Q:近年來，以為代表的AI技術快速發展，對計算機科學與技術專業人才的能力需求產生了顯著影響。您認為DeepSeek這類技術對傳統計算機人才培養模式帶來了哪些沖擊？專業在人才培養體系、人才培養方向方面做了哪些調整以應對這種變化？

丁雪芳：以 DeepSeek 為代表的 AI 技術正以顛覆性態勢迅猛發展，這場技術革命對傳統計算機人才培養模式形成全方位沖擊，倒逼應用型本科計算機科學與技術專業必須重構人才培養體系。在技能需求維度，傳統培養模式聚焦的基礎編程、算法設計等單一能力已難以滿足行業變革需求。隨著AI技術的普及，模型優化、算法調優以及對強化學習等新興技術的運用能力，也成為計算機專業人才必備的關鍵能力。同時，AI技術的發展需要學生融合數學建模、認知科學、行業領域知識等多學科內容，這對傳統單一學科培養模式形成了嚴峻挑戰。

在此大背景下，計算機科學與技術專業人才的能力需求發生了根本性轉變，根據學院“厚基礎、寬口徑、高素質、重創新、強能力”的人才培養目標，我們專業在人才培養體系上做了一下的調整：1.重構核心課程內容:AI技術的快速發展為基礎課程改革提供了新的生長點，在基礎課程中引入AI技術相關案例和實踐項目，增加新技術、新理論使課程保持活力，同時在講解過程中為學生創造真實的問題情境，提升知識遷移和應用能力。例如在編程語言類基礎課程中，以Python和C語言程序設計兩門核心語言課程為依托，構建AI技術與編程實踐深度融合的教學體系。在《Python語言程序設計》課程中，通過構建簡易的圖像識別小程序，讓學生掌握使用OpenCV庫進行圖像處理，結合TensorFlow或PyTorch框架完成基礎的圖像分類模型訓練，理解編程語言在AI開發中的實際應用場景。在《數據結構與算法設計》、《操作系統》等核心專業基礎課程中，重新規劃課程架構，將AI技術等知識有機地融合到課程的教學內容中。例如在《數據結構與算法》課程里，除傳統算法講解外，新增大模型算法架構解析，引入DeepSeek中應用的Transformer架構與強化學習算法案例，讓學生理解AI 技術底層邏輯。2.專業核心課程的AI深化與拓展：依據能力本位教育理論，課程設置應緊密圍繞行業核心能力需求，將AI前沿技術與專業核心課程深度融合，培養學生解決復雜工程問題的能力。對于專業核心課程，將《機器學習》課程進行深度拓展，增加大模型訓練、微調等前沿內容，引入DeepSeek、GPT等大模型案例，剖析模型架構、訓練數據處理及優化方法；開設《深度學習與計算機視覺》必修課，系統講解卷積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、語義分割等計算機視覺任務中的應用，同時融入最新的生成式對抗網絡（GAN）、擴散模型在圖像生成領域的實踐教學。3.強化實踐教學環節:與我院校企企業搭建校企協同實踐平臺，引入企業真實的智能客服優化等項目，讓學生在實踐中掌握AI框架開發、數據工程處理等技能，并提升實戰能力。此外，鼓勵學生參與AI競賽、創新創業項目，以賽促學，培養學生的創新能力與團隊協作能力。4.構建跨學科課程模塊：在專業選修課中設置跨學科課程群，如包含數學建模、認知科學、行業領域知識等方向的課程，學生可根據興趣與職業規劃進行選修，拓寬知識視野，培養復合型能力。

Q:我校計算機專業對比同類院校有什么人才培養的特色和優勢？

丁雪芳：與同類院校相比，西安科技大學高新學院計算機科學與技術專業以“產學研深度融合”為核心競爭力，構建起差異化人才培養體系，在應用型人才培育領域形成顯著優勢。以“學生為中心、產出為導向、持續改進”為培養理念，不僅注重夯實學生專業基礎，更著力鍛造實踐創新能力與跨界融合素養，塑造契合產業需求的復合型人才。

1.產教融合：構建校企協同育人生態閉環。相較于傳統校企合作僅停留在實習基地掛牌的模式，本專業深度推進產教協同育人，打造“共建平臺-共編課程-共育師資-共培人才”四位一體合作體系。與西安大數網絡科技有限公司共建校企合作平臺，企業工程師常駐指導，將真實商業項目（如智能數據處理、AI算法優化等）嵌入課程實踐環節，學生在校即可接觸產業前沿技術。與華為ICT學院的合作更是實現了人才培養標準與行業認證體系的無縫對接，引入華為HCIA、HCIP 等認證課程模塊，構建 “理論教學+華為標準實訓+認證考核”的特色培養路徑，使學生畢業時即具備企業所需的 ICT 技術能力。這種深度合作模式，讓學生從大一至大四全程浸潤于產業場景，實踐能力培養更具系統性與前瞻性。

2.課證融通：打造雙軌并行的能力認證體系。區別于同類院校單一的學歷教育模式，本專業創新構建“學位證書+行業證書” 雙軌育人機制。將全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試、華為認證等行業標準深度融入課程體系，由專業教師與企業技術專家共同編寫適配教材。例如，在《計算機應用基礎》課程中，教學內容與軟考初級大綱完全對標，通過模塊化教學與專項訓練，幫助學生系統掌握計算機基礎理論與實操技能；在《網絡工程》等課程中，嵌入華為HCIA-Datacom認證知識體系，學生通過課程學習即可同步備考認證考試。在2024年100 余名學生通過軟考初級，20 余人獲得中級考試成績，32名學生通過HCIA認證，3名學生通過HCIP認證，印證了課證融通模式在提升學生專業能力與就業競爭力上的顯著成效，使學生在就業市場具備“學歷+技能”雙重背書。

（圖一）學生計算機技術與軟件資格考試（部分）

3.賽教結合：搭建階梯式創新能力培養平臺。專業構建“基礎技能賽 - 專業創新賽”兩級競賽體系，形成以賽促學、以賽促教的良性循環，這與同類院校零散組織競賽的方式形成鮮明對比。低年級學生通過“程序設計挑戰賽”“數據處理大賽”夯實編程與算法基礎；高年級學生參與中國大學生計算機設計大賽、藍橋杯等專業賽事，在算法設計、AI應用開發、軟件系統設計等領域開展創新實踐。近兩年斬獲10余項國家級獎項、100余項省級獎項的優異成績，不僅彰顯學生創新能力，更反哺教學改革——競賽成果轉化為教學案例、實訓項目，推動課程內容迭代更新，助力專業保持 90% 左右的高就業率，實現“競賽成績”與“就業質量”雙提升。

Q:學院在推進產教融合過程中，如何設計學生的實踐路徑？能否結合您指導的具體案例，說明這種模式如何幫助學生彌合理論知識與行業需求之間的差距？

丁雪芳：產教融合是計算機科學與技術專業培養高素質人才的重要途徑。該專業采用成果導向教育（OBE）理念，強調教育成果與產業需求的緊密結合。通過與企業的深度合作，學生能夠在真實的工作環境中學習和實踐，將理論知識應用于實際問題解決中。這種協同育人模式不僅提高了學生的就業競爭力，也為企業提供了一批具有實戰經驗的后備人才，實現了教育與產業的雙贏。學院與多家知名企業合作培養，成立陜西高校首家“勞模創新教學工作站”，華為技術有限公司授牌學院“優選級華為ICT學院”、同時與陜西航天意德高科技產業有限公司，陜西西科美芯科技集團等企業聯合成立了航天意德、西科美芯智慧礦山、節能環保智慧物聯、大數網絡IT等產業學院，培養學生實踐動手能力，增強學生市場競爭力。

學院在推進產教融合過程中，構建了學科基礎-專業基礎-專業方向-實習實訓的四階段實踐路徑，通過校企合作項目、產業導師制等機制，實現理論知識與行業需求的深度對接。

一、學科基礎階段：校企聯合夯實技術根基。通過校企共建實驗室、基礎認證培訓等方式，將行業前沿技術融入基礎課程，培養學生對產業的基礎認知。例如：在學科基礎階段，計算機科學與技術專業與華為合作開展HCIP-AI認證培訓，引入華為云EI平臺和ModelArts開發工具，學生通過完成圖像識別、語音交互等基礎實驗，掌握人工智能開發的核心工具鏈。例如，2024年10名學生參與該培訓，在教師指導下完成基于ModelArts的自然語言處理實驗，直接接觸企業級開發流程，縮短了從理論到實踐的過渡期。

二、專業基礎階段：項目制教學驅動能力轉化。通過校企聯合課程設計、雙導師制項目，將企業真實需求轉化為教學任務，強化學生的技術應用能力。例如：在《計算機視覺應用開發》課程中，學生與騰訊云合作開發基于Unity引擎的物理實驗平臺，企業工程師與校內教師共同指導項目實施。學生需完成從需求分析、算法設計到系統部署的全流程，最終作品在全國大學生計算機設計大賽中獲國家級二等獎。

三、專業方向階段：產業課題對接前沿技術。通過校企聯合實驗室、定向培養班等形式，讓學生參與企業真實研發項目，解決行業痛點問題。例如：在人工智能方向，學生加入奇瑞控股集團車聯網項目組，參與車載導航系統的算法優化。項目采用“雙導師制”，奇瑞工程師與學院教師共同制定研究方案，學生需在真實路況數據上進行模型訓練和驗證。最終，團隊提出的路徑規劃算法將導航響應速度提升20%，被企業納入產品迭代計劃。

四、實習實訓階段：全流程實戰對接職業需求。通過“企業實習+畢業設計”雙軌模式，讓學生在真實職場環境中完成知識整合與創新。例如：專業畢業生在東華軟件實習期間，參與智慧城市大數據平臺的開發。東華軟件導師不僅指導技術實現，還帶領學生參與客戶需求調研、項目進度會議等環節，幫助學生理解企業的項目管理邏輯和客戶溝通技巧。 

Q：學院采取了那些舉措鼓勵學生參與學科競賽？您在實際教學中是如何將競賽內容與行業認證（如華為、軟考）結合，幫助學生提升就業競爭力的？

丁雪芳：近年來學院深度探索賽教結合模式，積極組織學生參與多元學科競賽。除全國大學生數學建模競賽、中國大學生計算機設計大賽、藍橋杯全國軟件和信息技術專業人才大賽等計算機類賽事外，還聯動電氣與工程專業參與電子設計大賽，攜手機械制造與設計專業投身機械設計創新大賽，通過跨學科競賽培養學生的創新思維、抗壓能力與團隊協作能力。

1.社團引領與課外輔導。在新生入學教育階段，專業學科帶頭人與核心教師團隊便開展培養模式宣講會，向計算機專業新生系統介紹各學期學習重點與職業發展方向，引導學生制定個性化職業規劃，并鼓勵其加入 CC 編程協會、算法競賽社等學科競賽相關社團。每學期教研室定期組織算法研討、項目開發活動，持續營造濃厚的競賽氛圍。

同時，學院組建由校內專業教師與企業資深工程師構成的競賽指導團隊，針對不同競賽特點開設賽前集訓營、周末輔導班等課外輔導課程。例如，針對藍橋杯大賽，開展算法設計、程序設計等方面地專項培訓；針對大學生計算機設計大賽（軟件設計類），提供軟件開發流程、界面設計與功能實現的系統指導，幫助學生全面掌握競賽所需知識與技能。

2.學分與獎勵多元激勵。學院推行“1+X證書”學分置換制度，學生參與學科競賽并取得優異成績，可直接置換部分選修課學分，有效減輕學業壓力，激勵學生踴躍參賽。在物質獎勵層面，設立豐厚的競賽獎金，對榮獲國家級、省級獎項的學生給予高額獎勵；在榮譽激勵方面，將競賽獲獎情況納入評優評先、獎學金評定的重要加分項，從物質與精神層面雙向激發學生的競賽積極性，助力學生在各類賽事中嶄露頭角，提升專業能力與綜合素養。

（圖二）丁雪芳老師指導學生獲獎證書（部分）

我在指導學生參與學科競賽過程中，首先通過系統化設計，將競賽內容與華為認證、軟考（網絡工程師、軟件設計師）等行業認證深度融合，全面提升學生就業競爭力。在前期準備階段，深入研究行業認證大綱與競賽命題方向，精準匹配二者的知識技能要點，如發現華為認證中網絡設備調試與網絡技術類競賽的核心要求高度契合，軟考軟件設計師的算法設計考點與軟件設計競賽命題趨勢一致。在教學實施環節，將行業認證的核心知識點融入競賽培訓課程，采用實際案例教學，幫助學生理解知識在行業場景中的應用；同時設置模擬認證實踐場景，利用企業合作資源提供前沿實驗設備與項目機會，強化學生動手能力。在賽后階段，組織學生復盤競賽中行業認證知識點的應用情況，針對薄弱環節進行專項提升，并為學生提供認證考試規劃、資料推薦、技巧指導等備考支持，助力學生獲取高含金量證書，增強其在就業市場的核心競爭力。近五年，計算機科學與技術專業學生在各類學科科技類競賽中獲得國家級獎項9項，省級獎項97項，平均就業率89.01%。

Q：在技術迭代加速的背景下，以您多年一線教學中的經驗，您更注重學生的哪些底層能力（如自主學習、跨學科思維）？

丁雪芳：在當前技術迭代加速的背景下，計算機領域新知識、新工具、新應用層出不窮，傳統的專業知識傳授已無法滿足學生未來職業發展的需求。基于多年一線教學經驗，我認為更應注重培養學生以下幾個方面的底層能力，幫助他們在快速變化的技術環境中站穩腳跟、持續成長。

自主學習能力的培養：當前的社會是一個技術的快速迭代的時代，這就意味著學生在學校所學的知識，可能在畢業后短短幾年內甚至說一畢業所學的知識和技術就面臨更新換代，這就需要學生具備良好的自主學習能力。在教學過程中，我就特別注重引導學生掌握自主學習的方法和技巧。例如，在講解《C語言程序設計》課程時采用"引導式探究 + 項目驅動"的教學模式，系統性培養學生的自主學習能力，課程講解完畢后，會帶領同學一起完成一個系統的設計，鼓勵學生利用在線學習平臺、技術論壇等資源，培養主動獲取知識、解決問題的習慣。這樣的培養可以使學生在離開校園后，依然保持對新技術的敏銳感知和學習熱情，不斷更新自身知識體系，適應行業變化。

跨學科思維的培養：隨著AI技術在醫療、金融、教育等多領域的深度融合，計算機科學與技術專業的應用場景愈發復雜多元，對學生跨學科思維的要求也越來越高。在教學實踐中，我們積極推動跨學科課程和項目的開展，例如，在《綜合應用項目開發》這門實踐課程中，指導老師帶領學生和校企企業的工程師一起合作開發學校的“教務管理系統”項目，了解高校教務管理數字化升級需求，模擬企業開發流程（需求分析—系統設計—系統實現—系統測試—部署與驗收），選擇適合技術架構與工具（前端+后端+數據庫+部署），并注意質量與規范，實現用戶權限管理、智能選課系統、教學流程管理和數據智能分析等核心功能。通過 “教務管理系統” 項目實現 “技術能力” 與 “行業認知” 的雙重提升，為未來從事垂直領域（如教育、醫療、金融）的軟件開發奠定堅實基礎。通過項目式學習，學生能夠鍛煉團隊協作能力、問題解決能力和項目管理能力，提高綜合應用專業知識的水平。例如在講解《智能產品設計》這門課程的解決智能交通系統優化問題時，不僅運用計算機算法，還結合交通工程、城市規劃等知識，提出綜合性解決方案。通過跨學科的學習與實踐，培養學生打破專業壁壘的意識和能力，使其能夠在未來的工作中，更好地與不同領域的人員協作，推動技術創新與行業發展。

邏輯思維與問題解決能力的培養：無論計算機技術如何變化，扎實的邏輯思維和高效的問題解決能力始終是計算機專業學生的核心競爭力。在日常教學中，我在講解程序設計類的課程時，并不是直接給出學生源代碼，而是引導學生進行算法設計、程序調試、系統優化等過程，鍛煉學生的邏輯推理、分析歸納能力；在講解復雜算法時，引導學生從問題本質出發，逐步拆解問題、設計解決方案，并通過實踐驗證和優化算法。在學期末的實訓課程或畢業設計的教學環節中，當學生在項目中遇到技術難題時，鼓勵他們運用邏輯思維，分析問題產生的原因，通過查閱資料、調試代碼、團隊討論等方式尋找解決方案。這種能力的培養，不僅有助于學生在學習階段攻克技術難關，更能讓他們在未來的職業生涯中，從容應對各種復雜的技術挑戰。

總之，在技術迭代加速背景下，計算機科學與技術專業教學應著重培養學生自主學習、跨學科思維、邏輯與問題解決等底層能力，以適應行業發展與職業需求。