下的认知摩擦与高阶思维。为让学生提前完成底层认知建构，读懂AI、用好AI，而非被技术推着走，他与AI协作制作了《人工智能通识课》系列微课程。
在这门课程中，郭艳卿设计了多个环节：划定人类与AI的职责边界，避免学生过度依赖AI；引导学生利用AI进行思维陪练，挖掘潜在的行业痛点；开展小组合作式AI深度学习；并基于OpenMAIC平台输出跨学科知识按需构建与个性化自主学习方案。课堂从传统的“知识传递”向“认知辅导”翻转转型，郭艳卿更多扮演学习情境的设计者、引导者与协作者。
在郭艳卿看来，人们正站在人类社会因AI而发生深刻变革的节点，理解AI不应是技术从业者的专属，而是每个普通人的时代必修课。未来教育的核心，不是教知识，而是教“如何学习”——怎么提问、怎么批判、怎么迭代、怎么找到自己的最佳学习法。
“深度学习”课程仅是大连理工大学未来技术学院以人工智能赋能人才培养的案例之一。作为学校的人才培养改革特区，该学院打破传统学科壁垒，推动强势工科与人工智能深度交叉融合。
学生从大一入学便接受“AI认知启蒙”。本学期的开学第一课，便是“人工智能赋能教育创新专题学习会”；学生的演讲比赛，创新设置了“智绘未来”（AI辅助演讲稿创作）与“对话未来”（人机深度对话）双赛道；3月25日起启动的“数智变革·未来讲堂”数智素养提升系列培训，首讲以“智能体时代的AI工具矩阵与能力拆解”为主题，探讨AI赋能教育教学与科研创新的新路径，线上线下反响热烈，线上直播观看人次突破6.1万。共建“人工智能＋”交叉核心课程，构建“软硬一体”的智慧教学基座，打造“智能+场景”深度融合的新型学习生态。从课堂内到课堂外，人工智能正全面融入学生培养的全过程。
在大连理工大学未来技术学院的AI交叉学科猜想平台，一系列前沿构想通过虚实融合的方式生动呈现。这里也是智能制造工程、智能车辆工程、智能分子工程、智能生物工程、智能建造等新兴交叉学科专业的前沿AI实验场域：借助人工智能的强大算力，可根据具体应用需求或行业痛点，精准进行分子设计与逆合成分析；在智能制造数字孪生教学实训平台中，学生可自主选择设备，完成产线设计，并通过虚拟仿真调试优化生产节拍和流程；通过智慧座舱驾驶模拟系统接入自动驾驶仿真测试平台，能高度还原真实驾驶场景。
从教育教学创新到产业转型升级，人工智能正深度融入多元领域，为未来人才培养与产业高质量发展注入动能。
对于高校而言，如何培养适应未来产业需求、具备创新能力的人才，成为教育探索的重要课题。大连理工大学未来技术学院执行院长卢湖川表示：“学科交叉融合是当前科学技术发展的重大特征，是新学科产生的重要源泉，而AI是加速多学科交叉融合的核心引擎。传统的人才培养模式跟不上产业发展，唯有学科交叉、融合创新，才能培养出赶超时代的未来领军人才。”
卢湖川介绍，学院以AI赋能传统强势工科为主线，开设智能制造工程、智能车辆工程、智能分子工程、智能生物工程、智能建造等专业，同时紧密结合辽宁的传统优势产业。“大连是全国七大石化产业基地之一，精细化工产业集群规模位居全国前列，其数字化、智能化转型是必然要求，亟须智能化工方面的领军人才。我们希望培养的人才能满足大连产业发展所需。”
精准育人：
数据驱动下的“懂人心”
在东北财经大学之远楼404教室，一堂宏观经济学课正在进行。表面看，除了液晶屏替代了传统黑板、讲台设备更为现代外，这堂课与传统大学课堂并无明显区别。但实际上，教室不同方位的AI摄像头、麦克风已在同步进行无感信息采集，讲台下配备内置算力的AI主机正对课堂内容进行实时分析。
课后，记者随东北财经大学智慧校园建设中心的宋筱宁老师来到同楼的智慧教室902。登录学校的“高校教学督导及资源应用平台”，记者看到不同教室的课程正在直播，此前404教室的课程也可回放。老师的授课内容已同步语音转写，知识点自动提取，学生可输入关键词搜索，也可留言提问。老师的活动轨迹、高频用词，学生的专注度、提问类型等核心数据一目了然，直观反馈着课堂动态。
课堂语言表达分析、教学感染力分析、板书规范程度分析、PPt讲授时间节奏分析……人工智能凭借其强大的数据处理与算法能力，在教学过程中展现出显著优势。
宋筱宁说：“依托课堂多模态督导分析模型、DeepSeek推理模型，系统对多维度数据进行交叉验证，最终生成科学精准的AI课堂基础分析报告，为教学技能诊断和改进提供精准的数据反馈。这既实现了对课堂教学的智慧评价，也为课程建设质量提供关键数据支撑。教学督导员可对教学数据进行追溯核查与补充评价，进一步强化课堂评估的有效性和准确性。”
在东北财经大学，已完成智慧化改造的教室和实验室达118间。这些智慧教室只是学校推进数字化转型、智能化升级的一角。传统财经教育侧重专业知识的系统性传授，而在人工智能时代，数据处理、算法分析等技术已成为财经工作的基础工具，单一知识结构难以应对复杂的经济金融场景。
东北财经大学智慧校园建设中心主任姜明介绍，通过AI赋能，可实现产教供需联动。例如，运用行业分析大模型洞察产业趋势，分析产教供需，联动调整培养方案与课程内容。教师可用AI构建数字分身，实现个性化导学和智能问答，提高学生自主学习的积极性。学生则可通过知识图谱，使学习路径从“统一”走向“个性”，学习方式从“被动”走向“主动”。
东北财经大学依托教学管理融合平台，将分散的教学设备数据、课堂行为数据、实验操作数据、在线学习数据等进行多元整合，有效激活数据价值，创新了智慧教学管理模式。
“我们已积累33619门次的课程数据、140320多件课件资源数据、52105名学生的学习数据，建成涵盖219万余篇优质学术资源、3219万条高维向量数据记录的经管文献向量数据库。”姜明介绍，“为充分发挥数据要素效能，学校与阿里、万方、正保网中网等单位共同研发智慧财经大模型，打造‘理论＋数据＋算法’一体化的智能教育生态，促进文科教育从‘知识传授’向‘能力塑造’转变。”
产教融合：把“真环境”搬进课堂
人工智能技术的快速发展，正深刻改变高等教育的知识供给方式、教学组织形态和学习空间。AI与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术深度融合，为学生提供了更具沉浸感和交互性的学习体验，也推动高校实验教学加快迈向数字化、智能化。
在大连东软信息学院的智能实验室，记者亲身感受到数智赋能下高校实验课堂正在发生的“蝶变”。
在半导体工艺与集成电路测试实验室，微电子科学与工程专业2024级学生甄胜利戴着VR眼镜，手持手柄，通过微电子制造工艺虚拟仿真实验平台“进入”集成电路先进虚拟封装厂。里面的场景和操作流程与实际工厂1∶1还原，他可以在此反复模拟练习从晶圆加工到芯片封测的核心半导体工艺，完整体验全套流程。熟悉后，他还可以在旁边的4英寸半导体晶圆光刻机上进行真实产业场景下的光刻实验操作。
学院专业教师刘盛意说，传统实验教学中，设备精密、操作繁琐、安全要求高，常让学生心存顾虑、不敢上手。“面对一台价值数十万的半导体光刻机，一个班的学生人均实操时间可能不足15分钟，许多探索只能停留在理论层面。虚拟仿真实验平台让学生有充足时间反复演练，从‘怯用’走向‘善用’。”此外，该系统还具备助教、助学、助管、助研等功能，能基于学生学习行为数据动态分析，优化训练路径，推送关联知识点与微课。对学生而言，AI助手是随身的学霸助教；对老师而言，AI则是强大的“教学参谋”。
微电子科学与工程专业2023级学生刘皓宇业余时间基本都“泡”在实验室。他说：“实验室24小时开放，我们可以根据自己的学习安排，灵活预约使用各类大型仪器设备。虚拟仿真系统让我们随时随地都能开展设备操作练习，真正实现了理论学习与工程实践的深度融合。”
在医学影像技术模拟CT实验室，记者戴上MR眼镜，也上了一堂人体解剖学实验课。眼前的空间瞬间被重构，一个等比例的人体3D立体模型悬浮在眼前，清晰且极具质感。点击“肌肉系统”，模型上肌肉系统瞬间呈现；走近模型，甚至可以“取”下一块“胸大肌”端详研究。点击“神经系统”，遍布全身的神经网络连指尖的神经末梢都清晰可见。
在这间实验室里，CT教学模拟机系统精准还原医院影像设备的外观及内部结构，全真模拟从患者定位、扫描序列选择到图像后处理及诊断报告的完整工作流程。图像后处理系统引入最新技术，集图像浏览、处理和分析于一体，支持多模态影像数据的深度挖掘，可实现虚拟内窥镜、血管分析、心功能分析等多种高级可视化分析。
在智慧化场景下，大连东软信息学院师生的教与学正经历一场静悄悄的蜕变。实验教学不再局限于单一的操作训练，而是向自主探究、协同学习、创新实践延伸。教师可实时监控教学进度、精准指导学生操作；学生能够反复练习、大胆尝试、自主设计实验方案，真正实现“以学为中心”的课堂转变。
学院实验实训中心主任张志亮说，中心以“虚实融合、开放共享、泛在学习”为核心理念，构建了“三智融合”（智慧教、智导学、智能管）的泛在式实验教学生态环境。AI已深度融入实验平台建设、教学资源制作和实验教学实施的全过程。“让学生能随时随地、零风险地操作尖端前沿设备，提前跑完‘产业预科’；为教师提供强大的智慧教学工具和资源；为管理者提供数据驱动的决策支持，最终目标是培养产业急需的、具备‘真本领’的应用型创新人才。”
