2026年春季学期，中国石油大学（华东）的课堂里，一场覆盖全学科的AI教学实践正在同步推进，不同专业的学生在同一门课程中逐渐建立起底层的数据思维，并具备了初步的智能技术应用能力——这一切的改变，源于学校联合青软集团打造的人工智能通识课。
这门覆盖13个学院、70个专业、近4000名大一新生的课程，不仅是响应「人工智能+教育」政策落地的典型样本，更走出了一条产教融合赋能规模化AI人才培养的新路径。
当前，「专业+AI」已成为人才市场的普遍需求。教育部明确鼓励高校开设AI通识课程，《教育强国建设规划纲要》也将相关建设列为重点任务。随着各行业数字化转型的推进，市场对于既懂行业知识、又能应用AI工具的复合型人才需求量持续增长。
然而，面向全校零基础新生开设AI通识课，在夯实编程基础与塑造数智思维的同时，也面临着现实的挑战：既要兼顾不同学科基础，确保内容深浅得当；又要平衡理论深度与实践落地，拒绝「纸上谈兵」；更要应对千余人规模带来的批改、测评与管理压力。
青软集团与中国石油大学（华东）联手，搭建「通识课程筑基+能力进阶提升」的分层培养模式，重点塑造学生计算思维、数据思维、AI素养，提升AI创新及实践能力。
面向全校大一新生，双方构建了「数据思维培养-工具技术掌握-行业场景应用」的三级递进式课程体系。
理论教学由校方主导，从Python基础延伸至数据处理、机器学习、深度学习及大模型等技术栈，最终落脚于数据思维与AI伦理，十章内容层层递进，覆盖从入门到前沿的知识体系。
实践环节由青软定制，依托U+平台，开发与理论课程配套的实训项目与综合案例。通过「学-练-测-用」的闭环设计，将理论知识转化为实际操作能力，有效支撑了大规模教学下的实操训练需求。
教师现场指导学生进行AI知识点练习
课堂现场，学生依托U+平台在线实践
聚焦学生AI编程基础与数智思维能力提升，青软集团从三个维度搭建实践教学体系：
针对Python编程基础、数据处理、模型调参等细粒度知识点，定制50个自动测评实验。体系内置引导式学习路径，系统提供代码框架，学生自主补全逻辑，通过即时反馈机制巩固算法基础与代码构建能力，同时大幅降低教师批改负担，提升练习效率。
设计贯穿式综合案例，串联关键知识点与技能点。通过《社交媒体情绪分析》与《气象设备海量雨量筒图像识别》等真实场景项目，学生需完成从数据清洗、建模到评估的全流程，在提升模型训练与调优能力的同时，切实体会AI技术的实际应用价值。
依托青软U+平台，实现4000人实践课的标准化组织。通过实验环境一键分配、过程数据实时追踪及成绩自动统计，保障每位学生的稳定实操体验，有效化解大规模教学的组织难题，确保教学高效运行。
此次合作验证了青软AI通识课解决方案在跨学科融合与规模化教学上的可行性。该方案以「平台+课程+案例+师资」的一体化模式，为跨学科AI通识教育提供了标准化、可复制的实施路径。
目前，方案已在中国石油大学（华东）、山东科技大学、南京航空航天大学等多所高校落地应用。未来，青软将紧跟大模型、AIGC及智能体等技术演进趋势，持续完善通识课程体系，携手更多高校推动AI通识教育从「全校覆盖」走向「深度实践」。
本篇文章来源于微信公众号: QST青软集团