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陈颖文

周寰

报告题目：面向全栈贯通系统能力培养的课程教学改革实践与思考

报告摘要：信息产业自主可控的国家战略对计算机类专业人才培养提出了更高、更迫切的要求。计算机类专业学生应突出强调计算机系统级的设计、实现和应用能力的培养，提高人才培养质量，提升计算机专业人才的“系统能力”，必须在课程教学上进行深入的改革与创新，软硬件协同、全栈贯通。报告介绍了国防科技大学计算机学院，围绕提高计算机系统能力，推进计算机科学与技术、软件工程等专业课程建设的情况。报告介绍了教学改革主要解决的教学问题，从课程体系建设和课程实践设计两个方面阐述了教学改革的主要做法和具体措施，并提出了面向系统能力培养教学改革的展望与思考。

个人简介：

陈微，国防科技大学教授、博士生导师，中国计算机学会杰出会员、全国高等学校计算机教育研究会副理事长。长期从事计算机体系结构方向的教学和科研工作，系统讲授《计算机原理》、《计算机系统》、《计算机技术发展史》等本科课程，曾获国家级教学比赛一等奖2项、军队级教学比赛一等奖2项，负责课程获评国家级一流本科课程2门、湖南省课程思政示范课程1门，出版教材3部。主持国家级、军队级科研项目及教改项目十余项，曾获省部级科技进步一等奖1项。曾获评湖南省课程思政教学名师，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划。

报告题目：可解释AI赋能网安研究生培养的实践与思考

报告摘要：随着人工智能深度融入网络空间安全的攻防博弈，以恶意软件检测为例，其识别精度持续走高，但模型决策的“黑盒”特性，使得分析往往止步于“恶意/良性”的结论。针对这一教学痛点，报告围绕可解释特征归因、归因分歧思辨训练、对抗逃避攻击案例分析等方面，探讨可解释性AI赋能网安研究生培养的实践路径。相关方法已在软件安全课程中开展教学验证，有效提升了学生对代码底层语义与攻击行为链的系统性理解。最后结合典型案例，讨论我们在教学转化上的一些具体做法与初步思考。

个人简介：

朱会娟，江苏大学教授、博士生导师，网络空间安全系副主任，从事软件安全、区块链安全与人工智能的交叉领域研究。近年来，围绕漏洞检测、恶意软件精准识别及AI模型鲁棒性与可解释性等核心问题，开展理论探索与应用实践工作，在IEEE TKDE、IEEE TIFS、IEEE TSC和AAAI等期刊及会议发表论文30余篇，获得授权发明专利10余项。主持国家自然科学基金面上、国家重点研发计划子课题和国家自然科学基金青年基金等项目。CCF区块链专委会执行委员、CCF网络与系统安全专委会执行委员，全国计算机名词委计算机网络分委员会委员。

报告题目：智能化时代的软件系统与工程能力培养

报告摘要：在智能化浪潮驱动下，大规模智能软件系统持续涌现，系统体量与业务复杂度呈指数级攀升。随着异构硬件集群协同、海量任务并发等现实难题的出现，离不开软件工程、分布式系统、可靠性工程及智能运维等多领域深度交叉协同、聚力赋能。报告将讨论AI 赋能的大规模软件系统与工程领域人才培养和课程实践的最新进展情况。

个人简介：

杨任宇，博士，北京航空航天大学软件学院副教授，博士生导师，国家级青年人才。北航可靠智能分布式系统实验室（RAIDS Lab）联合负责人，复杂关键软件环境全国重点实验室、计算智能新技术北京市重点实验室核心成员，关键软件重点学科与技术研究中心办公室主任，曾担任英国利兹大学研究员、爱丁堡大学访问学者。目前研究方向为大规模AI基础设施资源管理、训练与推理加速优化、AI Infra稳定性与可靠性、智能运维等。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金项目、头部企业-校企合作项目等项目课题十余项。在TPDS、TC、EuroSys、SC、SoCC、ICPP、ASE、VLDB、KDD、AAAI 等分布式计算、人工智能、综合交叉等领域国际期刊、会议发表学术论文近90篇，谷歌学术引用近 5000次。获2017年中国电子学会科技进步特等奖、2022年英国阿兰图灵博士后拓展奖、2024年中国商业联合会科技进步一等奖、2025年度关键软件技术创新成果奖等。

报告题目：从协议实现到网络理解：Agentic AI时代计算机网络教学的观察与思考

报告摘要：在计算机网络教学中，AI的应用正从聊天式大语言模型提供知识问答和代码建议，转向Agentic AI直接参与甚至独立完成实验任务。Agentic AI能够自主规划、调用工具，连续完成编码、调试和测试。当协议实现本身不再构成主要障碍，计算机网络教学需要进一步思考：学生应该掌握哪些核心能力，哪些实验任务可以交给AI，以及如何判断学生是否真正理解了网络原理。

本报告结合网络领域的产业经验与教学观察，从教学内容、实验边界和能力评价三个方面讨论上述问题。在此基础上，分享以测试驱动开发（TDD）重构网络实验的设想：以协议规格为依据，引导学生将对网络原理的理解转化为测试用例，再通过测试驱动Agentic AI完成代码实现、迭代修改和结果验证，使学生逐步从代码编写者转向问题定义者、测试设计者和AI输出审查者，并进一步探讨Agentic AI时代计算机网络教学可能的发展方向。

个人简介：

邱堃，CCF高级会员、CCF YOCSEF上海分论坛AC委员，复旦大学空间互联网研究院助理研究员，硕士生导师。主要研究方向为卫星互联网、网络数字孪生及高性能网络流量分析。曾任英特尔网络与边缘事业部（NEX）高级软件工程师。以第一、通信作者发表论文近30篇，参与讲授的本科课程《卫星互联网》已获批上海市重点课程建设规划，同时讲授《计算机网络》、《深度学习基础》等课程，曾获复旦大学思政大课优秀教师，复旦大学青年五四奖章（集体）。承担多项国家与上海市卫星网络相关研发项目，主导低轨卫星网络分域控制、快速路由收敛算法以及大规模星座仿真验证系统的设计工作。

报告题目：从“会写代码”到“会解问题”—AI时代高级计算机网络系统能力培养探索

报告摘要：大语言模型的普及正在改变计算机网络课程的能力培养重点：学生可以借助AI快速生成代码，但面向真实网络环境的问题定义、性能诊断、方案设计、实验验证与持续优化能力愈发重要。本报告介绍高级计算机网络课程的“三位一体”教学实践：依托开源赛训平台，围绕拥塞、丢包、时延等真实问题开展阶梯式实验与迭代优化；通过经典及前沿论文讲解，帮助学生理解网络在大模型训练、推理、多智能体等场景中的基础设施作用；组织学生团队开展近五年顶会论文的研读、汇报与讨论。课程由此形成“实验求解—论文洞察—交流创新”的能力培养闭环，推动高级计算机网络教学从协议知识传授走向复杂网络系统问题求解与创新能力塑造。

个人简介：

赵功名，中国科学技术大学副教授，博士生导师，中科院青促会会员，CCF高级会员。致力于智算网络、云计算、在网计算等方向研究。近年来共发表高水平论文80余篇，其中一作/通讯论文60余篇（包括SIGCOMM、NSDI、INFOCOM、WWW、ToN、TPDS、TC等CCF A类论文30余篇），授权国家发明专利13项。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、省优青项目，以及华为、阿里、腾讯、移动、神州信息、锐捷网络等企业合作项目。曾获中国科学院优博、中国电子学会优博、安徽省自然科学一等奖、华为火花奖（3次）、ACM SIGCOMM CHINA新星奖等荣誉。

报告题目：基于可编程数据平面的网络系统与教学科研实践

报告摘要：可编程数据平面技术正在深刻变革网络体系结构与教学模式。本报告介绍国防科技大学依托FastRMT开源可编程网络系统和FAST软硬件协同加速框架，构建面向本科与研究生培养的可编程网络实验平台的实践经验。平台已支撑《计算机网络》《网络系统原理》《路由与交换技术》等多门课程的教学改革，并将前沿科研成果转化为可动手操作的实验项目，指导学员在国家级学科竞赛中取得优异成绩。报告将分享平台建设思路、教学实践心得以及推广至多所高校的协作经验。

个人简介：

杨翔瑞，国防科技大学计算机学院副教授，芙蓉计划青年人才，主要研究方向为可编程网络与系统安全。主持装备预研、科技委专项等各类科研项目7项。发表CCF推荐论文20余篇，授权国家发明专利10余项，获得优秀论文奖3次，多项成果在腾讯、迈普等一线厂商或相关单位获得应用。为主创建FastRMT开源可编程网络系统，与FAST软硬协同网络实验框架推广至北邮、湖大、东南大学等高校。讲授《计算机网络》《网络系统原理》《路由与交换技术》等课程，出版"十四五"重点规划教材1部，指导学员获国家级学科竞赛特等奖1项、一二等奖7项，三次获评国家A类赛事优秀指导教师，获省部级教学成果二等奖1项。

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