5月8日下午，和鲸科技与星网锐捷共同举办的“高校人工智能通识课程实训设计专题交流会”如期举行。来自全国各地两百余所高校的老师在线参与，和鲸科技AI教育赋能中心负责人刘宇杰、高级客户成功经理及高校解决方案专家曹晨巍，围绕一个核心命题展开了近两小时的深入分享：当AI通识课从“开不开”变成“怎么开”，实训环节如何真正落地？

我们将整场直播的精华内容整理如下。

交流会伊始，刘宇杰从教育价值转移的角度切入，梳理了当前高校AI通识教育的变局。AI让知识本身变得人人可及，教育的价值正在从“知道什么”转向“做到过什么”。企业用人逻辑也在同步变化——他们更愿意为“解决过真实问题”的毕业生买单。

以前的逻辑是：“谁的知识多，谁就值钱”；现在的逻辑：“AI让知识人手可得，教育的价值不再是你教了什么，而是学生真正练过了什么、解决了什么。”企业也不再为一纸文凭买单，而是为“做到过”的人付钱。所以，高校的课题变了：怎么让学生在课堂里就“做到过”？实训，正在从“锦上添花”变成教学的核心载体。

从政策层面看，顶层设计释放的信号清晰且紧迫。教育部明确要求“强化AI实践教学”，地方层面开始强调“通用与特色兼顾”，要真正让学生在真实场景里动手。同时，教育部也鼓励高校和企业开发人工智能专业特色资源，将AI纳入高校学生就业能力提升“双千”计划。这意味着谁先建立与产业需求对接的AI通识课程体系，谁就在人才培养上占据先机。

刘宇杰概括道，政策传递出的共同信号是：AI通识课不再只是一门知识普及课，而必须成为一门动手实践课。实训，正在从锦上添花变成教学的核心载体。跳转帮助中心查看介绍视频。

基于对全国百余所高校的深度调研，刘宇杰将当前AI通识课落地面临的主要困难归纳为三点。

第一个难点在于师资。通识课不是给计算机专业上的，是给全校——文史哲、经管法、艺术体育的学生上的。大量非计算机专业的教师自身尚处于学习AI的阶段，跨学科知识整合难度大，复合型师资短缺成为普遍痛点。

第二个难点在于工具。许多老师认同实训的重要性，但传统编程环境让非理工科学生望而生畏，而不少实验平台又存在部署维护成本高、算力不足、并发受限等问题，难以支撑大规模开课。

第三个难点在于时间。政策时间表一年紧过一年，多所高校要求2027年前全面完成通识课开设，大批院校亟需成熟的、可操作的整体方案。

基于以上洞察，本次交流会我们重点分享了和鲸科技打造的高校AI通识课实训整体解决方案。围绕“平台-资源-方法-实践”四位一体，帮助高校以最低门槛实现AI通识课的全流程实训落地。直播下半场，和鲸高校解决方案专家曹晨巍用实际演示回应了老师们最关心的落地问题。

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他首先展示了AI通识课中深度学习章节里的“图像分类模型训练实验”界面。这个实验的搭建采用“拖拽式低代码”的形式，学生以搭积木的方式连接各功能模块，无需写代码。“学生只需要关注每个模块的输入是什么、输出是什么，通过搭积木的形式就能完成对应的实验流程。”曹晨巍边操作边解释。

学生在平台上还可以上传自己采集的图片，分工合作进行图片标注审核，并把训练好的模型发布成为真实可用的 APP。这样体验到从图像标注到模型训练与评估，再到模型部署应用的全流程。

接下来，他重点演示了一个“搭建你的课程 AI 学伴智能体”实验。学生在平台内可以直接调用Deepseek、千问等开源大模型，在此基础上通过智能体编排搭建工作流，通过意图识别、RAG 知识库、专家角色设定等节点，让智能体可以更精准地回答同学有关该课程的学习路径规划、知识点问答等问题。

曹晨巍指出，通过从零开始搭建课程学伴智能体，学生认识到自己可以不只是豆包等AI应用的被动使用者，还在理解大语言模型的基本原理后，有能力通过提示词工程、流程编排等技巧，构建能更好服务于自己的 AI 智能体。

除了智能体搭建，他还简要提到平台案例体系中包含AIGC生图、综合案例研讨等多种形式，以满足不同学科方向的实训需求。

关于老师们普遍关心的“实验时长是不是够用”的问题，曹晨巍给出了一组实测数据：平台上预制了几十个零代码、低代码案例供老师选择，每个案例配备了详细的实验手册。案例设计以动手操作为主，学生基本上在30-45分钟内就能完成。教学节奏上，他强调“不是特别多的理论，先讲一些操作，然后学生去动手”——让学生在动手的过程中理解原理。

在平台能力方面，曹晨巍分享了一组真实场景的数据：同一个实验，最少也有300人同时操作，多的时候达到五六百甚至七八百人同时在线，平台均能稳定支撑。这意味着无论是几个班的小规模试点，还是全校铺开的通识必修课，平台都能扛住压力。

演示结束后，刘宇杰和曹晨巍共同回应了线上老师提出的问题。以下几个问答最具代表性。

Q：如果学校想为不同专业定制不同的案例，平台支持吗？

曹晨巍回应，和鲸平台目前已有覆盖多学科方向的通识案例体系，同时支持学校根据自身特色专业进行自有案例的定制开发。“实验形式这么多，怎么样用一个平台去支持”，这正是和鲸在产品设计阶段重点解决的问题。

Q：老师自己还在学AI，怎么带实训？

刘宇杰的回应诚恳务实：“我们的目标不是把每一位老师都培养成AI技术专家，而是通过平台和配套资源，让老师转型为课堂的组织者和引导者。手册已经完备，实验流程已经跑通，老师的作用是带领学生进入场景、组织讨论和给予反馈——这些恰恰是老师最擅长的事情。”

Q：除了通识课，后续有没有进阶内容的规划？

刘宇杰透露，和鲸正在与多所高校联合开发面向不同学科的“AI+专业”交叉案例，计划于今年秋季学期上线。从通识入门到专业融合，形成一条完整的AI教育路线图。

Q：学生做实验的成果能不能存档、能不能用于评估？

曹晨巍介绍，平台有完整的实验记录和成绩管理功能，学生的每一次操作和提交都会被保存，教师端可以进行统一的成绩评定和学情分析，让过程性评价有据可依。

AI通识课最终能不能上好，关键不在于技术多先进、平台多酷，而在于有没有真正帮一线老师把门槛降下来。

和鲸的角色就是搭桥——让老师把精力花在最值得的事情上，设计一堂真正有启发的课，和每一个学生发生真实的互动。工具交给我们，课堂还给你们。

直播回放：

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