摘 要：随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，特别是大语言模型（LargeLanguage Models，LLM）的迅猛发展，高等教育生态正被前所未有的力度所重构，传统的教学模式与评价体系在目标适配性、技术支撑力以及价值导向维度正面临挑战，亟须系统性变革。文章首先探讨人工智能时代高等院校计算机学科教学模式变革的必要性与可能方向，随后分别从教师与学生维度介绍与教学模式相匹配的评价体系改革。

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引 言

近年来，人工智能技术特别是以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型技术发展迅速，给人类社会的诸多方面带来深远的影响与改变。鉴于AI技术对于教育教学的深刻影响，2025年4月教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，其中明确提出探索“人工智能+教育”应用场景新范式，推动大模型与教育教学深度融合、将人工智能技术融入教育教学全要素全过程，推动科技教育和人文教育融合等。作为人工智能技术兴起的前沿阵地，高等院校的教育教学更是不可避免地首先受到冲击与影响。借助AI技术，学生可以轻松地获取与课程内容相关的极具针对性资料，可以获得几乎媲美请教老师的答疑体验，也可以获得几近专业的文字写作辅导等。此种趋势自然衍生出对于教师职能与教学模式变革的思考：如果AI可以承担诸多教师的职责，那么教师又该如何重新定位？教学模式又该如何调整以适应此种形势？与之相匹配的评价体系又该如何改变以更好地发挥教育“指挥棒”的功能？针对上述问题，笔者尝试抛砖引玉给出一些粗浅的思考与观点。

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关于教学模式转变的思考

上文提及，诸如ChatGPT、DeepSeek等AI工具已经能够作为辅助工具解决学生在知识获取上的许多挑战。这也就意味着教师在课堂教学中的知识传授有了更加高效、更加易于获取的途径得以实现。由此，我们可以自然地推论出AI时代，让学生被动地消化吸收知识的教学模式将变得更加缺乏意义和价值。AI时代，教师在教学过程中所提供的思维方法、情绪价值、人文熏陶将更具意义。具体而言，教师在课堂教学中须更加注重启发与引导学生掌握自主构建知识体系，更加注重培养学生的逻辑思维与系统思维能力。在笔者看来，项目式教学则是能有效地达成这一目标的方式之一。所谓项目式教学，是指以完成某种综合性较强的任务为目标，通过贯穿课堂内外，模糊传统课堂的边界，实现理论学习与实践应用的相辅相成。笔者一直为本科生开设与课程教学相匹配第二课堂，其形式包括创新短课、聚徒教研等，通过设计与本人所授课程（“计算机网络”和“智能网络与计算”）相匹配的课程项目（Course Project），并在此过程中指导他们开展项目，参与科创训练与学科竞赛，乃至最终形成他们的毕业论文。通过此种贯通式培养，学生的综合素质能够明显提升，尤其是在合作能力、答辩能力、发现问题的能力、基础的工程能力等方面，并且他们对于未来的职业规划也更加清晰明确。从长远来看，此种项目式教学模式对于学生具有深远而正面的影响。

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关于教师评价体系转变的思考

教学评价体系是教学活动的指挥棒。没有与教学模式相匹配的评价方式，就不可能实现教学模式的切实落地。教学评价体系的第一个维度是教学评价对象，即教师和学生。以往关于教学评价体系的讨论更多聚焦于学生，而忽略了教学活动的主导者——教师这一角色。然而，对教师的评价体系是优化教学过程和提升教学质量不可或缺的一环。上文指出AI时代的教师职责将从知识传授者转向学习教练，也就是教师的职能将更加侧重于引导学生掌握知识检索与体系构建的本领。此种角色转变往往要求教师在课堂设计与教学规划上付出更多的心思与精力，并且教学过程不能仅仅局限于课堂，而更应该积极拓展到课后以开辟实践为主的第二课堂，将课堂从知识传授型转变为项目实践型，也就是上文所指出的项目式教学模式。

需要指出的是，这种培养模式在大规模推广时却面临着学生多、老师负担重、教师工作量难以评估等切实问题，这是因为项目式教学非常考验每个老师的投入。如果只是把学生拉进来而不管不问，那么这样的项目教学对学生的提升没有任何意义，学生的硬性能力和软性素质也不会得到提升。换言之，如果要让学生在综合能力和素养上有大的提升，导师必然要付出比较多的心力，然而，现有对于教师教学成效的评价更多地着眼于课堂教学过程中对于知识点的讲解，着重评价教师对于知识传授的成效而缺少对于教师育人成效的立体化评价。这种单一性的评价方式将难以适应AI时代教育教学的新形势。也正因如此，目前高校中的这种项目教学方式更多地只是依赖于教师的个人兴趣与意愿，而缺少相应的制度和政策来引导与鼓励，大大降低了这种教学模式的可扩展性和可复制性；同时，一个更加不可忽视的问题是现行的非升即走（Tenure-track）制度往往给青年教师带来很大的职业压力，且在大多数高校中，对于教师的评价更多地侧重于其科研成果（如论文、项目等）而非教学成效。因此，一方面，新的教学模式要投入更大的精力；另一方面，考核评估中教学成效的占比又小很多。青年教师即便有创新性的想法和强烈兴趣搞好教学、做好课程建设，也会因为投入与产出的不成正比而心生退意，对于教学的态度也就逐渐变成“不求有功，但求无过”。在AI时代，这个问题将会变得更加突出。如果高校对于教师的评价体系没有相应地进行变革，那么教师作为执行环节的核心角色就会失能，教学环节也就将逐步丧失其应该承担的效能。

针对此，笔者首先认为高校应该调整教师评价方式，切实将育人成效（不是简单的教学评测）的评价作为考核评聘的重要指标，如此才能扭转高校轻视教学的风气，也才能为AI时代的教学转型和人才培养提供最大的推力。此外，针对教师的评价方式应该从传统的相对单一且易于操作的“教书”维度转变为更加立体综合的“育人”维度，将育人成效（如指导学生完成科研论文、指导学生参加学科竞赛、指导学生参与科研项目等）等作为重要的评价内容。

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关于学生评价体系转变的思考

教学评价体系的第二个方面是关于学生评价。现有评价体系以静态指标为主（如考试成绩、大报告质量等），难以捕捉AI时代所需的核心能力。有研究表明，传统纸笔考试对高阶思维能力（如批判性思维、跨学科问题解决）的覆盖率不足30%。生成式AI的普及已颠覆知识获取方式——学生通过大模型可在数秒内完成原本需数小时的知识检索，若继续沿用侧重知识记忆的评价标准，将导致教育目标与产业需求严重脱节。此外，传统评价模型忽略非认知因素（如协作能力、工程伦理）的问题在AI时代愈发凸显，而这类素养恰是应对人机协同社会的关键。AI时代真正需要评估的是学生的创造力、发现问题的能力，甚至是团队合作和项目执行的能力。然而，在大多数课程中，这些方面的评估特别难以实施，甚至没有相应的评估标准。

为了适应AI时代项目式教学的新思路，高校对于学生学习成效的评估形式便不能单纯局限于考试、大报告等，还应考虑其在项目式教学过程中的项目完成情况、项目汇报表现、团队伙伴评价等。此外，除了评估学生的知识掌握情况，还应该将团队协作、领导力、批判性思维、语言表达能力、解决问题的能力以及其他非认知性技能纳入评估范围。以往，要将如此多维度的信息纳入考核存在困难，但人工智能技术的发展为主客观相结合、多维度评价体系的构建提供了较大的可能性。

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结 语

AI技术的快速发展对高等院校的计算机人才培养提出了新的要求和挑战，其中最直接的体现便在于新形势下教学内容、教学形式以及教学评价应该如何调整以适应人才培养的新要求。本文给出AI时代计算机学科的一种可能的教学模式——项目式教学，同时也探讨了在此种教学新模式下，针对教师与学生的教学评价体系应该如何更新，从而更好地“指挥”新形态教学活动的开展。

作者简介：邹永攀，男，副教授，研究方向为物联网、移动计算、普适计算， yongpan@szu.edu.cn。