编者按
当AI可以瞬间调取海量信息，每个人都可以随时随地用AI学到大学知识，一系列教育命题随之而来：大学的核心价值是什么？我们应该教什么？学生应该学什么？我们该用什么样的方式培养人？
走进东方理工首届教学大会，我们围绕AI时代教育改革、实践教学、全球胜任力培养、书院育人四个主题，呈现东方理工教学改革的亮点与思考，共探面向未来的拔尖创新人才培养，一同“育”见教育远方。
东方理工的诞生，几乎与AI大模型时代同步。2022年11月底，ChatGPT发布，不到四年便深刻改变了世界；仅仅一个月后的12月29日，宁波东方理工大学永久校区奠基。这所新型研究型大学从创校之日起，便与这场技术变革不期而遇。
早在筹建阶段，AI就已被纳入办学顶层设计，作为学科布局与人才培养的共同底座。2025年6月学校获批招收本科生，9月首届本科生入学后，面向全体新生开设人工智能通识课程，顶层设计由此转化为落地课程。与此同时，越来越多教师在不同专业和课程中主动探索AI辅助教学、探究式学习、课程评价等改革实践。
教学大会上，东方理工校长、中国科学院院士陈十一提出，要站在探索新型办学模式、优化新兴学科专业布局的战略高度，统筹推进AI教育教学改革和“AI+”人才培养，举全校之力落实这一战略级任务。
课程试点：让AI成为可被看见、可被追问的“同学”
在教学实验楼104教室，桌椅被安排成10个小组。授课教师、理学部副教授朱宸可以把任意小组的屏幕一键切换到主屏，也可以同时展示不同小组对同一个问题的提问与回答。学生如何发问、如何追问、AI在哪个环节出错、错误的结论又是如何被一步步修正的，全部被全班看见、比较和讨论。在这里，AI不再是一个只给答案的“标准答案机”，而成了一个会被质疑、会被反驳、也会“犯错”的讨论对象。
2026年春季学期，朱宸在《大学化学》课程中开展试点，逐步打磨出一套“教师讲框架—学生用AI探究—小组展示—教师校正—课后复盘”的教学流程。
在朱宸看来，学生用AI学化学，最要紧的是会提问、会质疑、会核对。他鼓励学生把AI的回答当作需要验证的材料：同一个问题换一个模型再问一遍，把结论拿回教材里对一对。有学生下课后还会回头翻书，核对课上讲过的内容。这种做法也在向实验课延伸。朱宸正在探索把AI和自动化移液工作站结合起来：学生用中文说清楚要配制什么溶液，再由机器完成移液。话说得准不准、想得清不清，都会直接体现在实验结果里。
理学部副教授周通把AI变成了“电脑里的实验室”。物理实验成本高、条件受限，他便让AI生成模拟实验，把昂贵或难以复现的现象搬到屏幕上，让抽象的物理概念变得直观可感。
在“物理学四大神兽”探究课题中——芝诺的乌龟关联微积分、拉普拉斯兽关联混沌理论、麦克斯韦妖关联热力学第二定律、薛定谔的猫关联量子力学与量子计算——学生任选一只“神兽”，借助AI理解它背后的物理与应用，并将研究成果整理成幻灯片或学习笔记，进行课堂展示与汇报。
随后，通过小组互问、交流讨论和教师点评，学生不仅要学会利用AI获取知识，更要学会驾驭AI，对其生成的内容进行理解、分析与判断，从而培养独立思考和批判性思维能力。
经过几轮课堂实践，变化一点点显现。学生从最初对AI给出的答案照单全收，转变为主动质疑其结论、核查物理条件，并借助可视化手段验证和解释物理现象；汇报一次比一次清晰，AI运用、团队协作与复盘能力在这个过程中被反复锻炼。用学生自己的话说，他们不再只是“用AI要一个答案”，而是学会了“带着AI一起去追问”。
通识教育：让学生熟悉AI的底层逻辑，而不只是用AI
在“人工智能时代下的大学生学业职业规划”课上，工学部副教授韩兵将带来一个特别的“助教”—— 一台背着算力盒子“小书包”的机器人。AI时代下，生产力、生产关系是什么？生产关系面临的挑战是什么？正在逼近的具身机器人世界究竟是怎样，学生又能否提前感受？课堂的答案不在课本里，而是在这台会走、会说、会反应的机器人身上。
为了把熟悉AI底层逻辑的门槛降下来，韩兵还将把“哈吉米曼波”智能小狗等硬件引入课堂，作为大学本科阶段AI教学的入门硬件。它的意义在于让AI不再是可望不可及的“黑箱”——即便是本科生、硕士生，也能亲手拆开、调试、训练一个智能体，从“用AI的人”变成“熟悉AI底层逻辑的人”，而这正是东方理工本科生培养的一大特色。
在“AI星火 智引未来”AI通识工作坊里，学校联合企业，帮助学生理解人工智能的核心逻辑与应用场景。学生通过编程控制一台搭载嵌入式GPU的智能小车，让它自主识别并灵活绕开障碍物。把复杂的理论拆解成可以亲手触摸、反复调试的实践模块。知识的边界，在一次次调试小车、调参改代码的过程中被悄悄拓宽。
未来学习：从教室到场景，由真实问题进入原理
如果说基础课和通识课是在课堂上“改造学习”，那么东方理工未来学习中心要做的，是把学习从教室搬进真实场景。“真实任务+AI辅助学习”的组合，正显著加快人才培养的速度。
“它改变的并不是‘学生能做什么’，而是能力形成的顺序：让学生先在真实系统中工作，再从真实问题入手去补原理、学工具。”教学工作部副部长、信息科学与技术学部讲席教授梁杰说。
2026年夏天的首届本科生暑期企业实训里，有学生把学习过程比作“从百草园到三味书屋”——本来想造一个Agent，结果发现要先学Dify；想用Dify，结果要学Docker；想用Docker，结果还得掌握Linux。过程看似困难，但在AI的帮助下，学生可以迅速掌握知识，进而能够解决真实问题。经过短短8周的锻炼，有的大一学生能够独立给工程师提供技术支持、解决技术问题，连他们自己都不敢相信进步得如此之快。
除了33家暑期实践合作企业，东方理工还向学生开放了校内诸多空间场地，如占地550平方米的机器人与人工智能工作室，以及所有的PI的实验室等。对学生而言，它们不是一家家“实习基地”、一间“高级机房”，而是了解社会真实情况，随时可以把想法变成原型、再由真实赛场检验的场所。
2026年5月，东方理工的10名大一新生组成了“EI踢”机器人战队。队员们用AI查文献、写代码，把机器人从东方理工的机器人与人工智能工作室一路“踢”到了2026中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛。作为赛场上唯一的大一新生团队，他们最终击败众多名校、取得了全国机器人大赛六强的骄人战绩。
而在2026年8月举行的世界人形机器人运动会上，由上海交大与东方理工联合培养的博士生崔荣鹏，操作“天工-京沣”机器人跑出9秒34的成绩——这一速度突破了博尔特保持的百米短跑人类纪录。他从事机器人动力学算法与运动控制训练的交叉研究，把双足机器人的奔跑速度推向了新的极限。
AI越强大，驾驭AI的人越重要
这场变革的方向，在本次教学大会的一次次热烈讨论中逐渐清晰。学校三个学部形成了共识：在能力重点上，要突出提问、思考、判断、验证、创造这五项不可替代的能力；在培养路径上，要推进培养目标、课程体系、教学模式、评价体系的“四个重构”；在师资建设上，坚持教师先行，持续提升教师的AI应用与教学设计能力；在风险防范上，则要警惕学生过度依赖AI、削弱独立思考能力。
所有的探索，最终都落回一条朴素的原则——先学会思考，再学会用AI。当知识获取变得方便快捷，大学或许无法再把“知道什么”当作最大的卖点，但它依然可以、也必须回答那个创校之初就摆上桌面的问题：培养AI时代不可替代的人。
