人工智能课程实践精选：浙江水利水电学院教学赋能方案解析
面对数字化转型浪潮，浙江水利水电学院以清晰的战略回应：以“识变”把握趋势，以“求变”驱动创新。
学校近期公布了第二批微专业建设项目，生态环境数智技术、智能机器人等5个聚焦“人工智能（AI）+”前沿的微专业正式启动。此举标志着学校在深化人工智能与教育教学融合、革新人才培养范式上迈出了实质性步伐。
为落实国家教育数字化战略部署，对接浙江省《人工智能赋能高校教育教学创新提质行动方案（2025—2027年）》，学校制定了为期三年的《人工智能赋能教育教学实施方案》。方案确立了以“专业+课程+实践”为核心的系统推进路径，旨在实现人工智能与教学全过程的深度整合。
锚定产业需求，构建“AI+”特色专业体系
专业是人才培养的基石。学校正着力构建“专业集群+交叉融合+微专业”三位一体的“人工智能+”专业生态，确保人才培养精准对接区域产业发展脉搏。
具体而言，学校围绕浙江省“315”科技创新体系与“415X”先进制造业集群布局，以人工智能专业为引领，协同机器人工程、自动化等专业，打造具有水院特色的人工智能专业集群。
变革同时深入传统优势学科。学校聚焦水利、土木、机械等强势领域，重点建设智慧水利、智能建造、智能制造工程、智能感知工程4个AI交叉融合专业，驱动传统学科向数智化升级。教务处负责人阐释了这套“组合拳”的逻辑：“我们持续深化‘水利+’与‘+水利’的交叉融合，既要夯实传统学科根基，也要补齐数智技术短板。这使传统专业获得新生，新兴专业则凭借融合优势建立竞争力。”
新推出的“人工智能+”微专业，则扮演着“敏捷响应单元”的角色。它们瞄准战略性新兴产业与传统产业智能化升级的即时需求，采用“小而精、快而新”的培养模式，支持学有余力的学生跨专业、灵活修读AI前沿知识与技能。
以“低空智能遥感技术与应用”微专业为例，它精准切入低空经济新赛道。通过深度校企合作，依托省级平台与龙头企业资源，该专业直接对接自然资源、环保、水利、电力等行业对低空技术人才的迫切需求，并着手构建专属的低空应用案例课程库。专业负责人阮晓光注意到一个积极趋势：“今年微专业招生中，跨学科背景学生显著增加，覆盖面持续扩大。这表明，人工智能应用能力正成为学生主动追求的必备技能。”
夯实教学基础，打造“AI+”课程体系
专业体系确立后，课程内容是其核心填充。学校的策略是：将AI元素全面融入通识课、核心技术课与交叉融合课，实现人工智能教育的全域覆盖。
在通识教育层，学校推行“1+X”人工智能通识课程方案。面向全校本科生开设的《人工智能基础》必修课，内容涵盖生成式AI工具实操、办公场景应用及伦理规范探讨。课程负责人介绍，该课程常以小组项目形式展开，涉及提示词工程、智能体创作、AI游戏设计与互动等模块，旨在将理论知识与生活化实践紧密结合。
在此基础上，学校鼓励各专业结合特色，开设《人工智能及水利应用》、《人工智能+智能电网》等特色通识课程。例如，《人工智能+智能电网》课程旨在让学生掌握智能电网中数据采集、处理与分析的基本方法，理解机器学习、深度学习等技术在其中的具体应用，最终培养其运用AI解决电网实际问题的能力。
在专业教育层，学校持续加强人工智能专业集群与交叉融合专业建设，深化人工智能核心技术课程研发。同时，围绕智慧水利、智能建造等具体产业场景，要求各专业至少开设1门人工智能特色交叉融合课程，以培养学生运用AI解决跨学科复杂工程问题的能力。
课程改革的成效已体现在学生学习体验中。水利学院智慧水利专业23-1班的包一宁同学深有感触。在专业学习中，他不仅掌握了水利工程核心知识，也系统学习了面向水利场景的AI融合课程。“AI与水利的融合为我打开了新视野，”他分享道，“现在面对洪涝预报、水资源调度等问题时，我会自然思考如何借助机器学习算法提升求解效率与预测精度。这让我对智慧水利的应用前景有了更具体、更直观的认知。”
此外，学校正深入推进人工智能赋能课程教学本身的改革，重点聚焦课程知识图谱构建与AI助教应用。目前，学校已立项建设46门此类智慧课程，使课堂教学更智能、更高效。例如，《水工建筑物》课程梳理出104个关键知识点，整合473个教学资源，并研发“大坝渗流监测助手”AI智能体辅助教学。《灌溉排水工程学》则构建了“知识图谱+智能引擎”双核驱动教学体系，集成智慧工具箱与AI助教，覆盖16个核心教学场景，显著提升了学生的学习效率与体验。
强化知行合一，升级“AI+”实践教学
知识的价值在于应用。学校结合“四化一体”实践教学体系，大力建设“虚实结合、科教互动”的数字化教学环境，并持续深化人工智能领域的科创竞赛训练。
学校依托高水平学科竞赛平台，紧扣AI人才培养目标，专门开设竞赛专项实训必修课程。每学期，学校筛选优质竞赛项目，配备专项导师，公布详细竞赛方向与训练计划，学生可依兴趣与特长自主报名。通过这种1-3年长周期、阶梯式的竞赛实训，学生逐步锤炼出团队协作、问题攻坚及AI技术实战应用的综合能力。
电气工程学院大三学生韩明皓是此培养模式的典型受益者。大一时，他通过竞赛专项实训课选定导师，结合专业方向加入人工智能创新竞赛团队，主攻智能配电故障诊断方向，并为此备战各类赛事。团队工作扎实：围绕行业痛点搭建模型、优化算法，反复打磨参赛作品，定期组织模拟答辩并复盘优化，全程获得导师指导。经过近三年的竞赛实训与实战历练，韩明皓在问题分析、团队协作和技术落地能力上实现了显著跃升。
为丰富实践教学场景，学校将人工智能技术融入虚拟仿真实验教学。借助智慧水利虚拟仿真实验教学平台，学生可在高度沉浸的虚拟环境中提升实操能力。水利工程学院赵颖辉老师利用该平台开展渗流异常预警教学，学生在虚拟场景中模拟大坝险情处置、规划撤退路线、研讨应急方案，课后反馈“宛如置身真实工程现场”。
为进一步激发学生创新活力，学校积极拓展第二课堂，举办首届校园人工智能创新大赛，为学生搭建技艺切磋与才华展示的平台。下一步，学校规划清晰：重点建设“人工智能+”产教融合实习实训基地，打造一批人工智能实验教学项目；深度融合水利专业知识与人工智能技术，探索构建智慧水利教学大模型；同时，继续鼓励学生积极参与浙江省大学生人工智能竞赛、机器人竞赛等高水平赛事，让他们在解决真实世界问题的过程中，持续提升AI应用能力与创新思维。