随着生成式AI技术的迅猛发展，AI大模型与智能体正深刻重塑教育生态。10月22日，计算机科学与技术系举办智能体课程工作坊。系全体教师参与本次学习交流。

　　本次工作坊聚焦本科计算机专业课程改革，重点培训如何依托主流AI大模型技术，构建覆盖“课中交互-小组协作-能力训练--作业批阅-学生追踪”的全流程智能体教学体系，为线下智慧课程落地提供技术支撑，助力教师减负增效，推动教育数字化转型。

　　当前，GPT-4、DeepSeek、豆包系列等主流AI大模型凭借强大的自然语言理解、多模态交互及逻辑推理能力，已成为教育智能化的核心引擎。活动中，上海智慧知到网络科技有限公司的老师指出，计算机专业课程需率先拥抱这一变革：“智能体课程建设不是简单的工具叠加，而是以大模型为中枢，重构‘教-学-评’闭环。”

　　针对计算机专业课的实践性特点，智能体系统重点强化“能力训练”与“课中交互”模块。教师可借助大模型快速生成动态案例库、算法可视化演示及虚拟实验环境，学生通过自然语言对话即可调用资源，实现“边学边练”。此外，智能体的实时反馈功能有效解决了传统教学中“答疑滞后”问题——从代码错误提示到算法思路拓展，AI助手可7×24小时响应，让个性化辅导覆盖全体学生。

　　作业批阅环节的智能化革新尤为显著。过去，教师需耗费大量时间批改代码规范性、逻辑正确性，而AI批改系统能自动检测语法错误、优化算法效率，并生成详细评分报告，教师仅需聚焦高阶思维能力评估（如架构设计、创新解法）。

　　工作坊现场，多位教师围绕“智能体与课程适配性”展开深度交流。针对“如何避免AI依赖”“数据隐私保护”等疑问，技术团队老师回应：“智能体的定位是‘教师助手’而非‘替代者’。”系统通过权限分级、数据脱敏及人工审核机制，确保教学主导权仍在教师手中。例如，作业批阅结果需经教师二次确认，关键知识点讲解需结合教师课堂点拨，形成“AI赋能+人文引导”的协同模式。

　　 通过本次工作坊，老师们感受到，智能体课程建设需遵循“线下为主、线上为辅”原则，通过大模型技术激活线下课堂的互动性与实践性。这场变革不仅为计算机专业人才培养注入新动能，更将为高校智慧课程建设提供可复制的范式，助力教育高质量发展迈向新阶段。