作者简介：孙佳玲（1999年9月），女，辽宁省葫芦岛市，满，研究生，中级工程师，研究方向：软件开发、分布式数据存储

本文系AI课程建设项目，课程名称软件工程

AI赋能软件工程教学模式的实施困境与优化路径探究

孙佳玲，焦佳鑫、郭奇雯、陈胜男

辽宁理工职业大学、辽宁省锦州市，121000

摘要

人工智能技术为软件工程专业教学改革提供全新工具支撑，推动课程内容、实践训练与评价方式发生变革，能够有效弥补传统软件工程教学重理论轻实操、项目场景脱离产业实际等短板。但在实际落地过程中，师资能力局限、教学资源适配不足、学生AI工具滥用、课程体系重构滞后等现实问题逐步显现，制约AI技术教学价值释放。本文立足于软件工程专业教学现实，梳理AI赋能教学模式现存实施困境，从师资建设、课程重构、实践改革、评价机制四个维度提出优化路径，为软件工程专业智能化教学改革提供可行参考。

关键词：人工智能；软件工程；教学模式；实践教学；人才培养

引言

在数字产业高速发展的大背景之下，社会对于软件工程人才的综合开发能力以及工程实践素养提出了更高的要求。传统的软件工程课堂主要是理论讲授、案例演示，学生缺少真实的工程项目历练，代码实操、系统架构设计能力的培养效果不明显。生成式AI、智能代码助手等工具不断趋于完善，给软件工程课堂革新赋予了条件。因此，对AI赋能软件工程教学模式的现实阻碍进行剖析，探寻符合专业发展需求的改进措施，对提高软件工程人才培育质量有实际价值。

一、AI赋能软件工程教学模式的实施困境

虽然AI技术被应用到软件工程教学中给教学效率的提高带来了机会，但是院校在推行的过程中还存在着诸多现实困境。教师群体中AI应用能力存在着很大差别，有些老师只能对AI产生的代码案例做简单的操作，不能把这些内容有效地融合进教学设计里去，也不能指导学生科学合理地使用智能工具来完成学习任务。其次，现有的课程教学内容同AI工具的匹配度不高，教材、实训项目更新速度慢，缺少有关AI辅助编码、AI需求分析的教学内容。另外学生群体很容易产生过度依赖AI工具的情况，直接用AI生成的代码完成作业，削弱了自主思考和代码调试的能力。传统的考核评价体系不能同步更新，缺少对AI辅助学习过程的考核标准，不能区分出学生真实的学生成绩，多重问题叠加造成AI赋能教学改革流于形式，不能发挥出技术赋能教学真正的价值。

二、AI赋能软件工程教学模式优化路径

（一）强化教师AI教学素养培育，构建双师协同教学团队

教师是人工智能教学模式实施的主体，教师对于人工智能的应用水平影响着软件工程课堂改革的效果。院校要创建常态化的教师能力提升体系，就智能代码工具、AI需求建模、AI代码审核等展开专门的教研培训，从而改变教师只懂得调用AI生成代码的浅层应用状况。培训内容不能只停留在工具的操作上，而应该主要讲解如何将AI工具应用到备课、课堂讲授、课后辅导等各个教学环节当中去，使教师能够分辨出AI输出代码的漏洞和缺陷，从而学会指导学生对AI进行批判性的使用。

在此基础上，积极创建起校内教师和行业工程师共同参与的双师型教学团队。将软件行业一线技术人员纳入课程建设范畴内，联系产业真实场景展开对AI工具在工程项目中实际运用的说明。校内教师侧重理论教学设计，企业工程师负责产业项目案例，一起完成课程案例、实训任务的开发工作。双师团队每周开展一次教研活动，根据行业技术发展动态对教学方案进行及时调整，解决校内教师缺少产业实践经验的问题，保证教师能够兼顾课堂内容的设计与AI技术应用的发展趋势，从而为AI赋能软件工程教学模式的推进提供坚实的师资力量支撑。

（二）重构软件工程课程内容体系，推进教学资源迭代更新

为了使AI技术同软件工程教学深度整合，就要对目前的课程内容体系展开全面重塑，打破AI工具和课程内容彼此割裂的状态。在基础课程模块中增加AI辅助软件工程相关教学单元，把AI需求分析、AI辅助架构设计、AI代码生成和漏洞检测等内容融入到软件工程导论、软件设计、软件测试等主要课程当中。教材讲义同步修订，补充AI辅助开发相关知识点，帮助学生建立正确的AI工具使用认知。

教学资源建设过程中还要考虑分层教学的设计，根据不同的学习基础来设计差异化的学习资源。基础薄弱的学生用AI工具进行基础语法、基础逻辑的训练，能力强的学生则给其布置综合性的工程任务，让学生自己利用AI完成方案推演，并自主进行代码的修改和问题排查。院校可以联合行业企业共同创建线上教学资源库，收集真实的开源项目、AI辅助开发的微课等，供学生课后自主拓展学习使用。

（三）创新AI背景下实践教学模式，完善工程化实训场景

实践教学是软件工程专业人才培养的重要环节，在AI时代要改变传统的实训模式，创建出接近真实产业环境的工程实训场景。改变以往作业、小型实验为主的实践形式，引入综合性、项目化实训任务，把AI工具当作学生开展项目开发的辅助手段，而不是代替学生完成开发任务。课程实验环节中，规定学生按照任务目标来完成AI方案的构思，参照代码片段来创建程序，并且不能有教师的指导和帮助。

拓展实践教学载体，依托校企合作平台引进企业真实的软件项目作为实训选题，推行小组团队协作开发模式。小组内部划分需求分析、架构设计、编码实现、测试运维等岗位角色，小组成员合理利用AI完成各个环节的工作，完整复刻企业软件开发工作流程。另外开设AI辅助开发专项实训，培养学生识别出AI生成的代码安全漏洞、逻辑错误的能力，提高学生代码审查的能力。实训考核不再只看最后的代码成果，把项目方案讨论记录、AI工具使用过程文档、代码修改迭代记录等纳入实践考核材料。

（四）健全多元化教学评价机制，规范AI工具学习使用边界

适应AI赋能教学模式，要冲破传统以期末试卷、最终代码成果为主的评价方式，创建起过程性与结果性相融合的多元化综合评价体系。过程性评价要覆盖课前预习、课堂研讨、实验实训、小组项目整个学习周期，收集学生的作业、代码版本更新记录、方案修改笔记等学习过程的材料，来判断学生真实的思考过程，区别出学生自主完成的内容和人工智能生成的内容。

完善评价标准的同时，明确课堂教学中AI工具使用的边界，在课程大纲、实训任务书中明确各个教学场景下AI工具的使用规范。基础能力训练阶段，AI不能直接生成完整的代码，综合项目阶段可以使用AI辅助开发。教师向学生说明AI工具的优缺点，指出AI只是辅助，不能替代人进行逻辑思考、工程决策。将AI伦理、学术诚信的知识融入到课堂中去，培养学生良好的学术诚信意识，防止作业抄袭、代码抄袭等现象的发生。

结语

人工智能给软件工程专业教学改革带来了重大机遇，也给师资、课程、实践、评价等各方面带来了现实的挑战。AI赋能软件工程教学不是简单的将AI工具搬到课堂上去，而是在专业人才培养目标的基础上，正视目前教学中出现的各种问题，从师资能力建设、课程体系重构、实践模式创新、评价机制完善等各方面协同推进。院校教师要理性对待AI技术，扬长避短，发挥AI辅助教学的优势，规避工具滥用造成的教师能力弱化的风险，不断改进教学设计，促进软件工程教学质量的提升，造就符合数字产业发展的高素质软件工程技术人才。

参考文献

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