AI通识课进阶：从普及到优质，FCES 2026分论坛探讨

人工智能加速进入高校公共基础课程，课程如何定位、内容怎样重构、师资如何协同、评价如何创新？FCES 2026分论坛汇聚8位专家，分享师范、财经、农业、医学及综合类高校实践，共议人工智能通识教育从“开起来”走向“开得好”。

FCES 2026

2026年7月27日—29日，第十届CCF未来计算机教育峰会（FCES 2026）将在重庆举办，大会以“未来教育：颠覆还是改良？”为主题。会上将举办“人工智能通识课，如何从‘开起来’走向‘开得好’？”分论坛，来自不同类型高校的8位专家将围绕课程定位、体系设计、教材资源、教学实施、能力培养与评价改革等议题，分享一线探索，共议人工智能通识教育规模化、差异化和高质量建设路径。

分论坛名称

人工智能通识课，如何从“开起来”走向“开得好”？

分论坛简介

人工智能加速融入专业学习、科研创新和社会生活，面向全体大学生开展人工智能通识教育，正在成为高校人才培养的重要课题。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出推动人工智能成为高校公共基础课，推动全体学生掌握人工智能知识。人工智能通识课程建设由此进入从局部探索走向广泛实施的新阶段。

人工智能通识课应培养学生怎样的知识、能力与素养？课程内容如何兼顾技术认知、应用实践与伦理责任？面对不同学科、不同基础的学生，如何分类设计教学内容？教材、平台、师资和实践资源怎样协同建设？人工智能又将如何改变教学方式与课程评价？这些问题仍需深入研讨。

本论坛邀请来自综合类、师范类、财经类、农业类、医学类高校的专家，围绕课程体系、教学资源、课堂实践、能力培养和评价改革等展开交流，呈现不同类型高校的探索与经验，研讨人工智能通识课程从理念设计走向规模化实施、从知识讲授走向能力与素养培养的可行路径，为高校推进人工智能通识教育提供参考。

分论坛主席

黄栋

CCF杰出会员，华南农业大学教授

华南农业大学数学与信息学院、软件学院教授、副院长，广东省青年珠江学者，CCF杰出会员、教育工委委员、会员与分部工委执委、数字农业分会副秘书长。研究方向是机器学习与大数据分析，在TKDE、TNNLS、TIP、KDD等重要期刊和会议上发表论文100多篇，6篇第一或通讯作者论文入选ESI高被引，部分算法应用于广东省气象大数据实时订正与分析（已在省级气象单位部署应用）及国内农业龙头企业大数据/大模型应用系统。主编《人工智能通识教程（农林院校版）》《人工智能通识教程（公共课版）》等教材，获机械工业出版社2025年度畅销新书“金码奖”。主持国家自然科学基金项目3项，获CCF自然科学三等奖、广东省人工智能产业协会青年科技创新奖、广东省教学成果奖二等奖等奖项。

报告题目：高校人工智能通识课程与教学资源建设实践

报告围绕高校人工智能通识必修课建设，结合教学团队在教材编写、课程开设和教学资源建设中的实践，探讨人工智能通识课“讲什么、怎样教、如何持续建设”等问题。报告将比较应用普及型与技术通识型两类教学思路，介绍教材内容设计、案例组织、师资协同、课堂实施和课程综合设计等做法，并结合分级分类开课、公共基础课衔接和“AI+专业”融合等问题，梳理人工智能通识教育建设中的挑战与思考，为高校推进相关课程与教材建设提供参考。

分论坛共同主席

裴颂文

CCF理事，上海应用技术大学教授

上海应用技术大学智能技术学部教授、常务副主任、博士生导师，上海市领军人才，上海市特聘教授，浦江人才(A类)，CCF理事、杰出会员、计算机体系结构专委会常委、计算机工程与工艺专委会常委、学术工委委员，上海市火灾探测预警技术应急局重点实验室副主任。曾获2023年度上海市技术发明二等奖(第一完成人)，2018年度上海市科技进步三等奖(第一完成人)，上海市教学成果一等奖，上海市计算机学会教学成果一等奖(第三完成人)，上海理工大学教学成果一等奖、二等奖(第一完成人)等。曾任(挂)职江苏省靖江市副市长，上海理工大学科技发展研究院副院长，杨浦区科学技术委员会副主任。主持国家自然科学基金、上海市科委专项、四川省重点研发等项目。在IEEE TPDS、中国科学、计算机学报及ISCA、HPCA、DAC等期刊与会议发表论文110余篇(含ESI高被引2篇)，合编著作3部，授权中外发明专利17项。

分论坛嘉宾

王万良

深圳理工大学教授

深圳理工大学二级教授，享受国务院政府特殊津贴专家，国家级教学名师，国家万人计划领军人才。2006.1-2013.3任教育部高等学校电气工程及其自动化专业教学指导委员会委员；2013.3-2026.4任教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员。现任深圳理工大学杰出教授、首批国家级线上一流课程“人工智能导论”负责人、首批人工智能课程国家级虚拟教研室主任、中国人工智能学会会士、自然计算与数字智能城市专业委员会主任、中国自动化学会理事、智慧教育专业委员会主任等。主持完成国家级和省部级科研项目30余项和企业合作项目20余项。作为第一获奖人获国家级教学成果奖2项、省部级科技奖8项（其中一等奖2项）。主编国家级规划教材4部，新形态教材6部，其中《人工智能导论》（第5版）获首届国家级优秀教材奖。

报告题目：人工智能：从通识课程到公共基础课程

AI通识教育是“人工智能+行动”的基础。AI时代创新能力培养成为高等教育的主旋律。2026.4教育部等5部门发布《“人工智能+教育”行动计划》通知：推动人工智能成为高校公共基础课，推动全体学生掌握人工智能知识。报告讨论人工智能从通识课程到公共基础课程的异同与意义，探索AI公共基础课程的体系设计与教学内容与教学方法，为学生的人工智能赋能专业学习和未来创新实践打下坚实基础。

贾韬

CCF杰出会员，重庆师范大学副校长

重庆师范大学副校长、教授，CCF杰出会员，CCF教育工委委员，CCF重庆第六届监委会主席。长期从事复杂网络、复杂系统领域的交叉学科研究和教育数字化相关管理工作，主讲《概率论》、《网络科学导论》、《人工智能通识课》等课程，担任重庆市高等教育学会教育技术专委会主任委员，重庆市计算机类专业、教育数字化与教学方法创新教学指导委员会副主任委员。

报告题目：从"教学实践"到"融合育人"——人工智能通识课的重师实践

当前，新一轮科技革命与产业变革深入发展，人工智能正深刻重塑教育形态，培养具备人机协同能力的复合型人才成为时代命题。本报告聚焦重庆师范大学人工智能通识课改革实践，阐释从“教学实践”迈向“融合育人”的转型路径。面对技术迭代快、师范生培养特殊需求等挑战，学校由校领导牵头组建跨学科教学团队，摒弃以设备购置为主线的传统建设模式，构建以多模型集合（MaaS）为支撑的教学平台，将原有《计算机文化基础》全面升级为以大模型为核心认知载体的通识课程。实践覆盖5800余名新生，初步形成“通识课—微专业—师范”三层次人才培养体系探索。报告进一步展望了教师AI能力提升、基础平台升级与课程考核优化等未来方向，为市属高校探索“AI+教育”背景下的人工智能通识课改革提供可复制的实践范式。

黄琼

CCF杰出会员

广东金融学院副校长

广东金融学院副校长、教授，华南农业大学博导。主要研究信息安全、智慧农业，发表论文200余篇。主持和参与科研项目30余项。广东特支计划科技创新青年拔尖人才，广东省杰青。中国密码学会高级会员，中国计算机学会杰出会员、数字农业分会常委、广州会员活动中心主席，《密码学报》等期刊编委，ProvSec 2021、ASENS 2025、CCF第二届数字农业大会等重要学术会议主席。曾获广东省五一劳动奖章，教育部霍英东教育基金会高校青年教师奖，ACM广州分会新星奖、广东省计算机学会优秀论文一等奖、高等教育教学成果一等奖，广东省学校优秀教学成果（高等教育）一等奖等；入选“2025斯坦福全球前2%顶尖科学家年度科学影响力榜单”。

报告题目：财经类高校人工智能教育的探索与实践

随着技术的不断发展，人工智能技术在高等教育中发挥着越来越重要的作用。近年来，广东金融学院不断探索AI赋能人才培养工作。学校锚定建设国内一流应用型金融大学战略目标，坚持金融特色与内涵提升相统一，大力实施“金融+”“数智+”“+金融”发展战略，协同推进内涵发展、特色发展、高质量发展，从专业、微专业、课程、教材等方面进行探索与实践，努力构建“金融特色+数智赋能”跨学科复合型人才培养体系。

高明

华东师范大学教授

华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师，贵州（大数据应用）研究院执行院长，复旦大学博士、新加坡管理大学博士后；承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、面上项目和青年项目等10余个项目，曾获得国家科学技术进步二等奖、上海市科技进步一等奖、国家教学成果二等奖、上海市教学成果一等奖、阿里AIR项目优秀合作项目奖、CCF-腾讯犀牛鸟优秀科研基金、CIKM 2023年最佳演示系统论文奖、FCS杰出论文奖和《计算机学报》2014-2019年优秀论文奖；在NeurIPS、SIGIR、AAAI、WWW、TKDE、《计算机学报》、《软件学报》等国内外顶级会议和期刊上发表论文100余篇，出版学术专著2部。主要研究兴趣包括：知识工程、预训练语言模型、计算教育学等。

报告题目：AI时代高校人工智能通识教育的建设逻辑

全球经济数字化转型不断加速，以人工智能为代表的数字技术深刻改变着人类的思维、生活、生产、学习方式，推动世界政治、经济、科技、文化、安全格局深度变革。全民数字素养与技能日益成为国际竞争力和软实力的关键指标。AI作为是数字技能的重要组成部分，对于即将成为国家栋梁的大学生来说，开展AI通识教育不仅是时代的呼唤，更是个人发展的迫切需要。报告从AI通识教育的时代定位、建设逻辑和实践探索三方面展开系统论述：首先，深入阐释AI通识教育在数字文明新时代的战略价值及其在高等教育体系中的核心地位；其次，从体系逻辑、内容逻辑等维度，系统描述高校AI通识教育的建设逻辑；最后，结合华东师范大学的实践，总结可推广的实践经验与范式，为AI通识教育的普及与深化提供实践参考。

刘家芬

西南财经大学教授

西南财经大学计算机与人工智能学院副院长，计算机实验中心主任，主要从事智能信息处理及信息安全领域的研究工作和相关的教学工作。科研上参与了国家自然科学基金重大项目、主持国家自然科学基金项目、阿里巴巴青年学者支持计划等项目多项，发表论文三十余篇；教学上获得国家级、省级、校级教学奖励多次。任中国高等教育学会智慧教育研究分会常务理事，中国计算机学会CCF成都分部监委主席，CMOOC联盟四川省工作委员会副主任委员、四川省人工智能学会常务理事，任多家国际期刊审稿人，DSDE2026、CCF计算之美2025等多个国际会议出版主席、程序委员会成员。

报告题目：AI时代的非技术能力培养——以人工智能通识课为例

人工智能深刻改变了人才的能力图谱，当AI能写代码、做设计时，我们培养的学生有什么能力是不可替代的？工程教育认证已明确：合格的工程师不仅需要技术硬实力，更必须拥有工程与社会、环境可持续、职业规范、团队协作、沟通、项目管理、终身学习等非技术能力。我们希望通过在AI通识课程中融入计算思维、批判性思维、设计思维、成长型思维等模块训练，探索一条依托现代教育技术，以计算思维为底层逻辑，以批判性思维辨析真伪，以设计思维驱动跨界创新，以成长型思维支撑终身学习的路径，系统锻造学生在AI时代的技术能力与非技术能力——让他们不仅会用工具，更能担责任、懂合作、善学习、谋长远。

许华容

贵州大学副教授

贵州大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师，CCF教师能力提升计划（TCIP）组织委会执委。主要研究领域为数据库技术、大数据分析及应用、人工智能系统及应用。长期致力于大学计算机通识课程教学与研究，主持参与多项教改项目。参与制定贵州大学计算机通识课程、人工智能通课程的教学方案并进行一线授课。主编出版过《大学计算机》（第5版）、《人工智能通识教程》等教材。

报告题目：双课分层 + 知行落地：高校人工智能通识课程一线教学实践与反思

针对高校人工智能通识课程中普遍存在的理论与实践脱节、教学落地性不足等结构性困境，本报告系统介绍“双课分层、知行落地”的双阶课程体系构建与实践探索。该体系由“通识筑基”与“应用落地”两个层次有机衔接：第一层次为人工智能通识基础课程，以理论讲授为主导，系统涵盖AI发展脉络、数据处理、机器学习、深度学习、大模型原理及人工智能伦理等核心知识模块，并辅以适量基础实验，为学生构建系统的AI认知框架；第二层次为人工智能应用课程，以第二课堂形式开展，依托公用大模型平台、希冀实训系统及学习通等数字化教学工具，通过实操训练，将通识理论转化为学生可感知、可操作、可迁移的实践能力。本报告基于一线教学的真实场域与持续反思，将从课程设置、教学方法、实验设计、教学评价等维度，系统梳理该双阶课程体系的具体实践路径；同时，结合课堂中的真实痛点与教学反思，分享实操层面的优化策略与改进经验，以期为高校人工智能通识教育的落地路径探索提供可借鉴的实践参考。

刘冬冬

首都医科大学副教授

博士毕业于北京大学，美国哈佛医学院联合培养，现就职于首都医科大学，副教授、硕士研究生导师、智能医学工程学学系副主任、北京神经科学学会认知障碍专委会委员。长期从事人工智能与多模态医学数据分析方面的研究，承担及参与北京市自然科学基金、国家自然科学基金青年项目、北京市优秀人才培养资助项目等各级各类课题10余项。在中科院一区等国内外重要学术期刊发表论文30余篇。目前承担全校人工智能通识课建设工作，公开出版教材15部，发表教学改革研究论文10余篇。

报告题目：医学院校人工智能通识教育：AI素养培养与智能体赋能评价改革

面向生成式人工智能时代医学人才能力结构重塑，报告聚焦医学院校人工智能通识教育中“教什么、如何学、如何评”三个关键问题，基于《人工智能导论》课程建设，提出由基础认知、数据与模型、医学融合、伦理责任构成的AI素养培养框架，并以智能体赋能开放式课程设计评价，构建“AI初评—教师校正—学生修改—复核落实”的人机协同闭环，推动课程评价由知识考核向复合能力评价转型。

FCES 2026

FCES 2026将于2026年7月27-29日在重庆举办。本届大会以“未来教育：颠覆还是改良”为主题，直面技术变革下计算机教育的转型命题，诚邀学界与产业界同仁拨冗出席，共探教育未来。

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