【大数据学院讯】为进一步深化产教融合，推进新工科人才培养模式创新，打磨2026级特色化实验班人才培养方案，提升学生实践创新能力与就业升学质量。我院于2026年9月5日晚上8点再次召开2026级特色化实验班建设专题研讨会，学院领导、各专业负责人、高职称骨干教师、博士教师齐聚一堂，围绕拟设立的多类特色实验班开展充分研讨、集思广益。会议由赵德福副院长主持。

会议伊始，赵德福副院长作开场致辞与工作部署。他指出，当前人工智能与产业数字化加速迭代，新工科专业建设必须主动对接行业岗位新需求、产业发展新趋势，以特色实验班建设为抓手，持续推进人才培养模式改革创新。赵院长强调，学院要立足软件工程、大数据等专业办学优势，精准优化课程体系、实践环节与学分结构，破除传统培养壁垒；要聚焦高素质应用型、创新型数字化人才培养目标，不断完善特色班培养方案，全面提升人才培养质量与学生就业升学核心竞争力。

会上，信息工程教研室主任、软件工程专业负责人夏贤铃副教授就软件工程“AI+项目制”实验班作详细汇报。该实验班立足AI技术发展浪潮，坚持守住工程教育专业认证底线，专业核心主干课程保持不变，对产教融合学分结构进行优化调整。班级采用“项目驱动”模式，强化AI赋能教学实践，要求学生在校期间完成不少于5个完整项目，将AI工具融入课程设计、项目实训以及毕业设计全流程，鼓励学生积极参与各类学科竞赛，着力培养具备AI辅助开发能力的复合型软件工程人才。

在软件工程“AI+项目制”实验班学生选拔上，将综合参考学生个人意愿与数学学科基础，探索独立编班模式，同时建立动态进出与学分互认机制，保障学生培养灵活度。与会教师提出，人才培养应当坚持反向设计理念，锚定产业就业需求倒推课程设置，对接产业链企业工程师，以真实产业需求校准教学内容；企业岗位既看重AI工具使用能力，也看重学生原生编码功底，课程建设需要兼顾基础能力与前沿技术，课程内容要紧跟技术迭代持续更新。

随后，数据科学教研室桂林副主任汇报数据分析工程师订单班建设构想。该方案围绕岗位就业导向，规划30人小班化教学，推行校内导师+企业岗位导师的“1+1双导师制”，提出“岗位能力标准进方案、企业真实项目进课堂、企业工程师进讲台、双导师指导进全程、对口岗位就业进毕业”的“五进”育人主线，推动企业真实数据、真实项目融入课堂，改革课程考核方式，弱化纸笔考试，强化项目成果考核，把企业岗位适应期前移到校内教学环节。

围绕英才班（“物联网工程”＋润华班）建设，参会教师聚焦学生考研、考公升学需求展开热烈交流。当前学院考研学生数量逐年上涨，但学生普遍存在专业基础薄弱等现实问题。大家重点研讨英才班组建模式，针对大一学生考研目标尚不明确、过早组建独立班易出现大量学生退出等现实困境，研讨了多种备选实施路径。大家达成共识，全院计算机相关专业必须完整开设408统考全部核心课程，夯实全体学生考研基础；同时需要向教务处进一步核实英才班跨专业招生、延后至大二组建、学分置换等相关政策可行性。

研讨交流环节，王军老师分享企业真实产业项目资源，企业可提供行业业务数据，可作为产教融合实战教学案例，同时也提出硬件服务器资源不足等现实困难，后续将盘点现有设备，统筹规划实验室硬件升级计划。

会议尾声，徐照兴院长结合当下AI技术迭代快、课程内容更新压力大的现实情况，向全体授课教师推荐前沿技术学习网站。

该平台汇聚大模型开发、AI智能体、AI辅助编程、智能运维等企业一线实战课程，课程内容紧跟产业技术发展。徐照兴院长提出，课程知识的更新除了深入企业开展实地调研，也可依托网络平台学习企业最新技术案例，汲取行业优质课程资源，反哺课堂教学。同时徐院长强调，企业用人既看重AI工具应用能力，也看重学生原生手写编码能力，只有具备扎实的编程基础，才能有效甄别、校验大模型生成代码的优劣。课程名称不必固化僵化，授课教师要动态吸纳新技术新知识，课程教学做到由浅入深，避免课程内容交叉重复，切实提升课堂教学质量。

会议最后全体参会人员形成统一共识：特色实验班建设必须严守专业国家标准与工程教育认证要求，通识课程、专业基础与核心课程原则上保持稳定，改革主要聚焦专业选修、产教融合、实践实训模块；优先采用课程替换模式，不随意增加总学分，切实避免加重学生学业负担。实验班属于平行可选的培养路径，做好宣传引导，避免形成普通班与重点班的认知对立。面对建设时间紧任务重的现状，采取“方案先行落地，边运行边迭代完善”的建设思路，兼顾高质量就业与升学考研双重目标。

会后，相关负责人将梳理本次会议提出的疑问，向学校进一步确认实验班申报调整、动态进出、学分互认、转专业等政策口径，持续优化完善各实验班人才培养方案，扎实推进特色化人才培养改革落地见效。