2026年7月5日，CCF YOCSEF兰州在兰州交通大学尚德楼举办“与Agent同行，AI时代计算机类课程教师的蝶变与重塑”的观点论坛，来自兰州各大高校计算机类课程教师、YOCSEF兰州AC委员、产业界代表及全国YOCSEF兄弟论坛的AC委员及总部代表共计60余人参会，论坛围绕生成式人工智能对地方高校计算机教育的冲击进行了探讨，旨在推动地方高校教师角色转型与教学模式重构。本次论坛由YOCSEF兰州分论坛AC委员张斌（兰州交通大学）和朱宁宁（兰州理工大学）共同担任执行主席。

图1 论坛背景介绍

论坛围绕“现实之困—AI时代计算机类课程教学的困境与矛盾”、“角色之变—教师应定位于‘代码传授者’还是‘AI领航员’”和“能力之基—适配新教学模式，教师需要的核心技能，教师应如何做好同Agent的协同共进？”三个主题展开思辨讨论，与会嘉宾围绕计算机类课程面临的困难、教学方式以及教师应具备的能力方面进行了深入思辨，并结合西部高校出现的独有问题给出了一些启发性的共识。通过教、学、用的多维度跨界交流，为地方高校的人才培养、教师成长提供了一些经验和方向。论坛开始，甘肃省教学名师王海涌通过2026年全球教育监测报告进行了AI时代教育的困境和现实落差的分享。

【引导发言】

图2 罗军锋做引导发言

引导发言由西安交通大学网络信息中心副总工程师罗军锋研究员、兰州理工大学计算机与通信学院二级教授赵付青和超聚变数字技术股份有限公司AI Coding工程师张育怀分享。罗军锋以西安交通大学通过“人工智能先导计划”的探索实践，分享了AI时代教学变革的可行路径。他指出AI时代AI算力的地位，通过低门槛AI平台协助教师备课和学生预习，降低教师教和学生学的精力耗费。并结合西交大依托AI智能体开展个性化教学中教师角色的职能转变，以及在学生考核方面的探索性实践。

图3 赵付青做引导发言

赵付青从地方高校教学科研的经验出发，直面AI对传统教学根基的冲击，结合地方高校的现实困难，他指出地方高校要借助AI之风转变学生培养模式，通过课堂出现“U字形”现象指出教与学的落差和AI普及后对计算机课程的影响，总结出计算机类课程必须从“草根专业”向“精英专业”转型，而转型的基础是课程内容的重建、评价标准的改革，教学重心应从代码细节转向架构设计、算法规划和AI监督。

图4 张育怀做引导发言

张育怀从产业一线视角出发，指出AI编程已成为当前价值最清晰、增长最快的领域。他通过数据说明了AI的代码生成、检视等各方面已显著超越人工。并总结了AI人力替代之后对产业、行业的影响，扩大到对广大学生的影响、岗位的变化，AI工具倒逼研发管理从“管人”转向“管标准”，开发者正从单纯代码生产者向更高阶角色演进，高校教学必须调整培养目标，学生必须具有驾驭AI的综合素养。   

图5 给三位引导嘉宾颁发感谢牌

【思辨环节】

在思辨环节，与会专家学者围绕三个议题展开了激烈而深入的讨论：

1.AI时代计算机类课程教学的困境与矛盾

多位发言者形成共识：最根源的矛盾在于传统编程教学与AI时代的工程实践方式之间已产生不可弥合的裂痕。张晓光指出，当前企业代码中AI生成比例已达30%至80%，企业甚至以“AI使用能力不达标的员工应被淘汰”作为用人标准；而课堂教学仍沉迷于语法检查、缩进规范、函数调用等细枝末节。这种错位使得学生花费大量时间学习的“古法编程”技能，在真实职场中迅速贬值。与会者普遍认为，教学目标应从“教会学生写代码”转向“教会学生设计架构、选择算法、引导和控制AI”，教师的角色需从知识传授者升级为思维引导者。

教师问题是本场讨论的高频焦点。一方面，大量长期坚守教学一线的教师观念固化，认为“书本上的就是对的”，拒绝变革；另一方面，许多教师自身能力局限在“背手册、敲代码”层面，缺乏深厚的原理理解力和工程实践经验，无法胜任更高阶的设计与架构教学。王勇以“实验课上学生用AI秒解问题，教师无事可做”生动呈现了尴尬现状。张晓光补充：教师甚至无法判断作业是否由AI生成，因为AI写的代码与教师自己写的几乎无异。王娟娟从民办院校视角指出，课程内容改革后“学生尚能适应，教师却跟不上了”，课堂抬头率参差不齐，教师能力成为改革的最大瓶颈。

学生层面的讨论揭示了AI时代教育公平的新挑战。有调研数据表明：高中生使用AI后平时作业完成飞快，但期末考试能力全线下降——表面效率提升掩盖了思维链和抽象能力的流失。有些地方高校实验则显示：同一AI、同一题目，学习好的学生通过精准引导获得高质量输出，基础薄弱者只能复制粘贴粗糙答案。一位代表以“学生用Python交Java作业并称‘实现结果即可’”为例，说明新一代学生认知已发生根本转变，但他们的判断力并未同步成长。与会者一致认为：AI不会自动弥合差距，反而会加剧两极分化，基础扎实者如虎添翼，根基薄弱者被AI“架空”，而地方高校恰恰面对更多后一类学生。

课程内容更新迟缓成为众矢之的。吴伶指出大量高校培养方案仍停留在2011年左右，用十多年前的框架指导AI时代的教学，本身就是最严重的脱节。考核评价更是陷入荒诞境地——学生用AI完成作业，教师用AI批改，学生收到的反馈来自AI，形成“AI布置、AI完成、AI批改”的闭环，教育过程中“人”的环节被彻底抽空。王勇将此概括为“你好我好”式的虚假教学，真实能力无从衡量。

多位发言人指向更深层的制度障碍。算力与Token资源短缺被吴伶等人多次提及，缺乏基础设施，再好的改革理念也无法落地。赵付青系统梳理了三大矛盾：产业需求与人才输出不匹配、产业能力要求与教师能力不足之间的张力、教师课程改革投入与学校科研考核之间的冲突。青年教师面临论文、教改、评估等多重压力，无力兼顾快速迭代的课程更新。工程认证的“四年一周期”与AI时代的“季度迭代”之间存在根本性节奏冲突，成为地方高校难以逾越的制度围墙。

尽管困境重重，发言者们也提出了许多建设性意见。有学者主张基础算法不可偏废，类比“计算器不能替代加减法训练”。一位代表建议将“AI使用中的思辨与判断力”纳入课程考核成绩，以评价引导行为。另一位专家则提出乐观视角：差生往往差在语法记忆而非理解力，若教师能将原理直观呈现，AI反而可能降低学习门槛，缩小差距。以上这些观点表明：课程教学的重点应放在“教判断、教思维、教设计”上。

2.教师角色的定位与转型

李福林在引导发言中明确提出，教师不应再是代码传授者，而应成为AI领航员。他引用加州大学50万份成绩数据证明，GPT出现后学生成绩提升集中在课后作业环节——恰恰是无人监督、AI可轻易代劳的部分，说明传统作业已失去诊断价值。他融合苏格拉底式追问（让学生解释代码、反思设计）与孔子式启发（因人施教、因时点拨），主张教师具备诊断式教学能力。他引用“有益的困难”概念，强调真正学习发生在试错与反思中，教师的核心竞争力是“比AI更懂得如何设计学生的思考过程”。这一发言为全场讨论奠定了既有理论深度又有实践指向的基调。

围绕教师定位，场上形成三种主要声音。王勇、张晓光等主张彻底告别代码传授者角色，认为即便没有AI也不应只教代码，重心应转向设计、架构与原理阐释。张晓光特别指出，代码传授本就包含What、Why、How三层，之前因细节训练耗时显得“教代码”比重大，如今AI解放了时间，应将重心放在“为什么”——让学生从直观上感受运行原理，再通过AI高效实现。

第二种立场强调基础理论不可偏废。部分学者认为AI应用变化太快，高校教师追不上网红博主，课程大纲也无法随意更改，应定位于基础理论——让学生不仅会用，更要知道为什么这样用。一位代表主张“以代码传授为主、AI引领为辅”，两者不可偏废。第三种立场试图超越二元对立。有专家引用韩愈“师者传道授业解惑”的思想，认为AI时代知识传授权重下降，但授业（对接产业）与解惑（人生引导）的权重上升，三者完整结构仍需保留。有些与会代表从民办高校视角补充，提出教师应从判断、设计、责任三方面切入——教学生判断AI输出的正确性与伦理风险，而非简单传授或放任。

最具突破性的观点认为：两个定位都不对，教师最核心的是教给学生批判精神。人类进步正源于每一代人不信前人的结论，AI时代教师知识只是大海中的一滴水，更应教会学生批判性地看待一切。张晓光随即深化：不仅要批判老师，更要批判AI。他分享自己使用AI的体验——AI提出的许多Idea并不对，需不断与之探讨；学生要真正驾驭AI，必须理解原理，唯有懂原理才能批判AI。这一观点得到全场呼应，成为本场最具共识的方向性结论。

一位企业代表从华为面试官视角提供了鲜明的产业声音：Vibe Coding有效代码不足50%，企业需要的不是会用工具生成代码的人，而是能识别哪些代码能被企业所用、具备“驾驭感”的人才。他直言许多学生从未见过AI服务器和GPU，难以被录用，建议优化教师结构、引入企业专家、加强校企合作。创业企业代表进一步指出，AI公司已不再需要基础编码岗位，只需求项目经理和产品经理——这两类人仍须看懂代码、判断代码质量。他建议低年级侧重基础（看得懂代码），高年级侧重应用（结合行业场景），并指出教师面临的新难题：AI与各行业深度绑定，教师自身需持续跨领域学习。

有代表从自身职业的角度指出教师定位困境的制度根源：学校层面存在三大误区——为技术而技术（AI成为口号堆砌）、重硬轻软（管理层愿投硬件而非平台）、追求大而全（一步到位思维导致资金难以批复）。教师由此形成闭环：无设备则不转型，有设备则不会用也不愿用。执行主席张斌坦诚补充选题初衷：许多地方高校教师至今未用过GPT，若维持传统考核方式，面对AI时代将无所适从——传统方式怎么考？AI方式又怎么考？这两个实操问题直击痛点。

针对这个思辨议题的讨论尽管分歧明显，仍形成了若干重要共识：教师角色必须从知识传授者向思维引导者转型；批判精神是AI时代最应传递的核心素养；产业需求应成为教学改革的重要参照；教师需要更多企业实践机会以弥合理论与工程鸿沟；不同层次、不同专业的学生需要差异化教学策略。吴伶以“不愤不启，不悱不发”提醒教师应激发学生对真实问题的感知，避免教学脱离生活与产业场景。最后一位代表从政策视角指出，教育部表述已从“3C”演进为“3I”（集成化、智能化、国际化），地方院校不必盲目攀比算力投入，应善用国家和省级平台资源，在“科技融汇、数字赋能”方向下寻找自身定位。

图6 会场嘉宾发言

3.适配新教学模式所需的核心技能

张洋和焦磊以三个问题开场：教师应重点提升专业技术还是教学设计能力？是否必须跟踪前沿技术？强制还是自愿使用AI？他的核心观点是：专业技术是根基，AI应用能力能反哺专业与教学；前沿技术是否跟进取决于课程类型而非盲目追逐；AI体验是最好的说服，强制不如让教师亲身感受价值。这一框架引出了技术能力与教学设计能力之间关系的讨论。围绕这一主题，各方观点从多个层次展开。

政策与方向层面。焦磊从自身职业角度解读了甘肃省政府2026年1号文件及高等教育实施方案，指出未来期望实现的量化目标——到2027年增设20个AI相关专业、升级改造200个特色专业、建设200名省级智慧教师。他强调政策文件为各校提供了“量身定制”的依据，避免盲目投入，建议地方高校沿政策方向寻找自身定位。

工具使用层面。有专家以“领航员”为喻，提出教师必须会用、熟练驾驭主流大模型（GPT、Claude、文心等），积累使用经验与交互策略，并能将这些经验传授给学生，尤其要帮助不擅长与AI交互的学生跨越门槛。张晓光则提出更具挑战性的“三个难倒”框架：难倒自己（持续追问认知盲点）、难倒学生（设计无法用AI应付的问题）、难倒AI（提出0到1的创新性问题），只有教师能不断突破，课堂才能持续带来挑战。

教学设计层面。李福林从学习科学视角指出，中国学生存在“课堂沉默但考试高分”的隐性学习特征，AI时代学生的学习过程被进一步消解。教师必须深入理解不同背景学生（如农村、留守儿童）的认知特点，设计过程性考核，保留学生调试Bug时的“顿悟时刻”——那才是真正的学习发生之处。赵学良补充，教师必须以自身的思辨能力引导学生构建知识体系和逻辑思维，而不能照本宣科。

多位发言者将焦点从技术拉回“人”本身。张学军提出教师应具备理想信念、扎实学识和仁爱之心三层核心素养，强调需关注面临退学困境却沉默寡言的学生，真正的教育要触及心灵层面。有代表分享了自身教学经历，感叹激发学生好奇和学习信念越来越难，教师核心技能或许在于重建学生的学习信念而非技术本身。另一位代表指出，地方高校学生大多来自应试教育背景，大学突然要求他们适应AI时代创新思维是不现实的，“小学初中的毛病开始惩罚大学老师”，需要大中小学衔接的系统性改革。

刘佳佳以华为为例，指出新部门对开发工程师的要求已从“全栈优先”转变为“懂AI分工”，纯编码岗位被大幅压缩。她建议高校邀请产业界人员共同设计课程，脱离市场需求的培养没有意义。企业代表直言毕业生深度思考能力丧失，安排的工作达不到基本要求，呼吁教师走进企业、企业高管走进课堂。

吴伶提出“想念—能变—变到怎样”三阶段逻辑：首先让教师意识到保持独立思考和观点输出的必要性；其次提供最简教学案例示范“一节课怎么变”；最后展示变革的实际效果。张斌抛出尖锐问题——“不学习的老师怎么办？”张晓光以“马车到汽车”比喻回应：交通方式变了，赶马车的人必须适应汽车时代，否则将被淘汰。

李福林用三点总结本场：第一，跟好政策——中央到地方已有明确方向，不必另辟蹊径；第二，用好工具——AI终将成为基础工具，但关键领域不可或缺；第三，当好弄潮——在变局中敢于冲在前面。他引用核心观点收尾：“AI不会替代人，但会用AI的人一定会替代不会用AI的人。” 

图7 给特邀嘉宾颁发感谢牌

【论坛总结】

本次论坛深入剖析了AI时代计算机类课程教师面临的深层困境与转型挑战。形成多项共识：AI已从辅助工具演变为重塑教学流程的核心变量，传统以代码产出为导向的考核体系必须转向过程证据与现场验证；教师角色需从“知识传授者”向“AI领航员”与“思维引导者”转型，但基础代码教学与底层逻辑训练不可放弃；教师核心技能应以专业技术为根基，建立知识更新机制，并强化引导与沟通能力；地方高校应根据自身定位差异化发展，应用型院校侧重AI工具应用与就业导向，科研型院校坚守算法与理论深度。

图8 总部张忠宝进行点评

最后，总部副主席张忠宝对论坛活动进行了总结和点评，AI不会替代人，但会AI的人一定会替代不会AI的人，如果愿意改变，就去教AI、让AI服务于你；如果你不愿意，就让AI教你。破解困局的关键在于教师主动拥抱变革，同时推动制度层面的人才培养方案更新、校企协同与评价机制改革。唯有守住核心能力根基，善用AI赋能，才能实现计算机教师在智能时代的蝶变与重塑。

图9 与会人员合影