“智驭AI”——光电学科“训AI促学”能力培养范式创新与实践
程孟凡
华中科技大学光学与电子信息学院教授
随着人工智能时代的到来，人工智能与高等教育的融合已成为全球教育界的共识与趋势，正深刻重塑高等教育格局。中共中央 国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，明确提出促进人工智能助力教育变革，要求面向数字经济和未来产业发展加强课程体系改革、优化学科专业设置，深化人工智能助推教师队伍建设。在此背景下，华中科技大学依托自身人工智能科研和学科优势，全面落实AI教育与赋能行动计划，推进课程、专业、教法等全要素改革，光电信息学院开展“智驭AI”——光电学科“训AI促学”能力培养范式创新与实践，探索AI赋能教育新生态新路径。
在AI赋能教育的推进过程中，一系列问题亟待解决。AI虽功能强大，但在教学中的应用路径尚不明确；其存在的“幻觉”问题可能导致学生获取错误信息；同时，还面临威胁人类自主性与能动性等风险，如学生依赖AI完成作业、教师被动使用AI教学。对于光电学科教学而言，核心挑战在于如何超越对“标准答案”的追求，以反思、批判、过程性为导向，培养学生解决工程和科学问题的创新能力，要求学生学会批判性看待生成式AI的输出结论，通过自主反思形成独立创新思路，并以循证实践检验能力，实现与AI的高效协同。
基于上述背景与挑战，华中科技大学光电信息学院在“智驭AI”实践中，参考建构主义学习为核心的理念思路，构建“设计-实践-反思”的教学迭代循环，实现学生能力达成。打造了多智能体架构的“智驭AI”智能体创新平台，涵盖底层的云端算力集群，以及教师端的智能任务创建与管理、学生训练过程监测、智能体对比测评与反馈等功能，和学生端的专属智能体持续训练优化、多任务调用与共享等模块。
在教学场景设计中，以学生为主体和中心，AI辅助完成基础、高阶、创新三个层次的学习任务。帮助学生掌握核心技能并调试AI问答错误；锻炼学生复杂思维与分析能力；培养学生创造力与独创性。典型案例中，如音频信号的变换域分离任务，AI首次给出的设计思路常存在偏差，学生需结合课程知识指出错误并引导AI迭代优化，最终通过循证检验完成任务，提交的成果需具备逻辑、过程与验证支撑。此外，还融入真实科研项目作为创新任务，强化学生自主探究能力。
持续改进方面，将进一步加强AI赋能的教学评估体系，探索学习过程分析与创新能力评价融合的形成性评价方法。形成可复制的工科教育智能化方案，推动人才培养转型，促使学生从“光电知识接受者”转变为“创新实践者”，提升解决复杂工程问题能力，培养适应智能时代的科研和工程人才。
（本文系作者在第五届全国高校教师教学创新大赛同期活动“生成式人工智能驱动的高等教育教学模式创新”上的报告）