11月12日，软件工程专业AI应用开发方向教学专题研讨会在BG01实验室顺利召开。方向负责人马世登教授通报了人才培养方案修订情况，并围绕AI浪潮下的行业岗位需求变化、核心能力培养主线、课程体系优化布局，以及课堂教学模式与考核评价改革等关键议题，组织参会教师开展了深入研讨。

方向建设：三条主线回应岗位变化

报告首先分析了行业背景。AI编程工具大幅降低了“写代码”的门槛，就业市场呈现明显的K型分化：一方面，低端编码岗位萎缩，只会基础编码的传统程序员逐步被淘汰；另一方面，AI相关高端岗位快速爆发，标志着用人需求正从“写代码的人”转向“驾驭AI的人”。

方向建设确立三条核心主线。

主线一：AI能写80%的基础代码，高阶工程能力才是决定系统生死的那20%，课堂与实验、实践教学须重点围绕AI前沿部署、系统监控告警、容量规划、灰度发布、混沌工程等软件工程高阶能力展开。

主线二：开发模式已从“人写代码、人审查调试”转变为“人定义问题与约束、AI生成代码、人审查验证与修正”，问题定义、边界设定、审查验证、调试定位四项能力比写代码更重要。

主线三：教学活动应成为高阶能力的练兵场，更多围绕培养高阶能力的场景展开，并配套“基础夯实、AI工具熟练、系统设计与实战、领域深耕与就业”四阶段学习路线。每一步都要有真实项目产出，部署并运行的项目才是考核学生的标尺，并转化为就业能力。

教学研讨：课堂改三件事，教师先做高水平使用者

在教研环节，教学内容按AI能力覆盖程度分为三档：A档是AI已经能做的语法、模板代码、API调用；B档是AI能做但不可靠的并发正确性、复杂状态管理、性能调优；C档是AI还做不好的需求真伪判断、系统边界与取舍、验收标准与责任划分。“B档才是主战场，课堂价值正在从A档移向B档和C档。”

会议提出，课堂能改到什么程度，取决于教师自己站在哪里。在研讨交流环节，与会教师围绕课程要点评估、作业与考核改造、实践平台建设等话题进行了讨论。张明新教授介绍了教师成长经验，提出每位教师都应承接社会服务项目，将其作为课堂教学案例和实践项目案例，学生自然能获得通向就业能力的路径；鼓励青年教师多做真实项目。

“AI不会淘汰程序员，但会用AI的人机会更多；AI不会淘汰教师，但只会复述知识的课会被淘汰。”马世登教授在总结中表示，教师不可替代的是真实工程经验、清晰判断标准和对学生严格要求，这些要转化为学生就业市场的核心竞争力，使其适应人工智能赋能千行百业的工程实践。