当AI遇上大学课堂，我们能学到什么？是让算法“看得见”的技能，是让抽象理论“活”起来的体验，是让设计有据可依的思维，还是让历史与现实对话的能力？

　　带着这些疑问，让我们走进4位第十三届教学竞赛“AI融合潜力”单项奖获得者的课堂，一探究竟。

 

江保祥：让过程可见，教你学会用AI、理解AI

　　在“数字图像处理”课堂上，那些曾经令学生们头疼的卷积运算、特征图提取等抽象概念，如今正以一种“看得见”的方式跃然屏上。

“数字图像处理”课件

　　“学生最难的不是背公式，而是理解‘那一格一格滑动时到底发生了什么’。”电子科学与技术学院教师江保祥抓住了这个痛点。他依托AI工具精准输入教学需求，让AI自动生成HTML交互式动态演示课件，完整还原卷积核滑动、元素相乘求和、特征图生成的全过程。他还为动画添加了高亮标注、暂停控制、分步播放等课堂适配功能，打造出可直接在浏览器运行的交互式卷积动态演示课件。

　　“以前只靠公式和静态课件学习，知识点非常抽象。交互式动画把每一步运算直观展现出来，能快速吃透卷积的运行逻辑。”电子科学与技术学院2026届毕业生姚宇翔将卷积生动比喻为“九宫格采集器”，如同固定模板遍历图像，批量提取边缘、纹理等视觉特征。

　　不仅如此，江保祥还利用AI生成闯关式练习，包含Sobel等多个边缘检测方法关卡，实现自动评分与即时反馈。他更是调整了考核方式，要求学生参加公开的AI视觉竞赛，将竞赛成绩和项目答辩作为课程评价的重要依据。他说：“过去学生想参加这类竞赛难度很大，现在借助AI大模型能更快完成代码开发和调试，可以把精力放在算法理解和方案优化上。”姚宇翔同学在参与阿里云天池竞赛后坦言：“竞赛实践让我真切体会到专业知识的行业应用场景，实现了课堂学习与行业实践的衔接。”

　　“未来最有竞争力的人，不是最会使用AI的人，而是专业基础最扎实、最懂得如何与AI协同工作的人。”江保祥建议学生重点培养三种能力：扎实的专业知识、清晰的问题表达能力，以及批判性思维——“AI生成的内容不一定对，要能验证它、质疑它。”

 

洪瑛杰：AI当“仿真教练”，让抽象公式“活”起来

　　“传统‘汽车理论’教材难以直观呈现公式与曲线图的对应关系，学生理解难度大。”对此，机电工程与自动化学院教师洪瑛杰的解决方案是：以AI为核心，构建“内容—方法—环境—评价”四维重构的创新教学模式。他搭建轻量化完整教学工具链，将Carsim汽车动力学仿真软件与汽车之家仓颉大模型、豆包AI等多款AI大模型相结合，将抽象概念与复杂逻辑转化为可视化影音素材，直观拆解专业原理。

“汽车理论”课件

　　这一教学体系在课前、课中、课后各环节分工清晰、高效协同。课前，AI智能推送阶梯式预习任务，帮助学生搭建知识框架；课中，通过仿真工具对复杂的车辆性能进行可视化拆解与多维度验证，并利用AI智能出题与实时批改功能，激活了课堂互动；课后，AI工具根据学生的需求，精准推送个性化复习资源。

　　这样的课堂让学生受益匪浅。机电工程与自动化学院2023级学子乔天乐对此深有感触：“AI赋能打破了传统固化的授课模式，让课堂学习变为主动探索的过程。”他特别提到，“即时仿真验证、AI梳理知识点小结等功能，大幅提升了课堂参与感与学习效率。”而更核心的变化在于他对AI认知的转变：“从前我觉得AI是捷径，现在明白AI是辅助思考、验证思路的科学学习方法，核心思考还是要靠自己。”

　　“AI赋能是师生双向成长、共同迭代的过程。”在试点过程中，洪瑛杰直面课时不足、学习内容滞后与学生不规范使用AI等难题，通过预制教学素材，重构分层教学任务，引导学生理性使用智能工具，持续迭代优化课程体系。这套“四维重构、多工具协同”的教学模式适配多数重理论与实践且学时紧张的工科核心课程。未来，洪瑛杰计划融入闽南本地新能源企业真实案例，打造“嘉园”特色AI工科课堂。

 

陈孟佳：AI化身“追问者”，教你把设计逻辑说清楚

　　在以往的“参数化设计”课上，建筑学院教师陈孟佳观察到了三个最直接的痛点：一是参数任意性——学生建模时填数字是“试出来的”，台阶高度设150mm，问他为什么，他说“老师让设的”；二是操作正确但设计盲目——学生能完整跑通建模流程，但被问能否换种方式就答不上来；三是评价只看结果不看过程——老师无法判断学生中间的设计决策是否合理。

　　“传统课堂缺一个‘强制学生反思自己设计决策’的机制。”陈孟佳的解法是：让AI做“追问者”，而非“代笔者”。他引入多模态AI智能体平台，打造了“建模实践—设计反思—工具创建”三阶段递进教学模式。比如，在第二阶段，学生完成建模后，AI智能体并不会直接给出答案，而是化身“苏格拉底”式追问者——“这个台阶高度为什么设为150mm？”“如果改成无障碍设计，你调整哪些参数？”学生在回应追问中填写《设计说明书》，将隐性思考显性化。“参数化设计的核心是严谨的逻辑与规范支撑，而不是单纯的软件操作。”学生在追问后深刻领悟道，“每一个数字都要有依据、可核对。”

　　建筑学院2022级学子高铉东说：“在修读这门课程前，我对AI工具的认知十分浅显，只是将其当作便捷的辅助工具。陈孟佳老师的课堂让我实现了从软件使用者到工具创作者的转变，不仅锤炼了数字化设计思维，也让我学会用智能思维解决建筑设计问题。”

课堂上，陈孟佳指导学生

　　谈及学生如何合理运用AI，陈孟佳老师给出三点建议：一是把AI当作自省的镜子，拒绝依赖AI直接生成答案，坚守独立思考；二是牢记规范是设计底线，自主甄别规范、把控创意上限才是核心能力；三是树立工具共享意识，主动搭建可传承的智能工具，培养专业传承责任感。正如她一直强调的核心理念：“AI在教学中最好的位置，不是站在台前替代人，而是以学生为本，站在幕后补足学生。”

 

赵俊：AI做“全息画像师”，为教学装上“数据驱动”引擎

　　“传统思政课存在内容供给滞后、学情分析模糊、互动深度不足三大核心痛点。”马克思主义学院教师赵俊一语道破了关键。面对从小接触网络、信息来源丰富却对单向灌输“免疫”的“数字原住民”，他的解法是：让AI做“全息画像师”，为教学装上“数据驱动”的引擎。

　　赵俊依托学习通平台，通过AI工具高效生成兼具学术深度与亲和力的调查问卷，全面采集学生对历史事件的认知偏差、情感态度与兴趣焦点。他还通过“弹幕”“词云”与即时投票实时监测学生反馈，自动生成“课堂热力图”，现场调整课程内容，确保课堂认知的同频共振。

　　为了避免学生过度依赖AI，赵俊在授课中明确划定了AI的使用边界。他专门设置了“历史事实核查”环节，利用AI生成的虚假资料与真实史料做对比，告诫学生“不要被AI幻觉所迷惑”。同时，他巧妙地将辩论赛、实地研学等线下任务融入教学，让学生在动手实践中锻炼真能力。

　　“我们不仅要学会用AI，更要学会质疑AI。”这是在赵老师的课堂上，学生们学到的第一课。国际商务学院2025级学子林祺涵说：“在上赵老师的课之前，AI说什么，答案就是什么，我不会主动思考。上完课后最大的收获是我认清了AI的定位，开始学会主动思考，仅将AI作为完善自身思考不足的工具。”

　　经过在中国近代史纲要课堂上的实践探索，赵俊更加清晰找准了AI工具的定位边界，也明确了后续优化升级的发力方向。未来，他打算在课堂实行“AI+导师”双轨制，由授课老师自主摸索搭建的专属教学Agent（智能体）来实现。他真诚地期待，通过AI辅助授课避免传统枯燥乏味的授课的同时，学生们可以跳出考试的局限，真正读懂历史背后的家国逻辑，树立正确历史观，以小我融入大我，把国家历史与自身专业、未来发展联系起来。

学生在课堂上汇报

[编辑：甘丽红]
[校对：王小磊 陈巧恩 樊雨昕]
[审核：彭欢]