信息科学与工程学院组织开展人才培养模式改革专题研讨

为深入落实《南京审计大学金审学院关于深化本科人才培养模式改革的实施意见》（南审金审教〔2026〕21号）精神，11月4日，信息科学与工程学院组织计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、信息安全、人工智能、信息管理与信息系统等系室及计算机基础教研室，分别结合专业实际开展人才培养模式改革专题研讨。副院长圣文顺出席各系系研讨会并参与讨论。

计算机科学与技术教研室聚焦人才培养方案、课程大纲、408课程设置与产教融合。会议提出，专业坚持“共同底座不变、发展路径可选”，面向考研升学、应用就业、交叉学科与创新创业实施分类强化，并依据408课程先后修关系优化学时安排、实验设置和综合训练。围绕与讯方、华为等企业的合作授课，教研室就协同评价方式进行讨论，拟形成课程结构清单、课程大纲改造模板和校企责任清单等任务清单。

数据科学与大数据技术专业教研室将研讨重点放在“AI怎么进课程”，逐门课定改法、定考核。专业基础课程组把人工智能用于预习答疑、代码即时评测和算法过程可视化，但手写代码、当堂验收不作让步，明确“AI可以讲，不能代写”；数据分析类课程要求实验报告单列“AI使用说明”，做到“能说清每一步，才算真会用”；审计特色课程借助大模型开展法规检索、异常线索初筛与底稿辅助生成，判断标准仍由专业教师审定，坚持“模型给的是线索，不是结论”；大模型类课程把表现性任务设计为可运行的“迷你智能体”，学生交系统、现场演示并当场答辩。针对“AI+”比例按学时还是按内容点核算、基础课是否被挤压等问题，教研室初步形成“分层嵌入”思路：低年级打牢数理与编程基础，人工智能以辅助学习为主；高年级把人工智能作为解决专业问题的工具和交付物。会议明确，本轮培养方案修订的增量不在加课，而在把人工智能能力嵌入已有课程。

信息安全专业结合网络安全、密码学、数据安全等课程模块开展研讨，提出依托学校审计特色深化“安全+审计”交叉方向，在信息系统安全审计、数据安全与合规等课程中做实案例教学。与会教师认为，人工智能在漏洞线索分析、日志异常检测、密码协议分析等环节能够明显提高效率，但攻防实操、系统加固等核心能力必须由学生亲手完成，模型输出的分析结果须经人工验证后方可采用。专业拟以攻防演练、安全方案设计等表现性任务替代部分识记型考核，依托网络安全实训靶场与校企合作项目强化实践训练，并按毕业要求指标点重构课程支撑矩阵，同步修订专业人才培养方案与课程教学大纲。

人工智能系围绕课程体系改造、工程实践能力培养、产教深度融合、科教创新与分类培养等议题深入交流，提出依托学校康养优势，构建“AI+康复”“AI+养老”特色鲜明的应用型人才培养体系，并以科研资源反哺本科教学为突破口，推动人才培养与产业需求、学科前沿同频共振。

信息管理与信息系统教研室以“从‘知识传授’到‘能力培养’”为主题，采取专题解读与分组讨论相结合的方式，逐条解读文件出台背景与核心要求。教研室运用OBE反向设计方法，梳理“培养目标—毕业要求—课程体系—课程目标—教学开展—评价方式”六环链条的贯通逻辑，明确课程教学大纲须全面融入OBE要求，逐门课程对应毕业要求指标点、列出支撑权重，推动课程设计与毕业设计有效衔接，防止目标虚化、要求落空。围绕课程目标与毕业要求的支撑映射、实践教学环节的组织与考核、毕业要求达成度数据的采集与使用等问题，教师们进行了充分交流。

计算机基础教研室重点解读“1+4+8”总体框架，提出坚持OBE理念、建设双师双能型师资队伍，持续更新《计算机基础与人工智能》通识课教学内容，每学年将最新的大模型、智能体相关内容纳入课堂并设计相应的人工智能实验，同步修订课程教学大纲，按学校要求充实人工智能教学内容。

本次研讨坚持目标导向与问题导向，各专业梳理改革难点，明确阶段性建设任务。下一步，学院将推动各教研室把研讨成果转化为具体建设举措，持续优化信息类复合型人才培养体系，稳步提升人才培养质量。