为构建并落地层次清晰、贴合拔尖人才培养需求的人工智能课程体系，助力专业拔尖育人工程提质增效，2026年6月3日上午，电子与信息工程学院电子信息工程系于学院会议室（临江楼A714）召开专题研讨会，围绕2026版人才培养方案人工智能课程体系建设相关内容开展深入研讨。系主任张秀再、系支部书记丘仲锋、支部副书记周晓彦，以及《人工智能原理及应用》课程任课教师刘利兰、杜川、任烨仙参会。

会议伊始，张秀再系统介绍了2026版培养方案中人工智能类课程的设置思路。根据新版培养方案，学生大学第一学期修读人工智能通识课，第四学期开设Python课程，第六学期讲授《人工智能原理及应用》课程。他指出，为进一步构建层次分明、递进有序的人工智能课程体系，参会教师需围绕课程名称、授课内容、开课学期设定等核心议题展开深入研讨。

针对研讨议题，三位任课教师结合一线教学实际依次发言交流。刘利兰分享了《人工智能原理及应用》课程教学大纲，并结合大纲内容介绍，该课程聚焦机器学习基础、前馈/卷积/循环神经网络、注意力机制与Transformer架构、深度生成模型等现代人工智能核心技术，整体理论深度与实践要求较高。课程与全校通用的人工智能通识课在知识广度、教学深度、人才培养定位上差异显著，可实现阶梯式有效衔接，避免教学内容简单重复。杜川结合通识课程授课内容补充说明，两类课程教学侧重各不相同，不存在内容交叠问题。任烨仙表示，当前课程内容与《人工智能原理及应用》课程定位高度契合，若将课程名称调整为机器学习或深度学习，不仅无法完整覆盖现有完整的知识体系，还会大幅缩减课程教学内涵与知识覆盖面。

随后，周晓彦从课程逻辑连贯性与实践教学配置角度提出建设性优化意见。她强调，人工智能通识课、Python课程与《人工智能原理及应用》三门课程需构建关联性强、层层递进的教学链条。对此，她建议剥离《人工智能原理及应用》课程的实验环节，将其设置为纯理论课程，同时强化Python课程的实践实训内容，并调整两门课程的开课顺序，进一步畅通学生从人工智能理论学习到编程实践的学习路径，贴合学生循序渐进的学习规律。

丘仲锋在总结发言中指出，本次研讨会是电子信息工程系落实立德树人根本任务、推进专业拔尖育人工作的重要举措，也是支部党建工作与教学中心工作深度融合的生动实践。他强调，课程体系建设是人才培养的“第一公里”，必须树立正确育人导向，立足学生成长规律与学科发展实际，摒弃形式主义、杜绝急功近利，不搞“花架子”、不追求“短平快”，扎扎实实将人工智能课程体系的各门课程、各个教学环节做细做实。他要求，参会党员教师要持续发挥先锋模范作用，在课程思政建设、教学内容迭代更新、教研协同攻关等工作中走在前、作表率，全力保障2026版培养方案高质量落地实施，着力培育适配未来科技发展、具备创新思维与实践能力的专业拔尖人才。
本次研讨会全体参会人员充分交流研讨，从课程培养目标、教学内容衔接、落地实操性三个维度开展综合研判，最终达成统一共识：2026版人才培养方案中的人工智能课程体系架构科学合理、梯度递进。下一步，教研组将持续跟踪各门课程的协同授课成效，依托集体备课等常态化教研活动，持续优化课程内容衔接，不断完善整体教学体系，切实保障新版培养方案落地见效。