人民网记者 唐小丽
人工智能浪潮席卷高等教育，学科重构、课堂转型、人才标准迎来全方位变革。以纺织、材料两大“双一流”学科为底色的东华大学，直面AI带来的多重办学挑战，如何走出一条“AI+特色学科”深度融合的数智育人新路？东华大学副校长陈革在专访中，详细介绍学校应对AI变革的实践方案，阐释高校教育数字化转型的思路与落地举措。
“锚定三大学科集群，系统性进行学科革新”
“新一代人工智能正全面重塑教学、科研与产业需求标准，我们的传统优势学科数字化转型慢、跨学科复合型师资缺口大，是当下最突出的两大难题。”陈革直言AI浪潮下学校面临的困境，纺织、材料等老牌特色学科存在固有行业壁垒，和AI技术融合存在断层；校内师资能力分层明显，深耕产业的骨干教师数字化教学能力相对薄弱，AI专业教师精通算法却不熟悉纺织、时尚产业底层逻辑。
立体式审美智能体
对标《“人工智能+教育”行动计划》，学校锚定“纺织+时尚、材料+能源、智能+健康”三大学科集群定位，系统性开展学科革新。人才培养层面多点落地：建成10个拔尖创新实验班、21个微专业；淘汰10个产业适配度不足的专业，新增人工智能、集成电路、生物医学等国家战略紧缺专业；打造262门“专业+AI”智慧课程、104个虚拟仿真实验，搭建覆盖全学科的AI实践教学场景。
师资培育与教学平台同步升级。2026全年开设教师数智素养系列培训，建设46个覆盖全校各学院的教学智能体项目，推动AI融入备课、授课、考核全流程；配套智慧教育平台、云录播系统，6万余节课程累计38万人次线上点播，夯实全校数字化教学底座。
“AI只是工具，绝不能成为学生偷懒代写的捷径”
“AI只是工具，绝不能成为学生偷懒代写的捷径，人才培养核心要抓住三件事：夯实底层理论、掌握AI实操、坚守学术伦理。”谈及AI时代学生的学习重心，陈革给出清晰培养导向。他表示，专业基础、数理逻辑是驾驭AI、实现原创创新的根基，无法被人工智能替代；学生学习AI的核心目标是解决产业真实复杂问题，而非应付基础作业，同时必须建立清晰的AI使用边界意识。
学校搭建“1+X+Y”阶梯式课程矩阵，实现理论与实操有序平衡。通识必修课《计算思维与人工智能》筑牢数理、算法底层根基；多门AI进阶课程强化编程、模型复现等硬核实操能力；数百门“专业+AI”交叉课程，让智能技术深度嵌入纺织、设计、材料等特色专业。
纺织数理统计智能体
同时，实行高低年级分层培养。低年级深耕基础理论，要求独立复现AI核心模型，吃透技术底层逻辑；高年级放开大模型、数字孪生等工具使用，教学重心转向方案设计、创新决策，避免学生只会机械套用AI工具，真正做到先筑基、后应用。
“专业调整不是简单增减专业，背后有四重考量”
“专业调整不是简单增减专业，背后有四重考量——国家战略、产业需求、办学特色、育人规律。”陈革介绍，学校出台专业动态调整管理办法，建立专业预警与退出机制，近年停招物流管理、旅游管理等10个适配度不足专业，新增人工智能、智能制造工程、生物医学工程等9个新兴专业。信息与智能科学学院整合10个本科专业，合并功能交叉的AI细分方向，集中资源攻坚AI底层技术与产业落地赛道。
AI+纺织材料学智能体
依托钱宝钧学院，学校建设10个拔尖实验班、21个微专业，对29个国家级一流本科专业全部重构“专业+AI”课程体系，推动传统纺织、时尚设计专业数字化升级。
陈革表示，专业布局始终遵循四大逻辑。紧跟制造强国、数字中国战略，布局集成电路、高端制造等“卡脖子”相关专业；对接长三角数字经济、时尚产业转型需求，培育适配行业的复合型人才；立足七十余年纺织材料办学底色，走差异化“AI+优势学科”发展路线；顺应人才需求变革，打破学科壁垒，培育厚基础、强创新的复合型人才。
“我们不排斥AI，而是要守住教育核心”
“我们不排斥AI，而是要守住教育核心，培养AI无法替代的思辨、创新与复杂问题解决能力。”针对学生依靠AI完成作业、弱化独立思考的普遍痛点，陈革表示学校搭建“疏堵并举”长效治理机制。
“疏”，聚焦正向引导，从考核、教学、专属智能工具三方面发力。改革课程考核体系，减少记忆类题目，增设开放性、探究性试题，推行贯穿全学期的过程性评价；依托校内知识图谱与AI助教，分步引导学生自主梳理解题思路；自研多款特色教学智能体，俞建勇院士“AI+纺织材料学”智能体、顾伯洪教授“纺织数理统计”智能体、杨光宇老师“立体式审美”智能体等，以任务驱动教学引导学生自主推导、原创设计，从源头降低学生对通用大模型的依赖。
“堵”，严守学术诚信底线，明晰AI工具合理使用准则。对2026届毕业论文开展AIGC抽查，要求师生使用AI生成图文须规范标注。针对抽检、评优中查实的抄袭剽窃、AI代写等学术不端行为，学校将按照相关规定处理，切实维护良好学风。
“一疏一堵”双向发力，引导学生合理运用智能工具，坚守学术诚信底线，构建人机协同的全新育人模式。(东华大学供图)
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