图1：把"AI Agent"请进课堂——我们正在重构的不只是一门课，是学生面对 AI 时代的方式

2026 年，生成式 AI 以摧枯拉朽之势，改写着软件开发的游戏规则。

当大模型已经能自动生成代码、Agent 能自主完成系统部署——高职计算机课堂，还该教什么？怎么教？这是过去一年里，我追问自己最多的问题。

一个不得不面对的真相

我的两篇获奖论文，源于同一个教学观察：高职学生普遍存在抽象思维能力较弱、对枯燥代码缺乏耐心。在传统的"需求 → 设计 → 编码 → 测试"流程中，他们往往在"编码实现"环节陷入停滞，后续的系统设计、项目管理等核心能力培养，沦为纸上谈兵。

更严峻的是——

图2：AI 编码工具的事实图鉴 · 来源：GitHub 官方 / OpenClaw 项目页（2026 年）

如果我们还在课堂给学生死磕语法细节、用统一标准答案评价所有学生，那学生毕业后，拿什么去跟AI 竞争？

我们的回答：让Agent 成为学生的"认知杠杆"

基于上述思考，我们实施了一套完整的教学改革方案。核心理念只有一句话——让高职学生绕过编码瓶颈，直接面对真实的业务问题。具体怎么做？三层递进式的"人机协同"实践体系——

图3：人机协同 · 三层递进式实践体系（自下而上：能力越走越高）

第一层· 破冰期。学生只需用自然语言描述功能需求，由Agent 生成代码。教学重点不再是"会不会写代码"，而是"会不会精准表达需求"、"能不能发现 AI 生成的漏洞"。

基础再弱的学生，也能在15 分钟内跑通一个功能模块，获得前所未有的成就感。

第二层· 重构期。学生从"手工开发者"升级为"Agent 团队编排者"。通过多Agent 框架，学生扮演架构师角色，给前端Agent、测试 Agent 分配任务、调度资源。这一层培养的是系统设计能力和数字协同能力。

第三层· 实战期。对接企业真实需求，让学生解决电商自动对账、智能客服等跨学科实际问题。学生必须理解数据主权、隐私保护等非技术约束，在真实业务中协调技术可行性与商业目标。

两篇论文，两次国家级认可

在2026 全国高校软件工程教育大会 上，论文《Agent 编程对高职软件工程教育的重构与冲击》 直面AI Agent 技术对传统教学模式的颠覆，提出了"以 Agent 为协作者而非替代者" 的教学框架，荣获优秀论文二等奖。

在2026 全国高校"人工智能+"计算机教育大会 上，另一篇论文《生成式人工智能影响高职计算机类专业学生学习动机的机制与教学改革》，基于自我决定理论和最近发展区理论，构建了AI 影响学习动机的"五维机制模型"（能力替代、认知简化、目标偏移、即时反馈依赖、主体弱化），荣获优秀论文一等奖。

图4：两次国家级论文奖项 · 一等奖 + 二等奖

这与你——未来的学生——有什么关系？

这意味着，当你走进我们的课堂，你所使用的教学案例、所参与的实践项目、所接受的评价方式，都是经过全国同行专家评审认证的前沿模式。

你不需要在枯燥的语法中消耗热情，而是直接面向真实问题，学会用AI 工具解决复杂业务——这才是未来职场真正的"护城河"。

报考寄语

如果你不想被AI 取代，而是想学会驾驭它；

如果你厌倦了纸上谈兵，渴望在真实项目中证明自己——

欢迎加入我们。

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专业代码：510209

招生咨询电话：027-81326809

—— 人工智能学院 · 艾勇老师，2026 年 8 月，于汤逊湖畔