“人工智能+”背景下的新工科教育探索與實踐

杜圣東，楊 燕

（1.西南交通大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,四川 成都 610031；2.西南交通大學(xué) 人工智能研究院,四川 成都 610031；3.軌道交通信息工程與技術(shù)國家級實驗教學(xué)示范中心，四川 成都 610031）

0 引 言

人工智能時代，AlphaGo 可以每天自我對弈數(shù)十萬盤圍棋[1]，Tesla 自動駕駛系統(tǒng)可以每天從數(shù)十萬輛車的行駛軌跡中學(xué)習(xí)駕駛經(jīng)驗，Watson系統(tǒng)可以每天學(xué)習(xí)數(shù)萬篇醫(yī)學(xué)論文來獲取深層病理特征[2]。大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)正在以驚人的效率解決特定領(lǐng)域的重大科學(xué)問題。人工智能新的技術(shù)和算法發(fā)展速度如此之快，在不斷推動大數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域發(fā)展的同時，智能時代的學(xué)習(xí)革命也必將對未來的教育生態(tài)和社會職業(yè)形態(tài)造成沖擊。針對這一趨勢，人工智能專家、創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)做了很好的注解，他說：“未來10 年，大部分人類只需思考5 秒鐘以下的工作都會被人工智能取代，從比例上來說，人類50%的工作都會被取代，比如助理、翻譯、前臺、護士、會計、理財師，等等。只有改革我們的教育模式，才能培養(yǎng)出新型勞動力?！?而牛津大學(xué)的一項職業(yè)研究也佐證了這一說法，未來20 年內(nèi)，50%左右的工作將被人工智能取代[3]。

毋庸置疑，人工智能技術(shù)正在加速變革我們的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)等各個領(lǐng)域[4]，高等教育自然不能置身事外。因此，國務(wù)院在2017 年7 月發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出高校要完善人工智能教育體系，建設(shè)人工智能學(xué)科。教育部也在《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中強調(diào)，要加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式[5]，這是因為人工智能本身是一個極具包容性的跨專業(yè)領(lǐng)域，涉及計算機、軟件、電子、機械、自動化甚至哲學(xué)、心理學(xué)等多個專業(yè)領(lǐng)域及研究方向。如何從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題，推動以數(shù)據(jù)驅(qū)動智能為基礎(chǔ)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，促進新型交叉學(xué)科的發(fā)展，是新工科教育的關(guān)鍵內(nèi)容；而以“人工智能+X”為核心的新工科建設(shè)，將引領(lǐng)教育向著在線化、定量化、個性化和智能化方向發(fā)展，以大數(shù)據(jù)智能技術(shù)驅(qū)動的各種新型教育模式和行業(yè)頂級企業(yè)AI 產(chǎn)品的應(yīng)用普及，將對傳統(tǒng)教育造成巨大沖擊，包括專業(yè)設(shè)置、課程體系和教育方式方法。

1 人工智能時代傳統(tǒng)教育面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時代[6-7]以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動智能技術(shù)正在快速深刻地改變我們的學(xué)習(xí)方式、思維方式，也包括我們解決問題的方式[8]，人工智能技術(shù)的快速、閉環(huán)、迭代等特性已經(jīng)從多個層面上對傳統(tǒng)教育體系提出了挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在如下幾個方面。

1）傳統(tǒng)課程體系面臨新技術(shù)泛型挑戰(zhàn)。

新工科為什么強調(diào)學(xué)科交叉？因為傳統(tǒng)學(xué)科設(shè)置按細分領(lǐng)域進行劃分，在層出不窮的前沿新興技術(shù)和問題驅(qū)動的條件下，學(xué)科領(lǐng)域知識的局限，如專業(yè)設(shè)置大多自成體系、過于獨立，各專業(yè)領(lǐng)域相互關(guān)聯(lián)度低，學(xué)科的交叉融合少，越發(fā)難以支撐重大科學(xué)及工程問題的解決[9-10]。以大數(shù)據(jù)智能技術(shù)體系為例（如圖1 所示），DT（Data Technology）技術(shù)生態(tài)的繁榮與發(fā)展，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、NOSQL 數(shù)據(jù)庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內(nèi)存處理）、多模態(tài)計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、并行計算、數(shù)據(jù)可視化等各種技術(shù)范疇和不同層面[11]，僅僅人工智能就涉及計算機、軟件、電子、機械、人體動力學(xué)、心理學(xué)等不同學(xué)科領(lǐng)域?？梢奃T 這種新技術(shù)泛型生態(tài)涉及學(xué)科版圖十分龐雜，傳統(tǒng)學(xué)科知識難以支撐類似領(lǐng)域重大科學(xué)及工程問題的解決。

圖1 大數(shù)據(jù)智能技術(shù)挑戰(zhàn)

2）傳統(tǒng)教學(xué)方式面臨快速迭代和適應(yīng)性挑戰(zhàn)。

對于教師來講，傳統(tǒng)教學(xué)方式的轉(zhuǎn)變是一個漫長的過程，但人工智能以其迭代、閉環(huán)等特點加速了知識的增長與更新過程，如AlphaGo 每天能自我對弈數(shù)十萬盤棋局，其獲得知識經(jīng)驗的速度是難以想象的。另外，大數(shù)據(jù)時代知識的時效性也不同于往常，比如傳統(tǒng)的教材多年才出版一次，如有錯誤需要數(shù)年后才能修訂，如今的維基百科和慕課平臺每分每秒都在進行海量教育數(shù)據(jù)的更新。人工智能技術(shù)使得知識可以快速迭代發(fā)展，而教師的教學(xué)方式、知識結(jié)構(gòu)與教學(xué)理念等卻難以快速迭代升級。另外，重復(fù)性的工作方式和有大量數(shù)據(jù)積累的職業(yè)，都面臨被人工智能取代的危險，當前的教師職業(yè)如果不能快速升級知識結(jié)構(gòu)以適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展，也會面臨類似問題。

對于學(xué)生來講，大數(shù)據(jù)智能時代催生的教學(xué)形式和教育資源呈多元性發(fā)展，在線、離線，課上、課下，手機、電腦、平板，圖像、文本、視頻等層出不窮，隨著教育形式、渠道、載體的多樣化，學(xué)生自行獲取知識的途徑和深度、廣度都在急劇擴張，傳統(tǒng)教學(xué)課件資源的單一性和重復(fù)性，難以滿足學(xué)生的個性化、定制化學(xué)習(xí)需求。在這一背景下大班制教學(xué)的缺點會越來越突出，如何破解大班制教學(xué)的個性化教育需求缺失的問題，需要新的教學(xué)方式方法來支撐。

3）傳統(tǒng)教育機構(gòu)面臨產(chǎn)業(yè)變革和人才需求挑戰(zhàn)。

新工科所倡導(dǎo)的“人工智能+X”復(fù)合型專業(yè)模式，就是旨在解決產(chǎn)業(yè)升級和人才需求變革問題。人工智能時代，社會職業(yè)形態(tài)面臨的沖擊會越來越嚴重，只有改革我們的教育機構(gòu)管理模式和育人模式，從頂層規(guī)劃上進行優(yōu)化設(shè)計，才能培養(yǎng)出新型勞動力以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要。例如谷歌的機器翻譯系統(tǒng)，微軟的實時口譯系統(tǒng)已經(jīng)接近英語專業(yè)人士水平，未來的英語專業(yè)何去何從？IBM 的Watson 法律助手、醫(yī)生助手等系統(tǒng)，也在加速迭代升級。當傳統(tǒng)專業(yè)人才與類似新經(jīng)濟發(fā)展互相沖突時，很多職業(yè)將來可能會消失，學(xué)校的專業(yè)設(shè)置如何為未來的職業(yè)做準備?教育機構(gòu)的培養(yǎng)方案如何適應(yīng)產(chǎn)業(yè)人才需求的快速變遷，這也是教育管理者需要關(guān)注的核心問題。

2 新工科教育的內(nèi)涵與特征

當前，人工智能技術(shù)在逐漸融入我們的生產(chǎn)和生活，我們甚至很少注意到這種潛移默化的影響。Google 根據(jù)位置調(diào)整搜索結(jié)果以適應(yīng)不同地域的用戶需求，Amazon 根據(jù)歷史購買記錄做出貼心推薦，Siri 可以隨時隨地響應(yīng)我們的信息獲取需求，Watson 可以作為助教服務(wù)學(xué)生、作為醫(yī)生服務(wù)病人……這類智能系統(tǒng)在我們的信息交互中扮演著越來越重要的角色。在過去的幾十年中，基于人工智能的系統(tǒng)已經(jīng)從根本上改變了我們與數(shù)字世界交互的方式，未來的教育也將備受影響。

2.1 新工科的興起

數(shù)據(jù)驅(qū)動智能代表了一種新的認知范式，圖靈獎得主Jim Gray 將人類科學(xué)的發(fā)展定義成為四個“范式”。未來科學(xué)的發(fā)展趨勢是，隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，計算機將不僅僅能做模擬仿真，還能進行深度挖掘分析，并獲得新的知識。也就是說，過去由牛頓、愛因斯坦等科學(xué)家從事的工作，未來可以由計算機來做。Jim Gray 將這種科學(xué)研究的方式，稱為第四范式，即數(shù)據(jù)密集型科學(xué)[7]。從物聯(lián)網(wǎng)、云計算到大數(shù)據(jù)，再到人工智能，這種以第四范式為代表的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)，正在沖擊傳統(tǒng)的教育模式與方法，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)不僅僅是“科學(xué)范式”，更是一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能科學(xué)及應(yīng)用的“工程范式”，這也是新工科興起的本質(zhì)所在。

2.2 新工科的主要特點

從傳統(tǒng)的以細分專業(yè)技術(shù)為中心的“技術(shù)范式”，進化為以多學(xué)科深度交叉融合、數(shù)據(jù)驅(qū)動為中心的“科學(xué)范式”與“工程范式”，新工科有其自身的特點，主要包括如下幾個方面。

（1）跨學(xué)科，應(yīng)用導(dǎo)向。當前，人工智能技術(shù)驅(qū)動的重大科學(xué)問題研究越來越普遍，從戰(zhàn)勝人類頂尖棋手、幫助發(fā)現(xiàn)引力波到自動駕駛、精準醫(yī)療、安全防控等，可以說大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)生逢其時。不管是從人工智能技術(shù)本身，還是上述科學(xué)工程問題的解決，都需要跨學(xué)科專業(yè)技術(shù)的支撐，而且有明確的問題導(dǎo)向、工程導(dǎo)向特點。李開復(fù)評價“AlphaGo 是一套設(shè)計精密的卓越工程，達到了歷史性的業(yè)界里程碑，這套工程不但有世界頂級的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，也有非常高效的代碼，并且充分發(fā)揮了谷歌在全球最宏偉的計算資源實力”。未來此類重大問題的突破對于核心技術(shù)的要求只會越來越高，新工科教育在鼓勵學(xué)科交叉的同時，還需拓展學(xué)生在核心科學(xué)問題的深入研究和復(fù)雜工程研發(fā)實踐方面的能力。

（2）個性化，自適應(yīng)性。未來的教育將向個性化、定制化和去中心化發(fā)展，使用人工智能系統(tǒng)技術(shù)的支持，學(xué)生可以隨時隨地從世界上任何地方學(xué)習(xí)，某些在線平臺或智能APP 完全可以代替特定類型的課堂教學(xué)。通過人工智能技術(shù)驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)，將各種教育課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容與速度，甚至教學(xué)方法都可以針對不同學(xué)習(xí)者的需求進行優(yōu)化，通過人工智能助手的閉環(huán)跟蹤反饋，可以適應(yīng)不同個體的學(xué)習(xí)速度和特定需求。新工科教育要做到以學(xué)習(xí)者為中心，基于人工智能的個性化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制至關(guān)重要，而教師更多是負責(zé)學(xué)習(xí)計劃的制定、引導(dǎo)和交流溝通[12]。

（3）迭代式，終生學(xué)習(xí)。如何培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，只靠學(xué)校教育是不夠的，傳統(tǒng)的理論教學(xué)過多，實踐課程又缺少與產(chǎn)業(yè)研究類需求的對接。在這種情況下，新工科教育需幫助學(xué)習(xí)者樹立終身學(xué)習(xí)的理念，做到知識結(jié)構(gòu)能跟隨產(chǎn)業(yè)技術(shù)進行迭代升級，這不僅要有傳統(tǒng)工科的扎實基礎(chǔ)底蘊（如具備STEM 素養(yǎng)，熟悉科學(xué)Science、技術(shù)Technology、工程Engineering、數(shù)學(xué)Mathematics 等學(xué)科基礎(chǔ)知識），也要對其他學(xué)科鄰域的知識有所理解和把握，從而滿足和適應(yīng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)需求。另外，當前的職業(yè)培訓(xùn)教育還缺乏系統(tǒng)性、多樣化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，適合在職人員繼續(xù)教育的深度課程更是稀有，這一短板更需要新工科教育在學(xué)校階段，融合人工智能思維，幫助學(xué)習(xí)者提升終身學(xué)習(xí)、自我學(xué)習(xí)的能力和素質(zhì)。

3 新工科教育總體思路及框架

從數(shù)字化、信息化到智能化，高等教育的未來與前沿信息技術(shù)的發(fā)展有著緊密的聯(lián)系，人工智能技術(shù)的突破為新工科的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式帶來了新的可能性和挑戰(zhàn)，并會從根本上改變高等教育機構(gòu)的內(nèi)部治理架構(gòu)。人工智能技術(shù)在高等教育中的應(yīng)用是一個增強教育能力、變革教育思維并擴大教育影響力的持續(xù)迭代過程，而不能將其簡化為一套應(yīng)用交付系統(tǒng)?；诖?，設(shè)計新工科教育的核心思路及總體框架（如圖2 所示），以學(xué)習(xí)者為中心，以課程設(shè)置、教學(xué)方式和工程實踐3 個環(huán)節(jié)為主線，從專業(yè)技術(shù)教育和AI 賦能教育兩個方面，提升新工科教育在個性化學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)等方面的支持水平。

圖2 新工科教育總體框架設(shè)計

1）設(shè)計面向?qū)ｎ}式、模塊式的新工科課程體系。

針對“人工智能+X”復(fù)合型專業(yè)需求目標，重點研究問題驅(qū)動學(xué)習(xí)、模塊式學(xué)習(xí)、主題式學(xué)習(xí)和結(jié)合產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究類需求的課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)設(shè)計，基于人工智能思維（數(shù)據(jù)驅(qū)動、迭代優(yōu)化、終生學(xué)習(xí)等）和相關(guān)交叉學(xué)科教學(xué)內(nèi)容的相互滲透、整合與優(yōu)化，從科學(xué)問題與產(chǎn)業(yè)目標對接的角度，重新規(guī)劃設(shè)計人工智能背景下的新工科課程體系，包括課程內(nèi)容、實現(xiàn)環(huán)節(jié)及考核要求等多個方面。在學(xué)校已開設(shè)人工智能、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)課程基礎(chǔ)上，結(jié)合學(xué)科交叉融合需求，研究大數(shù)據(jù)以及人工智能輔助下的以學(xué)生為中心的新工科課程體系設(shè)置，為每個學(xué)生提供個性化、定制化、智能化的學(xué)習(xí)內(nèi)容及方法，從而激發(fā)學(xué)生對專業(yè)技術(shù)及相關(guān)學(xué)科群知識的學(xué)習(xí)欲望。建議從三個層面由淺入深開展人工智能+新工科課程體系建設(shè)：首先在傳統(tǒng)學(xué)科專業(yè)課基礎(chǔ)上（如STEM），增設(shè)人工智能+前沿通識課，普及智能學(xué)科知識；其次構(gòu)建人工智能+跨學(xué)科實驗課程，為不同專業(yè)提供大數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動的行業(yè)應(yīng)用實驗平臺；最后開展“人工智能+X”的新工科跨學(xué)科專業(yè)課程內(nèi)容建設(shè)，構(gòu)建跨學(xué)科交叉、融合的新工科課程體系。

2）改進人工智能+背景下的傳統(tǒng)教學(xué)模式與方法。

人工智能時代，以教師為中心轉(zhuǎn)向以學(xué)習(xí)者為中心的教學(xué)模式，這一趨勢越來越明顯。教師是專業(yè)技術(shù)教育和AI 賦能教育的關(guān)鍵，教師也是人工智能思維、智能技術(shù)運用于新工科專業(yè)教育的主要實踐者[13]。如何提升傳統(tǒng)的教學(xué)模式、教學(xué)方法，讓教學(xué)內(nèi)容和方式更加智能和高效，是人工智能+背景下的新工科建設(shè)核心目標，只有教師主動適應(yīng)人工智能技術(shù)變革，改進傳統(tǒng)教學(xué)模式與方法，踐行以學(xué)習(xí)者為中心的教育理念，才能實現(xiàn)真正意義上的新工科教育。結(jié)合產(chǎn)業(yè)項目的技術(shù)攻關(guān)研究需求，基于問題導(dǎo)向、目標導(dǎo)向理念，把教師從簡單、機械繁瑣的教學(xué)工作中解放出來，從而能投入更多的時間和精力，創(chuàng)新理論知識和工程實踐相結(jié)合的教育新內(nèi)容新方法，從而使得學(xué)生將來的潛力和能力不落后于產(chǎn)業(yè)人工智能的發(fā)展。

研究教育模式的多樣化和智能化，借助人工智能思維開展體驗式教學(xué)、協(xié)作式教學(xué)以及網(wǎng)絡(luò)式、開放式教學(xué)方法的探索實踐，實現(xiàn)線上線下教學(xué)方法的融合協(xié)同。通過人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)與工程教育教學(xué)實踐的深度融合，以科學(xué)問題和工程需求來驅(qū)動教學(xué)內(nèi)容，提升學(xué)生的主動學(xué)習(xí)能力、工程實踐能力和人工智能思維能力。從以教學(xué)為中心向以學(xué)生為中心的主動學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，使得學(xué)生主動了解學(xué)科前沿動態(tài)，并理解人工智能+專業(yè)領(lǐng)域核心技術(shù)的迭代性本質(zhì)，提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)意識，同時啟發(fā)學(xué)生對未來職業(yè)的思考，培養(yǎng)出難以被AI淘汰的復(fù)合型人才。

3）構(gòu)建人工智能+跨學(xué)科交叉融合的新工科實踐平臺。

研究基于項目驅(qū)動的模塊式、主題式課程為每個學(xué)生提供了個性化、定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容，但還需要智能化的學(xué)習(xí)和實踐環(huán)境，通過工程實踐才能真正樹立學(xué)習(xí)者走向工作崗位后仍能保持的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和終生學(xué)習(xí)理念。重點構(gòu)建與基于專題式、模塊式學(xué)習(xí)內(nèi)容相匹配的工程實踐環(huán)境，借助人工智能+跨學(xué)科交叉的新工科實踐平臺訓(xùn)練，從教師將知識傳授給學(xué)生向“讓學(xué)生通過實踐平臺自己去發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造知識”提升，以真實的專業(yè)領(lǐng)域工程問題（大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化需求）為依托，將多學(xué)科交叉與產(chǎn)業(yè)技術(shù)攻關(guān)研究結(jié)合起來，讓學(xué)生在工程實踐過程中主動學(xué)習(xí)和建構(gòu)多學(xué)科交叉的知識結(jié)構(gòu)，從而培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)人工智能+各專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)新技術(shù)、新方法的能力，使得學(xué)生主動適應(yīng)未來的職業(yè)發(fā)展。

根據(jù)上述新工科教育思路及框架設(shè)計，進行了初步新工科教育的實踐工作。以人工智能課程為例，首先在專題式、模塊式課程體系設(shè)置方面，對傳統(tǒng)的章節(jié)式教學(xué)內(nèi)容進行重新組織優(yōu)化；傳統(tǒng)的人工智能教材普遍存在覆蓋面廣、關(guān)鍵技術(shù)點深度不夠、知識點零散不成體系，而且概念性和基礎(chǔ)性內(nèi)容太多。針對這一問題對教學(xué)內(nèi)容進行了重新組織設(shè)計，教材只是參考，重點增加了當前人工智能前沿性和實踐性內(nèi)容，比如深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和知識圖譜等教材中沒有的知識點，并刪減過多的概念性、基礎(chǔ)性教材內(nèi)容，以每個主題構(gòu)建教學(xué)模塊單元。以強化學(xué)習(xí)這個教學(xué)主題為例，構(gòu)建教學(xué)模塊單元內(nèi)容包括強化學(xué)習(xí)概念、核心原理、深度強化學(xué)習(xí)和應(yīng)用設(shè)計4 個小節(jié)，覆蓋從基礎(chǔ)知識了解到原理推導(dǎo)理解，再到應(yīng)用設(shè)計實踐整個主題教學(xué)鏈內(nèi)容。其次在改進傳統(tǒng)教學(xué)模式方面，加大課程設(shè)計實踐內(nèi)容比重和分數(shù)，強調(diào)以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)過程，同學(xué)們可以根據(jù)自己的興趣，自由選擇一個大的專題作為課程設(shè)計實踐內(nèi)容，老師只給出大的課程設(shè)計提綱和目標導(dǎo)向框架，學(xué)生可以在大的框架下進行自由探索和深入設(shè)計，從而提升學(xué)生的主動學(xué)習(xí)能力、AI 賦能背景下的終身學(xué)生能力。最后在課程實踐環(huán)境的構(gòu)建方面，在實驗室的基礎(chǔ)編程環(huán)境下，結(jié)合人工智能基礎(chǔ)框架的快速選擇配置，學(xué)生可以構(gòu)建符合各類企業(yè)研發(fā)需求的虛擬環(huán)境和容器級環(huán)境，這樣在學(xué)習(xí)階段就可以提前熟悉當前行業(yè)工程研發(fā)的各類框架及工具，從而進一步提升學(xué)生的工程實踐能力。

4 結(jié) 語

人工智能正在加速變革我們的生產(chǎn)、生活和學(xué)習(xí)方式，如何切實推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，推動以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)，以支撐在重大科學(xué)問題研究與工程應(yīng)用方面的產(chǎn)業(yè)需求，是新工科建設(shè)的關(guān)鍵。以學(xué)習(xí)者為中心，以課程設(shè)置、教學(xué)方式和工程實踐3 個環(huán)節(jié)為主線，從專業(yè)技術(shù)教育和AI 賦能教育兩個方面，提出了新工科教育思路及總體實踐框架，助力新工科教育跟人工智能技術(shù)深度融合并高效迭代發(fā)展，對于新工科建設(shè)和人工智能相關(guān)學(xué)科建設(shè)，具有重要的參考價值。