普通本科院校开展新工科建设普遍面临交叉学科建设难、校企合作深度不足、教学评价体系转型滞后等现实约束；人工智能技术凭借知识加工、智能仿真、数据采集、过程分析等能力，能够针对性破解普通本科院校新工科人才培养、产教融合、质量评价等环节的堵点，以轻量化、低成本方式为新工科教育教学改革提供赋能支撑。

一、赋能人才培养体系重构，破解课程融合浅表化与教学内容滞后难题

新工科建设强调学科交叉融合，面向各领域培养复合型工程人才，但普通本科院校传统专业设置存在显著学科壁垒，跨专业课程协同组织难度大，多数交叉课程仅简单增设人工智能、大数据通识模块，缺乏贯穿工程问题的逻辑主线，跨学科融合流于形式；同时产业技术迭代速度快，人才培养方案修订、教材编撰审批周期长，导致课堂教学内容与产业一线技术需求存在脱节。

人工智能可依托产业能力知识库与知识图谱技术，系统梳理对应工科岗位的核心能力指标，拆解能力要素，打通不同专业课程之间的内在关联，构建一体化工程能力链条，为模块化课程组合、项目式课程设计提供决策参考，改变“课程简单叠加拼凑”的浅层交叉模式。依托定向知识抽取技术，自动抓取行业技术规范、产业前沿案例，提炼工业软件、智能装备、数字化工艺等新技术要点，辅助教师快速更新教案、补充教学素材，弥合教材内容与产业技术之间的时间差。

二、赋能产教深度协同，缓解校企诉求错位与学生实习困境

校企双方核心诉求存在天然差异，高校以人才培养为目标，企业以降本增效为导向；这就造成普通本科院校很多校企合作停留在挂牌签约、参观交流层面。与此同时，企业真实工程项目存在商业机密、工期约束、安全生产责任等限制，大都无法直接引入课堂，如果将工程项目改造为适配本科教学的案例，需要校企双方投入大量人力，校企都不愿意承担这部分资源成本。部分校企合作内容会拓展至校外企业实习，但学校对校外实习难以实现全过程监管，部分实习岗位缺乏系统性工程训练，实习质量参差不齐；同时企业接收实习生的容量有限，难以支撑大规模整班制工程实践教学。

人工智能可实现工程项目数据脱敏、参数重构与教学转化，在保留原有工程约束条件、问题复杂度与工程逻辑的基础上，替换敏感数据，快速将企业原始项目转化为安全可用的教学案例，降低校企联合开发案例的人力成本，打开真实工程项目进课堂的通路。依托智能协同项目平台，企业工程师无需长期驻校，仅需在关键节点开展需求发布、方案评审；人工智能承担任务拆解、进度跟踪、文档归集、学生方案预审等工作，适配企业碎片化投入的特点，平衡校企双方利益诉求，构建低成本、可持续的项目共育模式。在校外实习环节，可依托人工智能系统自动采集学生实习日志、现场记录、作品文档等信息，及时向校内指导教师推送预警信息、进行成效反馈；依托自然语言处理技术提取实习报告、答辩材料中的工程能力相关信息，辅助开展实习达成度评价，解决异地实习监管难题。同时，可依托人工智能构建虚实融合的混合实习模式，运用数字孪生技术、工业仿真技术复刻产线工艺与岗位工况，搭建对齐企业能力标准的虚拟实习工位，分流现场实习压力。借助大模型对工程项目进行结构化拆解，将线下实操环节与方案仿真、数据分析等线上任务分离，进行智能排班，实现有限企业岗位轮换复用，缓解实习岗位供给缺口。

三、赋能教学质量评价改革，构建面向复杂工程能力的多元评价体系

传统教学质量评价侧重理论知识记忆与考核，难以衡量学生复杂工程问题求解、团队协作、工程创新、工程素养等新工科核心培养目标；过程性评价需要持续采集、整理学生项目全过程材料，工作量巨大，缺少简便可落地的评价工具；人才培养质量评价主体局限于校内，行业、企业专家参与评价的机制不健全，毕业要求达成度评价容易流于形式，难以对接行业标准；同时新工科改革周期长、见效慢，短期难以产出高水平成果，在现有评价导向下，教改项目普遍存在重申报、轻落地、缺少持续改进的问题。

人工智能可以自动采集项目迭代记录、仿真调试日志、团队分工材料、答辩音视频、设计方案等全过程数据，提取学生工程能力相关特征，生成学生工程能力画像，为教师开展过程性评价、项目式评价提供客观证据与初评参考，助推考核方式从终结性笔试向“过程+能力”的综合评价转型。依托产业数据汇聚分析能力，持续收集毕业生在岗反馈、企业用人评价数据，自动比对培养方案毕业要求，识别人才培养短板，形成产业需求反向驱动人才培养优化的闭环机制，破解校内评价与产业需求脱节的问题。人工智能参与课程运行、项目实施、学生能力成长、校企协同等全链条，形成长期追踪数据集，客观记录教改落地成效，为成果产出和持续改进提供支持。

四、人工智能赋能新工科教育教学改革的边界与风险

人工智能作为教育教学的赋能工具，无法替代工程教育的核心要素和关键环节，普通本科院校实践人工智能赋能过程中应当理性认识其局限性。首先，人工智能生成的工艺方案、实践案例、工程分析结果等存在幻觉风险，所有输出内容必须经过专业教师或行业专家的工程校验，不可直接作为标准答案。其次，工程责任感、现场安全意识、复杂工况下的临场处置能力等核心工程素养，无法完全依靠虚拟仿真与人工智能学习来培育，线下实体实践、企业现场实操、沉浸场景训练依然不可或缺。再次，人工智能无法从根本上改变高校顶层考核制度、校企长期合作机制等深层次制度矛盾，其作用在于减少改革落地阻力、压缩实施成本，为制度机制的持续优化创造空间。普通本科院校应遵循轻量化试点原则，优先在课程改革、虚拟仿真实验、过程性评价等场景先行探索，避免资源、资金的盲目投入，稳步推进人工智能与新工科教育教学深度融合。（天津城建大学计算机与信息工程学院教学办主任 王羽）