人工智能技术正在深刻改变高等教育领域。面对这一变革浪潮，传统优势学科如何实现与人工智能的深度融合？东华大学副校长陈革分享了学校在数字化转型方面的实践经验。

学科建设：构建三大集群

"当前最大的挑战是传统优势学科与AI融合的进度不理想，同时跨学科师资力量存在明显缺口。"陈革指出。针对这一问题，学校确立了"纺织+时尚、材料+能源、智能+健康"三大特色学科集群的发展方向。

在具体实施中，学校采取了一系列措施：

  • 人才培养层面：成立10个拔尖创新实验班和21个微专业；停招与市场需求不匹配的专业，新增人工智能、生物医学等战略紧缺专业。
  • 课程建设方面：打造262门"专业+AI"智慧课程和104个虚拟仿真实验项目。
  • 教师培训层面：开展教师数智素养系列培训，推进AI在教学各环节的深度应用。

能力培养：夯实基础与创新并重

在培养学生使用人工智能方面，学校坚持"三主线"原则：

  • 理论基础：设置《计算思维与人工智能》等课程，筑牢数理逻辑和算法分析能力。
  • 实践技能：开设多门AI进阶课程，强化编程能力和模型应用实操。
  • 创新思维：通过分层培养机制，引导学生从基础复现走向方案设计与创新决策。

专业调整：遵循四个标准

"专业设置的调整需要综合考量国家战略、产业需求、办学特色和育人规律。"陈革表示。

  • 战略导向：布局集成电路、高端制造等关键领域。
  • 区域适配：对接长三角数字经济和时尚产业升级需求。
  • 特色发展：立足纺织材料传统优势，推进"AI+特色学科"建设。
  • 质量把控：建立专业预警与退出机制，确保专业设置的科学性和前瞻性。

学术诚信：构建长效管理机制

针对AI技术可能带来的学术诚信问题，学校采取"疏堵结合"的治理策略：

  • 正面引导措施：
    • 改革考核体系，增加开放性、探究性题目。
    • 开发校内知识图谱和专属智能工具，帮助学生建立自主学习能力。
  • 制度约束措施：
    • 严格规范AI技术的使用范围。
    • 开展毕业论文AIGC抽检工作。
    • 对学术不端行为实施严厉惩处。

通过系统性推进教育数字化转型，东华大学正在探索一条传统优势学科与人工智能深度融合的发展道路。这一实践为高等教育在AI时代如何保持特色、提升质量提供了有益借鉴。