新兴信息科技，特别是人工智能技术和应用的发展对计算机人才提出了新的知识和能力要求，也要求他们能够快速学习、适应、发明新的技术，理解进而掌握其背后的知识。这对传统的计算机科学教育的目标、内容、方法都提出了新的要求。另一方面，互联网、新兴媒体、开源社区、人工智能工具为当代学生提供了大量新的学习方式。如何面对这些变化，在有限的学习周期内，调整教学内容和教学方法是值得讨论的话题。论坛将讨论目前的计算机类专业和通识教育中知识体系和教学体系的梳理和重构中的问题、思考，以及实践经验。

华东师范大学教授

中山大学人工智能学院二级教授、博士生导师，广东省大数据管理与应用工程技术研究中心主任。现为中国计算机学会数据库专业委员会委员、中国计算机学会大数据专家委员会委员、中国计算机学会大模型论坛执行委员、中国中文信息学会大模型与生成专业委员会委员、广东省计算机学会副理事长、广东省计算机学会大数据专业委员会主任。在包括IEEE Trans. 等国际著名期刊和KDD、AAAI、ACL、NeurIPS等国际会议上发表论文200多篇；主持了国家自然科学基金重点和面上项目等三十多个项目的研究工作，科研成果获广东省科技进步奖一等奖（排名第一）。入选教育部新世纪优秀人才，广东省特支计划杰出人才。连续多年入选斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家榜单”。

报告主题：数智时代AI通识教育的加减辩证法——中山大学AI通识课的建设与探索

数智时代的AI通识教育，本质上是一场教育理念的深层变革，需要在“减法”与“加法”之间寻求动态平衡：减去的是技术细节的堆砌，增加的是思维方法的锤炼、跨学科视野的拓展和人文价值的浸润。本报告将介绍中山大学人工智能学院建设的全新通识课“遇见人工智能”，课程探索以人文叙事重塑AI通识课，将先进的科技理念与深厚的人文底蕴相结合，让学生学会用人工智能思维和方法解决真实情境中的复杂任务，形成跨学科创新的新场域。

云南大学二级教授、博士生导师、信息学院院长，云南省智能系统与计算重点实验室主任，云南大学学术委员会委员、计算机科学与技术学科带头人、计算机科学与技术国家级一流本科专业负责人。先后入选中组部“西部之光”访问学者，云南省中青年学术和技术带头人、“万人计划”青年拔尖人才、“兴滇英才支持计划”云岭学者、有突出贡献优秀专业技术人才。

从事数据与知识工程领域的研究，主持国家自然科学基金重点项目/面上项目、云南省基础研究杰出青年项目/重点项目/重大科技专项等项目20余项。在国内外顶级期刊及会议发表论文100余篇，授权发明专利30余项。获全国宝钢优秀教师奖，云南省自然科学一等奖和二等奖、青年科技奖。出版数据与知识工程系列教材6部、被多次重印，建成云南省精品课程《数据库技术与应用》、云南大学研究生精品课程《数据工程》，开发人工智能算法、智能数据工程在线编程平台和案例库，主持完成教育部新工科研究与实践项目、省级研究生优质课建设和博导团队建设等项目5项。

现任中国人工智能学会理事，中国人工智能学会因果和不确定性人工智能专委会副主任，中国计算机学会数据库专委会执行委员，云南省高等教育计算机类专业教学指导委员会主任、“全国高等学校智能科学与技术/人工智能专业规划教材”编委会委员、“面向数字化时代高等学校计算机系列教材”编审委员会委员。

报告主题：给课程做减法，给能力做加法：数智时代的计算机教学模式重构与实践

针对当前计算机教育面临“课时有限”和“知识无限”的矛盾，如何做减法（剥离过时、孤立、低效的知识模块，砍掉“水课”和重复内容），如何做加法（增加跨界融合、思维赋能、产教融合等核心素养），成为数智时代计算机教育亟待解决的问题。本报告分享程序设计类课程从“语法”主线跃升到“问题”主线的“减法”，聚焦专业核心素养与产教融合、强化数据思维和AI思维、促进赛教融合与科创育人的“加法”的思考，并以云南大学计算机专业为例，介绍教学资源和教学模式重构的探索与实践。

香港科技大学（广州）信息枢纽数据科学与分析学域副院长、终身教授。国家级人才项目入选者。在大数据管理、人工智能、大模型及AI for Science等领域做出了国际领先的贡献，累计在国际顶级期刊和会议发表逾200篇学术论文。其研究成果屡获学术界高度认可，曾斩获SIGCOMM 2022与ICMR 2021最佳论文奖、SIGSPATIAL 2024最佳愿景论文奖、ICASSP 2023最佳论文奖（Top 3%），并多次获得SIGMOD与ICDE最佳论文提名。

首创“学生自定进度、师生与AI协同”的新型教学模式，并自主研发了大语言模型学习平台。该创新实践已在多门核心课程中成功落地。

报告主题：AI时代的“超级导师”与高等教育范式重塑：TDAA教学模式的实践与思考

大语言模型（LLM）正成为高等教育中前所未有的“超级导师”，传统教学范式已难以契合AI时代需求，转型迫在眉睫。本报告将分享我们在港科大（广州）开展的TDAA（教师主导、AI辅助、自主进度）教学模式实验。通过在核心课程部署自研LLM平台，以及教师的主动支持，我们构建了师生与AI协同的学习闭环，显著提升了学习深度与效率。最后，我们将探讨防范“认知外包”、评估真实学习增益等开放性问题，并分享对AI时代教育重塑的思考。

电子科技大学教授、本科教学指导委员会委员。热爱教学与教学规律探究，为本科生、硕士生讲授《嵌入式操作系统》《实时计算》《Embedded System and Application》等课程。自2009年，每年受法国鲁昂电力电气工程师学院(ESIGELEC)邀请为其研究生讲授课程《Embedded Real-Time Operating System》，授课理念和方式与欧美接轨。目前，全力以赴投入新工科教育改革，探索面向未来产业的高层次复合型人才培养模式。

报告主题：人工智能时代“精防善攻”软件安全人才培养

回顾软件三个阶段的发展历程，分析人工智能时代对软件工程专业建设带来的挑战，聚焦AI时代“精防善攻”软件安全复合型人才培养，探讨其课程体系、教学方法、产教合作等环节中存在的问题和挑战，分析教与学的变与不变、加法与减法。在此基础上，以电子科技大学信息与软件工程学院为例，从软件安全课程体系融合、教学方法创新、实践体系重构、育人模式革新等方面探讨AI时代软件安全复合型人才培养的应对措施。最后讨论对未来的思考。

华东师范大学数据科学与工程学院特聘教授，研究方向为数据驱动的系统优化。在复旦大学获得博士学位，在编译器研发、语言虚拟机研发、系统优化、软件与服务架构等方面积累了丰富的项目经验。在加入华东师范大学前，曾担任英特尔资深首席工程师、驭势（上海）汽车科技有限公司总经理和华为鲲鹏计算的首席架构师。

报告主题：“优化思维”驱动下的计算机人才培养

“优化思维”是数智时代计算机人才必须具备的重要思维之一。一方面，各种智能应用在不断涌现，另一方面，各类通用和专用算力设备也在快速迭代。优化思维是确保具体应用在特定系统上的性能指标或服务质量达成目标的有效底层逻辑，也是最大化系统资源利用率的重要思维方法。本报告聚焦在“优化思维”驱动下的计算机人才培养尝试，通过《编译原理》《软件系统优化》《程序优化系统设计》《事业启航》四门课程的教学实践，分享如何把“优化思维”融入相关专业必修课程和专业选修课程中的思考与取舍。

中国人民大学吴玉章特聘教授、博导、信息学院副院长，CCF数据库专委执行委员，全国大学生计算机系统能力大赛数据库赛道技术负责人。近年来主要从事数据库系统方向研究，在SIGMOD、VLDB等CCF A类会议和期刊上发表论文50余篇，曾主持国家重点研发计划课题、国自科面上等多个国家级或省部级项目。主讲的课程《数据库系统概论》获得国家级线上线下混合式一流本科课程和国家级线上一流本科课程。曾获北京市高等教育教学成果一等奖、深圳市科技进步一等奖、首届华为云难题“火花奖”、微软亚洲研究院青年教师铸星计划、中国计算机学会优秀博士学位论文奖等。

报告主题：数据库系统教学改革方法研究、实践与思考

本报告以“101计划”数据库系统课程为例，围绕“造数据库”的内核型人才培养目标，系统阐述课程教学改革的背景与动因，介绍构建的知识体系与在受限课时下的教学方法创新。重点汇报实验实训平台建设、大赛与导教机制的协同作用，以及引入AI赋能实验与竞赛的实践探索，结合实施效果与反思，提出下一步优化路径与可推广的教学改革策略。

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