过去半年，全国高校纷纷投身于人工智能赋能教育的热潮之中，而从顶层设计到全面落地，高校在推进过程中面临的不仅是课程体系的调整，更是教学方法和组织方式的深层挑战。

和鲸在筹备《AI融合高等教育：从通识到专业——学科+AI人才培养白皮书》的调研中发现，起步较早的学校往往不是资源最充裕的，而是最先完成“从概念到实践”这一步教学思路变化的。

【高校实践】鉴于授课对象大部分是大一新生，课程团队在备课时确立了一个明确判断：不希望同学们一开始就接触到满是代码的复杂场景，担心陌生的代码会削弱学习兴趣，这便与“通识”的初衷背道而驰。经过调研，老师们决定以低代码方式实现教学目标——通过和鲸平台Canvas拖拉拽连接组件形成分析流程，直接运行并生成结果。

以计算机视觉中的目标检测实验为例，学生先用组件读取图像数据，再接入目标检测组件，平台自动识别目标物体并绘制检测框，每一步操作结果都直观可见。相关老师表示，尽管备课时间十分紧张，但在导论课中融入实践是所有授课老师的共同意见。

【建设启示】这个设计背后是一个教学判断：对于零基础新生，“先看效果再理解原理”比“先学语法再做实验”更符合认知规律。授课老师将这个过程概括为“祛魅”——让学生感受到人工智能的强大能力，同时也在心中正确定位AI，这比灌输多少理论概念都更能建立学生对这门课的基本态度。

【高校实践】课程面向全校，单靠一位老师无法完成，需要数十位老师共同授课。这带来一个组织难题：人工智能的基本理论相同，但实践部分面对化学化工、人文社科等不同学科背景的学生，理应有不同的案例设计。该校的解法是：同一套基础设施搭配多样化的教学实训案例。

在平台层面，所有老师能够独立管理班级，包括学情、课件作业和计算资源，统一的课件材料可在教师间便捷复用，后续开课的老师能迅速了解过往教学情况并直接复用课程。在案例层面，老师可从案例库中依据所教学生的学科背景挑选适配项目和数据，社区内不同主题和难度的训练营还可作为第二课堂，为有兴趣深入的学生提供进阶通道。

和鲸社区内丰富的教学与数据资源

【建设启示】多学科通识课的组织难点，在于“标准统一”与“个性适配”之间如何平衡。这所学校的实践提供了一条思路：平台守住底线——教学管理标准化、课件资源可复用、课程内容可迭代；案例库打开上限——不同专业的老师在同一框架内自由选配教学内容。两者配合，数十位老师才能在“同一门课”内教出不同味道。

【高校实践】该校于2024年秋季学期开始启动AI通识课建设，至今已服务两届新生。课程采取以终为始的策略，将真实案例引入课堂，促使学生在理论与实践的紧密结合中提升AI素养。第一轮开课后，所有课件、实验设计、教学反馈都沉淀在平台上，第二轮授课时，教师团队基于上一届的教学数据和反馈进行了针对性优化。

平台的课程复用机制使这一过程变得高效——后续开课的老师可以在平台上迅速了解过往教学情况，直接复用课程内容并快速迭代更新，而非每次从零开始准备。

【建设启示】一门面向全校的通识课，真正的考验不在于首次开课是否顺利，而在于能否在年复一年的滚动中持续进化。两届学生的反馈构成了课程优化的基础数据，平台的复用能力则将“经验”转化为“资产”——上一轮的得失不随学期结束而流失，而是直接进入下一轮的设计起点。这种“滚动迭代”的机制，让课程质量不必依赖某一批骨干教师的持续投入，而是靠平台上的课程沉淀持续托底。

授课老师的一句话概括了课程团队的教研思路：“人工智能本质上是一种工具，同学们的学习目标应是如何基于这个工具的能力来解决实际问题。”

该校仅是《AI融合高等教育：从通识到专业——学科+AI人才培养白皮书》收录的众多标杆案例之一。这份由和鲸科技与智谱AI联合发布的白皮书，系统梳理了全国百余所高校的差异化AI人才培养实践——目前，已纳入南京大学、南开大学、山东大学、北京中医药大学、三峡大学等在人工智能通识教育方面先行一步且进展迅速的院校案例。如果您正在规划本校的AI教育落地路径，不妨前往和鲸官网获取白皮书全文，解锁更多高校的差异化建设方案。

Q1：几十位老师同上一门课，怎么保证不变成“各讲各的”？

该校用和鲸ModelWhale平台做了一层保障：统一的课件材料在教师之间便捷复用，所有老师在平台上独立管理班级，包括学情、课件作业和计算资源，这保证了课程的基本框架不走样。同时，教师可根据学生的学科背景从案例库中挑选适配内容——化工类学生接触材料设计案例，文科类学生接触文本挖掘案例。平台打通了和鲸社区的海量跨学科数据集与产业级案例，框架统一，内容因专业而异，数十位老师在同一门课内教出了不同味道。

Q2：课程案例要覆盖这么多学科，资源从哪来？

和鲸ModelWhale智能教学平台打通了和鲸社区案例库，老师可以根据所教学生的学科背景挑选适宜的数据和项目。和鲸社区沉淀了覆盖文理工医等多学科的真实数据集和开源项目，为教师提供了丰富的教学素材选择。社区内还提供不同主题和难度的训练营作为第二课堂，为有兴趣深入的学生提供进阶通道，也为学生后续学习人工智能专业交叉课程筑牢基础。

Q3：两届学生用同一门课，课程内容会过时吗？

课程的迭代机制恰恰建立在对“复用”与“更新”关系的处理上。和鲸ModelWhale平台支持课程的快速复用与迭代更新——基础框架和成熟的实验设计可以直接复用，教师团队基于上一届的教学反馈进行针对性优化，社区案例库也在持续更新。两届运行下来，课程非但没有僵化，反而因为有了数据积累而变得更精准。

Q4：大一就搞AI实训，会不会挤占其他基础课的时间？

课程团队的思路是“融入”而非“叠加”。AI导论课本身就是通识必修课，不是额外增加的负担。和鲸平台的低代码实验设计也刻意控制了上手难度——学生通过浏览器打开即用，无需配置环境，通过拖拉拽连接组件即可完成操作，在课堂内就能看到效果，不需要课后投入大量时间配置环境或调试代码。平台将课件发布、作业批阅、实验实训整合为一站式管理，也让教师从繁琐的平台切换中解放出来。

Q5：这所学校为什么能比大多数学校更早启动？

从实践脉络来看，两个因素起到了关键作用。一是判断力的前置：当多数高校还在论证阶段时，该校课程团队已经明确“AI是工具、学生应基于工具解决实际问题”的定位，并据此推进课程设计。二是合作伙伴的成熟度：和鲸作为国内首个支撑高校大规模落地AI通识教育课程的实训平台，在多所高校积累了从零到一的落地经验，这使得该校的课程设计不必从零摸索，技术方案不必反复试错，从筹备到开课的周期自然缩短。