为落实计算机学院“AI协同”课程改革部署，网络工程系组织了四场专题研讨会。四个课程群组分别汇报各自承担的全部课程，群组内每门课的负责教师逐一说明改革思路。四场研讨紧扣学院《“AI协同”课程改革指引》，按编程类、系统类、操作类、开发类、实践类五类课程特点确定AI使用边界，逐课明确“可用、限用、禁用”环节。

《程序设计基础》《计算机导论》《专业导引与职涯规划》《离散数学》等学科基础课程的汇报，重点集中在“边界意识”的养成：编程类课程中AI只做概念解释与语法查询，代码必须自己写；导论课用AI把抽象概念转成图解与知识地图；职涯规划课让学生用AI检索岗位画像，再对照自身作出判断；离散数学把AI当作“辩手”，训练学生检验它的推理是否站得住。共同做法是把AI协作作业设计成“先解释、再动手”的闭环，作业抽查与期末考核禁用AI。

《计算机组成原理》《数据库系统原理》《数字通信》《计算机系统基础》《计算机网络》等专业基础课程的共性是原理抽象、链条长。老师们把AI定位成“可交互的演示器”和“随时可问的分析员”，却一致把“验证”留给学生：组成原理课用AI生成指令执行与存储层次的动态演示，学生要判断模拟得对不对、为什么；数据库课让学生实测AI给出的索引与SQL优化方案是否真的更快；数字通信课借助AI完成公式推导与调制解调过程的可视化等。课程组统一了三条要求：每门课设置两次以上AI协作作业且须有验证过程；凡允许AI辅助的实验相应提高难度；AI对话日志作为过程性材料随实验报告一并提交。

《人工智能基础》《路由与交换技术》《密码学与网络安全》《面向对象程序设计》等专业必修课四门课类型各异，呈现出“一课一策”的特点。人工智能基础先给出成型的智能应用，让学生逆向撰写需求文档，再由AI据此重新生成，用新旧产品的差异倒逼学生体会需求表达的分量；路由与交换技术按“演示—练习—考核”三段式推进，AI是配置与排错助手，现场技能测试禁用；密码学与网络安全强调红线，AI可辅助故障诊断但严禁生成攻击代码；面向对象程序设计收紧到基础辅助型，AI只解释设计模式，UML与核心代码一律手写。

老师们最认同的一条经验是：同一门课的不同环节完全可以适用不同规则——原理环节禁用、设计环节限用、实现环节可用，但每条规则都必须提前写进课程说明，让学生看得见边界，也知道边界背后的理由。

《Web框架技术》《Web安全技术》《Linux运维与管理》《智能运维与开发》《行业认证》等专业方向课，最接近真实岗位，AI介入也最深。Web框架技术让AI生成脚手架与接口文档，架构决策与集成验证由学生负责，成果须标注AI生成部分；Web安全技术把AI定位为“报错分析员”，关键语句仍须手动编写并验证。Linux运维与管理要求学生在真实环境中先跑通AI给出的脚本，再谈优化；智能运维与开发用AI辅助日志分析与告警规则调优，根因判断由学生下结论；行业认证课把AI当作模拟考官，真题自测环节禁用。课程组反复强调一个立场：越接近岗位，越要让学生学会为AI的产出负责。

四场研讨沉淀下来的，首先是每门课的两张清单：正面清单写清AI在哪些环节可用、怎么用，负面清单写清哪些环节禁用、为什么禁用。其次是统一了过程性材料口径，各课程群组就AI对话日志与批判性验证记录的格式、评分办法取得一致，同时每个课程组都整理出优秀的AI改革教学案例，以供其他所有课程进行学习借鉴。

AI进课堂不是一道选择题，而是一道必答题。把边界讲清楚，把责任留给学生，这道题才答得稳。