AI时代计算机高等教育的转型和重构之路 | CCCF精选_最新动态

首页 > 最新动态 > AI时代计算机高等教育的转型和重构之路 | CCCF精选

最新动态

AI时代计算机高等教育的转型和重构之路 | CCCF精选

2026-01-2941

本研究基于跨群体调查与多源论坛讨论，系统分析大模型对计算机高等教育的深层影响。提出“四元教育生态”框架与动态响应机制，为AI原生时代高等教育转型提供理论支撑与实践路径。

背景与意义

当前，以DeepSeek、GPT-4为代表的大模型技术正推动生成式人工智能(artificial intelligence, AI)工具（如代码助手、智能教辅系统）深度渗透教育场景，重构了知识生产与传播的底层逻辑。这一技术革新在加速产业对AI工程化人才需求的同时，也暴露出计算机高等教育在市场需求对接上的代际鸿沟。国家《新一代人工智能发展规划》明确提出“深化人工智能与教育融合”，但现实困境日益凸显：人才供需结构性失衡、教学逻辑滞后、课程体系僵化。与此同时，伦理教育和批判性思维培养滞后于技术发展、教师角色转型压力与师资能力瓶颈进一步加剧了转型阻力。

在此背景下，由中国计算机学会(China Computer Federation, CCF)主办，CCF YOCSEF成都举办的“AI原生时代，计算机高等教育转型与重构”观点论坛于2025年3月29日开幕。本次论坛邀请计算机相关企业和高校专家学者及学生代表参与，围绕AI技术对计算机高等教育的冲击展开深入讨论，从用人需求变化、教师和学生转型以及计算机专业体系重构三个维度，共同探讨计算机高等教育人才培养的新路径，旨在为解决“技术加速主义”下的教育转型难题提供有益参考。

为系统性解析大模型对教育链各环节的冲击，论坛前期通过设计覆盖用人单位、高校教师、学生三类核心群体的调查问卷（分别回收有效样本31、80和328份），构建“需求—供给—体验”三角分析模型，旨在揭示AI时代计算机高等教育的核心矛盾与转型路径。问卷设计基于多维视角，旨在系统捕捉大模型对教育体系的多元影响。用人单位问卷聚焦产业需求迁移，重点考察技能要求变化（如人机协作能力）、岗位结构转型、校企合作诉求。通过设置排序题（如能力短板排序）和多选题（如跨界知识需求），量化企业对人才能力谱系的期待。高校教师问卷关注教学实践痛点，涵盖课程体系滞后、师资能力瓶颈、伦理教育缺位问题。通过排序题（如课程改革优先级）和开放性问题（如教师角色转型）挖掘教育主体的适应性挑战。学生问卷则侧重评估学习体验与职业认知，聚焦课程衔接断层、AI工具依赖与焦虑、跨学科知识需求矛盾。通过混合题型（如排序题与开放建议）捕捉学生群体的认知张力。

本研究整合多源调查问卷和论坛思辨结论，构建“问题?对策”映射模型，系统提炼AI时代计算机高等教育转型的关键矛盾与破局路径。通过对企业技术需求迁移、师生能力焦虑溯源、课程体系重构逻辑的跨视角思辨，构建了“能力矩阵?教育生态?协同机制”三位一体的理论框架，提出“师?机?生?环境”协同的四元教育生态与“技术跟踪—需求感知—课程更新”闭环的动态响应机制，为破解产学代差、实现从“知识传授”到“能力进化”的范式跃迁提供理论支撑。

国内外关于AI教育的研究现状

近年来，AI技术的迅猛发展对高等教育产生了深远影响，推动了教育理念、教学模式和人才培养体系的深刻变革。在国际上，美国、欧盟等国家和地区已将AI人才培养上升至国家战略层面，积极构建AI教育生态系统。例如美国国家科学基金会(National Science Foundation, NSF)正资助一项名为“Level Up AI”的计划，旨在推动大学与社区学院的教师和研究者共同制定AI教育的核心框架。2024年，美国高等教育信息化协会发布的《2024年人工智能图景研究》(AI Landscape Study)重点关注自生成式人工智能工具主流化以来人工智能对高等教育的影响，研究发现，89%的高等教育机构正在积极探索与人工智能相关的战略规划，主要目标集中在支持学生的未来职业生涯、探索新的教学方法，以及通过提升高等教育质量实现更大的社会利益。

与此同时，欧盟委员会于2025年3月18日正式发布《推动数字教育变革：数字教育加速器三年实践洞见》(Transforming Digital Education-Insights from Three Years of the Digital Education Accelerator)，系统总结了“数字教育加速器”项目（2022—2025年）成果，并计划将其模式推广至职业与终身教育领域，设立500万欧元基金支持在非洲与拉美的试点，强化欧洲数字教育中心枢纽作用以促进数据互通与资源共享。此外，微软题为《教育AI2025：微软特别报告》(2025 AI in Education: A Microsoft Special Report)的研究显示，86%的高等教育机构已引入生成式AI工具辅助教学，显示出AI技术在教育领域的广泛应用。

在高等教育内部，麻省理工学院秉持“AI深度融入全学科领域”的愿景，于2025年新增人工智能交叉学科AI+X项目，致力于培养全球顶尖大学生的AI应用与科研能力，助力学习者全面掌握人工智能核心技术，并自由探索AI在多个学科的交叉应用。面对这场技术变革，2025年6月30日，《纽约时报》刊文“在人工智能时代，如何教授计算机科学”(“How Do You Teach Computer Science in the A. I. Era?”)。作者在文中指出，当前美国顶尖高校正努力厘清AI技术对计算机科学学科的具体影响，思考在AI时代应该保留哪些教学内容。

在中国，2025世界数字教育大会上发布的《中国智慧教育白皮书》指出，2025年是智慧教育元年，人工智能正全方位重塑教育内容、模式、教育治理和教育形态。多所国内顶尖高校加速布局。清华大学、中国科学院大学、北京航空航天大学、浙江大学、香港科技大学（广州）、中山大学、四川大学、电子科技大学等纷纷进行“AI+X”专业结构优化和调整，培养复合型人才；上海交通大学发布“AI十条”，全面布局人工智能赋能高等教育人才培养，浙江大学基于DeepSeek推出“浙大先生”智能体平台，开展多智能体协同的高等教育实践；东北大学则围绕人工智能探索多学科交叉模式，探索本硕博贯通培养模式。

综上所述，AI与高等教育的深度融合已成为全球性趋势，各国政府和高校正积极应对这一变革，推动教育理念、教学模式和人才培养体系的创新。

计算机专业人才的核心能力需求向何方迁移？

本议题主要探讨在AI时代背景下，用人单位对计算机专业人才核心能力需求的变化。随着大模型技术的快速发展，AI已深度渗透至软件开发、数据分析、系统设计等计算机核心领域，企业对人才的需求正经历结构性变革。前期用人单位调查问卷显示产学需求错位与技术代差扩大，54.83%的企业认为传统编程能力重要性有所下降，但53.85%认为毕业生在复杂系统架构设计上存在显著短板。58.06%企业将其归因于“复杂工程场景缺失”，64%将“企业级AI工具链实战”列为最需强化的环节。值得注意的是，如图1所示，企业和学生对能力短板的关注度处于两个互不交叠的区域，且都不关注技术伦理风险评估；而教师对能力短板的关注度正好处于两者交叠的区域，但是教师对AI工具工程化落地技术能力的关注度较低，对于非技术能力，包括复杂系统架构设计、跨界知识融合和技术伦理风险评估的关注度较高，这契合了企业用人的短期主义和教育本质的长期主义的特性。本议题主要探讨在AI时代背景下，用人单位对计算机专业人才核心能力需求的变化。

图1 计算机专业人才能力短板三方（企业、教师、学生）认知差异

数之联公司大模型业务负责人李奕指出，行业正处于重塑与巨变过程中，一方面，企业端对不同岗位人才知识结构、技能要求、创新能力等方面的新需求尚须凝聚更多行业共识，岗位本身也在持续演化；另一方面，传统信息技术(information technology, IT)人才缺乏对垂直领域（如金融、医疗、法律、制造等）的业务理解，难以运用技能直接解决实际领域问题，导致较长的行业培训时间。大模型的应用改变了传统的工作模式和流程，员工须适应新的工作方式和协作模式，但部分缺乏快速学习和适应新技术的能力。

DeepSeek等开源大模型的崛起显著降低了技术门槛，推动市场对大模型应用的需求激增，但也带来技术认知偏差与落地挑战。行业重塑聚焦两大方向：智能化效率革命与商业模式创新，催生“更少人做更多事”和“全新岗位诞生”的双重变革。人才需求正从“技术适配”转向“价值创造”，核心能力包括：跨学科融合、持续学习、AI工程化、人机协作、风险合规及复杂问题解决能力。当前，兼具行业知识与AI技能的“AI+”人才极度稀缺，李奕呼吁校企协同共建动态人才需求图谱、产教实践平台及毕业设计联合指导机制，以应对快速迭代的市场需求。

特邀嘉宾青软创新科技集团产教融合内容研发主管张全波分析了计算机高端人才供需结构性失衡现象：一是技术领域不对称，体现在传统互联网领域供大于求，而新兴技术如嵌入式、工业软件、数据分析等人才短缺；二是地域分布不均衡，优质人才向一线城市集中，而部分二、三线城市产业集群却面临严重人才短缺；三是能力水平错配，初级开发人才供大于求，但具备系统设计和架构能力的高级技术人才缺口明显。随着AI技术的快速发展，企业招聘标准正在经历根本性变革。传统的编程技能正在让位于高阶能力和AI工具应用技能，重新定义了人才市场的竞争格局。成功的IT从业者需要掌握四大核心能力，即AI工具协作能力、系统架构设计、提示工程与AI集成、业务领域专业知识。我国计算机人才培养存在结构性矛盾：互联网行业人才过剩，而嵌入式开发等高端技术领域人才短缺。高校培养模式存在不足，学生实践能力弱，职业路径单一，缺乏系统架构能力和跨界思维。企业更看重工具使用、持续学习和创新实践能力。面对AI技术变革，呼吁高等教育加快转型，培养专业技术与创新思维并重的复合型人才，以适应市场需求。

用人单位代表提出核心诉求：“企业期望招聘的人才能够深刻理解行业痛点、熟练运用AI工具、高效实现解决方案，并在需求动态变化中持续创造价值。”与会专家围绕该议题深入讨论，普遍认同计算机专业人才能力需求正经历结构性迁移。传统编码能力的重要性正被系统级创新力取代，而跨领域问题求解能力成为新刚需，人才的竞争维度必然向更高阶能力跃迁。这种迁移本质是技术范式变革的必然结果，同时最终提炼出AI时代的三大核心能力层及其对应能力矩阵（见表1~4）。通过建构此核心能力矩阵，计算机专业人才将具备动态适应性和抗替代性特征，能够快速适应技术迭代，且难以被AI完全复制。基于核心能力矩阵，与会专家对未来计算机专业人才进行画像，总结描述为“AI时代不可替代的计算机人才=行业洞察者（医疗/金融等领域知识）×系统架构师（复杂工程设计能力）×AI协作指挥官（提示工程+工具链落地）×敏捷创新者（快速适应技术迭代与跨界需求）”。

教育主体如何在AI革命下教学相长？

在明确能力需求变化的基础上，教育主体如何适应并引领这一变革，成为亟待探讨的课题。本议题聚焦探讨教育主体如何在AI时代背景下教学相长，重点探索教师角色转型、人机协同教学模式创新等关键问题，寻求教育主体适应技术变革的最佳路径。AI工具的普及催生了“效率优先”与“思维退化”的博弈。前期跨校师生调研揭示了当前计算机高等教育的深层冲突。如图2所示，多数教师认同自身角色须转变为“学习引导者”，并倾向于通过项目制教学，引导学生探索（51.25%支持选择性使用AI工具）。然而，这种转型伴随着显著的能力焦虑与依赖风险：超八成学生（82.01%）在理解复杂概念时依赖AI工具，超过半数教师（55%）担忧这将导致学生对底层原理的认知退化。此种焦虑在师生中普遍存在，尤其是学生群体，超过六成（64.33%）对自身能力产生焦虑，部分学生因技术迭代过快而陷入职业困惑，反映出技术赋能与人文价值培养的失衡。这一矛盾进一步延伸至考核评估领域，师生观点存在明显分歧：多数学生（63.11%）支持在标注AI贡献的前提下进行辅助考核，而大部分教师（65%）则主张分阶段考核，尤其在基础阶段建议禁用AI，凸显了在新教育范式下，工具使用与能力评估标准尚待厘清。

图2 AI工具使用态度对比

西南科技大学教授贾小林指出当前教育正面临三大核心挑战：首先，AI工具虽然能高效生成内容，但其依赖于历史数据的局限性要求教育必须更加重视批判性思维培养；其次，须理性看待技术热潮；再者，应更加重视面向未来的创造力培养。面对挑战，贾小林提出教育转型的3个维度：在工具层面，深入理解AI的工作原理而非简单使用；在技术层面，将AI深度融入专业教学；在科学层面，要推动AI与基础研究的交叉创新。贾小林特别强调亟须重构教育逻辑，从知识传授转向能力培养，重点发展学生的创新思维和实践能力。这一转型不仅关乎专业教育，也是通识教育的重要课题。最后呼吁教育工作者须建立对AI技术的深刻认知，以培养真正具备未来竞争力的人才。

特邀嘉宾西南交通大学副教授邢焕来提出了构建“师–机–生–环境”协同的四元生态构想，旨在推动教师从“知识权威”转型为“学习伙伴”。邢焕来强调，大学阶段是学生世界观、人生观、价值观塑形的关键时期，信息爆炸与技术迭代带来了前所未有的挑战与机遇。“机”（以AI为代表）作为框架中的关键角色，已深度融入计算机专业教学场景：AI智能导师提供代码实时评审与个性化学习路径；虚拟实验环境实现复杂系统的安全模拟与故障重现；智能评测工具解放教师批改负担，聚焦高阶指导。“师”因而得以从重复性知识传递中抽身，教师可专注于设计富有挑战性的项目、引导深度讨论、激发创新思维，成为学生探索复杂计算世界的“伙伴”与“教练”。与此同时，“生”在AI赋能下实现个性化成长与主动建构。学生通过与AI工具的协作（如调试智能助手、理解算法可视化工具），在实践中深化对抽象理论的理解。“环境”演进为支持泛在学习的智能空间——智能教室、云端实验室、代码协作平台无缝融合，提供沉浸式、交互性、可扩展的学习场域。师生、生生、生机的多维互动在此环境中自然发生，共同构建动态知识网络。邢焕来指出，在信息过载的当下，传统计算机课堂的革新尤显重要。四元框架的核心目标正是超越技能训练，着力培养学生的批判性思维能力：教会学生辨析海量信息的真伪、评估算法伦理、洞察技术的社会影响。教师作为“伙伴”的核心价值，正是在学生与AI协作解决复杂计算问题的过程中，引导其反思技术本质、建立负责任的技术价值观，最终成为具备创新精神与人文关怀的计算领域引领者。四元生态不仅重塑了教与学的关系，更构建了技术赋能下培育计算思维与健全人格的大学教育新范式，为计算机专业人才培养开辟了面向未来的实践路径。

与会嘉宾围绕该议题深入讨论，一致认为AI时代的教育需重构“教师–学生”双主体角色，并就角色本质、教学内容、教学方法达成共识。

教师角色重构

角色本质　教师须完成从知识传递者向学习引导者、情感守护者与跨界协作者的三维角色转换。核心在于培养学生批判性思维能力，守护“不可量化的教育瞬间”（如学习动机激发、挫折干预），强化认知科学等跨界知识，推动跨学科课程设计。

教什么　聚焦数学逻辑、基础原理、复杂系统思维；增加智能系统验证、AI伦理治理、人机协作设计等内容；加强复杂系统设计和AI工程化落地能力培养。

怎么教　一是采用融合线上智能学习与线下深度互动的O2O(offline to online)混合教学模式：线上AI处理标准化任务，线下专注创造性活动，实现规模教育个性化。二是实施AI增强型教学实践：选择性示范AI工具（如在基础课中示范如何利用AI解决复杂问题），但需警惕底层原理认知弱化风险。三是强化项目驱动教学：通过AI协作开发项目实战串联碎片化知识，提升工程化能力。四是设计分阶段动态评价体系：基础教学阶段禁用AI，巩固原理；高阶教学阶段开放AI协作，培养学生工具驾驭能力；通过阶段性汇报、项目成果等多维度评价指标来评估学生能力（避免单一考试）。

学生角色重构

角色本质　从知识接收者成长为自主探索者、跨界整合者、创新实践者，强化批判性思维与人机协作能力。

学什么　要构建“内循环+外循环”双循环学习模式。内循环就是要深入学习计算机体系结构、数据结构等基础课程，加深底层原理理解，批判性使用AI工具，强调自主思考，筑牢坚实的专业根基。外循环就是要利用AI加速知识获取，聚焦创新场景探索；借助AI工具切入交叉学科，培养解决复杂系统问题能力；参与竞赛时利用AI快速迭代项目，强化应对不确定性能力。

怎么学　设计AI增强型学习路径，强化元认知训练。在“AI不擅长领域”深耕，实现错位成长。建立工具使用准则，批判性使用AI工具，避免依赖陷阱（如通过代码逻辑优化训练强化底层认知）。基于实战方法论，参与前沿项目和开源社区协同项目积累工程经验。强化“原理掌握者不可替代”信念，构建心理建设机制应对能力焦虑。

如何重构计算机高等教育的专业体系？

在明确AI时代计算机专业人才能力需求的结构性迁移、并探讨教育主体如何通过角色转型与教学模式创新实现“教学相长”的基础上，教育体系本身也必须进行系统性重构。能力目标的变化与教学关系的演进，最终必须落实到课程体系、产教融合与评价机制等结构性环节中，才能形成支撑人才培养范式的整体转型。因此，本议题探讨AI时代背景下课程体系重构、产教融合等核心环节，谋划跨越技术代差的系统性解决方案。调查问卷显示，企业方普遍重视跨界融合与工程实践能力，多数企业将“行业知识融合能力”视为核心需求，并高度关注学生在“AI工程化能力”方面的实际短板。同时，企业合作意愿呈现结构性分化，如图3所示，仅38.71%企业愿意开放企业级平台支持教学，25.81%企业有意联合高校开设智能系统运维类课程。而学生则对真实AI案例教学、智能系统运维类课程和企业级开发平台都表现出了极高的渴求度，与此同时，超过七成教师认为学生复杂系统整体能力薄弱，并支持增加AI协作开发项目实战。此外，教学实施仍面临多重现实阻力，如图4所示。近半数教师指出教学大纲审批机制僵化、课程体系更新迟缓，同时师资AI技能储备不足与实验设备更新滞后也是需要解决的问题。值得注意的是，当前仅有43.75%的教师会常态化运用 AI 工具辅助教学，这一数据凸显了完善师资AI教学能力培训体系的迫切性。

图3 企业意愿与学生需求的热力图对比

电子科技大学教授聂旭云就“人工智能时代软件工程专业建设的机遇和挑战”作主题报告。他指出，随着AI技术从基于规则的专家系统发展到当前的大模型时代，软件工程已进入3.0阶段，呈现出智能化、云原生化等新特征。国内顶尖学府如北京大学、北京航空航天大学等已率先调整学科布局，聚焦智能软件工程、云边端操作系统等前沿技术领域。电子科技大学通过“软件+”模式积极推动学科交叉融合，在金融软件、工业软件等方向引入AI技术，同时开发智能教辅系统、编程测评平台等创新教学工具。面对AI带来的教育变革，学院提出回归本源与“主动求变”并重的发展策略：一方面夯实软件工程核心素养；另一方面重构基于新工科背景下的“师?机?生”三元教学模式，探索适应AI时代的新型评价体系。发言最后抛出了关于教师角色转变和教学评价重构的深度思考，为AI时代的软件工程人才培养提供了重要参考。

图4 计算机高等教育转型障碍因素横向堆叠图

特邀嘉宾四川大学教授赵启军指出，AI技术呈现“快速迭代、高度交叉、广泛影响”三大特征。面对变革，高等教育须重构“厚基础、宽通识、重能力、善创造”的新型培养范式，呼吁动态更新课程体系，利用AI赋能学生个性化发展。

与会专家、教师及学生代表达成共识：重构专业体系关键在于平衡基础与创新、理论与实践，借助AI赋能教育流程，培养兼具工程实践能力与学术视野的复合型人才。

经过热烈的讨论，就AI时代计算机专业体系改革形成如下共识。

1）培养目标转型：从技术执行者转为智能体驾驭者，突出复杂系统抽象建模与跨领域问题求解能力。须强化系统思维与伦理决策平衡能力，避免技术工具化倾向。

2）能力体系重构：构建“认知底层—人机协同层—场景适配层”的三维能力金字塔模型。重构“AI不可替代”的核心竞争力。

3）课程体系进化：课程体系应从孤立知识点转向问题链驱动，构建动态知识网络。一方面要注意纵向整合，打破课程壁垒，构建“基础—领域—前沿”三级课程链。在基础层面合并关联课程形成知识模块，解决课程断层问题；通过数学建模贯通高等数学与深度学习课程，夯实算法推导能力。领域层对接产业场景：以金融风控、医疗影像诊断等行业命题串联专业基础类课程，响应行业技术融合能力的需求。建立前沿层动态刷新机制，构建课程内容年度评估制度，淘汰陈旧知识点，新增AI前沿类课程。另一方面要注重横向融合，通过跨界知识突破重塑能力维度，实现认知科学必修化，深度绑定领域特色课程，将AI伦理内容纳入核心课程，增强伦理决策能力；以“复杂问题/项目解决”为锚点，推动课程体系从“技术堆叠”转向“能力图谱”。

4）生态协同机制：构建“高校?企业?AI平台”三方协同机制。校企共建实践平台和动态人才图谱，通过注入真实场景，实现企业级AI工具链实战；结合地方产业需求，适配区域发展；深入融合开源社区，提倡开源文化，解决技术落地无载体的困境；建立教师?工程师双聘制，提升师资水平，构建“技术跟踪—需求感知—课程更新”闭环的动态质量监控机制，应对技术跃迁。

结论与展望

大模型技术正推动计算机高等教育从“知识传授”向“能力进化”的范式跃迁。本论坛通过多源调查与跨思辨揭示：这一转型以三维能力矩阵为内核——企业需求呈现“基础能力泛化、高阶能力专精”特征，要求构建认知牵引层（行业洞察与价值设计）、技术基石层（计算机内功与AI工程化）、实践适配层（复杂系统治理）的协同能力体系，培养兼具系统架构力与跨界创新力的复合人才。在此基础上，通过“师?机?生?环境”四元教育生态，推动教师从知识权威转型为学习引导者、情感守护者和跨界协作者，学生从技术执行者升级为智能体驾驭者，实现人机协同的教学相长。为破解产学代差，亟须建立动态响应机制：通过技术跟踪—需求感知—课程更新的闭环系统，结合校企共建AI实训平台、开源社区融合及双聘制师资优化，形成教育供给与产业需求的实时适配。

推进上述转型需实施四维联动策略：在课程层面，纵向贯通基础理论、领域应用与前沿技术三级课程链，横向融入认知科学、AI伦理等跨界知识，以复杂问题/项目为锚点重构动态知识网络；在教学层面，采用O2O混合模式实现规模化个性教育，基础阶段筑牢原理根基，高阶阶段开放人机协作式项目实战；在评价层面，构建多维度能力评估体系，通过项目成果、AI辅助面试等追踪学生成长轨迹，借鉴企业能力模型缩短人才供需差距；在生态层面，政策应支持区域产业需求向教学场景转化，同步建设教师AI技能培训体系与工程化实训平台。

技术加速趋势下需要通过前瞻性来应对双重挑战：伦理维度须防范工具理性凌驾价值理性，将社会影响预判嵌入核心课程；认知维度须构筑防退化机制，通过批判性思维训练与元认知能力培养守护创新本源。未来研究可沿3个方向进行突破：开发基于大模型的个性化能力图谱建模技术；探索四元生态中虚拟教研社区等环境要素的智能化赋能；构建适应技术跃迁的教育政策弹性框架。

教育的终极使命是在技术的洪流中守护人的创造性本质。唯有以能力矩阵为舵、动态机制为帆、伦理约束为锚，方能培育出工程锐度与人文厚度并重的未来栋梁。