为积极推进人工智能与本科教育教学深度融合，展示各专业领域教师在人工智能融入教育教学过程中的积极探索与创新实践，苏州大学未来科学与工程学院杨聪老师团队的“机器视觉”课程教学改革案例。该案例直面智能体大规模应用后“师-生-机”关系失衡、学生创新能力培养弱化等现实问题，创新构建了“导-研-练-创”四阶递进式智能体教学模式，为“新工科”课程在AI时代的深度转型提供了可借鉴推广的实践范本。

优秀案例展示

DeepSeek等大模型的大规模应用，在为“新工科”课程实践带来便利的同时，也暴露出与教育本质相悖的痛点：学生易陷入智能体依赖，直接套用生成结果，工程逻辑构建、调试能力与创新思维难以培养；智能体的便捷性加剧学习惰性，教师难以掌握真实学情，无法开展针对性教学；学生在使用中“知其然而不知其所以然”，项目难以落地，背离创新精神的核心要求。针对上述问题，课程团队提出了面向“新工科”创新能力培养的“导-研-练-创”四阶递进式智能体教学模式，在保留智能体教学辅助价值的同时，规避过度依赖带来的弊端，实现“师-生-机”关系在过程式教学中的共融与共进。

1.四阶递进：重构“师-生-机”共融的教学流程

教学围绕“导—研—练—创”四个阶段层层递进，智能体在每个阶段承担差异化角色。在“案例共情（导）”阶段，智能体作为“情境共建者”，通过沉浸式微课与角色扮演激发学生兴趣；在“虚实探究（研）”阶段，智能体构建“真实问题+实时反馈”的协作场，引导学生解构案例核心要义，识别国家战略需求与工程伦理问题；在“软硬协同（练）”阶段，智能体提供调试建议与性能分析，帮助学生优化方法，深度内化工匠精神；在“融合实践（创）”阶段，智能体参与过程记录、阶段反馈与创意建议推送，使学生在真实工程任务中践行“科技报国”核心理念。通过这一递进式学习，既保留智能体的教学辅助价值，又规避过度依赖带来的弊端，“师-生-机”关系从对立走向共融。

2.故事驱动：将课程实践融入“闯关式”开发任务

以《机器视觉》实践课为例，课程团队通过师生共创，将重难点内容编排为系列“小故事”，如“雷震子系列”（关键点检测与匹配）、“中欧班列货箱统计”（霍夫变换与直线检测）、“嫦娥落月避障”（深度及目标检测）、“秦直道系列”（全景分割与灭点检测）等。每个故事借助沉浸式微课与虚拟角色扮演进行课程导入，激发学生角色共情，并包含多个“闯关式”代码开发任务。以“嫦娥落月”为例，故事包含“落月选区”（图像匹配）、“落月避障”（图像分割）、“落地环境”（图像拼接与可视化）、“玉兔巡视”（深度预测与目标检测）等闯关环节。学生在闯关过程中，大模型对其代码质量、逻辑、开发方法进行实时点评与反馈，确保趣味性、课程思政、工程能力培养与质疑意识有机融合。每个关口还预留“实验室”区域供学生进行算法及应用创新扩展，智能体作为“守门员”，部分关口可直通授课教师团队科研项目，实现“科教”融合闭环。

“AI赋能教育，不是灌输更多知识，而是点燃火焰：保护好奇心、激发创造力、滋养同理心、树立使命感，重塑AI时代的创新灵魂！“杨聪老师说。