近日,字节跳动旗下 AI 编程产品 TRAE CN 正式发起“TRAE for Educators”计划,陆续走进清华大学、复旦大学、中国人民大学、北京邮电大学、中国美术学院等高校课堂,推动 AI 编程与高校课程教学融合,探索人工智能时代课程创新与人才培养的新路径。
据介绍,“TRAE for Educators” 计划希望帮助高校在新技术快速发展的背景下,将教学重点进一步延伸到工程思维、系统设计、需求分析和跨学科创新等更高层次能力培养。借助 TRAE CN 的产品能力与专家支持,学生可以减少基础编码环节的负担,把更多精力投入到问题定义、方案设计、架构理解和实践创新中。
在清华大学,计算机系核心必修课《操作系统》已引入 TRAE 工具支持。该课程以多层次实际应用需求为出发点和目标,将应用场景中对进程管理、处理器调度、内存管理、文件系统、同步互斥、I/O 交互等需求,转化为操作系统的核心功能、概念与抽象,实现理论与实践的深度融合,构建了"理论-实践-创新"三位一体的教学体系。当前课程引入 TRAE 工具支持,通过与 AI 合作,更全面和深入地了解计算机硬件是如何被操作系统 “抽象、管理、复用”,如何满足应用的需求,从而变成有着各种丰富应用的计算机系统。
复旦大学计算与智能创新学院则围绕人工智能带来的软件开发范式变化,全新开设《生成式软件开发》课程。通过这门课程,希望同学们不仅能熟悉大模型、Agent、提示工程、上下文工程等 AI 技术,而且能初步掌握问题拆解、方案规划、过程迭代、代码评审、软件测试等工程化开发能力。TRAE 的加入,为课程提供了 AI 辅助编程与生成式软件开发的实践支撑,帮助学生在理解前沿技术的同时,提升运用 AI 解决真实问题的能力,为未来职业发展打下基础。
中国人民大学《软件工程》课程也在今年升级了实践内容,将大语言模型技术和人机协作编程纳入教学,并首次引入 TRAE 编程工具。课程以系统工程思想为指导,旨在使学生掌握开发复杂软件系统所需的基本原理、方法论、技术体系与工程实践能力,理解软件生命周期的全流程管理,具备构建高质量软件系统的专业素养。
北京邮电大学开设的《智能人机移动互联-零代码现代工程开发》课程,则更加鲜明地体现了 AI 时代工程教育的新方向。课程面向全校本科生,提出“AI 时代的工程开发教育,重心应从编码实现转向工程决策”的理念,致力于培养能够定义问题、设计方案、分解任务、审查质量、管理复杂性的"系统级工程师",而非仅仅会写代码的程序员。TRAE 在其中作为核心 AI IDE 贯穿教学全过程,帮助学生从“用 AI 写代码”逐步走向“指挥 AI 做工程”,把更多精力集中在需求定义、架构权衡和质量把控等关键环节。
在跨学科教学方面,中国美术学院《手机 APP 艺术》课程也将迎来升级,正式把 Vibe Coding技术引入创作流程,并通过 TRAE 支持学生从零开始开发手机 APP。该课程以当代新媒体艺术的跨媒介表达需求为出发点和目标,将艺术创作中对 APP 开发、生成美学、实时视听、空间交互、社交共创的诉求,透过计算机编程的核心算法、逻辑与系统架构,实现艺术观念与技术代码的深度融合。
从操作系统、软件工程,到生成式开发与媒介艺术,TRAE CN 正在进入越来越多不同类型的课堂场景。“TRAE for Educators” 不仅关注 AI 工具在教学中的应用,更关注高校如何借助新技术推动课程结构、实践方式和能力培养目标的整体升级。通过将 AI 融入课堂,帮助学生更早建立与智能工具协作的意识和能力,也为未来面向产业与社会需求的人才培养提供了新的教学思路。
目前,“TRAE for Educators”计划也向更多国内高校发出邀请,旨在为更多高校课程引入 TRAE CN 产品及专家支持,共同推进教学创新与人才培养,探索 AI 时代高校课程创新的更多可能。
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